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Proceso Rigoroso de Experimentación y Diseño de Pruebas

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Recursos

¿Cómo se estructura un proceso riguroso de experimentación?

En la investigación y desarrollo, un enfoque riguroso para experimentar puede desbloquear pasos cruciales a medida que se avanza. Antes de implementar cualquier prueba, primero se debe identificar una oportunidad o necesidad de negocio. Asimismo, no se decide cómo se ejecutará visualmente una prueba antes de tener un plan de experimentación bien definido. Este plan incluye la duración, las métricas de éxito y cómo se visualizará en la prueba.

¿Cuál es el papel del equipo de diseño en el proceso experimental?

Una vez que se ha avanzado en la definición del plan de experimento, es esencial trabajar en conjunto con el equipo de diseño. Ellos son responsables de transformar las ideas en representaciones visuales concretas. Este paso asegura que las hipótesis se validen según lo planeado, otorgando diferentes perspectivas visuales que puedan influir en la validez de una hipótesis.

¿Qué rol juega el diseño de prototipos en la validación de hipótesis?

La representación visual de un prototipo no solo demuestra cómo podría verse un producto real; también se convierte en la base, la "fuente de la verdad". Esto permite que las pruebas se lleven a cabo con la máxima similitud al producto final esperado. Al confiar en herramientas como Figma, los diseñadores pueden ofrecer prototipos precisos y de alta fidelidad para facilitar la experimentación.

¿Cómo acelerar el proceso de diseño experimental?

Es común que a medida que los experimentos se vuelven más complejos, se requiera la ayuda de equipos externos. Sin embargo, existen herramientas útiles para simplificar algunos aspectos del diseño experimental, especialmente en modificaciones menores.

¿Cómo se utiliza el inspector de elementos en Chrome durante la experimentación?

Google Chrome dispone de un práctico "inspector de elementos" que puede usarse para pruebas rápidas de diseño. Para realizar cambios menores, como modificar textos o incluso eliminar características visuales específicas, uno podría usar esta herramienta en lugar de depender completamente de un equipo de diseño externo.

  • Para probar un nuevo texto: Al hacer clic derecho en el componente y seleccionar "Inspeccionar", es posible editar el contenido directamente. Al presionar Enter, los cambios se reflejan instantáneamente.
  • Para eliminar secciones: Al seleccionar y borrar la sección no deseada mediante el inspector, se pueden simular escenarios donde se evalúe su ausencia.

¿Qué ventajas ofrece esta herramienta en el proceso de planificación?

El uso del inspector de elementos permite realizar ajustes visuales de forma rápida, lo cual es extremadamente útil para obtener prototipos preliminares y generar capturas de pantalla. Asimismo, esto facilita ver cómo se comportan estas modificaciones en diferentes dispositivos, un paso crucial para el diseño responsivo.

¿Cuál es el siguiente paso después del diseño del experimento?

Una vez elegido el diseño final, se actualiza la plantilla del plan de experimento. Esto incluye todos los componentes visuales definidos, permitiendo un montaje fiel en la plataforma destinada a la prueba. Al seguir este método riguroso y documentar los resultados, se mejora la eficiencia y efectividad del proceso experimental.

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Me quedo con esta idea: Una hipótesis puede ser validada con diferentes ejecuciones.

