Experimentación e iteración rápidas

Las personas responsables del crecimiento toman prestado el método científico: observan los datos para identificar una oportunidad, formulan una hipótesis sobre qué cambio mejorará una métrica, diseñan un experimento controlado para ponerla a prueba, miden los resultados de forma objetiva y extraen conclusiones que orientan la siguiente prueba. Este ciclo disciplinado sustituye la toma de decisiones basada en la intuición por una iteración basada en la evidencia.

Una hipótesis de marketing bien formulada sigue esta estructura: «Si [realizamos este cambio], entonces [esta métrica] [aumentará/disminuirá] un [X %], porque [razón basada en el comportamiento o la psicología de las personas usuarias]». La parte de «porque» es fundamental: obliga al equipo a expresar un mecanismo causal, lo que hace que el aprendizaje sea valioso incluso cuando la hipótesis es incorrecta.

Un experimento mínimo viable (MVE) pone a prueba una hipótesis con la menor inversión posible antes de comprometerse con una implementación completa. En lugar de reconstruir una página de destino entera, cambie únicamente el titular. En lugar de lanzar un nuevo modelo de precios, muestre una puerta falsa para medir el interés. Los MVE mantienen alto el ritmo de experimentación y reducen el esfuerzo desperdiciado.

Las pruebas A/B, también llamadas pruebas divididas, dividen aleatoriamente a la audiencia en dos grupos: un grupo de control que ve la versión actual (A) y un grupo de variante que ve la nueva versión (B). Solo cambia una variable cada vez. Después de recopilar suficientes datos, el análisis estadístico determina si la diferencia observada es real o se debe al azar.

La significación estadística, que normalmente se establece en el 95 %, significa que solo existe un 5 % de probabilidad de que el resultado observado se haya producido por azar. Antes de lanzar una prueba, utilice una calculadora de tamaño de muestra para determinar cuántas conversiones necesita en cada variante para detectar un efecto significativo. Ejecutar pruebas sin un tamaño de muestra suficiente produce falsos positivos y decisiones equivocadas.

Las pruebas multivariantes cambian varios elementos simultáneamente y utilizan modelos estadísticos para identificar qué combinación obtiene el mejor rendimiento. Requieren mucho más tráfico que las pruebas A/B, a menudo 10x, para alcanzar la significación. Utilice pruebas multivariantes cuando tenga páginas con mucho tráfico, varios elementos interrelacionados que probar y varias semanas disponibles para mantener la prueba en ejecución.

VWO (Visual Website Optimizer) y Optimizely son plataformas líderes de experimentación que permiten a personas que no son ingenieras crear, implementar y analizar pruebas A/B y multivariantes mediante editores visuales. Unbounce e Instapage están diseñadas específicamente para crear páginas de destino y ofrecen pruebas A/B integradas. Google Optimize se discontinuó en 2023, lo que llevó a muchos equipos a utilizar estas alternativas.

La página de precios es una de las áreas de experimentación con mayor capacidad de impacto en SaaS. Entre las pruebas habituales se incluyen el número de niveles de precios, la posición y el nombre del plan recomendado, la ubicación del selector predeterminado entre anual y mensual, el diseño de la tabla comparativa de funciones y la adición o eliminación de un nivel gratuito. Pequeños cambios en esta página pueden modificar las tasas de conversión en porcentajes de dos dígitos.

Todo experimento —tenga éxito o no— debe registrarse en una base de datos compartida de aprendizajes junto con la hipótesis, la descripción de la variante, la métrica, el resultado, la significación estadística y la conclusión. Con el tiempo, esta base de datos se convierte en un activo intelectual que evita repetir ideas fallidas y revela patrones sobre lo que funciona para su audiencia específica.

Una cultura de experimentación requiere seguridad psicológica para compartir resultados negativos, un liderazgo que celebre el aprendizaje por encima de los éxitos, una responsabilidad clara sobre la lista de experimentos pendientes y objetivos de velocidad (por ejemplo, ejecutar 10 experimentos al mes). Los equipos que realizan pruebas con mayor frecuencia acumulan aprendizajes más rápidamente y superan a los competidores que dependen de iniciativas grandes y periódicas.

Las empresas que realizan más experimentos por unidad de tiempo aprenden más rápido que las que no lo hacen. Amazon es conocida por realizar miles de experimentos al día. Incluso los equipos pequeños que se comprometen a realizar pruebas semanales pueden acumular suficientes conocimientos en un trimestre para optimizarse mucho mejor que la competencia. La velocidad es una decisión: requiere disciplina en los procesos e inversión en herramientas.

Compruebe su comprensión de los fundamentos de las pruebas A/B y del papel de la significación estadística.

La experimentación disciplinada es el motor del crecimiento basado en datos. Escriba siempre las hipótesis incluyendo una relación causal introducida por «porque», diseñe experimentos mínimos viables para conservar los recursos, asegúrese de alcanzar significación estadística antes de extraer conclusiones, documente cada resultado en una base de datos de aprendizajes y cree una cultura organizativa que recompense la velocidad de experimentación. Los equipos que aprenden más rápido son los que ganan.