Existen diferentes técnicas que se pueden utilizar para evaluar el impacto causado por los experimentos realizados durante los procesos de growth, desarrollo de producto y marketing. La metodologÃa a a utilizar va a depender del tipo de experimento que se quiera realizar, de la capacidad o posibilidades que existan para crear grupos de evaluación (test group) y grupos de control (control groups) y las herramientas de captación y análisis de datos con las que cuente la compañÃa.
En este artÃculo destacamos 4 técnicas básicas que puedes utilizar para evaluar tus experimentos.
4 Técnicas Básicas de Experimentación
1. AB Test:
Un AB test, también conocido como prueba dividida por su nombre en inglés (split test), es una técnica de experimentación comúnmente utilizada en marketing y desarrollo de producto para comparar dos versiones diferentes de una iniciativa, página web, proceso de onboarding, checkout, correo electrónico, anuncio o cualquier otro tipo de material utilizado para generar un resultado deseado en el negocio.
Este tipo de pruebas permite determinar cuál de las versiones evaluadas genera el mejor resultado.
Para que un AB test genere resultados conclusivos, debe existir únicamente un elemento distinto (la variable) entre cada una de las versiones a experimentar. Por ejemplo: el copy principal, una imagen, un CTA (click to action) o botón, el tÃtulo del correo, etc. Las diferentes versiones se muestran aleatoriamente a un segmento determinado de la audiencia, se capturan los resultados y analizan para sacar conclusiones.
2. Prueba Multivariables
La prueba multivariables es una técnica de optimización web que se utiliza para evaluar múltiples variables de forma simultánea con el objetivo de mejorar la tasa de conversión de una página web o aplicación. A diferencia de las pruebas AB en las que se evalúa una sola variable a la vez, un experimento multivariables permite evaluar diferentes combinaciones de elementos de la página, como encabezados (headers), imágenes, textos, botones, CTA’s y formas de registro para identificar cuál es la combinación más efectiva para lograr el objetivo buscado, ya sea incrementar las ventas, incrementar la conversión de visita a registro o cualquier otra métrica de conversión.
La prueba multivariables es una herramienta muy eficiente para mejorar el rendimiento de una página web o aplicación, ya que permite obtener datos precisos sobre cómo los diferentes elementos afectan el comportamiento del usuario, lo cual ayuda a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la experiencia del usuario y aumentar la conversión.
3. Difference-in-Differences Test (diferencias en diferencias)
Una prueba de diferencias (DID) en diferencias es una técnica estadÃstica que se utiliza para estimar el efecto causal (o causalidad) de una variable o un experimento en un grupo de evaluación (test group) en comparación con un grupo de control (control group), a través de la comparación de las diferencias en los cambios observados en ambas poblaciones antes y después del experimento.
La prueba de diferencias en diferencias (DID) compara la diferencia en los cambios antes y después del experimento entre el grupo de evaluación y el grupo de control, y se utiliza para estimar la causalidad que existe entre las variables evaluadas en el experimento.
Por ejemplo: Supongamos que una empresa decide lanzar una campaña de video en YouTube para promocionar un nuevo producto en una región especÃfica de México. Para evaluar la efectividad de la campaña, la empresa podrÃa utilizar la técnica de diferencias en diferencias (DID) para comparar los resultados de las ventas del producto en esa región con los resultados en otra región en la cual no se haya ejecutado la campaña.
Para realizar la prueba de diferencias en diferencias (DID), se deben medir las ventas del producto en ambas regiones antes y después del lanzamiento de la campaña. La diferencia en las ventas antes y después del lanzamiento se compararÃa entre ambas regiones. Si se observa una mayor diferencia en la región donde se realizó la campaña en comparación con la región donde no se realizó la campaña, esto sugiere que la campaña tuvo un efecto positivo en las ventas del producto.
De esta manera, la prueba de diferencias en diferencias (DID) puede ayudar a la empresa a medir el impacto causal de la campaña y evaluar su efectividad a nivel ROI e incremento en ventas.
👉 Conoce más sobre las pruebas de Diferencias en Diferencias (DID)
4. Pruebas de incrementalidad
Una prueba de incrementalidad es una técnica que se utiliza para medir el impacto causal o correlación de una variable con alguna métrica determinada del negocio.
En lugar de simplemente medir las correlaciones entre la iniciativa a estudiar y los indicadores de negocio, un experimento de incrementalidad utiliza una metodologÃa rigurosa para evaluar la correlación que tiene la iniciativa en las métricas de negocio, como las ventas, los registros de usuarios o cualquier otro objetivo de conversión.
Esta técnica implica dividir a los usuarios en dos grupos aleatorios: uno que es expuesto a la iniciativa y otro que se mantiene aislado de la misma, y comparar las métricas de conversión de ambos grupos para determinar el verdadero impacto como causa de la iniciativa.
Los experimentos de incrementalidad permiten medir el verdadero impacto de las iniciativas de marketing, producto o growth y asà tomar decisiones informadas sobre cómo priorizar los recursos a asignar.
👉 Conoce más sobre las pruebas de incrementalidad
Independientemente a la metodologÃa que decidas utilizar para determinar la causalidad de tus experimentos en el impacto de tu negocio, asegúrate de mantener a los grupos de evaluación (test group) y control (control group) completamente aislados el uno del otro para evitar contaminar los datos que resulten del experimento.
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