Hacer cambios directos a nivel de texto y algo de diseño sobre el código para visualizar cambios es un Tip de oro! Gracias
Pasos Progresivos en el Proceso de Experimentación: 1. **Proceso Riguroso:** La ejecución de un proceso de experimentación riguroso implica desbloquear pasos de manera progresiva. Cada paso se aborda a medida que se avanza con los anteriores. 2. **Determinación de Necesidades u Oportunidades:** No se define la ejecución de una prueba hasta que se haya identificado una necesidad o oportunidad de negocio. Esto asegura que cada prueba esté alineada con objetivos claros. 3. **Colaboración con el Equipo de Diseño:** Una vez establecidos el plan de experimento, la duración y las métricas de éxito, se colabora con el equipo de diseño para visualizar la prueba. Esta colaboración es esencial para determinar el aspecto visual de la prueba. 4. **Flexibilidad en la Ejecución:** Se reconoce la importancia de la flexibilidad en la ejecución. Diferentes ejecuciones visuales pueden validar una hipótesis, y el fracaso en una ejecución específica no implica necesariamente el abandono de la hipótesis. 5. **Validación Alternativa:** Si una ejecución no tiene éxito, se considera la posibilidad de ejecutarla de manera alternativa. Esta estrategia puede revelar resultados contrastantes en comparación con la versión anterior. ### Importancia de la Colaboración: * **Diversidad en Ejecuciones:** La colaboración con el equipo de diseño permite explorar diferentes formas de visualizar la prueba. Se reconoce que una hipótesis puede validarse con diversas ejecuciones visuales. * **Adaptación Continua:** La adaptación continua es clave. No todas las pruebas serán exitosas a la primera. La capacidad de ajustar la ejecución y probar enfoques alternativos mejora las posibilidades de obtener resultados positivos. * **Aprendizaje Iterativo:** La experimentación es un proceso iterativo. Cada ejecución, ya sea exitosa o no, proporciona aprendizajes valiosos que pueden informar y mejorar futuras estrategias. * ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-6e297527-c929-41a1-8832-3a4b46812842.jpg)
Diseñar el tratamiento adecuado para una prueba A/B implica definir claramente las variantes (A y B) y establecer las condiciones bajo las cuales se llevará a cabo la comparación. A continuación, proporcionaré un ejemplo hipotético de un tratamiento para una prueba A/B en el contexto de una página web con el objetivo de mejorar las tasas de clic en un botón específico. ### Objetivo: Mejorar las tasas de clic en un botón de llamada a la acción (CTA) en una página web. ### Variantes: #### Variante A (Control): * **Texto del CTA:** "Haga clic aquí para obtener más información". * **Color del Botón:** Azul claro. * **Ubicación del Botón:** Parte inferior derecha de la página. #### Variante B (Tratamiento): * **Texto del CTA:** "Descubra más ahora". * **Color del Botón:** Verde brillante. * **Ubicación del Botón:** Centro de la página. ### Implementación: 1. **Asignación Aleatoria:** Los visitantes del sitio web serán asignados aleatoriamente a la Variante A o B al ingresar a la página. 2. **Duración de la Prueba:** La prueba se llevará a cabo durante un período de cuatro semanas para asegurar la inclusión de diferentes segmentos de usuarios y comportamientos a lo largo del tiempo. 3. **Seguimiento de Datos:** * Se implementará un sistema de seguimiento preciso para registrar las interacciones de los usuarios con el botón CTA en ambas variantes. * Se recopilarán métricas como tasas de clic, tiempo en la página y conversiones. ### Consideraciones: 1. **Consistencia:** Se mantendrán constantes otros elementos de la página para aislar el impacto de las variantes A y B. Elementos como el diseño general, la navegación y otros CTAs permanecerán iguales. 2. **Feedback del Usuario:** Se recogerá feedback cualitativo mediante encuestas o comentarios directos para obtener percepciones adicionales sobre la experiencia del usuario. 3. **Análisis Estadístico:** Se realizará un análisis estadístico utilizando pruebas de hipótesis para determinar si las diferencias observadas en las tasas de clic son estadísticamente significativas. ### Hipótesis: La variante B, con su texto más persuasivo y diseño centrado, aumentará significativamente las tasas de clic en comparación con la variante A. ### Comunicación de Resultados: Los resultados se presentarán de manera clara y detallada, incluyendo gráficos visuales y análisis estadísticos. Se compartirán con el equipo para tomar decisiones informadas sobre la implementación permanente de la variante más efectiva. Recuerda que la clave para un diseño efectivo de prueba A/B radica en la cuidadosa planificación, la asignación aleatoria y la recopilación precisa de datos, seguido de un análisis estadístico robusto para llegar a conclusiones válidas.