Descubre el poder de la experimentación digital

Tests A/B

• Se utilizan para medir el impacto de un cambio en una página web

• Muchas veces se aplican mal y se terminan tomando decisiones sin que realmente exista causalidad entre el cambio y su impacto

• Hay muchas variables a tener en cuenta:

  • Estacionalidad🍁🏖️❄️💐
  • Duración de la prueba⏱️
  • Análisis de datos adecuado👨🏻‍💻
  • Retención a largo plazo⏳🧑‍🤝‍🧑
  • Efecto de la novedad🆕
  • Ignorar el efecto de la segmentación geográfica🌎
  • Falta de documentación adecuada📝

• Provee una ventaja competitiva para la toma de decisiones en mi negocio

Errores y riesgos de validez a los que uno se puede exponer al hacer A/B Testing:

• Tamaño de muestra insuficiente
• No aleatorizar adecuadamanete
• Cambios en otros factores
• Duración inadecuada
• Selección sesgada de usuarios
• No segmentar correctamente
• No medir métricas relevantes
• Interferencia de temporada o eventos externos
• No tener en cuenta estacionalidad
• Detener la prueba prematuramente
• Análisis de datos inadecuado
• No considerar la retención a largo plazo
• No tener en cuenta el efecto de la novedad
• Ignorar el efecto de la segmentación geográfica
• Falta de documentación adecuada

Y esa edición tan Cool?
.
Eso ya pagó el precio del boleto.

📚Temario del curso:

🧩Fundamentos:

- Experimentación digital
- Canales
- Implementación
- Tipos de experimentos
- Conceptos estadísticos

👁️‍🗨️Análisis Pre-test

- Crear documento de experimento
- Dónde probar?
- Métricas de evaluación
- Duración de la prueba
- Diseñar tratamiento de la prueba

⚙️Configurar y lanzar experimento:

- Elegir y configurar herramienta de experimentación
- Desarrollar y asegurar la calidad de la prueba

🔎Analisis Post-test:

- Recomendaciones
- Garantizar la confiabilidad
- Analisis de mi experimento

Venga a darle con todo

🛑Errores y riesgos de validez en el A/B Testing:

1. 📝 Falta de documentación adecuada:

   • Asegúrate de documentar todos los detalles del experimento, incluyendo la metodología, los resultados y las conclusiones. Esto facilitará la revisión y replicación.

2. 🛑 Tamaño de muestra insuficiente:

   • Es crucial contar con una muestra lo suficientemente grande para obtener resultados representativos. Por ejemplo, si tienes un sitio web con un millón de usuarios mensuales, una muestra de solo 100 no será representativa.

3. 🔍 No aleatorizar adecuadamente:

   • Si no se asignan aleatoriamente los usuarios a los grupos A y B, se pueden introducir sesgos que afectarán la validez de los resultados. Por ejemplo, si asignamos manualmente a los usuarios, podríamos estar seleccionando inconscientemente a un grupo más propenso a convertir.

4. 🔄 Cambios en otros factores:

   • Es importante controlar otros cambios que puedan afectar los resultados. Por ejemplo, si estás probando un nuevo diseño de página, asegúrate de que no haya otras campañas de marketing en marcha que puedan influir en el comportamiento de los usuarios.

5. ⏳ Duración inadecuada:

   • Un A/B Test debe durar lo suficiente para recopilar datos significativos. Si se detiene demasiado pronto, los resultados pueden no ser fiables.

6. 🎯 Selección sesgada de usuarios:

   • Asegúrate de que la selección de usuarios para el test sea representativa de tu audiencia general. Evita centrarte únicamente en un segmento específico.

7. 📊 No segmentar correctamente:

   • Si tu audiencia tiene segmentos distintos, asegúrate de probar adecuadamente en cada uno de ellos. Por ejemplo, lo que funciona para usuarios nuevos puede no funcionar de la misma manera para usuarios recurrentes.

8. 📏 No medir métricas relevantes:

   • Define claramente las métricas que quieres medir y asegúrate de que estén alineadas con los objetivos del test. Por ejemplo, si estás probando un cambio en el flujo de compra, la tasa de conversión es una métrica crucial.

9. 🎉 Interferencia de temporada o eventos externos:

   • Ten en cuenta eventos como festivos, promociones especiales u otros factores que puedan influir en el comportamiento de los usuarios.

10. 🌦️ No considerar la estacionalidad:

    • Algunos productos o servicios pueden experimentar variaciones estacionales significativas.

11. ⏹️ Detener la prueba prematuramente:

    • No te apresures a tomar decisiones basadas en datos preliminares. Espera a tener un conjunto de datos sólido antes de sacar conclusiones.

12. 📊 Análisis de datos inadecuado:

    • Utiliza técnicas estadísticas adecuadas para analizar los resultados. Si no estás seguro de cómo hacerlo, busca asesoramiento de expertos en análisis de datos.

13. 🔄 No considerar la retención a largo plazo:

    • A veces, un cambio puede tener un impacto a corto plazo pero puede ser perjudicial en el largo plazo. Asegúrate de evaluar el impacto a largo plazo de tus pruebas.

14. ✨ No tener en cuenta el efecto de la novedad:

    • Los usuarios pueden reaccionar positivamente a cambios simplemente porque son nuevos, pero este entusiasmo puede desvanecerse con el tiempo.

15. 🌍 Ignorar el efecto de la segmentación geográfica:

    • Si tienes una audiencia global, considera cómo los cambios pueden afectar a diferentes regiones.

🤖 Curso de A/B Testing en productos digitales📲

Lo que aprenderemos:

• Diseñar experimentos efectivos
• Recopilar datos significativos
• Extraer insights
• Validar hipótesis
• Identificar oportunidades
• Minimizar riesgos
• Maximizar resultados
• Pruebas rigurosas
• Respaldo científico

• Confiabilidad de los resultados
• Experimentos profesionales
• a/b test precisos
• Evitar errores de validez
• Interpretar resultados estadísticos
• Decisiones informadas

En una prueba A/B se tienen sujetos (una persona, un visitante a tu página web, etc) a los cuales podemos asignar aleatoriamente a una u otra prueba. Esto nos permite saber que la diferencia entre ambos grupos proviene del efecto de cada prueba o por el efecto del azar.