Prácticas recomendadas de Journey Optimizer Experimentation Accelerator content-experiment-best-practices
¿Qué es la prueba A/B?
Las pruebas A/B son el proceso de comparar dos o más versiones de algo para determinar cuál tiene un mejor rendimiento con un objetivo definido.
A los participantes se les asigna aleatoriamente una versión, conocida como variante, y se rastrea su comportamiento. Los resultados muestran si una versión supera estadísticamente a las demás.
Terminología clave
Prácticas recomendadas para ejecutar experimentos
-
Empiece con una hipótesis clara
Una hipótesis sólida incluye lo que está cambiando, lo que espera que ocurra y por qué.
Ejemplo: Creemos que cambiar X aumentará Y debido a Z. -
Definir una métrica de éxito significativa
Elija una métrica que se ajuste a sus objetivos más amplios. Evite las métricas "mnemónicas" que tengan buen aspecto, pero que no reflejen un impacto real.
-
Probar un cambio a la vez (cuando sea posible)
Aislar variables facilita la interpretación precisa de los resultados. Si prueba varios cambios a la vez, es posible que no sepa qué causó el efecto.
-
Deje que la prueba se ejecute el tiempo suficiente
Las conclusiones prematuras pueden ser engañosas. Espere un tamaño de muestra estadísticamente significativo antes de actuar.
-
Tenga en cuenta los factores externos
La estacionalidad, las vacaciones y otros cambios en su entorno pueden distorsionar los resultados. Documente todo lo que pueda influir en el comportamiento durante la prueba.
-
Use la segmentación cuidadosamente
Desglosar los resultados por segmento de audiencia puede revelar patrones ocultos, pero evita sobreinterpretar tamaños de muestra pequeños.
-
Documentar y compartir aprendizajes
Mantenga un registro claro de lo que se ha probado, por qué y lo que ha aprendido. Esto construye conocimiento institucional y evita errores repetidos.
Métricas comunes
¿Qué hace un buen experimento?
Un buen experimento no solo produce una victoria, sino que produce un aprendizaje claro y procesable.
Esto es lo que hay que buscar:
✓ Confianza estadística: Es poco probable que la diferencia entre las variantes se deba a la casualidad.
✓ Alineación con objetivos: La métrica principal refleja un progreso significativo hacia un objetivo comercial.
& check; Impacto secundario: No hay efectos secundarios negativos significativos en las métricas relacionadas.
✓ Escalabilidad: El resultado puede informar decisiones futuras o generalizarse a otras áreas.
✓ Claridad: La causa del resultado está razonablemente aislada y comprendida.
La experimentación no se trata solo de encontrar la "mejor" versión, se trata de generar conocimiento a través de pruebas e iteraciones. Cuando se hace bien, los experimentos revelan perspectivas que impulsan decisiones más inteligentes, mejores experiencias de usuario y resultados mejorados.
Ejemplo:
-
Empresa: Cadena hotelera
-
Hipótesis: Si usamos un lenguaje más urgente en la página principal, se generarán más reservas.
- Control: versión original
- Variante: nueva versión con urgencia agregada
- Métrica principal: Tasa de reserva
- Métricas secundarias: Tasa de salida hacia otro sitio, tiempo en el sitio
-
Resultado: la variante produjo un alza del 14% en la tasa de reserva, sin cambios negativos en otras métricas.
-
Acción: considere la posibilidad de desplegar la variante y ejecutar experimentos de seguimiento para probar enfoques similares en otras áreas.