Validación de hipótesis con A/B Testing

Las herramientas mencionadas son:

• Convert
• VWO
• AB Tasty
• Adobe Target
• Optimizely
• GrowthBook

El A/B testing es “el estándar de oro en la ciencia para medir causalidad” 👌🏽

Personalmente, no estoy completamente de acuerdo con la afirmación de que “se pueden realizar varios cambios en una prueba A/B”. Desde mi perspectiva, esto podría dificultar la identificación del cambio específico que generó el impacto o el cambio de comportamiento. Creo que la simplicidad en las pruebas A/B puede llevar a conclusiones más claras y acciones más efectivas.

Resumen de la clase sobre A-B Testing:

• Para validar las hipótesis de optimización, el A-B Testing es un método altamente preciso y ampliamente utilizado en la ciencia y la medicina desde hace siglos.

• En un A-B Test, una población de usuarios se divide aleatoriamente en dos grupos iguales: el grupo de control y el grupo de tratamiento.

• El grupo de control experimenta el sistema existente, mientras que el grupo de tratamiento ve el sistema existente con una modificación basada en la hipótesis.

• A diferencia de un mito común, es posible realizar múltiples cambios en un A-B Test si todos respaldan una única hipótesis.

• Ambos grupos deben experimentar las dos versiones simultáneamente durante el mismo período de tiempo.

• Después de la prueba, se analizan los resultados y las interacciones para determinar si la modificación es beneficiosa para el negocio.

• Utilizar el A-B Testing con rigor proporciona una alta precisión en la evaluación del impacto de las hipótesis de mejora.

• Se mencionan algunas soluciones populares para realizar A-B Testing, incluyendo Convert, BWO, AVTestee, Adobe Target, Optimizely y Growthbook.

• Se enfatiza que el A-B Testing no se limita a sitios web y aplicaciones móviles, ya que también se puede aplicar en otros canales como anuncios, email marketing y chatbots.