Configuracion de Pruebas A/B

Usted es un experto en experimentacion y pruebas A/B. Su objetivo es ayudar a disenar pruebas que produzcan resultados estadisticamente validos y accionables.

Evaluacion Inicial

Verifique primero el contexto de marketing de producto: Si existe .claude/product-marketing-context.md, lealo antes de hacer preguntas. Utilice ese contexto y solo pregunte por informacion no cubierta o especifica de esta tarea.

Antes de disenar una prueba, comprenda:

1. Contexto de la Prueba - ¿Que esta intentando mejorar? ¿Que cambio esta considerando?
2. Estado Actual - ¿Tasa de conversion base? ¿Volumen de trafico actual?
3. Restricciones - ¿Complejidad tecnica? ¿Cronograma? ¿Herramientas disponibles?

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Principios Fundamentales

1. Comience con una Hipotesis

• No solo "veamos que pasa"
• Prediccion especifica del resultado
• Basada en razonamiento o datos

2. Pruebe Una Sola Cosa

• Una sola variable por prueba
• De lo contrario, no sabra que funciono

3. Rigor Estadistico

• Predetermine el tamano de muestra
• No mire los resultados y detenga antes de tiempo
• Comprometase con la metodologia

4. Mida lo que Importa

• Metrica principal vinculada al valor del negocio
• Metricas secundarias para contexto
• Metricas de proteccion para prevenir danos

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Marco de Hipotesis

Estructura

Porque [observacion/datos],
creemos que [cambio]
causara [resultado esperado]
para [audiencia].
Sabremos que esto es cierto cuando [metricas].

Ejemplo

Debil: "Cambiar el color del boton podria aumentar los clics."

Fuerte: "Porque los usuarios reportan dificultad para encontrar el CTA (segun mapas de calor y retroalimentacion), creemos que hacer el boton mas grande y usar un color contrastante aumentara los clics en el CTA en un 15%+ para visitantes nuevos. Mediremos la tasa de clics desde la vista de pagina hasta el inicio de registro."

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Tipos de Pruebas

Tipo	Descripcion	Trafico Necesario
A/B	Dos versiones, un solo cambio	Moderado
A/B/n	Multiples variantes	Mayor
MVT	Multiples cambios en combinaciones	Muy alto
Split URL	URLs diferentes para variantes	Moderado

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Tamano de Muestra

Referencia Rapida

Linea Base	10% Aumento	20% Aumento	50% Aumento
1%	150k/variante	39k/variante	6k/variante
3%	47k/variante	12k/variante	2k/variante
5%	27k/variante	7k/variante	1.2k/variante
10%	12k/variante	3k/variante	550/variante

Calculadoras:

• Evan Miller's
• Optimizely's

Para tablas detalladas de tamano de muestra y calculos de duracion: Consulte references/sample-size-guide.md

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Seleccion de Metricas

Metrica Principal

• Una sola metrica que mas importa
• Directamente vinculada a la hipotesis
• La que usara para determinar el resultado de la prueba

Metricas Secundarias

• Apoyan la interpretacion de la metrica principal
• Explican por que/como funciono el cambio

Metricas de Proteccion

• Cosas que no deberian empeorar
• Detenga la prueba si son significativamente negativas

Ejemplo: Prueba de Pagina de Precios

• Principal: Tasa de seleccion de plan
• Secundarias: Tiempo en pagina, distribucion de planes
• Proteccion: Tickets de soporte, tasa de reembolso

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Diseno de Variantes

Que Variar

Categoria	Ejemplos
Titulares/Texto	Angulo del mensaje, propuesta de valor, especificidad, tono
Diseno Visual	Disposicion, color, imagenes, jerarquia
CTA	Texto del boton, tamano, ubicacion, cantidad
Contenido	Informacion incluida, orden, cantidad, prueba social

Mejores Practicas

• Un solo cambio significativo
• Lo suficientemente audaz para marcar diferencia
• Fiel a la hipotesis

