Pruebas A/B y Variantes en Plataformas de Experimentación Digital

Clase 2 de 14 • Curso de A/B Testing en Productos Digitales

Mauricio Combariza

student•

Pasos para la prueba A/B testing:

Tomo un grupo de usuarios y lo divido en dos partes iguales, al primero lo llamo A y al segundo B.
El grupo A es el control y le muestro mi version actual.
Al grupo B, le muestro mi versión alternativa (tratamiento) que son los cambios necesarios para validar mi hipótesis.
Se puede cambiar más de una imagén a la vez, si está esta sujeta a una única hipótesis.
Podemos incrementar variaciones a está lógica, pero esto divide nuestro tráfico, reduciendo nuestro poder estadístico, haciendo más díficil detectar el efecto cuando exista.

Otros tipos de pruebas: Split test: Es prácticamente el mismo A/B test pero soy redirigido a una URL alterna. MVT: Son pruebas multivariables. Buscan medir efectos de interacciones entre variables. Se ven poco en la práctica profesional y que requieren mucho trafico (poder estadístico). MAB: Buscan capitalizar en tiempo real sobre los descubrimientos y para lograrlo distribuyen una mayor cantidad de tráfico a la variación que se está desempeñando mejor. Esto presenta riesgos de validez en el proceso ya que me puedo estar dirigiendo en una dirección que puede ser producto del azar.

Consejo: Mientras dominas en A/B testing es mejor dedicarse a correrlo solo de la forma original.

Tipos de implementación:

Client-side: motor de experimentación en el frontend. -Server-side: motor de experimentación en el servidor.

Patricio Sánchez Fernández

student•

Muy aplicado, Mauricio, gracias por el aporte...!

Luis Alonso Rivera Mejía

student•

EXELENTE

Alexander Flores Rayme

student•

Pasos para el A/B Testing:

Definición del Objetivo: Antes de comenzar cualquier prueba, es crucial tener claro cuál es el objetivo que se espera alcanzar. Puede ser mejorar las conversiones, la retención de usuarios, el tiempo en la página, entre otros.
Identificación de Variables Claves: Determina las variables que afectarán directamente el resultado. Estas podrían ser elementos como llamadas a la acción (CTAs), colores, texto, diseño, etc.
Formulación de Hipótesis: Cada A/B Test debe comenzar con una hipótesis clara. ¿Por qué se espera que la variante B sea mejor que la A? Asegúrate de tener una razón fundamentada.
Segmentación: A veces, es beneficioso segmentar a la audiencia antes de aplicar el test. Por ejemplo, podrías probar una variante específica con usuarios que han interactuado recientemente con tu sitio.
Duración del Test: Planifica la duración del test. Asegúrate de tener suficiente tiempo para recopilar datos significativos y considera factores estacionales.
Recolección y Análisis de Datos: Durante el test, recopila datos con precisión. Una vez que el test ha concluido, analiza los resultados con herramientas estadísticas y valídalos.

Otros Tipos de Pruebas:

Split Test: Es un término a menudo usado de manera intercambiable con A/B Test, aunque puede implicar más variaciones. Ambos dividen a los usuarios en grupos, mostrándoles versiones ligeramente diferentes.
MVT (Multivariate Testing): Aunque es poderoso, es menos común debido a su complejidad. Implica cambiar varias variables simultáneamente para medir su impacto combinado.
MAB (Multi-Armed Bandit): Difiere de los A/B Tests tradicionales al asignar más tráfico a la variante que está funcionando mejor en tiempo real. Es una estrategia más dinámica.

Tipos de Implementación:

Client-Side: Cambios visibles en el navegador del usuario. Más ágil, pero limitado por la capacidad del navegador.
Server-Side: Cambios realizados en el servidor antes de que se envíe la página al navegador del usuario. Más control, pero puede afectar el rendimiento.

Recuerda que el A/B Testing es una disciplina que combina la ciencia de datos con la creatividad. La interpretación precisa de los resultados es tan importante como la ejecución del propio test.

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

student•

Gracias

Andres Sanabria

student•

que significa MAB cuando se habla de este tipo de pruebas?

Platzi

student•

MAB significa Test A/B, que es una práctica común en el marketing digital para probar diferentes variables y determinar cuál opción funciona mejor.

Jimmy Salinas

student•

Para separar la población en 50% se debe seguir algún criterio? Porque si los públicos no son homogéneos tanto en A cómo en B, podemos obtener resultados sesgados.

Platzi

student•

El reto está en que estos resultados sean confiables. Puede ser que hayas dejado correr el test muy poco tiempo o que tu muestra de usuarios fuera muy pequeña.

Octavio Flores

student•

si implemento cambios asociados a una misma hipótesis pero en días distintos (Ejemplo día 0: 2 cambios, día 2: 1 cambio y día 7:2 cambios). esto como impactaría en el ab test y que debo considerar?

Carlos Trujillo

teacher•

Octavio: idealmente no se deberían hacer cambios mientras el experimento esté corriendo. Cualquier modificación puede influír en el comportamiento del usuario y como consecuencia en los resultados observados.

Una vez definas el diseño de tu tratamiento, lo ideal es mantenerlo intacto hasta el final de la prueba. Aquellos cambios adicionales que quieras añadir posteriormente, deberían ser parte de tu siguiente experimento.

¡Por favor déjame saber si esto es claro o tienes dudas adicionales!

Octavio Soriano

student•

Con base en los conceptos vistos, como la definición clara del objetivo, segmentación, hipótesis y duración, ahora estructuramos detalladamente el experimento para garantizar resultados fiables, medibles y que puedan aportar insights reales a la marca.

🧪 Punto 1: Documentación del Proceso A/B Testing

Proyecto: Campaña Meta Ads para VibeX™ – Test de Creativo Visual

🎯 Objetivo del Test

Incrementar el CTR de la campaña publicitaria en Meta Ads mediante la comparación de dos estilos visuales de anuncio para el producto VibeX™.

🧩 Variable a testear

Creativo visual del anuncio:

Variante A (control): Imagen de producto con fondo neutro y enfoque técnico.
Variante B (test): Imagen lifestyle con una persona disfrutando música (enfoque aspiracional).

🧠 Hipótesis

“La variante con enfoque aspiracional logrará un CTR más alto, al conectar emocionalmente con el público objetivo, en comparación con un enfoque técnico basado en características.”

🧷 Parámetros del experimento

Audiencia: Usuarios entre 18 y 45 años, interesados en tecnología, música y gadgets.
Presupuesto: 5.000 COP diarios por conjunto de anuncios (A y B).
Duración: 5 días.
Ubicación: Automáticas.
Copy y CTA: Mismos textos en ambos anuncios (“Sumérgete en tu mundo” + botón “Comprar ahora”).

📊 Métrica principal

CTR (Click-Through Rate) medido directamente desde el panel de Meta Ads.

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Análisis Pre-Test

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CRO: Optimización de Conversiones con A-B Testing Estratégico

Elección de Métricas en Pruebas de Negocio y Comercio Electrónico

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