Validar hipótesis con rigor — estadística, tamaños de muestra, lecciones. Herramientas: GrowthBook, Statsig, Optimizely.
Categoría · Datos y Analytics
Hipótesis en lugar de intuición.
Un test A/B divide a los usuarios al azar en variantes y mide cuál mueve mejor una métrica definida de antemano. La experimentación es el marco que lo rodea: una hipótesis limpia, una muestra suficiente, un nivel de significancia claro. Herramientas como GrowthBook, Statsig y Optimizely aportan la infraestructura.
El sentido no es tener razón, sino poder refutar supuestos antes de que lleguen a producción como una funcionalidad.
Cómo montamos los tests.
Calculamos el tamaño de muestra necesario antes de empezar y fijamos el final antes de ver los datos. GrowthBook lo empleamos con gusto cuando el análisis debe acoplarse al warehouse propio: los datos quedan entonces en el stack propio.
Cuándo un test no sirve de nada.
Con muy poco tráfico, un test válido tarda meses; entonces es mejor decidir con criterio y feedback cualitativo. Y quien detiene el test en cuanto las cifras se ven bien por un momento, mide azar, no efecto. Un test interrumpido es peor que ninguno, porque genera una falsa sensación de seguridad.