Cuando te encuentras en una situación en la que las variantes probadas en tus experimentos no superan o incluso no igualan el rendimiento de la versión original, es crucial adoptar un enfoque sistemático para analizar y aprender de estos resultados. Aquí te ofrezco una serie de pasos y consideraciones que puedes seguir para abordar este tipo de situaciones:
Análisis Detallado de los Resultados.
El primer paso es realizar un análisis exhaustivo de los datos recogidos durante el experimento. Considera lo siguiente:
– Revisar la Significancia Estadística:
Asegúrate de que tus experimentos hayan corrido el tiempo suficiente para recopilar datos significativos estadísticamente y verificar que los resultados sean confiables
– Identificar Tendencias o Patrones:
Observa si hay segmentos específicos de usuarios que respondieron de manera diferente a las variantes.
A veces, una variante puede funcionar bien para un tipo de usuario pero no para otro.
Evaluación de la Implementación del Experimento.
Revisa cómo se implementaron las variantes en el experimento:
– Fidelidad de la Implementación:
Confirma que las variantes fueron implementadas correctamente sin errores técnicos que pudieran haber afectado los resultados.
– Consistencia en la Experiencia del Usuario:
Asegúrate de que la experiencia del usuario fue coherente a través de todas las variantes y que no hubo factores externos influenciando el comportamiento del usuario de manera no intencionada.
Recopilación de Feedback del Usuario.
Si los resultados no son concluyentes o no muestran mejoras, obtener feedback directo de los usuarios puede proporcionar insights valiosos:
– Encuestas y Entrevistas:
Realiza encuestas o entrevistas con usuarios para entender sus percepciones y experiencias con las variantes.
– Tests de Usabilidad:
Considera realizar tests de usabilidad adicionales para observar cómo los usuarios interactúan con las variantes en un entorno controlado.
Revisión y Ajuste de Hipótesis.
Basado en el análisis de datos y el feedback del usuario, revisa tus hipótesis originales:
– Ajuste de Hipótesis:
Puede que necesites ajustar tus hipótesis si los datos sugieren diferentes direcciones o si el feedback del usuario indica áreas no consideradas previamente.
– Generación de Nuevas Hipótesis:
En algunos casos, los resultados pueden indicar la necesidad de explorar completamente nuevas direcciones en las variantes de prueba.
Iteración del Experimento.
Con las hipótesis ajustadas y las nuevas ideas en mano, planifica y ejecuta nuevas iteraciones del experimento:
– Prueba Nuevas Variantes:
Diseña y prueba nuevas variantes que aborden los aprendizajes y feedback recogidos
– Escala Gradualmente:
Considera la posibilidad de probar las variantes en un segmento más pequeño de usuarios antes de una implementación más amplia, para minimizar riesgos.
Documentación y Aprendizaje Organizacional.
Es esencial documentar todos los aspectos del experimento y sus resultados:
– Documenta los Procesos y Resultados:
Asegúrate de que todos los aprendizajes, tanto positivos como negativos, sean documentados y compartidos con los equipos relevantes.
– Promueve una Cultura de Aprendizaje Continuo:
Fomenta un ambiente donde todos los resultados son vistos como una oportunidad para aprender y mejorar.
Ejemplo Práctico para entenderlo mejor.
Supongamos que has realizado un experimento en un ecommerce para aumentar las conversiones añadiendo reseñas de clientes en la página del producto y no has visto mejoras.
Después de analizar los datos, descubres que aunque las conversiones no aumentaron, el tiempo en la página y la interacción con las reseñas sí mejoraron para un segmento específico de usuarios.
Esto podría sugerir la necesidad de ajustar cómo y dónde se muestran estas reseñas para maximizar su impacto.
En resumen, la falta de mejora en los resultados de tus variantes no es un fracaso, sino una oportunidad para profundizar en el entendimiento del comportamiento del usuario y refinar tus estrategias de experimentación.