A/B testing para marketing | Análisis de datos

Las pruebas A / B son una metodología que se utiliza en marketing cuando se prueban cambios de productos y nuevas características. Se basa en tomar dos conjuntos de usuarios, al primer grupo se le muestra el producto modificado (grupo de experimento) y al segundo grupo se muestra el producto original o conjunto de características (grupo de control).

Luego, compara los dos grupos para determinar qué versión del producto es mejor.

Los A/B testing para marketing | Análisis de datos son importantes:

  • Elimina las creencias (intuición)
  • Proporciona respuestas precisas 
  • Permite una iteración rápida de ideas

Las pruebas A / B funcionan mejor cuando se prueban cambios incrementales, como cambios UX, nuevas características, clasificación y tiempos de carga de la página. En general, debe haber una cantidad importante de usuarios que permitan la inferencia estadística y los experimentos que se pueden completar en un período de tiempo razonable

El paso a paso para una test A/B

  1. Investigar: Acerca del experimento que va a realizar, las mejores prácticas y datos a recolectar
  2. Elegir las métricas: El análisis del experimento va a depender en su mayoría de las métricas que elegimos para tener en cuenta. La idea es combinar varias métricas basadas en el objetivo del negocio, que sean entendibles y fáciles de informar. Recuerda que las métricas deben responder preguntas
  3. Determinar el tamaño de la muestra:

Hay cuatro parámetros de prueba que deben establecerse para permitir el cálculo de un tamaño de muestra adecuado:

  1. Tasa de referencia : una estimación de la métrica que se analiza antes de realizar cambios
  2. Nivel de importancia práctica : el cambio mínimo en la tasa de referencia que es útil para el negocio, por ejemplo, un aumento en la tasa de conversión de 0.001% puede no valer el esfuerzo requerido para realizar el cambio, mientras que un cambio de 2% será
  3. Nivel de confianza : también llamado nivel de significancia es la probabilidad de que la hipótesis nula (experimento y control sean los mismos) sea rechazada cuando no debería ser
  4. Sensibilidad : la probabilidad de que la hipótesis nula no sea rechazada cuando debería ser

4. Diseño del experimento: teniendo métricas bien definidas y requisitos de tamaño de muestra, el paso final es el diseño del experimento . Algunas cosas a tener en cuenta para este paso es decidir:

  • Cuándo debe ejecutarse el experimento (por ejemplo, todos los días o solo días hábiles) y cuánto tiempo debe ejecutarse el experimento (por ejemplo, 1 día o 1 semana)
  • Cuántos usuarios exponer al experimento por día, donde exponer menos usuarios significa períodos de tiempo de experimento más largos
  • Cómo dar cuenta del efecto de aprendizaje, es decir, permitir que los usuarios aprendan los cambios antes de medir el impacto de un cambio
  • Qué herramientas se utilizarán para capturar datos, como Google Analytics

5. Recolectar la data 

6. Análisis de datos: Se decidirá que herramienta según el experimento se usará para el análisis de datos, recuerda que existen herramientas básicas como data studio o mucho mas complejas como pandas en python, todo dependerá del problema, tus objetivos y nivel de experiencia 

En el próximo post les compartiré los resultados de un test a/b realizado en email marketing implementando como método de análisis a Pandas en Python

Curso recomendado de A/B testing basado en análisis de datos aquí

Lee mi post de Análisis de regresión para mejorar el rendimiento de Google Ads.

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