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.
Cuando hablamos de interacciones entre variables en un modelo estadístico como, una regresión múltiple, nos referimos a que el efecto de una variable «el precio» puede variar en función de los valores de otra «la puntuación de reseñas». Con este análisis lo que se pretende detectar si un aumento de precio, influye de forma importante […]
La estrategia de experimentación (A/B testing, pruebas multivariantes, pruebas de concepto, etc.) no es igual para todos los sectores, porque cada industria o tipo de negocio tiene dinámicas, ciclos de ventas y comportamientos de cliente distintos. Sin embargo, la base metodológica de “formular hipótesis, testear, medir resultados y tomar decisiones” suele ser la misma. Lo
La estadística avanzada en un e-commerce, por qué es importante y cómo se puede aplicar de forma práctica. 1. ¿Por qué es importante la estadística avanzada en e-commerce? En el entorno del comercio electrónico, la competitividad es alta y cada decisión puede impactar de forma notable los ingresos, la satisfacción del cliente y la optimización
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,
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
Evitar conclusiones erróneas en las test A/B para garantizar la validez y utilidad de los resultados. ▶ Tamaño de la muestra y poder estadístico – Determinar un tamaño de muestra adecuado. – Alcanzar significación estadística. ▶ Tiempo que este en live. – Duración apropiada para obtener conclusiones. – No Detener el test demasiado pronto. (nos
La optimización y experimentación basada en la heurística puede ser una solución muy válida, especialmente en contextos donde los recursos son limitados o cuando se necesita una orientación rápida para la toma de decisiones. ▶ Ventajas de la heurística. – Permite obtener insights rápidos sin la necesidad de configurar y ejecutar test complejos, lo cual
Optimización y experimentación basado en la heurística Leer más »
Nos distraigas a los usuarios cuando están en el proceso de pago. Un funnel o proceso de pago debe ser claro, eficiente y libre de distracciones para maximizar las posibilidades de conversión. Aspectos fundamentales a considerar: ▪ Por regla general, el proceso de pago debe ser lo más simple y directo posible. Pero eso depende
Nos distraigas a los usuarios en el proceso de pago. Leer más »
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
Integrar la optimización y experimentación en la estrategia global del negocio Leer más »
Cuáles son las principales diferencias entre un test a/b y el bandittesting. Cada uno tiene sus propias aplicaciones y ventajas en función de los objetivos y contextos específicos. ▶ Test A/B. El test A/B es el método de comparación directa entre dos o más versiones de una variable (generalmente una página web o una característica
Diferencias entre un test a/b y el bandittesting. Leer más »
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
¿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
¿Porque una hipótesis probada no ha resultado ganadora? Leer más »
El método PIE, para priorizar Test A/B PIE es un acrónimo de tres criterios clave: Potencial, Importancia y Facilidad. ▶ Potencial (Potential). Este criterio evalúa cuánto se puede mejorar una página o un elemento específico. Para determinar el potencial, debes considerar varios factores, como las métricas actuales y los comentarios de los usuarios. Si una
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
¿Qué modelo o framework utilizas para priorizar tus hipótesis? Leer más »
La priorización de un test A/B en función del impacto, puede categorizarse considerando varios factores. Estos factores ayudan a definir el potencial que tiene cada test y como pueden influir en los objetivos de negocio y en la experiencia del usuario. ▶ Alto impacto y alta urgencia. – Estos test se centran en áreas críticas
La priorización de un test A/B en función del impacto Leer más »
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
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
Los Errores Tipo I y Tipo II. En estadística, los errores se clasifican en dos categorías principales: Tipo I y Tipo II, ambos relevantes en el contexto de los test A/B. 1. Error Tipo I (Falso Positivo). Suceden cuando se rechaza incorrectamente la hipótesis nula, esto significa concluir que hay una diferencia significativa entre las
Un test AA, a diferencia de un test A/B, es una técnica utilizada en analítica y optimización, para comprobar la fiabilidad de un procedimiento de testeo. En un test AA, en lugar de comparar dos versiones diferentes de una página web o elemento (como en un test A/B), se comparan dos versiones idénticas. El propósito
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.
