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Tests A/B

Tests A/B

Implementamos experimentos técnicamente sólidos — sin flicker, seguros a nivel DOM y ligados a la métrica correcta — para que el resultado que lees sea el que de verdad ocurrió.

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Resumen

Experimentos hechos bien

Un test A/B vale lo que vale su implementación. Un destello de la versión original, una variante que se rompe en mobile o una métrica que no coincide con la hipótesis arruinan el resultado en silencio antes de que llegues a leerlo.

Nos ocupamos de la ingeniería y de la estadística: implementación limpia de variantes, métricas de éxito acordadas, tamaños de muestra calculados de antemano y una lectura honesta al final — incluso cuando la respuesta es no concluyente, que es un resultado válido.

Cuéntanos tu proyecto

Sin flicker

Las variantes se renderizan sin que la original destelle primero, así el test no se sesga a sí mismo ni daña la experiencia.

Alineado a una métrica

Cada experimento se mapea a una métrica principal acordada de antemano, así no buscamos un resultado a posteriori.

Leído con honestidad

Reportamos lo que los datos sostienen. No concluyente es una respuesta real, y lo decimos en lugar de disfrazarlo.

Qué incluye

Lo que cubre el trabajo

Implementación de experimentos con GrowthBook o similar
Entrega de variantes sin flicker y segura a nivel DOM
Definición de hipótesis y métrica principal
Planificación de tamaño de muestra y duración
QA de variantes en distintos dispositivos
Lectura de resultados y recomendación

Tecnologías

  • GrowthBook
  • Shopify
  • TypeScript
  • GA4
  • Core Web Vitals
Proceso

Cómo lo entregamos

  1. Definir

    Acordamos la hipótesis, la métrica principal y qué sería un cambio significativo antes de construir nada.

  2. Construir y QA

    Implementamos la variante sin flicker y segura a nivel DOM, y le hacemos QA en varios dispositivos para confirmar que se comporta en todos.

  3. Ejecutar

    Lanzamos el test con un tamaño de muestra y duración planificados, y vigilamos problemas de tracking o entrega mientras corre.

  4. Leer y decidir

    Leemos el resultado contra la métrica principal y recomendamos lanzar, revertir o repetir — incluido declararlo no concluyente.

Casos de uso

Dónde ayuda más

Test de layout de PDP

Probar un nuevo layout de página de producto contra el actual para ver cuál genera más add-to-carts.

Test de oferta y mensaje

Comparar cómo distintas propuestas de valor u ofertas en una página afectan la conversión, de forma limpia y medible.

Validar un rediseño

Lanzar un rediseño primero como experimento, para que un cambio grande se respalde con datos antes de llegar a todos.

Preguntas frecuentes

Tests A/B

¿Qué herramientas usáis para correr los tests?
Solemos usar GrowthBook o una plataforma de experimentación similar. La herramienta importa menos que la implementación — entrega limpia, tracking correcto y una métrica acordada antes de empezar el test.
¿Cómo evitáis el efecto flicker?
Implementamos las variantes para que el cambio se aplique antes de que la página pinte, en vez de intercambiar contenido después de que la original ya se mostró. Eso evita que el test se sesgue y protege la experiencia.
¿Qué pasa si el test es no concluyente?
Es un resultado válido y frecuente. Lo reportamos como no concluyente en lugar de forzar un ganador, y usamos lo aprendido para dar forma a la siguiente hipótesis en vez de lanzar un cambio que los datos no sostienen.
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