Riesgos y Métodos de Validación en A-B Testing Digital

¿Qué es la ley de Toyman y por qué es importante en la experimentación digital?

La experimentación digital está llena de desafíos y uno vital es discernir entre datos precisos y aquellos que podrían ser erróneos. Aquí es donde entra en juego la ley de Toyman, que sostiene que mientras más llamativos sean los datos, es más probable que se deban a un error. En el ámbito de la experimentación digital, donde a menudo buscamos que nuestros experimentos eleven el negocio y alteren el comportamiento del usuario, es fácil quedar atrapado en este deseo y pasar por alto la importancia de la fiabilidad de los datos. Este concepto sugiere que no importa qué tan fantásticos parezcan los resultados iniciales, se debe tener cuidado, ya que podrían no ser representativos de una realidad futura. Las implicaciones de esta ley son cruciales, ya que garantizan que las decisiones de negocio se tomen basadas en datos confiables, no en aquellas anomalías que puedan aparecer momentáneamente.

¿Cuáles son los riesgos comunes de validez en el A-B Testing?

El A-B Testing, una herramienta poderosa para validar suposiciones en productos digitales, no está exenta de riesgos relacionados con la validez de los datos.

¿Cómo afecta la instrumentación a los riesgos de validez?

Uno de los problemas más frecuentes proviene de la instrumentación. Aquí, errores como la distribución incorrecta del tráfico, mala configuración de métricas o eventos de conversión no disponibles pueden afectar seriamente la fiabilidad de los resultados obtenidos. Asegurarse de que los datos sean recolectados correctamente es un primer paso importante para mitigar los riesgos relacionados con la instrumentación.

¿Qué papel juega la naturaleza del negocio en la validez?

Más allá del aspecto técnico, ciertos fenómenos relacionados con la naturaleza del negocio también pueden comprometer la validez de los experimentos. Por ejemplo, los efectos de novedad y temporalidad. Los efectos de novedad ocurren cuando un nuevo elemento en el producto atrae de forma anormal la atención del usuario, pero esta conducta no se sostiene a largo plazo. Los efectos relacionados con la temporalidad se dan cuando las pruebas se realizan en períodos muy específicos del año que no reflejan un comportamiento constante.

¿Cómo mitigar los riesgos en los datos del A-B Testing?

Afortunadamente, existen mecanismos y prácticas que pueden ayudar a mitigar estos riesgos, asegurando que los datos recogidos sean lo más confiables posible.

¿Qué son las guardrail metrics y cómo ayudan?

Las guardrail metrics, o métricas de seguridad, son una técnica esencial que consiste en medir variables no directamente relacionadas con el experimento. Ejemplos incluyen el número de devoluciones de productos o la frecuencia de contacto con el servicio al cliente, para evaluar el impacto del experimento en aspectos no previstos. Esta visión más amplia puede revelar impactos negativos no considerados inicialmente.

¿Cómo funcionan los detectores de SRM?

El Sample Ratio Mismatch, conocido como SRM, es otra herramienta valiosa a la hora de asegurar la validez de prueba. Este mecanismo detecta alertas cuando hay una distribución del tráfico desbalanceada. Un experimento óptimo, por ejemplo, debería mostrar un 50% de usuarios en control y 50% en la variante. Desviaciones significativas sugieren posibles errores en el experimento y deben ser investigadas.

¿Qué beneficios trae realizar pruebas AA?

Implementar pruebas AA puede ser clave para evaluar la precisión del sistema antes de lanzar un verdadero test A-B. En estas pruebas, se replica la configuración de una prueba regular, pero sin cambios entre control y variación. Si después de un tiempo, los resultados son casi idénticos y sin significancia estadística, los datos son fiables. Si no es así, indica que hay un problema subyacente que debe abordarse antes de avanzar con pruebas más complejas. Este paso es esencial para asegurarse de que el sistema esté funcionando correctamente y los datos que colectamos sean dignos de confianza.