Cómo realizar pruebas A/B a la medida, con confianza (estadística)

En teoría, las pruebas A/B son sencillas. Se utilizan para comparar dos o más versiones de un producto o servicio a fin de determinar cuál es más eficaz.
En el caso de las industrias de consumo, como el comercio minorista o los bienes de consumo, puedes probar promociones de marketing para determinar cuál funciona mejor y aumentar la probabilidad de tener éxito o conseguir un mejor resultado.
Los problemas con las pruebas A/B comienzan una vez que ingresas varios países, tiendas y miles o millones de puntos de datos.

Por qué escalar las pruebas A/B es un problema

La mayoría de las empresas se enfrenta a los mismos desafíos cuando intenta implementar pruebas A/B a la medida, como los siguientes:

• Múltiples fuentes de datos

• Procesos manuales y repetitivos

• Lentitud en la generación de informes de proveedores externos

• Carencias de habilidades internas

Estos desafíos significan retrasos, errores y problemas.

Sin embargo, también son una oportunidad para crecer y obtener resultados.

Detrás de cada uno de estos posibles obstáculos está todo lo que necesitas para utilizar las pruebas A/B a fin de evaluar promociones de marketing.

• Varias fuentes de datos te proporcionan una gran cantidad de datos para utilizar.

• Los procesos manuales y repetitivos te proporcionan un camino fácil para escalar.

• La lentitud en la generación de informes por parte de proveedores externos te ofrece la oportunidad de realizar el análisis en tu empresa.

• Las carencias de habilidades internas presentan la oportunidad de capacitar a los empleados y avanzar en sus funciones.

Todo lo que debes hacer es descubrir una manera de resolver todos los problemas anteriores sin empeorar las cosas ni que tarden más tiempo.

Cómo escalar las pruebas A/B de manera eficiente y eficaz

1. Automatizar procesos

El software puede automatizar muchas tareas asociadas con las pruebas A/B, lo que incluye la administración de grupos de pruebas, el cálculo de resultados y la implementación de cambios.
Las plataformas de automatización de la analítica automatizan todos los pasos del proceso de pruebas A/B, lo que incluye la preparación, el análisis y el resultado de los datos. Esto es especialmente útil para las pruebas con múltiples variables.
Cuando integras plataformas de automatización de la analítica en RPA y otras soluciones, puedes programar informes para extraer datos, ejecutarlos automáticamente y activar acciones o decisiones cuando se cumplan condiciones específicas. 
Debido a que todo está automatizado, puedes agregar fácilmente más fuentes de datos, reproducir informes para diferentes productos y tiendas y ampliarlos según sea necesario.

2. Aprovechar y capacitar internamente

Las mejores personas para realizar pruebas A/B en tu empresa son aquellas que conocen los datos, incluso si no saben necesariamente cómo analizarlos.
Las plataformas de automatización que utilizan un enfoque de arrastrar y soltar para el análisis permiten que cualquier persona pueda intervenir y ayudar.
Esto te permitirá ahorrar tiempo y dinero al reducir tu dependencia de proveedores y fuentes externos. También se agregará al conjunto de habilidades de tu equipo, lo que aumentará tus capacidades analíticas.

3. Implementar los cambios de forma gradual

Cuando entrenas a tu equipo y utilizas la automatización, es fácil comenzar con una prueba, asegurarse de que funcione y escalar.
Adoptar este enfoque te ayudará a evitar interrupciones. En lugar de revisar todo lo que tienes en marcha, puedes implementar nuevos procesos o tecnologías por etapas, probar cada una de ellas y, luego, escalar la implementación una vez que se haya comprobado.

Ejemplo de pruebas A/B a la medida con confianza estadística

Por supuesto, hablar no cuesta nada. Lo que realmente importa es obtener resultados de tus esfuerzos.
La buena noticia es que muchas empresas adoptaron el enfoque anterior. Como habrás podido comprobar en los clips de video que aparecen en este artículo, 7-Eleven adoptó un enfoque similar a este.
Se redujeron los tiempos de generación de informes de 100 horas a 1 hora y se aumentó la eficiencia en un 60 %.
Gracias a la automatización de su enfoque, también se garantizó la confianza estadística en los resultados de las pruebas A/B con respecto a sus promociones de marketing. Los datos más limpios y los procesos comprobados dan como resultado una menor probabilidad de que el azar intervenga en los resultados.
Y pudieron hacer esto para más de 70 000 ubicaciones y 17 países utilizando millones de puntos de datos.

Conclusión

Las pruebas A/B son una excelente manera de comparar las promociones de marketing, siempre y cuando resuelvas los problemas que pueden obstaculizar la obtención de resultados exactos.
El desarrollo de los métodos de prueba adecuados, la recopilación de la información correcta y el uso de las herramientas de analítica adecuadas son fundamentales para garantizar los mejores resultados.
Creamos la Guía de descubrimiento de casos prácticos comerciales de analítica con el fin de ayudarte a descubrir el mejor punto de partida para implementar la analítica. Utilízala con el fin de identificar el mejor punto de partida para empezar a pequeña escala y ofrecer un retorno de la inversión inmediato.