3 min de lectura
La significancia estadística explicada sin matemáticas
Qué afirma de verdad ese número, qué no afirma, y las cuatro frases que necesitas para leer un resultado con honestidad sin calcular nada.
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Artículos sobre Diseño de experimentos
Todo lo que hemos publicado sobre Diseño de experimentos: guías, experimentos y lo que hemos aprendido por el camino.
15 artículos
3 min de lectura
Más de dos variantes: cuándo un A/B/C tiene sentido de verdad
Añadir una tercera variante te cuesta un tercio de la muestra y te compra una comparación que quizá no necesites. Tres casos en los que compensa y uno muy común en el que no.
3 min de lectura
Reparto de tráfico: cuándo usar 50/50 y cuándo 90/10
Un reparto par te da la respuesta más rápida. Uno impar limita cuánta gente ve un cambio del que no te fías. No puedes tener las dos cosas.
3 min de lectura
Persistencia de variante: por qué un visitante debe ver siempre la misma versión
Si alguien ve la variante B el martes y la A el viernes, no has lanzado un experimento. Has lanzado un bug que además produce números.
3 min de lectura
Tests excluyentes: evitar que dos experimentos se contaminen
Dos experimentos sobre el mismo funnel producen cuatro combinaciones y una conclusión confusa. La exclusión mutua es cómo mantienes la respuesta legible.
4 min de lectura
Supertargeting: combinar país, dispositivo, fuente y comportamiento
Apilar condiciones afina el segmento y encoge la muestra. Cómo saber cuándo compensa el intercambio y cuándo te has segmentado hasta el ruido.
3 min de lectura
Móvil, escritorio y tablet: segmentar por dispositivo sin duplicar el trabajo
El diseño responsive hizo que una página sirviera para toda pantalla. No hizo que un experimento sirva para toda pantalla, y muchos resultados planos son un móvil ganando y un escritorio perdiendo.
4 min de lectura
Segmentación geográfica: por qué el mismo test no funciona en dos países
Expectativas de envío, hábitos de pago, sensibilidad al precio y señales de confianza varían por mercado. Promediarlos es cómo salen resultados neutros que esconden efectos reales.
3 min de lectura
Cómo priorizar hipótesis cuando solo puedes lanzar un test al mes
ICE y PIE se diseñaron para equipos que lanzan veinte tests por trimestre. Cuando tienes doce al año, el modelo de puntuación tiene que cambiar.
4 min de lectura
Los cinco errores que comete toda marca en su primer mes de CRO
Parar antes de tiempo, testear todo a la vez, no poner guardrail, cambiar el test a mitad y tomar una victoria como un hecho. Los cinco son evitables.
5 min de lectura
Qué testear primero cuando tu web tiene poco tráfico
Poco tráfico no significa que no puedas experimentar. Significa que solo puedes detectar efectos grandes, así que hay que probar las cosas capaces de producirlos.
5 min de lectura
Cómo montar tu primer programa de experimentación siendo una marca nueva
No necesitas un equipo de CRO, ni un data warehouse, ni un estadístico. Necesitas una hipótesis, un segmento y una forma de medir. Aquí está todo, desde cero.
2 min de lectura
Métricas primarias y secundarias: qué medir en cada test
Elige la única métrica que decide tu test A/B antes de lanzar y usa métricas secundarias y de guardarraíl para que un ganador aparente no sea un problema oculto.
2 min de lectura
Cómo evitar el sesgo en tus experimentos
Un test A/B promete objetividad, pero solo si está libre de sesgos. Descubre los sesgos que contaminan tus resultados y las prácticas para mantener cada experimento limpio.
2 min de lectura
Cómo formular una buena hipótesis de test
Una hipótesis clara y comprobable es la diferencia entre un experimento que te enseña algo y uno que solo consume tráfico. Aquí tienes cómo formularlas.
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