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 a enfocar el test y evaluar los resultados.
2️⃣ -Segmentación.
Considera la segmentación de los usuarios para obtener resultados más específicos y aplicables.
Puedes segmentar por características demográficas, comportamiento del usuario, dispositivo o cualquier otro criterio relevante.
Esto te permitirá evaluar el impacto del test en diferentes grupos de usuarios y obtener una comprensión más profunda.
3️⃣ -Hipótesis.
Formula una hipótesis clara y específica sobre los resultados o el % de mejora de la métrica objetivo.
La hipótesis debe basarse en insights previos, datos analíticos y experiencia.
4️⃣ -Variantes y control.
Diseña cuidadosamente las variantes y el control para asegurarte de que sean comparables y representativos.
Asegúrate de que solo haya una diferencia específica entre ellos para evitar confusiones en la interpretación de los resultados.
5️⃣ -Tamaño de muestra.
Calcula el tamaño de muestra necesario para obtener resultados estadísticamente significativos.
Utiliza herramientas de cálculo de tamaño de muestra, como las disponibles en cxl.com, para determinar el número de participantes o visitantes necesarios en el test.
6️⃣ –Duración del test.
Estima la duración adecuada para ejecutar el test A/B.
Considera el tráfico del sitio web, la tasa de conversión actual y el tamaño de muestra necesario para calcular la duración requerida.
7️⃣ -Significancia estadística.
Decide el nivel de significancia estadística que deseas utilizar en el test.
El nivel comúnmente aceptado es del 95%, lo que significa que estás dispuesto a aceptar un 5% de posibilidad de error.
Esto te ayudará a determinar si los resultados obtenidos son estadísticamente significativos.
8️⃣ -P-value:
Calcula el valor p para evaluar la significancia estadística de los resultados del test A/B.
Un valor p bajo (generalmente <0.05) indica que los resultados son estadísticamente significativos y que la diferencia observada entre las variantes no se debe al azar.
9️⃣ -Intervalo de confianza:
Considera el intervalo de confianza para evaluar la precisión de los resultados.
El intervalo de confianza representa el rango en el que se espera que esté el verdadero efecto.
Por ejemplo, un intervalo de confianza del 95% de 2% a 8% significa que se espera que el verdadero impacto se encuentre en ese rango.