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'.
Fundamentos de experimentación y CRO
Optimización de Conversiones: Estrategias y Experimentación Sistemática
Optimización de Conversión: Estrategias y Métodos Científicos
Quiz: Fundamentos de experimentación y CRO
Identifica oportunidades de mejora
Framework Research Excel para Optimización de Conversiones
Creación de Base de Datos de Conocimiento con Notion y Airtable
Optimización de Conversiones con Análisis Cuantitativo y Mapas de Calor
Investigación Cualitativa para Optimizar Conversiones en Usuarios
Evaluación Heurística para Optimización de Conversiones
Quiz: Identifica oportunidades de mejora
Genera ideas de optimización
Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización
Principios de Psicología en Optimización de Conversiones CRO
Prioritización de Experimentos con Framework PXL en Product Management
Quiz: Genera ideas de optimización
Comprueba tus hipótesis
Pruebas A-B: Validación de Hipótesis con Usuarios Reales
Pruebas A-B: Cómo Evitar Errores Comunes y Mejorar Resultados
Implementaciones Controladas en Programas de Optimización de Conversiones
Métodos Alternativos de Validación de Hipótesis sin A-B Testing
Quiz: Comprueba tus hipótesis
Capitaliza tus descubrimientos
Comunicación Efectiva de Resultados CRO en Negocios
Validación de Ideas para Decisiones Acertadas
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Si ya tienes una cuenta,
Pruebas A-B: Cómo Evitar Errores Comunes y Mejorar Resultados
12/16Recursos
¿Qué es el A-B Testing y por qué es tan poderoso?
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.
¿Cuáles son los requisitos esenciales para un A-B Test exitoso?
-
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.
¿Cómo afecta el concepto de Efecto Mínimo Detectable (MDE) en tus experimentos?
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.
Ejemplo práctico de MDE:
Considera que tienes dos escenarios:
- Bajo tráfico: 5,000 usuarios semanales con 500 conversiones, aumentando tu MDE drásticamente.
- Alto tráfico: 50,000 usuarios con 20,000 conversiones, reduciendo tu MDE y permitiéndote probar cambios menos agresivos.
Analizar estos escenarios con una calculadora de MDE te ayudará a definir si tu enfoque es viable.
¿Cómo medir y optimizar tus resultados?
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.
Herramientas y recursos recomendados
- Calculadoras de MDE para dimensionar tu experimento.
- Plataformas de analítica digital como Google Analytics.
- Cursos de especialización en A-B Testing, como los ofrecidos en plataformas educativas como Platzi.
¿Cuáles son las mejores prácticas para asegurar el éxito de un A-B Test?
- Validación de hipótesis: Define claramente tus preguntas y asegúrate de que son relevantes para tus objetivos de negocio.
- Control de variables externas: Mantén un entorno controlado para evitar interferencias en los resultados.
- Periodicidad adecuada: Asegura que tus pruebas duren el tiempo suficiente para captar tendencias válidas.
- Revisión y ajuste constante: Evalúa continuamente tus métodos y revisa si necesitan ajustes según los resultados obtenidos.
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
Ordenar por:
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 👏
La calculadora tuvo un update. Comparto aquí mi interpretación según los datos de la clase
* La nueva actualización muestra como resutlado el total de base que se necesita, con base en el MDE que esperamos.
* Por ejemplo, si tenemos un CR de 10% y queremos crecer al 12% nuestro MDE será del 22%. Con este input, la calculadora nos dirá cuál es el tamaño de muestra que necesitaríamos para cumplir esa meta
* 
Me podría explicar el MDE, qué representaría un 0% y un 100%?, qué variación se podría hacer al Confidence level y al Statistical power?
Gracias
Esto funciona perfectamente para hacer análisis de pruebas A/B como Trafficker digital, en todo lo relacionado a los ADS, estoy en lo correcto??? Gracias por sus respuestas
Ejecutar A/B Tests confiables en el contexto de Conversion Rate Optimization (CRO) requiere una planificación cuidadosa y la adopción de mejores prácticas. Aquí tienes algunas recomendaciones:
1. **Hipótesis Clara y Específica:** Asegúrate de tener una hipótesis clara y específica que guíe el experimento. Define qué cambio esperas realizar y por qué crees que mejorará la tasa de conversión.
2. **Segmentación Adecuada:** Segmenta a tu audiencia de manera adecuada. Considera factores como el tráfico geográfico, el comportamiento del usuario y otros criterios relevantes para obtener resultados representativos.
3. **Tamaño de Muestra Suficiente:** Calcula el tamaño de muestra necesario para detectar diferencias significativas. Asegúrate de tener suficientes datos antes de declarar resultados.
4. **Duración del Test:** Ejecuta el test durante un período representativo para abordar variaciones diarias o estacionales en el comportamiento del usuario. Evita pruebas demasiado cortas o demasiado largas.
5. **Aleatorización y Equidad:** Garantiza que la aleatorización 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 pérdida significativa de tráfico o problemas técnicos, actúa rápidamente.
7. **Variables de Control:** Mantén variables de control constantes entre las variantes. Cambios externos pueden afectar los resultados, así que controla cualquier variable que no sea parte del experimento.
8. **Pruebas Simultáneas:** Evita realizar múltiples pruebas simultáneas en la misma página o área. Esto puede causar interferencias y dificultar la interpretación 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. **Validación Estadística:** Utiliza pruebas estadísticas adecuadas para validar los resultados. Comprende los conceptos de significancia estadística y asegúrate de que los resultados sean confiables.
11. **Interpretación de Resultados:** No te bases únicamente en métricas individuales. Considera el contexto y las implicaciones prácticas de los resultados para tomar decisiones informadas.
12. **Documentación Rigurosa:** Documenta cuidadosamente los detalles del experimento, incluyendo la hipótesis, el diseño del test, la segmentación y cualquier factor relevante. Esto facilitará la revisión y repetición del experimento.
13. **Optimización Continua:** Aprende de cada A/B Test y utiliza esos conocimientos para formular nuevas hipótesis. La optimización 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 conversión y la experiencia del usuario.
Alguien tiene el enlace calculator A/B testing ?
me enviarian el enlace mil gracias
Qué buen recurso el de la calculadora…!
excelente explicación, no lo habia visto de esa forma
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?