Experimentación y testing

La experimentación y los test A/B son técnicas utilizadas para comparar dos o más versiones de una página web, aplicación o proceso, con el fin de determinar cuál de ellas funciona mejor en términos de métricas específicas, como la tasa de conversión, el engagement o la retención de usuarios. En un test A/B, se divide al azar el tráfico entre las diferentes versiones y se analiza el comportamiento de los usuarios para entender cuál versión es más efectiva. Esta metodología se basa en pruebas controladas y en la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a los negocios optimizar sus estrategias digitales y mejorar la experiencia del usuario de manera continua y fundamentada.

La mentalidad crítica en experimentación.

La mentalidad crítica en experimentación. Una mentalidad crítica permite, evaluar la evidencia de manera objetiva y tomar decisiones basadas en datos. ↗ Investiga y profundiza sobre el pensamiento crítico, que es, cómo identificar suposiciones, evaluar argumentos, y considerar diferentes perspectivas. ↗ No te olvides de los sesgos cognitivos, como el sesgo de confirmación, anclaje, arrastre, […]

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La experimentación como hábito.

Experimentar de forma continua, no solo fomenta la innovación y la mejora constante, sino que también permite una adaptación más rápida a los cambios del mercado y a las necesidades de los usuarios. La experimentación como hábito. -Promueve una cultura donde la curiosidad, la exploración y el cuestionarse son valorados. -Reconoce y celebra tanto los

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Integrar la optimización y experimentación en la estrategia global del negocio

Integrar tus proyectos de optimización y experimentación en la estrategia global y de futuro del negocio, debería ser nuestro objetivo, ya que nos aseguraríamos de que todas las acciones que realicemos están en consonancia con los objetivo generales. ▶ Conocer y manejar los objetivos globales del Negocio. – Comunicación con la dirección. – Alineados con la

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¿Que es la experimentación?

La experimentación es un componente fundamental en el marketing digital , se sean Growth Hacker, CRO, UX o Analista Digital ya que en cualquier caso siempre tendrás que probar cosas nuevas. La experimentación en este contexto se refiere al proceso de probar hipótesis y estrategias en entornos controlados para entender mejor cómo los cambios en

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¿Porque una hipótesis probada no ha resultado ganadora?

¿Porque una hipótesis probada no ha resultado ganadora? ▪ La hipótesis podría no estar bien fundamentada, la hipótesis se debe basar en insights cualitativos y cuantitativos sólidos. ▪ El diseño del experimento no es correcto, los resultados no serán fiables. Esto incluye aspectos como la segmentación incorrecta del público, un tamaño de muestra insuficiente, o

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¿Qué modelo o framework utilizas para priorizar tus hipótesis?

Estos son algunos de los más conocidos, cada uno tiene sus propias fortalezas y se adapta a diferentes necesidades y contextos. ▶ PIE (Potential, Importance, Ease) -Potential (Potencial) ¿Cuánto puede mejorar la página o el elemento a testear? – Importance (Importancia) ¿Cuánto tráfico recibe esta parte de la web o aplicación? – Ease (Facilidad) ¿Es

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¿Que es la asignación aleatoria?

En los test A/B, la asignación aleatoria es el proceso de asignar participantes (por ejemplo, visitantes de un sitio web) a diferentes grupos de manera aleatoria. En un test A/B típico, estos grupos son la versión A (el control) y la versión B (la variante). La asignación aleatoria asegura que cada participante tenga la misma

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La estadística y los test A/B.

Los test ab y la experimentación se han convertido en la herramienta fundamental para tomar decisiones basadas en datos, por supuesto dependiendo de los principios y métodos estadísticos. La estadística juega un papel determinante en el diseño, ejecución y análisis de los test, y cómo su correcta aplicación puede llevar a mejoras significativas en el

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Búsqueda de la mejora continua en la experimentación

La experimentacion = buscar la mejora continua, la insistencia en la búsqueda del mejor proceso. Para optimizar la experiencia del usuario, maximizar las conversiones y aumentar la rentabilidad. ▶ Perseverancia en la experimentación. La experimentación efectiva requiere un compromiso a largo plazo. No todos los test darán resultados positivos o concluyentes en el primer intento.

