Lo normal es que no funciona lo que proponemos a la primera, pero si nos ayuda a entender y poder avanzar en el siguiente paso.
🧗♂️ Primero un escalón y después otro…….
🚀 Y por el camino……
1️⃣ -Análisis del resultado.
Lo primero es realizar un análisis exhaustivo de los resultados del test A/B.
Se deben examinar los datos recopilados, como métricas de rendimiento, tasas de conversión, tiempos de permanencia, entre otros, y comparar los resultados entre las variantes.
Esto ayudará a identificar las diferencias y entender por qué una variante no ha alcanzado los resultados deseados.
2️⃣ -Evaluación de las hipótesis.
Revisar las hipótesis planteadas para el test es fundamental.
Se deben analizar las suposiciones iniciales y verificar si se cumplieron o no durante el experimento.
Si la hipótesis no era sólida o no estaba bien fundamentada, esto podría explicar los resultados no deseados.
3️⃣ -Identificación de factores influyentes.
Es importante identificar los posibles factores que pudieron haber influido en los resultados del test.
Estos pueden incluir aspectos como cambios estacionales, eventos externos, errores de implementación técnica o incluso sesgos en la muestra.
Analizar estos factores puede proporcionar información sobre por qué los resultados no fueron los esperados.
4️⃣ -Revisión de las variantes y la estrategia.
Se debe realizar una revisión minuciosa de las variantes expuestas en el test y las estrategias utilizadas.
Es posible que se hayan cometido errores en la implementación o que las variantes no hayan sido lo suficientemente impactantes o relevantes.
Evaluar estos aspectos permitirá identificar oportunidades de mejora para futuras hipótesis y nuevos tests.
5️⃣ -Aprendizaje y adaptación.
Un resultado no deseado o negativo en un test no debe verse como un fracaso en ningún caso, sino como una oportunidad de aprendizaje.
Es importante aprovechar los conocimientos adquiridos para adaptar las estrategias y realizar ajustes en futuros tests.
La experimentación es un proceso iterativo en el que se pueden probar diferentes enfoques y aprender de los resultados obtenidos.
6️⃣ –Definición de nuevos tests.
Con base en el análisis y los aprendizajes obtenidos, se deben definir nuevos test .
Esto implica idear nuevas variantes basadas en las lecciones aprendidas y plantear hipótesis sólidas para poner a prueba.
Se pueden implementar mejoras graduales y probar diferentes elementos para lograr resultados más satisfactorios.
Cuando un test A/B no alcanza los resultados deseados, debemos realizar un análisis detallado de los resultados, evaluar las hipótesis, identificar los factores influyentes y revisar las variantes y las estrategias utilizadas.
✏ Y volver a comenzar.