Búsqueda de la mejora continua en la experimentación Leer más »
La distribución del tráfico entre variantes en un test A/B es una decisión que se debe tener muy en cuenta ya que puede afectar la validez y la interpretación de los resultados. Como se reparte el tráfico depende de varios factores, incluyendo los objetivos del test, la tolerancia al riesgo, y el volumen de tráfico
La distribución del tráfico entre variantes en un test A/B. Leer más »
Desarrollar e implementar test A/B para productos de alto valor o con un ciclo de venta largo requiere una planificación cuidadosa y un conocimiento profundo de tu audiencia y producto. Los productos de alto valor suelen tener ciclos de venta más largos, ya que la toma de la decisión de compra por parte del usuario
Cuando lanzamos un test y marcamos como métrica principal la conversión. ¿Lo estamos haciendo bien? La experimentación y el CRO son procesos que buscan mejorar la experiencia del usuario y la eficiencia del sitio web en cada etapa del viaje del cliente. Este viaje es un proceso secuencial que comienza desde el primer contacto del
Un test y marcamos como métrica principal la conversión. Leer más »
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
La estadística inferencial es una rama fundamental de la estadística que se ocupa de sacar conclusiones y hacer predicciones sobre una población a partir del análisis de una muestra de esa población. A diferencia de la estadística descriptiva, que se centra en resumir y describir las características de un conjunto de datos, la estadística inferencial
Los desencadenantes tienen un papel crucial en la influencia de las acciones de los usuarios. Un desencadenante puede ser cualquier estímulo que motive a un usuario a realizar una acción específica, como hacer clic en un botón, completar una compra, o suscribirse a un boletín informativo. Estos desencadenantes son esenciales para guiar a los usuarios
Los desencadenantes en optimización y experimentación. Leer más »
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
Crear y desarrollar una estrategia de experimentación efectiva. Leer más »
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.
Desarrollar y ejecutar un test A/B efectivo es un proceso crucial en la optimización de la tasa de conversión (CRO). Basándome en las metodologías y enfoques promovidos por CXL (ConversionXL), te guiaré a través de los pasos detallados para pensar, desarrollar la hipótesis, ejecutar el test y analizar los resultados de un test A/B: Pensar
Desarrollar y ejecutar un test A/B de forma efectiva. Leer más »
El nivel de confianza es un parámetro que indica la probabilidad de que los resultados del test sean precisos y no producto del azar. En la práctica, el nivel de confianza más comúnmente utilizado es del 95%. Sin embargo, la elección del nivel de confianza adecuado puede variar según el contexto y los objetivos específicos
En el contexto optimización y la experimentación, la motivación juega un papel crucial en la determinación de si una persona realizará o no un comportamiento específico, como realizar una compra, suscribirse a un boletín informativo o descargar una aplicación. La motivación puede ser entendida como el impulso interno que lleva a los usuarios a tomar
La motivación en optimización y la experimentación. Leer más »
El tiempo mínimo necesario para obtener resultados fiables en un test A/B puede variar considerablemente dependiendo de varios factores. No existe un «tiempo estándar» aplicable a todos los tests, ya que la duración óptima depende de las características específicas de cada caso. Sin embargo, hay varios factores clave que debes considerar para determinar la duración
El tamaño de la muestra en un test A/B tiene un impacto significativo en el tiempo necesario para obtener datos concluyentes. Aspecto fundamental en la experimentación y la optimización, ya que afecta directamente la validez y la fiabilidad de los resultados del test. ▶ Relación entre tamaño de muestra y tiempo. ▪ Tamaño de muestra
Los test A/B son una herramienta esencial en el arsenal de cualquier profesional de la optimización de la tasa de conversión (CRO). Al permitir comparar dos versiones de una página web o aplicación para ver cuál funciona mejor, estas pruebas pueden revelar valiosos insights que impulsan decisiones de marketing más efectivas. En este artículo, exploraremos
El mindset en experimentación y optimización, se aplica a la mentalidad o enfoque que una persona o equipo adopta hacia la innovación y mejora continúa. El mindset es importante en cualquier iniciativa en experimentación y se caracteriza por diversos elementos. ▶ Curiosidad y aprendizaje. ▪ Búsqueda de nuevo conocimiento. Una actitud y deseo constante de
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
Integrar la experimentación en la cultura de la empresa. Leer más »
El Efecto Mínimo Detectable (MDE) concepto clave en la realización de tests A/B, especialmente en el contexto del marketing digital y la investigación de mercados. Vamos a desglosarlo en detalle para entender mejor su importancia y cómo ayuda a interpretar los resultados de un test A/B. ¿Qué es el MDE? El MDE es la menor
Crear una hipótesis bien fundamentada es un paso crucial en el proceso de un test A/B, especialmente en el campo de la Optimización de la Tasa de Conversión (CRO) y la experimentación. Una hipótesis sólida guía el diseño del experimento y ayuda a interpretar los resultados de manera efectiva. A continuación, te detallo cómo se
El Churn Rate, o tasa de abandono, es una métrica fundamental en los procesos de optimización y experimentación dentro de cualquier estrategia de marketing digital o gestión de proyectos de un ecommerce. La relación entre el Churn Rate y estas prácticas se centra en cómo puedes utilizar los datos del Churn Rate para centrar tus
El Churn Rate métrica fundamental en optimización. Leer más »
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
