Pruebas A / B: cómo funciona

Puede monitorear las acciones del visitante utilizando estadísticas y análisis para determinar la versión que produce una tasa de conversión más alta. Los resultados de las pruebas A / B generalmente se danmathematical and statistical terms, pero el significado detrás de los números es bastante simple. Hay dos métodos importantes a través de los cuales puede verificar las tasas de conversión mediante las pruebas A / B:

  • Muestreo de datos
  • Intervalos de confianza

Analicemos estos dos métodos en detalle.

Muestreo de datos

El número de muestras depende del número de pruebas realizadas. El recuento de la tasa de conversión se denomina muestra y el proceso de recolección de estas muestras se denomina muestreo.

Ejemplo

Supongamos que tiene dos productos A y B, desea recopilar datos de muestra según su demanda en el mercado. Puede pedirles a algunas personas que elijan el producto A y B y luego solicitarles que participen en una encuesta. A medida que aumente el número de participantes, comenzará a mostrar unrealistic conversion rate.

Hay varias herramientas que se pueden utilizar para determinar el número correcto de tamaño de muestra. Una de estas herramientas gratuitas disponibles es:

http://www.evanmiller.org

Intervalos de confianza en las pruebas A / B

El intervalo de confianza es la medida de la desviación del promedio en el número múltiple de muestras. Supongamos que el 22% de las personas prefieren el producto A en el ejemplo anterior, con ± 2% de intervalo de confianza. Este intervalo indica el límite superior e inferior de las personas que optan por el Producto A y también se denomina margen de error. Para obtener los mejores resultados en esta encuesta promedio,the margin of error should be as small as possible.

Ejemplo

Supongamos que en el Producto B, agregamos un cambio menor y luego realizamos pruebas A / B en estos dos productos. Los productos A y B del intervalo de confianza son 10% con ± 1% y 20% con ± 2% respectivamente. Entonces esto muestra que un pequeño cambio ha aumentado la tasa de conversión. Si ignoramos el margen de error, la tasa de conversión para la variación de prueba A es del 10% y la tasa de conversión para la variación de prueba B es del 20%, es decir, un aumento del 10% en la variación de prueba.

Ahora, si dividimos la diferencia por la tasa de variación del control 10% ÷ 10% = 1.0 = 100%, muestra una mejora del 100%. Por tanto, podemos decir que las pruebas A / B son una técnica basada en métodos y análisis matemáticos. Hay varias herramientas en línea que se pueden utilizar para calcular la significancia A / B.

http://getdatadriven.com