Elección de Métricas en Pruebas de Negocio y Comercio Electrónico

¿Cuál es la importancia de elegir las métricas adecuadas en tu prueba?

En la planificación de cualquier prueba o experimento, seleccionar las métricas correctas es crucial para el éxito de tu investigación. Sin las métricas adecuadas, no solo arriesgas obtener resultados sesgados o irrelevantes, sino que también podrías dificultar la toma de decisiones efectivas basadas en datos. Al elegir con cuidado tus métricas de éxito, puedes asegurarte de que tu prueba no solo te lleve a un aprendizaje significativo, sino también a acciones valiosas para tu negocio.

¿Qué debes considerar al definir tus métricas de éxito?

1. Uniformidad en el control y la variación: Es imprescindible que la misma métrica o KPI sea utilizada tanto para la variante de control como para la variada. Esto evita la inconsistencia que se derivaría de comparar métricas diferentes, lo cual es estadísticamente incorrecto.

2. Apoyo con métricas secundarias: Si bien es esencial no abrumarse con datos, las métricas secundarias pueden complementar el análisis y proporcionar un contexto más amplio.

3. Proximidad al tratamiento: Tu métrica principal debe estar lo más cerca posible del cambio introducido. Esto mejora la capacidad de atribuir la causalidad directamente al tratamiento en lugar de depender de medidas lejanas que puedan ser influenciadas por múltiples factores no controlados.

¿Cómo aplicar estos principios en un caso práctico?

Un ejemplo ilustrativo sería un experimento en una tienda en línea que busca verificar si la opción de pagar a cuotas incrementa las ventas. Para este caso particular:

• Métrica principal: Se debería medir las "adiciones al carrito". Esta métrica está directamente vinculada con el cambio propuesto (introducción de una nueva opción de pago) y es más probable que capture el impacto directo en el comportamiento del usuario.

• Métricas secundarias: Incluyen las transacciones y los ingresos por usuario. Las transacciones ayudan a evaluar si el cambio afecta el proceso de compra completo y los ingresos por usuario confirman que no se está sacrificando el valor promedio de las ventas por aumentar el número de transacciones.

¿Qué otros aspectos deberías medir?

Aunque no es recomendable utilizar métricas relacionadas directamente con el tratamiento para la validación de la hipótesis, estas pueden ser valiosas como indicativos del comportamiento del usuario. Por ejemplo, podrías medir cuántos usuarios seleccionan la nueva opción de pago. Aunque esta métrica no se aplicará al grupo de control, y por lo tanto no contribuirá a un análisis estadístico clásico, puede ofrecer interesantes perspectivas sobre la aceptación del cambio introducido.

En resumen, las métricas son la brújula que guiará el camino hacia el aprendizaje y el conocimiento dentro de un experimento. Asegúrate de definirlas con claridad y aprovechar su potencial para mejorar los resultados de tus pruebas. Y recuerda, compartir tus experiencias y descubrimientos es una excelente manera de enriquecer la comunidad y fomentar el aprendizaje colectivo. ¡Sigue aprendiendo y experimentando!