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 niveles de confianza, que pueden ser más difíciles de entender para quienes no están familiarizados con la teoría estadística.
▶ Flexibilidad con tamaños de tráfico bajos.
El enfoque bayesiano puede ser más robusto cuando no se tiene un tráfico alto o mejor dicho bajo en tu activo digital.
En los tests, especialmente en etapas iniciales o en experimentos con menos datos, el modelo bayesiano puede proporcionar resultados más fiables y estables en comparación con los métodos tradicionales que pueden ser más sensibles a tamaños de muestra pequeños.
▶ Actualización continua.
A medida que se recopilan más datos, las probabilidades posteriores en el enfoque bayesiano se actualizan continuamente.
Esto permite realizar análisis y ajustes a lo largo del tiempo, lo que es especialmente útil en experimentos de larga duración o cuando se desea tomar decisiones informadas de manera progresiva.
▶ Consideración de información previa.
El modelo bayesiano tiene en cuenta la información previa antes de realizar el test. Esto es valioso cuando se dispone de datos históricos, resultados de experimentos anteriores o supuestos bien fundamentados sobre las variantes en evaluación. La incorporación de información previa puede mejorar la precisión de las inferencias.
▶ Toma de decisiones con datos sólidos.
El modelo bayesiano proporciona una forma más sólida y contextualizada de tomar decisiones sobre qué variante es más probable que sea la mejor.
Al considerar la información previa y los datos observados, se obtienen probabilidades actualizadas que permiten una toma de decisiones más informada y menos influenciada por el azar.
▶ Manejo de variantes múltiples.
En experimentos con múltiples variantes, el modelo bayesiano también puede ser más flexible para evaluar y comparar todas las variantes de manera simultánea.
Puede proporcionar probabilidades relativas de éxito entre todas las variantes y no solo comparaciones binarias entre pares de variantes.
Resumiendo, el modelo bayesiano ofrece ventajas importantes, como una interpretación más intuitiva, flexibilidad con tamaños de muestra pequeños, actualización continua de probabilidades, consideración de información previa.