Reevaluar una hipótesis después de que un test no haya funcionado, es una parte habitual del proceso de optimización.
Una vez terminado el test podemos apoyarnos en las siguientes acciones:
▶ Analiza los datos obtenidos del test.
Comienza por analizar minuciosamente los datos obtenidos del test, el resultado de las métricas que para nosotros eran más relevantes.
▶ Identifica patrones y tendencias.
Busca patrones o tendencias en los datos que puedan proporcionar nuevos insights.
¿Hubo algún segmento de usuarios que respondió de manera diferente a la hipótesis?
¿Se observaron cambios significativos en los periodos anteriores?
▶ Considera factores externos y estacionales.
Asegúrate de tener en cuenta factores externos que puedan haber influido en los resultados del test, como eventos estacionales o cambios en el comportamiento del consumidor.
▶ Reevalúa la hipótesis original.
Vuelve a examinar la hipótesis inicial que sustentaba el test.
Evalúa si la hipótesis podría mejorarse con ajustes o la inclusión de variables adicionales.
A veces, pequeñas modificaciones pueden hacer que una hipótesis previamente fallida, tengo los resultados que buscábamos.
▶ Diseña un nuevo test.
Si después de la reevaluación crees que la hipótesis sigue siendo sólida y que los resultados negativos pueden haber sido causados por factores aleatorios o variables no controladas, considera diseñar un nuevo test con mejor planificación y ejecución.
▶ Aprende de la experiencia.
Toma nota de lo que has aprendido del test que no funcionó.
De todos los test fallidos podemos sacar aprendizajes valiosos para futuros experimentos y estrategias de optimización.
▶ Nuestros los resultados obtenidos con el test.
Comparte los resultados, el análisis y las lecciones aprendidas con tu equipo y otras partes interesadas.
La transparencia en el proceso de experimentación es esencial para la toma de decisiones futuras.
En la #experimentación y la #optimización, los test no ganadores o no concluyentes, son oportunidades para aprender y mejorar.
La reevaluación de forma minuciosa de una hipótesis después de un test fallido, puede llevar a mejores resultados en futuros experimentos y ayudarte a ajustar y refinar tu estrategia de manera continua.
¿tienes problemas?, no sabes hacer marketing digital, no tienes tiempo.