Descubre cómo profundizar en los resultados tras finalizar el proceso de testeo. Conoce al detalle los 3 tipos de resultados: positivo, negativo o neutro.
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✍🏻 Transcripción del audio:
Cuando finaliza un experimento, nos podemos encontrar con 3 resultados: positivo, negativo o neutro.
En un experimento positivo, basándonos en los objetivos que hemos marcado, una de nuestras variantes ha tenido un mejor rendimiento que la versión original, y por supuesto que el resto de las variantes propuestas.
Opciones con resultado positivo.
Si los cambios propuestos en tu variante ganadora son críticos para tu negocio o afectan a zonas “vitales” de tu web; por ejemplo, al proceso de pago o a alguna funcionalidad del checkout que comprometa las ventas, una de las opciones, es volver a realizar de nuevo el experimento con una nueva muestra de control.
En caso de que tus cambios no afecten a zonas vitales de tu web, puedes implementar la variante ganadora pasándola a producción.
Por último, puedes aplicar ese mismo experimento a otras secciones de la web, para ver si los resultados se mantienen.
En segundo lugar, entendemos como resultado negativo, aquel en el que la variante original es la ganadora y ninguna de nuestras variantes ha logrado superarla.
Sin embargo, a pesar del nombre de resultado “negativo”, se pueden sacar una gran cantidad de conclusiones.
Opciones con resultados negativos
En primer lugar, cuentas con la opción de descartar nuestra variante o hipótesis, comprendiendo cuáles son los puntos fuertes de nuestra propuesta original.
Si te apasiona el mundo del testing, seguro que intentarás averiguar por qué tu variante no ha conseguido superar a la original. A partir de ahí se abrirá una nueva vía de formulación de hipótesis.
La tercera opción que tenemos con un resultado negativo es repetir el experimento. En ocasiones, nuestros experimentos pueden verse afectados por factores puntuales (fallos en herramienta de Analítica Digital o aumento de tráfico por envío de una campaña, etc.).
Si estamos convencidos de que nuestras hipótesis son válidas y están bien formuladas, podremos lanzar de nuevo el experimento para descartar que los datos se hayan visto comprometidos.
Por último, podemos encontrarnos resultados neutros, aquellos que revelan que no se ha encontrado ninguna opción ganadora de entre las testeadas.
Para asegurar que un resultado es neutro, presta atención a las métricas que pueden afectar al experimento. Como pueden ser el porcentaje de conversión en un e-commerce, ofrecen con frecuencia resultados neutros, mientras que métricas secundarias pueden ofrecer resultados diferentes.
Para los resultados neutros, mantén durante más días el experimento funcionando y comprueba si la tendencia cambia. Si ya ha estado activo un tiempo y los datos se mantienen estables, lo mejor será finalizarlo y continuar con un nuevo experimento.
Lo importante no es tanto la conclusión que nos dé la herramienta, sino el posterior análisis de dichos datos.