El efecto mínimo detectable es de los aprendizajes más grandes que me llevo de este curso. Siempre pensé que si había algún cambio en el resultado, sin importar o darle mucha relevancia a su tamaño, ya podríamos 'cantar victoria'.
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El A-B Testing es un método crucial para determinar la causalidad en el comportamiento de los usuarios. A través de comparaciones entre diferentes versiones de una propuesta, permite identificar cuál es más efectiva. Sin embargo, su poder lleva consigo una gran responsabilidad. Muchos experimentos A-B fallan debido a errores en su implementación, lo que resulta en falsos positivos o negativos. Entender y aplicar correctamente los principios del A-B Testing te permitirá evitar estos errores y obtener resultados precisos y de valor para tu negocio.
Hipótesis bien formadas: Las hipótesis son el núcleo de cualquier experimento. Deben ser comprobables, refutables y medibles mediante un único KPI (Key Performance Indicator). Esto garantiza que los resultados observados sean atribuibles a la variación realizada.
Instrumentación adecuada: Necesitas contar con las herramientas y métricas necesarias para medir los comportamientos relevantes del usuario. Por ejemplo, si estás midiendo clics, debes asegurarte de que puedes rastrear efectivamente estos eventos. Esto puede implicar la implementación de Google Tag Manager o la colaboración con un equipo de ingeniería.
Suficiente tráfico: El A-B Testing es un método estadístico que requiere grandes muestras para confirmar la causalidad. Generalmente, necesitas al menos 1,000 conversiones mensuales. Con menos tráfico, se deben tomar precauciones adicionales para asegurar la validez de los resultados.
Rigor estadístico: Más allá de la estadística básica, debes aplicar conceptos avanzados como el Efecto Mínimo Detectable (MDE, Minimum Detectable Effect). El MDE te indica cuánto debe cambiar la tasa de conversión para que el resultado sea estadísticamente significativo, ayudándote a discernir si los cambios observados se deben al tratamiento o al azar.
El MDE actúa como un ancla para la realidad, estableciendo las expectativas correctas sobre los resultados. Si tienes muchos visitantes y conversiones, tu MDE será bajo, permitiendo detectar cambios menores con confianza. Por el contrario, un tráfico bajo puede resultar en un MDE alto, necesitando cambios drásticos para validar significancia.
Considera que tienes dos escenarios:
Analizar estos escenarios con una calculadora de MDE te ayudará a definir si tu enfoque es viable.
Medir es la esencia del A-B Testing. El proceso no se trata de realizar cambios directos, sino de medir su impacto. Por lo tanto, es fundamental utilizar herramientas analíticas precisas para interpretar los datos de tus experimentos. Una comprensión clara de tus análisis te conducirá a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Recuerda, la clave para un A-B Testing efectivo no solo es implementar correctamente los pasos mencionados, sino también aprender de cada experimento, adaptando estrategias a medida que cambian las variables del mercado y tus objetivos de negocio. ¡Sigue aprendiendo y experimentando para lograr resultados impactantes!
Aportes 12
Preguntas 3
El efecto mínimo detectable es de los aprendizajes más grandes que me llevo de este curso. Siempre pensé que si había algún cambio en el resultado, sin importar o darle mucha relevancia a su tamaño, ya podríamos 'cantar victoria'.
Resumen de la clase :
A-B Testing es un método poderoso para determinar causalidad en experimentación.
La mayoría de los A-B Tests que se ejecutan pueden arrojar resultados falsos debido a la falta de rigor en el análisis y desarrollo.
Estos errores incluyen errores tipo 1 (falsos positivos) y errores tipo 2 (falsos negativos), donde se puede creer que una variación es mejor o peor de lo que realmente es.
Para evitar estos errores, es esencial contar con hipótesis correctamente formadas, que sean comprobables, refutables y medibles a través de un único KPI.
La instrumentación adecuada, como eventos de seguimiento, es crucial para medir el comportamiento del usuario.
A-B Testing es un método de medición que no cambia nada, solo ayuda a medir y determinar el efecto de las modificaciones.
Se necesita suficiente tráfico para realizar A-B Testing de manera efectiva, y esto puede variar según el caso, pero como regla general, si tienes menos de 1,000 conversiones al mes, debes tener precauciones adicionales.
El rigor estadístico es esencial al lanzar pruebas A-B, y se menciona el concepto de MDE (Efecto Mínimo Detectable) como un punto clave.
MDE se refiere a cuánto debe aumentar la tasa de conversión entre el control y la variación para que la prueba sea estadísticamente significativa.
Se recomienda utilizar calculadoras para determinar los MDE y evaluar la viabilidad de A-B Testing según el tráfico y las conversiones disponibles.
La preparación adecuada y la comprensión de los MDE son esenciales para evitar pruebas A-B con resultados imaginarios.
Buenísimo el recurso de la calculadora 👏
Gracias
Qué buen recurso el de la calculadora…!
excelente explicación, no lo habia visto de esa forma
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