En el corazón de los test A/B yace la estadística, una disciplina que permite a los marketers tomar decisiones basadas en datos y no en conjeturas.
Este artículo es una inmersión profunda en los fundamentos estadísticos que sostienen la práctica de test A/B, desde la formulación de hipótesis hasta la interpretación de los resultados.
Conceptos Estadísticos Clave
Antes de sumergirnos en la aplicación de la estadística en los test A/B, es crucial comprender algunos conceptos fundamentales.
-Población y Muestra: La población es el conjunto completo de usuarios a los que podría afectar un cambio, mientras que una muestra es un subconjunto de esa población utilizado para el test.
-Variable Aleatoria: Es una cantidad numérica cuyos valores dependen del resultado de un fenómeno aleatorio. En un test A/B, las conversiones son un ejemplo de variable aleatoria.
-Distribución de Probabilidad: Describe cómo se distribuyen los valores de una variable aleatoria. En los test A/B, a menudo asumimos que las conversiones siguen una distribución binomial.
-Hipótesis Nula y Alternativa: La hipótesis nula (H0) asume que no hay diferencia entre los grupos de test, mientras que la hipótesis alternativa (H1) asume que hay una diferencia.
-Errores Tipo I y Tipo II: Un error tipo I ocurre cuando rechazamos la hipótesis nula siendo esta verdadera. Un error tipo II ocurre cuando no rechazamos la hipótesis nula siendo esta falsa.
-Valor p: Es la probabilidad de observar un resultado tan extremo como el resultado del test, bajo la suposición de que la hipótesis nula es cierta.
-Significancia Estadística: Si el valor p es menor que el nivel de significancia preestablecido (usualmente 0.05), podemos rechazar la hipótesis nula y considerar los resultados estadísticamente significativos.
-Potencia Estadística: La probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula cuando es falsa. Una potencia alta reduce el riesgo de cometer un error tipo II.
-Tamaño del Efecto: Es una medida de cuán grande es la diferencia entre los grupos de test.
Es vital para determinar el tamaño de la muestra y la potencia del test.
Formulación de Hipótesis.
Una hipótesis bien formulada es la base de cualquier test A/B.
Debe ser específica, medible y basada en datos previos o teorías bien fundamentadas.
Determinación del Tamaño de la Muestra.
El tamaño de la muestra adecuado es esencial para obtener resultados fiables.
Demasiado pequeño y podrías no detectar el efecto; demasiado grande y podrías desperdiciar recursos.
Los cálculos del tamaño de la muestra deben considerar la variabilidad de los datos, el tamaño del efecto deseado y la potencia requerida.
Ejecución del Test A/B.
Durante la ejecución, es crucial monitorear la recolección de datos para asegurar que el proceso sea aleatorio y que no haya contaminación entre los grupos de test.
Análisis de los Resultados.
Una vez que los datos están recopilados, utilizamos pruebas estadísticas para analizar los resultados.
Esto puede incluir pruebas de hipótesis como la prueba t o Z, dependiendo del tamaño de la muestra y la distribución de los datos.
Interpretación de los Resultados.
La interpretación va más allá de ver qué grupo tuvo un mejor desempeño. Involucra entender el valor p y la significancia estadística en el contexto del negocio y las expectativas previas.
Consideraciones Éticas y Prácticas.
Debemos ser conscientes de no abusar de la estadística para «probar» un punto.
La práctica de ‘p-hacking’, o manipular el análisis para obtener un valor p significativo, es antiética y perjudicial para el negocio a largo plazo.
La estadística es el lenguaje de la ciencia en la toma de decisiones basada en datos.
Al entender y aplicar los fundamentos de la estadística en los test A/B, los profesionales de marketing y CRO pueden llevar a cabo experimentos rigurosos que generen insights valiosos y mejor en el rendimiento del negocio.
El uso ético y experto de la estadística no solo lleva a mejores decisiones comerciales, sino que también fomenta la confianza en el proceso de experimentación y en los equipos que lo ejecutan.