No puedes tener una buena evaluación para la optimización web sin un buen diseño de ésta. Te damos unos tips para establecer un buen diseño de evaluación.
No puedes tener una buena evaluación para la optimización web sin un buen diseño de ésta.
Una de las primeras cosas que hacemos cuando se gesta la idea de una nueva evaluación es sentarnos con las principales partes interesadas y con los que proponen la evaluación para entender los detalles de lo que quieren evaluar. Hablaremos de los detalles sobre las variables que van a ser evaluadas, cómo es mejor diseñar e implementar la evaluación, y nos aseguraremos de que estamos en la misma línea en lo que se refiere a los potenciales resultados de la evaluación y cómo tener claro que estamos evaluando de una manera limpia y consistente.
Para comenzar, comparte el conocimiento en términos de qué tipo de evaluación es adecuada para cubrir las necesidades.
-
Una evaluación A/B en comparación con una multivariable.
-
Evaluación A/B/n: compara dos (o más) versiones diferentes.
-
Evaluación Multivariable (MVT en inglés): compara variaciones de múltiples elementos en una sola evaluación.
Evaluaciones AB en comparación con las multivariables para la optimización web
A continuación, asegúrate de que tu equipo entiende las entradas básicas de las evaluaciones: qué constituye un control en comparación con una variación de la evaluación.
- Control: El estado actual de tu página web – sin cambios, debe ser la misma que ven tus clientes durante el tiempo de la evaluación.
- Variable: El elemento del sitio que quieres cambiar. Por ejemplo, el color de los botones podría ser una variable.
- Variación: Cada variación de la evaluación debe cambiar un número aislado de variables de evaluación. Por ejemplo, la evaluación de la variación 1 puede tener un botón azul mientras que el control tiene un botón verde. Todo lo demás debe mantenerse constante para que puedas aislar el impacto de la variable que estás evaluando.
Cuando se diseña una evaluación siempre recomiendo tener un control estático en lugar de confiar en la porción no evaluada de tu tráfico para comparar. Esto es importante por un par de razones:
- Serás capaz de comparar fácilmente los números porque cada variación y control obtendrá el mismo porcentaje de tráfico.
- Serás capaz de controlar (y compartir de manera constante) el impacto de las fuentes externas en las variaciones de tus evaluaciones y en el control de variaciones.
Buenos diseños en comparación con malos diseños de evaluaciones
Un mal diseño de evaluación para la optimización web se da cuando demasiadas variables están siendo evaluadas a la vez. Como pueden ser la evaluación de la mezcla el color del banner, la localización del botón y el color del botón.
Entonces, ¿Por qué todo esto es importante?
Simple – sin un buen diseño de la evaluación no serás capaz de informar (de manera fiable) que lo que estás evaluando es mejor o peor de lo que tienes actualmente. Incluso más, si fueras a implementar los resultados de una evaluación con un mal diseño (uno que no controlara las variables) puedes encontrar unos resultados muy diferentes de los que anticipabas como consecuencia de que hay demasiadas variables en juego. Finalmente, si encuentras un buen resultado con un mal diseño de evaluación (por ej. Uno con demasiadas variables) puede que no seas capaz de determinar cuál variable realmente fue la causante del impacto positivo. Esto puede tener un impacto en tu capacidad de optimizar estas variables más adelante.
Eso es todo, he aquí el resumen de un buen diseño de evaluación en unos simples pasos:
- Escoge el tipo correcto de evaluación, A/B o MVT
- Crea variaciones de la evaluación para aislar los elementos que quieres evaluar.
- Asegúrate de que tienes un control y variaciones con un controlado número de variables.
Conoce las matemáticas
¿Qué necesita saber de matemáticas alguien que está llevando a cabo una evaluación A/B o MVT? ¿Qué tan detalladas tienen que ser?
Confianza estadística = confianza en un resultado que se repite
El nivel de confianza, o que sea estadísticamente significativo indica qué tan probable es que el éxito de esa experiencia de evaluación no se deba al azar. Una confianza mayor indica que:
- La experiencia se está desarrollando de una manera significativamente diferente a la del control.
- Si hicieras la evaluación de nuevo, es muy probable que obtuvieras los mismos resultados.
- Intervalo de confianza = un rango dentro del cual el valor verdadero puede ser encontrado con un nivel de confianza determinado.
Ejemplo: Una experiencia de evaluación aumentó el ratio de conversión en un 10%, su nivel de confianza es del 95% y su intervalo de confianza es de 5 al 15%. Si llevaras a cabo esta evaluación varias veces, el 95% del tiempo, el ratio de conversión estaría entre un 5 y un 15%
¿Qué tiene un impacto en el intervalo de confianza en la evaluación para la optimización web?
El tamaño de la muestra – en la medida en que la muestra crece el intervalo se encogerá o estrechará.
La desviación estándar o consistencia – un comportamiento similar a través del tiempo reduce la desviación estándar.
Intervalo de confianza. Esto es todo lo que la gente necesita saber. Sin embargo, en realidad no es suficiente porque no están los detalles sobre cómo calcular la confianza estadística, pero hay muchas herramientas en línea para ayudarnos con ellos.
Sin embargo, la verdadera cuestión aquí es que la confianza estadística es importante. Realmente no importa que la gente de marketing sepa cómo calcular o incluso que les importe. Lo que realmente necesitamos es que sepan que hay cuestiones matemáticas que marcan la diferencia en las evaluaciones y que deberían preguntar sobre ello.
Si te ha resultado interesante el post “Tips para establecer un buen diseño de evaluación para la optimización web” también puede ser de tu interés:
Si además, quieres seguir puntualmente informad@ sobre las últimas noticias y tendencias en el sector puedes suscribirte a nuestro Newsletter, o visitar nuestro Blog.
Deja una respuesta