Como hacer A/B testing ... pero bien hecho

Hoy te traigo una mini-guía paso a paso para dominar el arte del A/B testing:

Define tu objetivo:
- Establece claramente qué quieres mejorar (conversiones, retención, engagement, etc.).
- Asegúrate de que tu objetivo esté alineado con los KPIs de tu producto y negocio.

Formula una hipótesis sólida:
- Estructura: "Si [hacemos este cambio], entonces [esperamos este resultado], porque [esta es nuestra lógica]".
- Ejemplo: "Si cambiamos el color del botón CTA a verde, entonces esperamos un aumento del 5% en clics, porque el verde se asocia con acción y positividad".

Determina tu muestra:
- Calcula el tamaño de muestra necesario para la significancia estadística.
- Considera la segmentación de usuarios si es relevante.

Diseña tus variantes:
- Variante A: Tu control (versión actual).
- Variante B: Tu tratamiento (nueva versión).
- Limita los cambios a una variable por test para aislar el impacto.

Implementa el test:
- Asegúrate de que la distribución de tráfico sea aleatoria y equilibrada.
- Verifica que ambas variantes funcionen correctamente en todos los dispositivos y navegadores.

Determina la duración del test:
- Ejecuta el test durante al menos una semana completa para capturar variaciones diarias.
- Continúa hasta alcanzar la significancia estadística o el tamaño de muestra predeterminado.

Monitorea el progreso:
- Observa los resultados regularmente, pero no tomes decisiones prematuras.
- Estate atento a anomalías o problemas técnicos que puedan afectar los resultados.

Analiza los resultados:
- Utiliza herramientas estadísticas para determinar la significancia (p-valor < 0.05 es lo comúnmente aceptado).
- No te limites a la métrica principal; examina métricas secundarias y segmentos de usuarios.

Interpreta con cautela:
- Correlation no implica causalidad. Busca explicaciones alternativas para los resultados.
- Considera el impacto a largo plazo, no solo los resultados inmediatos.

Mejores prácticas adicionales:
- Evita el sesgo de novedad: Los usuarios pueden reaccionar diferente inicialmente a un cambio. Considera ejecutar tests por períodos más largos.
- Ten cuidado con las pruebas simultáneas: Asegúrate de que múltiples tests no interfieran entre sí.
- Considera el impacto en la experiencia del usuario: No todos los cambios que aumentan las métricas a corto plazo son beneficiosos a largo plazo.
- Prioriza tus tests: Enfócate en cambios que puedan tener el mayor impacto en tus KPIs principales.

Errores comunes a evitar:
- Terminar las pruebas prematuramente.
- Ignorar la significancia estadística.
- Probar demasiadas variables a la vez.
- No considerar factores externos (temporalidad, eventos, etc.).
- Generalizar resultados a todos los segmentos de usuarios.

Recuerda, el A/B testing es una herramienta poderosa, pero no es infalible. Combínalo con investigación cualitativa y tu propio juicio como PM para tomar las mejores decisiones.