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Recomendaciones para ejecutar A/B Tests confiables

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Buen铆simo el recurso de la calculadora 馃憦

El efecto m铆nimo detectable es de los aprendizajes m谩s grandes que me llevo de este curso. Siempre pens茅 que si hab铆a alg煤n cambio en el resultado, sin importar o darle mucha relevancia a su tama帽o, ya podr铆amos 'cantar victoria'.

Resumen de la clase :

  • A-B Testing es un m茅todo poderoso para determinar causalidad en experimentaci贸n.

  • La mayor铆a de los A-B Tests que se ejecutan pueden arrojar resultados falsos debido a la falta de rigor en el an谩lisis y desarrollo.

  • Estos errores incluyen errores tipo 1 (falsos positivos) y errores tipo 2 (falsos negativos), donde se puede creer que una variaci贸n es mejor o peor de lo que realmente es.

  • Para evitar estos errores, es esencial contar con hip贸tesis correctamente formadas, que sean comprobables, refutables y medibles a trav茅s de un 煤nico KPI.

  • La instrumentaci贸n adecuada, como eventos de seguimiento, es crucial para medir el comportamiento del usuario.

  • A-B Testing es un m茅todo de medici贸n que no cambia nada, solo ayuda a medir y determinar el efecto de las modificaciones.

  • Se necesita suficiente tr谩fico para realizar A-B Testing de manera efectiva, y esto puede variar seg煤n el caso, pero como regla general, si tienes menos de 1,000 conversiones al mes, debes tener precauciones adicionales.

  • El rigor estad铆stico es esencial al lanzar pruebas A-B, y se menciona el concepto de MDE (Efecto M铆nimo Detectable) como un punto clave.

  • MDE se refiere a cu谩nto debe aumentar la tasa de conversi贸n entre el control y la variaci贸n para que la prueba sea estad铆sticamente significativa.

  • Se recomienda utilizar calculadoras para determinar los MDE y evaluar la viabilidad de A-B Testing seg煤n el tr谩fico y las conversiones disponibles.

  • La preparaci贸n adecuada y la comprensi贸n de los MDE son esenciales para evitar pruebas A-B con resultados imaginarios.

Ejecutar A/B Tests confiables en el contexto de Conversion Rate Optimization (CRO) requiere una planificaci贸n cuidadosa y la adopci贸n de mejores pr谩cticas. Aqu铆 tienes algunas recomendaciones: 1. **Hip贸tesis Clara y Espec铆fica:** Aseg煤rate de tener una hip贸tesis clara y espec铆fica que gu铆e el experimento. Define qu茅 cambio esperas realizar y por qu茅 crees que mejorar谩 la tasa de conversi贸n. 2. **Segmentaci贸n Adecuada:** Segmenta a tu audiencia de manera adecuada. Considera factores como el tr谩fico geogr谩fico, el comportamiento del usuario y otros criterios relevantes para obtener resultados representativos. 3. **Tama帽o de Muestra Suficiente:** Calcula el tama帽o de muestra necesario para detectar diferencias significativas. Aseg煤rate de tener suficientes datos antes de declarar resultados. 4. **Duraci贸n del Test:** Ejecuta el test durante un per铆odo representativo para abordar variaciones diarias o estacionales en el comportamiento del usuario. Evita pruebas demasiado cortas o demasiado largas. 5. **Aleatorizaci贸n y Equidad:** Garantiza que la aleatorizaci贸n sea efectiva y que las variantes A y B se muestren de manera equitativa a los usuarios para eliminar sesgos. 6. **Monitoreo Constante:** Supervisa el progreso del A/B Test de manera constante. Si se identifican problemas, como una p茅rdida significativa de tr谩fico o problemas t茅cnicos, act煤a r谩pidamente. 7. **Variables de Control:** Mant茅n variables de control constantes entre las variantes. Cambios externos pueden afectar los resultados, as铆 que controla cualquier variable que no sea parte del experimento. 8. **Pruebas Simult谩neas:** Evita realizar m煤ltiples pruebas simult谩neas en la misma p谩gina o 谩rea. Esto puede causar interferencias y dificultar la interpretaci贸n de los resultados. 9. **Considere el Efecto de Estacionalidad:** Si tu negocio experimenta variaciones estacionales, ten en cuenta estas fluctuaciones al analizar los resultados del A/B Test. 10. **Validaci贸n Estad铆stica:** Utiliza pruebas estad铆sticas adecuadas para validar los resultados. Comprende los conceptos de significancia estad铆stica y aseg煤rate de que los resultados sean confiables. 11. **Interpretaci贸n de Resultados:** No te bases 煤nicamente en m茅tricas individuales. Considera el contexto y las implicaciones pr谩cticas de los resultados para tomar decisiones informadas. 12. **Documentaci贸n Rigurosa:** Documenta cuidadosamente los detalles del experimento, incluyendo la hip贸tesis, el dise帽o del test, la segmentaci贸n y cualquier factor relevante. Esto facilitar谩 la revisi贸n y repetici贸n del experimento. 13. **Optimizaci贸n Continua:** Aprende de cada A/B Test y utiliza esos conocimientos para formular nuevas hip贸tesis. La optimizaci贸n continua es esencial para maximizar el impacto. Al seguir estas recomendaciones, puedes aumentar la confiabilidad de tus A/B Tests y tomar decisiones informadas para mejorar la tasa de conversi贸n y la experiencia del usuario.
Alguien tiene el enlace calculator A/B testing ? me enviarian el enlace mil gracias

Qu茅 buen recurso el de la calculadora鈥!

excelente explicaci贸n, no lo habia visto de esa forma