En experimentación y testing, es crucial entender el concepto de variante dependiente de interés, ya que es el núcleo alrededor del cual se diseñan y analizan los experimentos, incluidos los tests A/B.
Definición de Variable Dependiente.
La variable dependiente de interés es la métrica o el resultado que decides medir en un experimento para evaluar el efecto de las variaciones que estás probando.
Es «dependiente» porque su valor se espera que cambie en respuesta a las manipulaciones que haces en las variables independientes (las variaciones o condiciones experimentales que introduces).
Importancia en la Experimentación de la variante dependiente.
La selección cuidadosa de la variable dependiente es fundamental porque determina la relevancia y la utilidad de los resultados del experimento.
Una variable dependiente bien elegida debe reflejar directamente el objetivo del experimento y ser sensible a los cambios en las variables independientes.
Ejemplo de Variante dependiente.
Imaginemos que trabajas para una tienda en línea y quieres aumentar las ventas. Decides realizar un test A/B en la página de producto para ver si la presentación del precio influye en la decisión de compra de los clientes.
– Variable Independiente (la variación que introduces): La presentación del precio del producto.
Creas dos versiones:
– Variable A (control): El precio se muestra en un formato estándar (por ejemplo, «€100»).
– Variable B (variante): El precio se acompaña de un mensaje que resalta el valor (por ejemplo, «€100, incluye envío gratuito y devolución»).
– Variable Dependiente de Interés (el resultado que mides): La tasa de conversión, definida como el porcentaje de visitantes que ven la página del producto y completan una compra.
Cómo se Mide y Analiza.
Durante el experimento, mides la tasa de conversión para ambas versiones de la página del producto.
Supongamos que después de un período de prueba, obtienes los siguientes resultados:
– Variable A (control): 5% de tasa de conversión.
– Variable B (variante): 6% de tasa de conversión.
Al comparar estas tasas, observas que la Variable B, que incluye el mensaje de valor junto al precio, tiene una tasa de conversión 1% mayor que la Variable A.
Este resultado sugiere que la presentación del precio puede influir en la decisión de compra de los clientes.
Este análisis te permite concluir que la forma en que presentas el precio (variable independiente) puede tener un impacto significativo en la tasa de conversión (variable dependiente de interés).
Basándote en estos resultados, podrías decidir implementar la Versión B en toda la tienda en línea para mejorar las ventas.
En resumen, la variable dependiente de interés es el eje central de cualquier experimento de testing, ya que proporciona la medida cuantitativa del efecto de las variaciones que estás probando.
Elegir la variable correcta y medirla con precisión es esencial para obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas basadas en los resultados de tus experimentos.