Buenísimo el recurso de la calculadora 👏
Fundamentos de experimentación y CRO
¿Por qué tener una estrategia de optimización de conversiones?
CRO: el método científico aplicado al crecimiento de negocio
Quiz: Fundamentos de experimentación y CRO
Identifica oportunidades de mejora
Acercamiento sistemático a la investigación de usuario
Crea tu base de datos de conocimiento
Análisis cuantitativo: descubre cómo se comportan tus usuarios
Análisis cualitativo: descubre qué motiva y qué detiene a tus usuarios
Evaluación heurística: identifica obstáculos de conversión
Quiz: Identifica oportunidades de mejora
Genera ideas de optimización
Formula hipótesis comprobables
Procura influenciar el comportamiento de tus usuarios
Prioriza tus ideas estratégicamente
Quiz: Genera ideas de optimización
Comprueba tus hipótesis
Validación de hipótesis con A/B Testing
Recomendaciones para ejecutar A/B Tests confiables
CRO en entornos de tráfico limitado
Métodos alternativos de validación
Quiz: Comprueba tus hipótesis
Capitaliza tus descubrimientos
Lleva tus aprendizajes a la acción
¿Cómo continuar tu formación?
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Aportes 7
Preguntas 3
Buenísimo el recurso de la calculadora 👏
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.
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?
o inicia sesión.