El método SCAMPER en cro y experimentación para replantear ideas y proponer nuevas soluciones. SCAMPER es un acrónimo que representa diferentes enfoques o puntos de vista para abordar un problema o una idea ya existente. ▶ Sustituir (Substitute). Pregúntate si puedes sustituir algún elemento o proceso en tu sitio web o aplicación por algo diferente
La intuición es a menudo una mala consejera para la definición de hipótesis y pruebas en el cro y la experimentación por varias razones: ▶ Sesgo personal. La intuición es la experiencia personal y la creencia individual, lo que puede introducir sesgos personales en el proceso. Lo que «parece” o “puede ser lógico”, efectivo desde
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
Es recomendable realizar test A/B en periodos de promoción en un ecommerce. Sí, realizar test A/B durante los periodos de promoción es una estrategia recomendable y efectiva. ▶ Aprovecha el aumento de tráfico. Durante los periodos de promoción, es común experimentar un aumento en el tráfico de visitantes debido a las ofertas y descuentos. Esta
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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
Puntos a tener en cuenta antes de realizar el desarrollo de un test Leer más »
Cuando se realiza un experimento, los resultados o conclusiones que obtengamos dependerá en gran medida del plan de medición que utilicemos. Si los datos obtenidos son claro y concluyentes, podremos proponer cambios seguros que son las acciones correctas. Recopilar datos sobre métricas importantes, como transacciones o artículos añadidos a los carritos, es una cosa, ¡¡¡pero
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
La importancia de la muestra radica en que debe ser lo suficientemente grande como para proporcionar resultados significativos y confiables. Una muestra pequeña puede llevar a conclusiones erróneas o poco representativas de la población total a la que se desea llegar. Contar con una muestra grande reduce la probabilidad de errores estadísticos y brinda resultados
La duración de un test A/B es un factor crítico. ¿Porque? 1️⃣ -Estabilidad en los resultados. Una duración adecuada del test A/B garantiza que se obtengan suficientes datos en un período representativo. Si el test es demasiado corto, es posible que los resultados no sean estables y estén sujetos a fluctuaciones aleatorias. Por otro lado,
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
La significancia estadística para interpretar el resultado de un test A/B Leer más »
Variables que se utilizan para planificar y desarrollar un test A/B. 1️⃣ -Métrica objetivo claros. Define claramente la métrica que deseas mejorar con el test A/B. Puede ser la tasa de clics, la tasa de conversión, el tiempo en el sitio, el valor medio de pedido, entre otros. Tener una métrica objetivo claramente definida ayudará
Variables para planificar y desarrollar un test A/B Leer más »
El intervalo de confianza es una variable fundamental para planificar y desarrollar un test A/B de manera efectiva. 1️⃣ -Estimación de la variabilidad de los resultados. El intervalo de confianza permite estimar la variabilidad de los resultados observados en un test A/B. Proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre
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
La hipótesis es una declaración que establece una suposición sobre el impacto de un cambio en las variantes de un test A/B. 1️⃣ -Identifica el objetivo del test. Antes de formular la hipótesis, es importante tener claro cuál es el objetivo del test A/B. ¿Qué quieres conseguir con el test? Puede ser aumentar la tasa
La hipótesis es una declaración que establece una suposición Leer más »
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
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
¿Por qué un test no ha obtenido los resultados deseados? Leer más »
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
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
Que testar para optimizar las landing pages de tus anuncios. Leer más »
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
El número de campos en un formulario de registro debe equilibrarse entre obtener la información necesaria para el objetivo del registro y evitar una carga excesiva para los usuarios. No existe un número específico universal para todos los casos, ya que depende del contexto y los objetivos del formulario en cuestión. Sin embargo, aquí expongo
Cuantos campos de registro deben tener los formularios. Leer más »
Estos son algunos de los criterios que yo sigo. ✅ -Impacto en los objetivos comerciales. Evaluó el potencial impacto de cada hipótesis en relación con los objetivos comerciales del activo digital. ¿Cómo contribuirá la hipótesis a mejorar las conversiones, aumentar las ventas, reducir el abandono del carrito o cualquier otro objetivo clave que tengamos establecido?,
Como priorizas tus hipótesis para lanzar test A/B Leer más »
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
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: 📍
El modelo bayesiano es un enfoque estadístico que utiliza el Teorema de Bayes para analizar los resultados de un test y proporcionar de forma más intuitiva de interpretar la probabilidad de que una variante es mejor. A diferencia de otros enfoques estadísticos tradicionales, que se basan en valores p y niveles de confianza, el modelo
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
¿Que aprendemos aI realizar test en nuestro activo digital? Leer más »
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
Cuando quieres realizar muchos cambios en un una ficha de producto, realizar un test multivariante ofrecer más ventajas que en comparación con un solo test A/B ▶ Eficiencia en prueba simultánea. La principal ventaja del test multivariante en este contexto es la capacidad de realizar múltiples pruebas en una sola página de producto al mismo
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