Simple test AB en excel

Jul 22, 2020 | ANÁLISIS, Estadística | 0 Comentarios

Un test A/B es un experimento aleatorio con dos variantes (una prueba de hipótesis con dos muestras), aunque podemos añadir también más muestras. La diferencia con respecto a las pruebas con múltiples variables es que en los tests A/B solo varía un único elemento, mientras que en las otras pruebas, varían distintos elementos y se deberían analizar varias combinaciones. Estos tests se utilizan en varios sectores y para distintas cuestiones empresariales aunque, hoy en día, son bastante populares en el ámbito del marketing online y del diseño de páginas web.

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Normalmente, se aplican los siguientes pasos:

Identificar los objetivos: por ejemplo, “mejorar la tasa de conversión de nuestra página web”;
Generar hipótesis: por ejemplo, “un botón de COMPRAR que sea más grande supondrá una mayor conversión”;
Crear variables: en nuestro ejemplo, el elemento que debemos modificar es el botón de COMPRAR y la página web alternativa puede crearse con un botón de COMPRAR que tenga el doble del tamaño del anterior;
Ejecutar el experimento:
- Establecer un tamaño de muestra: en función de la tasa de conversión esperada, el margen de error que consideremos aceptable, el nivel de confianza y la población, es posible calcular el tamaño mínimo que tiene que tener la muestra (ver plantilla);
- Deben presentarse las dos versiones a los visitantes durante el mismo periodo, y estos internautas deben elegirse de manera aleatoria (estamos interesados en analizar el efecto que tiene un botón mayor; si no elegimos a los visitantes de manera aleatoria o si presentamos ambas versiones durante distintos periodos, los resultados seguramente estarán sesgados);
Analizar los resultados:
- Relevancia: en función del nivel de relevancia elegido para la prueba (normalmente 90%, 95%, o 99%), podemos tener un nivel de confianza del X% en que las dos versiones tendrán resultados de conversión distintos;
- Intervalos de confianza: según el nivel de confianza elegido, habrá un rango probable de tasas de conversión (tendremos un nivel de confianza del X% en que la tasa de conversión oscile entre X e Y);
- Tamaño del efecto: el tamaño del efecto representa la diferencia entre las dos versiones.

La plantilla propuesta proporciona una calculadora sencilla para el tamaño de la muestra necesario y para saber si una versión es mejor que la otra. Tienes todas las instrucciones en la misma plantilla Excel, pero te anticipo que es muy importante elegir la hipótesis antes de hacer el test, es decir lo que quieres comprobar (lo que en las pruebas de hipótesis se llamaría “Hipótesis Alternativa”). Por defecto, en la plantilla, la hipótesis es que la variante sea mejor que el grupo de control. Un ejemplo concreto sería que tenemos un botón de compra azul en la web (control) y hacemos una variante cambiándolo de color. Queremos comprobar si la variante convierte mejor que versión de control.