Implementaciones controladas sin A/B test

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Implementaciones controladas sin A/B test

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Clase 13 de 16

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En un programa de CRO no siempre tendrás el poder estadístico ni el tráfico suficiente para validar cada hipótesis con un A/B test riguroso. Las implementaciones controladas son la alternativa práctica: avanzar con el cambio, medirlo contra una base previa y tomar decisiones cuando el negocio no permite esperar.

¿Por qué no todo se valida con un A/B test?

La realidad del día a día en optimización de conversiones es que muchas hipótesis se implementan sin un método de validación estadísticamente significativo. A veces no hay tráfico suficiente, otras veces el negocio necesita moverse rápido y no puedes darte el lujo de esperar semanas a que una prueba alcance significancia.

Ahí entra el concepto de implementación controlada. No es tan rigurosa como una prueba A/B, pero te coloca en ventaja frente a cualquier organización que cambia cosas sin medir nada.

¿Qué es una implementación controlada? Es lanzar un cambio o hipótesis de mejora directamente en producción y comparar su desempeño contra la base previa al cambio, sin un grupo de control simultáneo.

¿Cómo documentar el cambio como un experimento?

Aunque no estés corriendo un test formal, trata cada implementación controlada con el mismo rigor documental que un experimento. Esto significa registrar la hipótesis, el cambio que se va a realizar, dónde se va a aplicar y qué métrica esperas mover.

Mantener ese estándar te permite construir una base de conocimiento útil. Cuando dentro de seis meses alguien pregunte por qué cambió un botón o un copy, vas a tener la respuesta y los datos asociados.

¿Qué errores debes evitar al comparar antes y después?

El mayor riesgo de una implementación controlada es atribuir al cambio algo que en realidad fue causado por estacionalidad o por otro factor externo. Por eso, hay tres principios que tienes que cuidar.

Cuidado con la estacionalidad

Si tu negocio tiene un pico fuerte en diciembre, comparar diciembre con noviembre o con enero te va a dar lecturas falsas. Elige periodos donde el comportamiento de tus usuarios sea consistente para que la comparación se haga en igualdad de condiciones.

Una buena pregunta antes de empezar: ¿el periodo base y el periodo post cambio son comparables en términos de demanda, campañas activas y comportamiento del usuario?

Define una base y una duración

Antes de implementar, fija el indicador de referencia. Puede ser la tasa de conversión del mes pasado en 7%, o 200 leads recibidos en un periodo determinado. El número exacto no importa, lo importante es tener un promedio claro contra el cual comparar después.

Define también cuánto tiempo vas a observar el cambio. Sin una duración establecida, vas a caer en la tentación de declarar victoria o derrota demasiado pronto.

¿Cuánto tiempo debe durar una implementación controlada? El suficiente para cubrir un ciclo de comportamiento normal de tu negocio y evitar lecturas distorsionadas por días atípicos. Define la duración antes de implementar, no después.

Una sola hipótesis a la vez

Como el rigor es menor que en un A/B test, no puedes darte el lujo de mezclar varios cambios al mismo tiempo. Si lanzas tres hipótesis juntas y la conversión sube, no vas a saber cuál de las tres movió la aguja, ni si una de ellas la estaba frenando.

Trabajar una hipótesis por vez protege tu capacidad de leer el efecto real de cada intervención.

¿Qué ventaja competitiva ganas con este enfoque?

Aplicar implementaciones controladas con disciplina te permite seguir tomando decisiones basadas en datos incluso cuando no puedes correr pruebas estadísticamente significativas. Documentas, mides contra una base, controlas la estacionalidad y aíslas la variable.

Esa combinación es exactamente lo que separa a un equipo que optimiza con criterio de uno que solo cambia cosas y cruza los dedos.

¿Con qué obstáculos te has enfrentado al gestionar tu programa de optimización de conversiones o al tomar decisiones basadas en datos? Cuéntame en los comentarios y seguimos la conversación.

