Configuración de Convert para Experimentación Digital

Clase 9 de 14 • Curso de A/B Testing en Productos Digitales

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Alexander Flores Rayme

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Elección de la Herramienta de Experimentación:

Decisiones Clave: Al decidir realizar experimentación digital, es crucial tomar decisiones clave, entre ellas, la elección de la herramienta de experimentación. Esta elección debe ser estratégica y alineada con los objetivos y requisitos específicos de la organización.
Variedad de Herramientas: Existen múltiples herramientas de experimentación con diferentes costos y características. La variedad incluye opciones de prueba gratuita, lo que facilita determinar si la herramienta se adapta a las necesidades del caso.
Pruebas Gratuitas: La mayoría de las herramientas ofrecen pruebas gratuitas, permitiendo evaluar su idoneidad antes de comprometerse financieramente. Esta etapa es esencial para asegurar que la herramienta cumpla con los requisitos específicos.
Plataformas Integradas: Algunas plataformas, como MetaAds, GoogleAds o plataformas de email marketing, cuentan con sus propios motores de A/B testing o experimentación. Aunque son opciones válidas, se recomienda no depender exclusivamente de sus motores estadísticos y utilizar calculadoras especializadas para análisis más detallados.

Herramientas Recomendadas:

Convert: Herramienta de experimentación web que proporciona soluciones para optimización de la tasa de conversión.
VWO (Visual Website Optimizer): Ofrece capacidades de experimentación y personalización para mejorar la experiencia del usuario.
AB Tasty: Plataforma de optimización de la experiencia del usuario que incluye funciones de A/B testing y personalización.
Adobe Target: Herramienta de Adobe para personalización, segmentación y A/B testing.
Optimizely: Plataforma de experimentación y personalización que ayuda a optimizar la experiencia digital.
GrowthBook: Herramienta de experimentación para aplicaciones que permite realizar seguimiento y análisis de experimentos.

Consideraciones Finales:

Plataformas Específicas: La elección de la herramienta dependerá de las necesidades y contexto específicos de la organización. Es importante considerar las características de cada plataforma antes de tomar una decisión.
Análisis Riguroso: Independientemente de la herramienta utilizada, se destaca la importancia de realizar un análisis riguroso de los datos, y en algunos casos, complementar los resultados con calculadoras especializadas para obtener una comprensión más profunda.

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

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Gracias

Matías Felipe Grimaldi Gómez

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Para realizar pruebas A/B de manera efectiva, existen varias herramientas especializadas que permiten diseñar, implementar y analizar experimentos para optimizar la experiencia del usuario y mejorar los resultados comerciales. Aquí te presento algunas herramientas populares para A/B testing:

Google Optimize:
- Ofrecido por Google, esta herramienta es fácil de usar y se integra bien con Google Analytics.
- Permite realizar experimentos A/B y pruebas multivariadas, así como personalización del sitio web.
Optimizely:
- Es una plataforma completa para experimentos digitales.
- Proporciona capacidades avanzadas para A/B testing, personalización y pruebas de funciones.
VWO (Visual Website Optimizer):
- Ofrece funcionalidades para pruebas A/B, tests multivariados y test de fragmentos.
- Proporciona una interfaz fácil de usar y funcionalidades avanzadas para pruebas.
AB Tasty:
- Herramienta de optimización de la experiencia del usuario que incluye A/B testing y personalización.
- Ofrece funcionalidades para pruebas en diferentes canales, incluyendo web y aplicaciones móviles.
Unbounce:
- Especializada en pruebas A/B para páginas de destino (landing pages).
- Permite crear, publicar y realizar pruebas en páginas de destino de manera fácil.
Crazy Egg:
- Ofrece mapas de calor, análisis de scroll y pruebas A/B.
- Es especialmente útil para visualizar cómo los usuarios interactúan con tu sitio web.
Split.io:
- Plataforma de gestión de funciones que incluye capacidades de pruebas A/B.
- Se centra en pruebas de funciones en entornos de desarrollo.
Convert:
- Herramienta de optimización de la conversión que incluye pruebas A/B y personalización.
- Proporciona informes detallados y segmentación de audiencia.
Kameleoon:
- Plataforma de optimización de la conversión que incluye pruebas A/B, personalización y test de fragmentos.
- Ofrece capacidades avanzadas de segmentación y análisis.
LaunchDarkly:
- Especializada en pruebas y gestión de funciones (feature flags).
- Permite lanzar y probar nuevas funciones de forma controlada.

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

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GRacias

Patricio Sánchez Fernández

student•

Carlos, excelente herramienta de "Convert" gracias por compartirla, estoy muy feliz en Platzi, porque, siempre aprendo cosas nuevas.

Kamilo Stevan Alomías Correa

student•

Qué herramienta sería la indicata para hacer un a/b test de un diseño en Figma?

Carlos Trujillo

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Kamilo: técnicamente no estaríamos hablando en este caso de un A/B test ya que no se cumplen los requisitos fundamentales (aleatorización de una audiencia real). Sin embargo si puedes hacer pruebas de usuario —que te brindarán información enriquecedora— usando herramientas como Maze o Nular. Saludos.

KARLA RASHELL AVILA CRUZ

student•

¿Por qué no se puede hacer con Hotjar?

Carlos Trujillo

teacher•

Karla: a la fecha (Oct 2023), Hotjar no tiene funcionalidades de A/B Testing. Aunque no me sorprendería que las incluyeran en un futuro.

¡Saludos!

Octavio Soriano

student•

Clase 9: Configuración de herramienta para experimentación digital

En esta clase se presentó Convert, una herramienta profesional para la experimentación digital orientada a sitios web propios. A través de su implementación con snippets de código, permite configurar pruebas A/B, importar eventos de conversión desde GA4 y medir el impacto de diferentes variantes en tiempo real.

En mi caso particular, mi entorno no cuenta con un sitio web propio donde pueda insertar scripts directamente, ya que actualmente estoy llevando a cabo pruebas A/B dentro de Meta Ads, enfocadas en anuncios que redirigen a páginas externas. Esto hace que herramientas como Convert no sean viables para implementar en este momento.

Aun así, tomé el concepto clave de la clase: elegir conscientemente las herramientas de experimentación que se ajusten a mis capacidades técnicas y a mis necesidades de negocio. Por eso, decidí apoyarme completamente en la funcionalidad nativa de pruebas A/B dentro de Meta Ads, que me permite comparar dos variantes (en mi caso, una imagen estática vs. un video corto) y analizar resultados con base en métricas como CTR, CPC, pagos iniciados y otros eventos relevantes del embudo.

Si bien utilicé los datos proporcionados por Meta Ads, fui consciente de que estas plataformas no siempre ofrecen un análisis estadístico profundo, por lo que interpreté los resultados con criterio y sentido crítico, enfocándome en tendencias claras más que en diferencias marginales. Esta decisión me permitió mantener un enfoque ágil y realista, alineado con los recursos y el contexto de mi proyecto actual.

Aunque no trabajé con Convert, comprendí la importancia de tener un entorno de medición sólido, elegir herramientas acordes al proyecto, y mantener un enfoque riguroso sobre los datos para asegurar decisiones basadas en evidencia.