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 rendimiento de un sitio web o aplicación.
Fundamentos de los Test A/B
Un test A/B es un experimento que compara dos versiones de una página web o aplicación (la versión A y la versión B) para determinar cuál de ellas funciona mejor en términos de una métrica específica, como clics, conversiones, ventas, o cualquier otro indicador clave de rendimiento.
La versión A suele ser la versión existente (el control), mientras que la versión B contiene una o más variaciones con respecto a la versión A.
La Importancia de la Estadística en los Test A/B.
Determinar el tamaño de la muestra, antes de iniciar un test A/B, debemos calcular el tamaño de la muestra necesario para obtener resultados significativos
Esto depende de la tasa de conversión esperada, el efecto mínimo deseado y el nivel de confianza y poder estadístico requeridos.
La estadística proporciona las fórmulas y métodos para realizar estos cálculos (nos podemos ayudar de las calculadoras).
Para garantizar la validez de los resultados, los participantes deben ser asignados aleatoriamente a las versiones A y B.
Esto asegura que cada grupo sea comparable y que los resultados no estén sesgados por factores externos.
Los test A/B se basan en probar hipótesis estadísticas para determinar si las diferencias observadas entre las versiones A y B son estadísticamente significativas.
Esto implica establecer una hipótesis nula (que no hay diferencia entre los grupos) y una hipótesis alternativa (que hay una diferencia), y luego usar datos del experimento para aceptar o rechazar la hipótesis nula.
Tras recopilar los datos, se veden usar métodos estadísticos para analizarlos.
Esto puede incluir calcular el valor p, que indica la probabilidad de observar un resultado al menos tan extremo como el obtenido, si la hipótesis nula fuera cierta.
La estadística no solo ayuda a determinar si hay una diferencia significativa entre las versiones A y B, sino que también permite cuantificar esta diferencia y entender su relevancia práctica.
Elementos Estadísticos a tener en cuanta en los Test A/B.
Un error Tipo I ocurre cuando se rechaza erróneamente la hipótesis nula (falso positivo), mientras que un error Tipo II ocurre cuando no se rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa (falso negativo).
La gestión de estos errores es crucial para la validez de los test A/B.
Debemos tener muy presente que cuando intentas reducir los errores tipo I aumentamos el riesgo de que haya errores del tipo II, por lo que deberemos reducir los errores tipo I , ya que podremos perder oportunidades (tipo II) sino guiarnos por datos que no son correctos que se producen en el( tipo I).
La variabilidad en el comportamiento del usuario puede afectar los resultados de los test A/B.
Es importante asegurarse de que el test se ejecute durante un período suficiente para capturar esta variabilidad y obtener resultados consistentes.
Con la gran cantidad de datos disponibles, existe el riesgo de realizar demasiadas pruebas estadísticas o de malinterpretar los resultados.
Es fundamental centrarse en el objetivo principal del test e interpretar de forma correcta los resultados obtenidos.
Mejores Prácticas en los Test A/B
Para maximizar la efectividad de los test A/B, considera las siguientes mejores prácticas:
Define claramente lo que esperas conseguir con cada test A/B y cómo se medirá el éxito.
Limita el número de variables que cambias en cada test para poder atribuir claramente cualquier diferencia en el rendimiento a estas variaciones.
Utiliza herramientas y plataformas de test A/B que incorporen capacidades estadísticas robustas para facilitar el diseño, ejecución y análisis de tus experimentos.
Asegúrate de que todo el equipo conozca y utilice los principios estadísticos básicos detrás de los test A/B para evitar malentendidos y errores en la interpretación de los datos.
Utiliza los test A/B como un proceso continuo.
Cada test proporciona aprendizajes que pueden aplicarse para mejorar los futuros experimentos
Los test A/B son la herramienta para cualquier estrategia de experimentación u optimización, pero su éxito depende en gran medida de la aplicación correcta de principios estadísticos.
Si conocemos y aplicaremos estos principios, podremos tomar decisiones con datos que nos permitirán, mejorar la experiencia del usuario y, en última instancia, aumentar su tasa de conversión.