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Resumen de la clase:

  • A-B Testing es una metodolog铆a efectiva, pero puede no ser siempre factible debido a la falta de poder estad铆stico o a la necesidad de implementar cambios r谩pidamente en situaciones de negocio.

  • Implementaciones controladas implican realizar cambios y comparar su desempe帽o con el estado anterior al cambio, aunque no sean tan rigurosas como las pruebas A-B estad铆sticamente significativas.

  • Se dan recomendaciones para realizar implementaciones controladas de manera efectiva:

    1. Documentar el cambio como un experimento con criterios de rigor.
    2. Evitar efectos de estacionalidad al elegir per铆odos de comparaci贸n.
    3. Establecer una base y duraci贸n de referencia para realizar la comparaci贸n.
    4. Trabajar con una sola hip贸tesis a la vez para mantener la claridad en la evaluaci贸n.
  • Se destaca que seguir estas recomendaciones permitir谩 tomar decisiones basadas en datos de manera m谩s eficiente y ganar una ventaja competitiva en la toma de decisiones basadas en datos.

Siempre recuerdo a mi profesora de Marketing en el zoom, una alumna le pregunt贸:

-Profesora, 驴C贸mo puedo asegurar que mi campa帽a tendr谩 aceptaci贸n?
-Segmentaci贸n
-Profesora, 驴C贸mo aseguro tener m谩s clics en la campa帽a de Google o Facebook?
-Segmentaci贸n
-Chicos, chicas. No se olviden, si a una campa帽a le va bien, o no tiene buenos resultados, todo pasa por la segmentaci贸n.

Ante eso, s铆 creo que primero hay que hacer una buena campa帽a de reconocimiento de marca, posicionarse, descubrir y corroborar a ese 鈥buyer persona鈥 porque incluso podr铆amos estar equivocados y tal vez el rango de edad son cinco a帽os antes y cinco a帽os despu茅s. Que en t茅rminos de segmentaci贸n, es much铆sima gente. Ya tendiendo claro el target, se puede profundizar con el test A/B El Test A/B es una tremenda herramienta, pero su aporte se diluye, en caso que la segmentaci贸n sea inconsistente.

En lo personal me ha tocado harto luchar con el problema de no tener la capacidad ya sea por tiempo o por bajas conversiones para hacer los test m谩s rigurosos y como lo comentas saco una m茅trica promedio en multiples periodos (historia completa, 煤ltimos 60 d铆as, 煤ltimos 90 d铆as, etc) y asi me aseguro de que existe cierto intervalo como base para comparar cuando voy ejecutando cambios

Creo que en Startups, que ha sido donde me he movido m谩s los 煤ltimos a帽os, y sobretodo al principio, se tiene una cantidad baja de datos, adem谩s de que en algunas organizaciones no entienden de la importancia de bacer implementaciones controladas, la prioridad est谩 en lanzar r谩pido, y quiz谩, fallar r谩pido por lo mismo, y volver a lanzar otro experimento en la oscuridad, hasta que le atines, por mera probabilidad por la cantidad de intentos.

* Documentar el cambio como un experimento con criterios de rigor. * Evitar efectos de estacionalidad al elegir per铆odos de comparaci贸n. * Establecer una base y duraci贸n de referencia para realizar la comparaci贸n. * Trabajar con una sola hip贸tesis a la vez para mantener la claridad en la evaluaci贸n.