Métricas de A/B testing en e-commerce

Elegir bien las métricas cambia la calidad del aprendizaje y de las decisiones. Aquí verás cómo definir un KPI claro, evitar la parálisis por análisis y acercar la medición al tratamiento para inferir causalidad con confianza en e-commerce.

¿Qué KPI define el éxito y por qué debe ser el mismo en control y variación?

La métrica principal debe ser idéntica para grupos de control y variación. Medir cada uno con un indicador distinto es como comparar peras con manzanas y rompe la validez estadística.

• Usa un solo KPI para control y variación. Garantiza comparabilidad.
• Complementa con métricas secundarias. Informan, no deciden por sí solas.
• Evita medir “doscientas cosas”. Reduce ruido y acelera decisiones.
• Prioriza el aprendizaje accionable: del dato a la decisión.

Conceptos clave: KPI, control y variación, métricas secundarias, validez estadística, parálisis por análisis.

¿Cómo acercar la métrica al tratamiento para inferir causalidad en e-commerce?

La métrica principal debe estar lo más cerca posible del cambio aplicado. Medir un cambio en la página de inicio con la conversión final puede estar demasiado lejos de la causa real del efecto.

• En e-commerce, la conversión final es importante, pero puede ser secundaria si el cambio ocurre antes en el embudo.
• La causalidad mejora cuando la métrica capta el impacto inmediato del tratamiento.

¿Cuál fue la hipótesis y el cambio propuesto?

Hipótesis: ofrecer pagos a cuotas o a crédito privado aumentará ventas de un producto de alto ticket (casi 2,500 dólares). Usuarios reportaron dificultad para pagar de una sola vez.

Contexto: mercado estadounidense, donde pagar a cuotas con tarjeta no es tan común; se usan más plataformas alternativas. Cambio aplicado: incluir logo y copy de la nueva opción bajo el botón de añadir al carrito y habilitarla como medio de pago en el checkout.

Conceptos clave: hipótesis, tratamiento, alto ticket, plataforma alternativa, pasarela de pago, contexto estadounidense.

¿Qué métricas primarias y secundarias se eligieron?

• Métrica principal: adiciones al carrito (add to cart). Está más cerca del cambio visual y de intención.
• Métricas secundarias: transacciones y ingresos por usuario. Permiten ver impacto en compra final y evitar que suban las conversiones pero baje el ticket promedio.

Actualización del plan: métrica principal “adiciones al carrito”; secundarias “transacciones” e “ingresos por usuario”.

Conceptos clave: conversión, transacciones, ingresos por usuario, ticket promedio, embudo.

¿Qué medir del tratamiento sin usarlo para validar?

Se puede medir la interacción con la nueva opción de pago: por ejemplo, porcentaje de usuarios que la seleccionan antes de finalizar la compra. Esta métrica solo existe en la variación, así que no valida la hipótesis por estadística, pero informa adopción. Ejemplo: “23 % de usuarios hicieron clic en el componente”.

Conceptos clave: métrica de comportamiento, adopción del componente, solo variación, reporte.

¿Cómo evitar la parálisis por análisis y decidir con confianza?

• Define una métrica principal cercana al cambio. Asegura causalidad.
• Mantén el mismo KPI en control y variación. Evita sesgos.
• Limita el set de métricas secundarias. Contextualizan sin distraer.
• Documenta hipótesis, tratamiento y ubicación del cambio en el embudo. Claridad ejecutable.
• Reporta métricas del tratamiento como señal cualitativa-cuantitativa. No las uses para validar.

¿Listo para aplicar estos criterios? Actualiza tu plan: define métrica principal y secundarias, y comparte tu elección en comentarios para recibir retroalimentación.