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Validación de hipótesis con A/B Testing

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What is A-B Testing and why is it used?

A-B Testing, also known as A-B testing, is a powerful tool and recognized as the gold standard in science for measuring causality. Although it is commonly mentioned in the digital context, this method has its foundations in science and medicine for centuries. Its main utility is to validate optimization hypotheses with real users, generating crucial data to make informed decisions and improve processes.

How to implement A-B Testing correctly?

Implementing A-B Testing requires dividing users into at least two equal groups in a completely random manner. It is vital to avoid pre-established classifications, such as separating them by mobile devices or traffic sources, as this will skew the results.

  1. Random division of the population: It is essential that all users have the same probability of being classified into any of the groups, in order to maintain the fidelity of the test.

  2. Different experiences for each group: The control group is presented with the existing system, while the treatment group is shown a version of the system with changes specifically designed to test a hypothesis.

  3. Simultaneous testing period: Both versions should be presented simultaneously to avoid biases arising from temporal fluctuations that could influence the results.

What not to do in A-B Testing?

A common mistake is to think that only one change should be made per A-B test. However, the important thing is to limit the test to one hypothesis. This hypothesis can be supported by multiple changes, as long as they tend to increase understanding and decisiveness in the strategic alignment of the business.

What are the key considerations at the end of an A-B Test?

At the end of an A-B test, it is essential to analyze the results obtained regarding user interaction. This analysis provides a clear conclusion as to whether the improvement assumptions have been beneficial to the business.

  • Trial-and-error mentality: Meticulous testing will make it possible to determine exactly whether the proposed interventions bring improvements.

  • Consideration of radical treatments: The more radical the proposed change, the greater the likelihood of detecting a significant effect, if any.

How to choose the right tool for A-B Testing?

There are several solutions on the market to implement A-B testing, each with unique features that suit different needs.

  • Popular tools: Convert, BWO, Optimizely, Adobe Target, and Growthbook (an open source solution).

  • Testing on other channels: In addition to websites and applications, testing can be performed on channels such as Meta for ads, MailChimp for email marketing, and Intercom for chatbots.

Adopting A-B Testing as part of the optimization strategy is essential for hypothesis validation and continuous improvement. This robust methodology, supported by technological tools, offers an accurate and reliable method for making decisions based on real data. In addition, it favors growth by enabling a better understanding of user needs and behaviors. Dare to experiment and take your business strategies to the next level!

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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.

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.

Gracias

La validación de hipótesis mediante A/B Testing es una práctica fundamental en Conversion Rate Optimization (CRO). Aquí se detallan los pasos clave: 1. **Formulación de Hipótesis:** Comienza con una hipótesis clara y específica sobre un cambio que se espera que mejore la tasa de conversión. Por ejemplo, cambiar el color del botón de llamada a la acción (CTA) aumentará las conversiones. 2. **Diseño de Variantes:** Crea dos versiones de la página o elemento en cuestión: la variante A (control, sin cambios) y la variante B (experimental, con la modificación propuesta). 3. **Segmentación de Audiencia:** Define la audiencia objetivo y segmenta adecuadamente para garantizar resultados significativos. Puedes optar por una segmentación aleatoria o basada en ciertos criterios. 4. **Implementación del A/B Test:** Lanza el experimento y asegúrate de que la variación A y la variación B se muestren de manera aleatoria y equitativa a los usuarios. 5. **Recopilación de Datos:** Recolecta datos relevantes durante un período significativo para obtener una muestra representativa de usuarios. Mide métricas clave como tasas de clics, tasas de conversión y otros indicadores relevantes. 6. **Análisis Estadístico:** Utiliza herramientas estadísticas para analizar los resultados y determinar si hay diferencias significativas entre las variantes. Las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza son comunes en este paso. 7. **Interpretación de Resultados:** Evalúa el impacto estadístico y práctico de las variantes. Asegúrate de comprender si las diferencias observadas son significativas y si respaldan o refutan la hipótesis inicial. 8. **Implementación de Cambios:** Si la variante B muestra mejoras significativas, considera implementar los cambios de manera permanente en el sitio o en el elemento específico. 9. **Iteración Continua:** Aprende de los resultados del A/B Test y utiliza esa información para formular nuevas hipótesis. La optimización continua es clave para un enfoque efectivo de CRO. 10. **Documentación y Base de Conocimientos:** Registra los resultados, las lecciones aprendidas y los cambios implementados en una base de conocimientos. Esta documentación será valiosa para futuras estrategias de optimización. La validación de hipótesis a través de A/B Testing proporciona un enfoque basado en datos para mejorar la efectividad de las conversiones y optimizar la experiencia del usuario de manera continua.
Hola Carlos, excelente contenido! Conoces capacitación en línea para uso de Adobe Target?