Comentarios (9)9 comentarios

Virginia Sanz

Hace 3 años

Resumen de la clase:

A-B Testing es una metodología efectiva, pero puede no ser siempre factible debido a la falta de poder estadístico o a la necesidad de implementar cambios rápidamente en situaciones de negocio.
Implementaciones controladas implican realizar cambios y comparar su desempeño con el estado anterior al cambio, aunque no sean tan rigurosas como las pruebas A-B estadísticamente significativas.
Se dan recomendaciones para realizar implementaciones controladas de manera efectiva:
1. Documentar el cambio como un experimento con criterios de rigor.
2. Evitar efectos de estacionalidad al elegir períodos de comparación.
3. Establecer una base y duración de referencia para realizar la comparación.
4. Trabajar con una sola hipótesis a la vez para mantener la claridad en la evaluación.
Se destaca que seguir estas recomendaciones permitirá tomar decisiones basadas en datos de manera más eficiente y ganar una ventaja competitiva en la toma de decisiones basadas en datos.

Matías Felipe Grimaldi Gómez

Gracias!

Octavio Flores

En lo personal me ha tocado harto luchar con el problema de no tener la capacidad ya sea por tiempo o por bajas conversiones para hacer los test más rigurosos y como lo comentas saco una métrica promedio en multiples periodos (historia completa, últimos 60 días, últimos 90 días, etc) y asi me aseguro de que existe cierto intervalo como base para comparar cuando voy ejecutando cambios

Roberto Patrón

Creo que en Startups, que ha sido donde me he movido más los últimos años, y sobretodo al principio, se tiene una cantidad baja de datos, además de que en algunas organizaciones no entienden de la importancia de bacer implementaciones controladas, la prioridad está en lanzar rápido, y quizá, fallar rápido por lo mismo, y volver a lanzar otro experimento en la oscuridad, hasta que le atines, por mera probabilidad por la cantidad de intentos.

Patricio Sánchez Fernández

Siempre recuerdo a mi profesora de Marketing en el zoom, una alumna le preguntó:

-Profesora, ¿Cómo puedo asegurar que mi campaña tendrá aceptación? -Segmentación -Profesora, ¿Cómo aseguro tener más clics en la campaña de Google o Facebook? -Segmentación -Chicos, chicas. No se olviden, si a una campaña le va bien, o no tiene buenos resultados, todo pasa por la segmentación.

Ante eso, sí creo que primero hay que hacer una buena campaña de reconocimiento de marca, posicionarse, descubrir y corroborar a ese “buyer persona” porque incluso podríamos estar equivocados y tal vez el rango de edad son cinco años antes y cinco años después. Que en términos de segmentación, es muchísima gente. Ya tendiendo claro el target, se puede profundizar con el test A/B El Test A/B es una tremenda herramienta, pero su aporte se diluye, en caso que la segmentación sea inconsistente.

Adrian Esteban Rodriguez Alvarez

Uno de los grandes desafíos a la hora de hacer un trabajo de CRO en empresas que no son digitales sino de sectores tradicionales, es que no tienen consciencia en la importancia de la gestión de data. NO tienen nada automatizado, casi todo es en papel y es muy difícil poder hacer un ejercicio de investigación confiable. Así que considero que tanto para un trabajo de growth como de CRO vital que el equipo que genera data sepa qué pueden hacer con todo lo que generan. Luego de eso sí sería posible hacer este tipo de ejercicios

Documentar el cambio como un experimento con criterios de rigor.
Evitar efectos de estacionalidad al elegir períodos de comparación.
Establecer una base y duración de referencia para realizar la comparación.
Trabajar con una sola hipótesis a la vez para mantener la claridad en la evaluación.

Juanpa Salamanca

Hace 2 años

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

Gracias

Paola Salamanca

Hola, yo estoy tratando de sistematizar experimentos enfocados en SEO y me han surgido varias preguntas como:

¿Qué es mejor? Hacer agrupaciones de páginas, un grupo de control y un grupo de variante o comparar períodos de tiempo.

Por ejemplo, hoy hago un cambio en el SEO Title y reviso las métricas en 2 semana para comparar con el período inmediatamente anterior.

Carlos Trujillo

Profesor

Paola: aunque muchos de los principios conceptuales son aplicables, hay bastantes particularidades a la hora de experimentar en SEO que es importante tener en consideración. La verdad no es un tema que domine, pero estos son algunos recursos que te pueden servir:

SEO A/B Split Testing 101
SEO Testing Course

Fundamentos de experimentación y CRO

Optimización de Conversiones: Estrategias y Experimentación Sistemática

Optimización de Conversión: Estrategias y Métodos Científicos

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