Growth & CRO · Growth & Optimización

A/B testing con disciplina estadística

Programa de experimentación con disciplina estadística. Hipótesis, MDE, stopping rules y reporting honesto incluso cuando un test no ha ganado.

Para qué sirve

El problema que resolvemos.

El A/B testing mal hecho no solo no ayuda: hace daño. Tomar decisiones basadas en "ganadores" sin significancia estadística, sin tamaño de muestra calculado o sin medir el efecto en métricas secundarias es peor que no testear.

En Hi Labs tratamos cada test como un experimento científico: hipótesis clara, MDE definido, stopping rules acordadas y reporting honesto. Cuando el test no es concluyente, lo decimos. Cuando lo es, lo defendemos.

Lo que incluye

  • Diseño y priorización de hipótesis (ICE / PIE)
  • Implementación con VWO, AB Tasty, Optimizely o GrowthBook
  • Cálculo de tamaño de muestra y duración por test
  • QA cross-browser, cross-device y cross-funnel
  • Reporting con intervalos de confianza, no porcentajes engañosos
  • Seguimiento de impacto post-rollout
Cómo lo hacemos

Nuestro proceso para A/B Testing.

01

Hipótesis

Cada test parte de una hipótesis clara apoyada en investigación o datos previos.

02

Diseño

Calculamos muestra, definimos métrica primaria y stopping rules antes de lanzar.

03

Lanzamiento

QA exhaustivo, lanzamiento gradual y monitoreo de incidencias en tiempo real.

04

Decisión

Análisis estadístico riguroso, recomendación clara y plan de roll-out.

Lo que diferencia un programa CRO sostenido

No es la herramienta. Es la disciplina: una hipótesis por test, una métrica primaria, documentación de cada experimento (incluidos los que no salieron) y un repositorio de aprendizajes que crece con el tiempo.

Para clientes con tráfico medio, recomendamos un cadence de 2-4 tests por mes. Para ecommerce con tráfico alto, 8-12. Lo importante es nunca testear más de lo que se puede analizar con rigor.

Contacto

¿Hablamos de tu próximo proyecto?

Cuéntanos qué quieres conseguir. Te respondemos en menos de 24 horas laborables con una primera valoración honesta.