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 debe crear una hipótesis para un test A/B:
1. Identificación del Problema o Área de Mejora.
– Análisis de Datos: Comienza con un análisis detallado de tus datos.
Utiliza herramientas de analítica web para identificar áreas donde los usuarios no están convirtiendo como se espera o donde hay espacio para mejorar la experiencia del usuario.
– Feedback del Usuario: Considera también el feedback directo de los usuarios a través de encuestas, entrevistas, o pruebas de usabilidad.
2. Investigación y Comprensión del Comportamiento del Usuario.
– Análisis del Comportamiento: Utiliza mapas de calor, grabaciones de sesiones, y análisis de embudos de conversión para entender cómo los usuarios interactúan con tu sitio web.
– Identificación de Patrones: Busca patrones o tendencias comunes que puedan indicar por qué los usuarios actúan de cierta manera.
3. Formulación de la Hipótesis.
-Declaración Clara y Específica: Tu hipótesis debe ser una declaración clara y específica que indique qué cambio crees que causará una mejora y por qué.
Por ejemplo, «Cambiando el color del botón de ‘comprar ahora’ de verde a rojo, aumentaremos la tasa de clics, ya que el rojo es un color más llamativo y urgente que el verde».
– Basada en Evidencia: Asegúrate de que tu hipótesis esté fundamentada en los datos y el análisis previo. No debe ser una conjetura al azar.
4. Establecimiento de Variables.
– Variable Independiente: Esta es la variable que modificarás en tu test, como el color de un botón, la redacción de un texto, o la disposición de un formulario.
– Variable Dependiente: Es lo que medirás, como la tasa de clics, la tasa de conversión, o el tiempo promedio en la página.
5. Predicción de Resultados.
– Expectativas Claras: Indica claramente qué cambio esperas ver como resultado de tu modificación. Por ejemplo, «Esperamos ver un aumento del 10% en la tasa de clics del botón de compra».
6. Consideración del Impacto.
– Relevancia para el Negocio: Considera cómo el cambio propuesto y el resultado esperado se alinean con los objetivos más amplios del negocio.
La hipótesis debe tener un propósito claro y ser relevante para las metas generales de la empresa.
7. Diseño del Experimento.
– Control y Tratamiento: Define claramente cuál será tu grupo de control (la versión actual) y cuál será el grupo de tratamiento (la versión con el cambio).
– Segmentación de la Audiencia: Decide si el test será para todo tu público o un segmento específico.
8. Revisión y Aprobación.
– Revisión por Pares: Antes de implementar el test, es útil que otros miembros del equipo revisen la hipótesis y el diseño del experimento para asegurar que no haya sesgos o errores de interpretación.
9. Implementación y Monitoreo.
– Implementación del Test: Utiliza herramientas de test A/B para implementar tu experimento.
– Monitoreo Continuo: Asegúrate de monitorear el experimento para detectar cualquier problema técnico o anomalías en los datos.
10. Análisis de Resultados.
– Interpretación de Datos: Una vez finalizado el test, analiza los resultados para ver si apoyan o refutan tu hipótesis.
– Aprendizajes y Acciones Futuras: Independientemente del resultado, cada test ofrece aprendizajes valiosos. Utiliza estos aprendizajes para informar decisiones futuras y experimentos adicionales.
Una hipótesis bien formulada para un test A/B no solo dirige tu experimento, sino que también asegura que cualquier aprendizaje obtenido sea valioso y aplicable, ayudando a tomar decisiones informadas y basadas en datos para mejorar la experiencia del usuario y la tasa de conversión.