Growth & CRO · Growth & Optimització

A/B testing amb disciplina estadística

Programa d'experimentació amb disciplina estadística. Hipòtesis, MDE, stopping rules i reporting honest fins i tot quan un test no ha guanyat.

Per a què serveix

El problema que resolem.

L'A/B testing mal fet no només no ajuda: fa mal. Prendre decisions basades en "guanyadors" sense significança estadística, sense tamany de mostra calculat o sense mesurar l'efecte en mètriques secundàries és pitjor que no testar.

A Hi Labs tractem cada test com un experiment científic: hipòtesi clara, MDE definit, stopping rules acordades i reporting honest. Quan el test no és concloent, ho diem. Quan ho és, ho defensem.

Què inclou

  • Disseny i priorització d'hipòtesis (ICE / PIE)
  • Implementació amb VWO, AB Tasty, Optimizely o GrowthBook
  • Càlcul de tamany de mostra i durada per test
  • QA cross-browser, cross-device i cross-funnel
  • Reporting amb intervals de confiança, no percentatges enganyosos
  • Seguiment d'impacte post-rollout
Com ho fem

El nostre procés per a A/B Testing.

01

Hipòtesi

Cada test parteix d'una hipòtesi clara recolzada en investigació o dades prèvies.

02

Disseny

Calculem mostra, definim mètrica primària i stopping rules abans de llançar.

03

Llançament

QA exhaustiu, llançament gradual i monitoratge d'incidències en temps real.

04

Decisió

Anàlisi estadístic rigorós, recomanació clara i pla de roll-out.

El que diferencia un programa CRO sostingut

No és l'eina. És la disciplina: una hipòtesi per test, una mètrica primària, documentació de cada experiment (inclosos els que no van sortir) i un repositori d'aprenentatges que creix amb el temps.

Per a clients amb trànsit mitjà, recomanem un cadence de 2-4 tests al mes. Per a ecommerce amb trànsit alt, 8-12. L'important és mai testar més del que es pot analitzar amb rigor.

Contacte

Parlem del teu proper projecte?

Explica'ns què vols aconseguir. Et responem en menys de 24 hores laborables amb una primera valoració honesta.