Experimentación avanzada más allá del A/B clásico
Programa de experimentación que combina A/B clásicos, multivariantes y multi-armed bandits para sacar señal estadística incluso cuando el tráfico es limitado o el incremental es pequeño.
El problema que resolvemos.
El A/B clásico es un buen martillo, pero no todos los problemas son clavos. Cuando hay muchas variantes, cuando el incremental esperado es pequeño o cuando el tráfico no llega para tests con dos meses de duración, hace falta otra cosa.
Diseñamos programas de experimentación que aplican la herramienta correcta a cada caso: A/B clásico, multivariante factorial, multi-armed bandits para optimización continua o interleaving cuando lo que comparamos son rankings.
Lo que incluye
- A/B testing clásico con cálculo de muestra y stopping rules
- Tests multivariantes (MVT) factoriales para evaluar combinaciones
- Multi-armed bandits para optimización continua sin tiempo de espera
- Diseño de experimentos con métricas guardarrail y de holdout
- Reporting con intervalos de confianza, no porcentajes engañosos
Nuestro proceso para Experimentación y A/B testing.
Diagnóstico
Evaluamos tu volumen de tráfico, tasa base y backlog de hipótesis para elegir el método adecuado a cada test.
Diseño
Configuración del experimento, métricas primarias y secundarias, y comprobación de pre-flight antes de lanzar.
Análisis
Interpretación honesta de resultados, decisión de roll-out o roll-back y documentación del aprendizaje.
Cuándo MVT o bandits aportan sobre A/B
MVT: cuando quieres evaluar 2-3 cambios independientes a la vez (CTA + headline + imagen) y descubrir interacciones entre variables sin lanzar 8 tests seguidos.
Bandits: cuando hay un coste de oportunidad real en exponer tráfico a la variante perdedora durante semanas. Los bandits aprenden y reasignan tráfico hacia las variantes que mejor rinden, a cambio de menos potencia estadística por variante.