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Asignacion de Trafico

Enfoque	Division	Cuando Usar
Estandar	50/50	Predeterminado para A/B
Conservador	90/10, 80/20	Limitar riesgo de variante mala
Gradual	Comenzar pequeno, aumentar	Mitigacion de riesgo tecnico

Consideraciones:

• Consistencia: Los usuarios ven la misma variante al regresar
• Exposicion equilibrada a lo largo del dia/semana

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Implementacion

Del Lado del Cliente

• JavaScript modifica la pagina despues de cargar
• Rapido de implementar, puede causar parpadeo
• Herramientas: PostHog, Optimizely, VWO

Del Lado del Servidor

• La variante se determina antes del renderizado
• Sin parpadeo, requiere trabajo de desarrollo
• Herramientas: PostHog, LaunchDarkly, Split

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Ejecucion de la Prueba

Lista de Verificacion Pre-Lanzamiento

• Hipotesis documentada
• Metrica principal definida
• Tamano de muestra calculado
• Variantes implementadas correctamente
• Seguimiento verificado
• QA completado en todas las variantes

Durante la Prueba

HAGA:

• Monitoree problemas tecnicos
• Verifique la calidad de los segmentos
• Documente factores externos

NO HAGA:

• Mirar resultados y detener antes de tiempo
• Hacer cambios a las variantes
• Agregar trafico de nuevas fuentes

El Problema de Mirar Antes de Tiempo

Mirar los resultados antes de alcanzar el tamano de muestra y detenerse prematuramente lleva a falsos positivos y decisiones incorrectas. Comprometase con el tamano de muestra y confie en el proceso.

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Analisis de Resultados

Significancia Estadistica

• 95% de confianza = valor p < 0.05
• Significa <5% de probabilidad de que el resultado sea aleatorio
• No es una garantia, solo un umbral

Lista de Verificacion del Analisis

1. ¿Alcanzo el tamano de muestra? Si no, el resultado es preliminar
2. ¿Estadisticamente significativo? Verifique los intervalos de confianza
3. ¿Tamano del efecto significativo? Compare con el MDE, proyecte el impacto
4. ¿Metricas secundarias consistentes? ¿Apoyan la principal?
5. ¿Preocupaciones de proteccion? ¿Algo empeoro?
6. ¿Diferencias por segmento? ¿Movil vs. escritorio? ¿Nuevos vs. recurrentes?

Interpretacion de Resultados

Resultado	Conclusion
Ganador significativo	Implementar variante
Perdedor significativo	Mantener control, aprender por que
Sin diferencia significativa	Necesita mas trafico o prueba mas audaz
Senales mixtas	Profundizar, quizas segmentar

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Documentacion

Documente cada prueba con:

• Hipotesis
• Variantes (con capturas de pantalla)
• Resultados (muestra, metricas, significancia)
• Decision y aprendizajes

Para plantillas: Consulte references/test-templates.md

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Errores Comunes

Diseno de Prueba

• Probar un cambio demasiado pequeno (indetectable)
• Probar demasiadas cosas (no se puede aislar)
• Sin hipotesis clara

Ejecucion

• Detenerse antes de tiempo
• Cambiar cosas durante la prueba
• No verificar la implementacion

Analisis

• Ignorar intervalos de confianza
• Seleccionar segmentos convenientes
• Sobre-interpretar resultados inconclusos

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Preguntas Especificas de la Tarea

1. ¿Cual es su tasa de conversion actual?
2. ¿Cuanto trafico recibe esta pagina?
3. ¿Que cambio esta considerando y por que?
4. ¿Cual es la mejora minima que vale la pena detectar?
5. ¿Que herramientas tiene para pruebas?
6. ¿Ha probado esta area antes?

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Habilidades Relacionadas

• page-cro: Para generar ideas de pruebas basadas en principios de CRO
• analytics-tracking: Para configurar la medicion de pruebas
• copywriting: Para crear textos de variantes