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).
ANÁLISIS DE DATOSMARKETING
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:
Tasa de referencia : una estimación de la métrica que se analiza antes de realizar cambios
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
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
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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