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La psicografía en experimentación y optimización

La psicografía, término utilizado en marketing y en el estudio del comportamiento del consumidor para describir el análisis de las características psicológicas y demográficas de las personas. Se centra en entender las actitudes, intereses, personalidades, valores, estilos de vida y opiniones de los consumidores. A diferencia de la demografía, que clasifica a las personas según

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Crear y desarrollar una estrategia de experimentación efectiva.

Crear y desarrollar una estrategia de experimentación efectiva es un proceso dinámico y continuo, especialmente en el campo del marketing digital y la optimización de la tasa de conversión (CRO). Aquí te ofrezco una guía paso a paso para establecer, ejecutar y ajustar una estrategia de experimentación basada en los resultados obtenidos: 1. Definición de

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El poder estadístico en un test A/B

El poder estadístico, o la probabilidad de que el test detecte correctamente una diferencia real entre dos variantes, si esa diferencia realmente existe. En otras palabras, es la capacidad del test para evitar un error de Tipo II (falso negativo), donde el test falla en identificar una diferencia significativa cuando en realidad sí hay una.

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Integrar la experimentación en la cultura de la empresa.

Integrar la experimentación de manera sólida en una empresa como parte de su crecimiento y desarrollo es un proceso que requiere de la mezcla de estrategia, cultura organizacional, y herramientas adecuadas. Puntos relevantes. ▶ Establecer Cultura de experimentación. La experimentación debe ser parte de la cultura de la empresa. Esto significa fomentar un ambiente donde

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Introducir nuevas herramientas de testing.

Introducir nuevas herramientas de testing, puede ser un proceso estresante, pero a largo plazo gratificante. ▶ Evaluación de necesidades y objetivos. Antes de introducir una nueva herramienta, evalúa tus necesidades actuales y objetivos futuros. ¿Qué limitaciones tienen tus herramientas actuales? ¿Qué esperas lograr con una nueva herramienta? ¿Merece la pena el cambio? ▶ Investigación y

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Porque fallamos en los test A/B

En ocasiones los test A/B que realizamos no obtienen los resultados que realmente queríamos o esperábamos. Esto puede suceder por algunos de diversos motivos. ▶ Copy Poco Eficaz. El copy, es decir, el contenido de texto utilizado en un test A/B, desempeña un papel fundamental en la persuasión de los visitantes para que realicen una

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Puntos a tener en cuenta antes de realizar el desarrollo de un test

Puntos a tener en cuenta antes de realizar el desarrollo de un test. ✔ Identificar Obstáculos a la Conversión. ▶ Análisis de Datos:Comienza por analizar los datos existentes para identificar posibles obstáculos a la conversión. Esto incluye el uso de herramientas analíticas para conocer el comportamiento del usuario en tu sitio web. ▶ Mapa de

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Desarrollo y análisis de test A/B

Los test A/B son una herramienta fundamental en proyectos CRO. Permiten evaluar diferentes variantes de un activo digital o elemento específico y determinar cuál genera mejores resultados en términos de los objetivos propuestos. ¿Cómo desarrollar, analizar los resultados de un test A/B? 1️⃣ -Definición de objetivos. Comienza por establecer claramente el objetivo de tu test

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La significancia estadística para interpretar el resultado de un test A/B

La significancia estadística es fundamental en la interpretación de los resultados de un test A/B. La significancia estadística determina si las diferencias observadas entre las variantes son el resultado de un cambio real o simplemente el resultado del azar. 1️⃣ -Resultados fiables. La significancia estadística ayuda a saber si los resultados son fiables. Al establecer

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Falsos positivos en un test A/B.

Un falso positivo se produce cuando se concluye que hay una diferencia significativa entre las variantes en un test A/B, cuando en realidad no la hay. Causas de los falsos positivos en un test A/B: 1️⃣ -Variabilidad aleatoria. Incluso en ausencia de una diferencia real entre las variantes, es posible que los resultados muestren una

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Un falso negativo en test A/B

Un falso negativo se produce cuando se concluye que no hay una diferencia significativa entre las variantes en un test A/B, cuando en realidad sí la hay. Causas de los falsos negativos en un test A/B. 1️⃣-Tamaño de la muestra insuficiente. Un tamaño de muestra pequeño puede llevar a obtener resultados no concluyentes y aumentar

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El p-value o valor p en test A/B.

El p-value o valor p, es una medida estadística utilizada en los tests A/B para evaluar la significancia de los resultados obtenidos. Representa la probabilidad de obtener una diferencia grande o más grande en el resultado del experimento, suponiendo que la hipótesis nula sea verdadera. La hipótesis nula en un test A/B establece que no

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Que testar para optimizar las landing pages de tus anuncios.

1️⃣ Título y mensaje principal. Testea diferentes opciones de títulos y mensajes principales para determinar cuál se adapta mejor con tu audiencia y genera un mayor impacto. Prueba diferentes enfoques, beneficios destacados o propuestas de valor para encontrar la combinación más persuasiva. 2️⃣ Diseño y estructura de la página. Experimenta con diferentes diseños y estructuras

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Como seleccionar una herramienta de testing

Al seleccionar una herramienta de testing, es importante considerar varios factores clave: ◾ Objetivos y requisitos. Define claramente tus objetivos y requisitos para los test A/B. ¿Qué tipo de pruebas quieres realizar? ¿Qué funcionalidades necesitas, como segmentación de audiencia, personalización o integraciones con otras herramientas?, etc. ◾ Facilidad de uso. Considera la usabilidad y la

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¿Que son las variables intervinientes?

Las variables intervinientes, también conocidas como variables de “confusión”, pueden tener un impacto significativo en una hipótesis o en el desarrollo de un test. Estas variables son factores adicionales que pueden influir en la relación entre la variable independiente y la variable dependiente, lo que puede afectar los resultados del experimento y generar sesgos en

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Método para validar una hipótesis.

Una hipótesis busca explicar la teoría de por qué se está produciendo un determinado efecto utilizando un método científico. El método sigue una serie de pasos lógicos y sistemáticos para abordar un problema, generar datos y obtener conclusiones basadas en los datos. Pasos involucrados en el uso del método para formular y probar hipótesis: 📍

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¿Que aprendemos aI realizar test en nuestro activo digital?

Los tests realizados en un activo digital pueden proporcionar valiosos aprendizajes que ayudan a entender el comportamiento de los usuarios, identificar oportunidades de mejora y optimizar la experiencia del usuario para lograr los objetivos establecidos. Algunos de estos aprendizajes son: ▶ Entender el comportamiento del usuario. Los tests nos proporcionar información valiosa sobre cómo los

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El método bayesiano en los test A/B

Ventajas del método bayesiano frente a inferencia tradicionales en un test A/B. ▶ Interpretación más intuitiva. El modelo bayesiano proporciona probabilidades directas de que una variante sea mejor que otra, lo que facilita la interpretación incluso para personas no especializadas en estadísticas. En cambio, los métodos de inferencia tradicionales utilizan variables como, valores p y

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Resultados negativos en un test A/B

Que los resultados obtenidos en nuestros test sean negativos, no significa que no se haya fallado, indica que la hipótesis/variante probada no es la ganadora sin más. En realidad, estos resultados son valiosos y proporcionar información y aprendizajes importantes para continuar con el proceso de mejora continua. ¿Qué aprendemos? ▶ Aprendizaje y nuevo conocimiento. Los

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