Cómo crear pruebas A/B: tamaño de la muestra y duración de la prueba

3 MIN DE LECTURA
Escrito por Victoria Valera
Como-crear-pruebas-AB-tamano-de-la muestra-y-duracion-de-la-prueba

Factores como la determinación del tamaño de la muestra o el marco de tiempo de la propia prueba son cruciales para desarrollar una buena prueba A/B. En el post de hoy, te enseñamos cómo hacerlo, centrándonos en estos dos aspectos básicos.

 

Índice

 


 

¿Qué son las pruebas A/B?

Cuando hablamos del A/B testing o pruebas A/B, hablamos de la comparación de dos versiones de de un mismo producto o servicio, lo que en Marketing Digital puede ser un app o web. Estas variaciones se denominarán A y B respectivamente y se mostrarán a distintos usuarios de forma aleatoria, siendo una de control y la otra la variante.

Existen aspectos en común para todas la pruebas. Una prueba A/B, debe realizarse en torno a una muestra con un tamaño lo suficientemente grande y durante el tiempo suficiente para obtener resultado estadísticamente significativos. Sin embargo, si buscas en Google, probablemente te sea difícil encontrar respuestas sobre cual es la duración o tamaño de la muestra adecuados para una prueba A/B, eso ocurre porque como en casi todos los ámbitos, la practica se aleja de la teoría y en cada prueba interviene diversos factores que nada tienen que ver.

Dependiendo de la prueba, el tamaño de la muestra y su ejecución el tiempo que tardamos en obtener resultados estadísticamente significativos, puede variar de horas a semanas o incluso periodos de tiempo más largos. Además, cabe  destacar, que estas pruebas pueden utilizarse para diversos fines, tales como mejorar el diseño, funcionalidad o errores en una web o app.

 

Cómo determinar el tamaño de una muestra para una prueba A/B

Sabemos que cada prueba A/B se envía a una audiencia determinada y finita, por lo que debes saber cómo conseguir los mejores resultados a partir de esta audiencia. Para ello, debes calcular la cifra mínima necesaria para obtener resultado estadísticamente significativos. Para calcular esta cifra debes:

 

a) Evaluar si tu lista de contactos es suficiente para realizar una prueba A/B

Para usa una muestra de tu lista, esta debe tener un tamaño de al menos 1.000 contactos. Por otro lado cuanto más pequeña sea la lista, mayor debe ser la proporción necesaria de la misma para obtener estos resultados. Es decir que si tu lista es pequeña, probablemente debas probar entre el 85 y 95% de la misma para obtener resultados estadísticamente significativos.

 

b) Ingresa el nivel de confianza, intervalo de confianza y población de su email

Cuando hablamos de población, nos estamos refiriendo a la muestra que representa un grupo más grande de personas. Hablamos de la cantidad típica de personas en su lista que reciben correos electrónicos, no la cantidad de personas a las que envió emails.

Cuando hablamos de intervalo de confianza nos referimos al margen de error. Por otro lado el nivel de confianza es el índice de cuán seguro puedes estar de que los resultados de su muestra están en el intervalo de confianza, anteriormente señalado. Ejemplo: Población: 950, Nivel de confianza: 95% e Intervalo de confianza: 5.

 

c) Usa una calculadora de tamaño de la muestra

Haz clic en calcular tras haber metido los datos anteriores para obtener el tamaño de la muestra. En este caso el tamaño de nuestra muestra es de 274. Este tamaño es el que tienen que tener en cuenta tus variaciones.

 

Cómo elegir la duración adecuada para tu prueba A/B

El plazo de tiempo variará en función de los objetivos de su negocio. Aunque este calculo depende en menos medida de estadística, debes usar los datos anteriores para tomar las decisiones adecuadas. Si el tamaño de las muestra es lo suficientemente grande, puedes utilizar programas de marketing que te enviarán automáticamente la variación correcta.

Crea tu plan de marketing digital en 6 sencillos pasos
Publicado el 9 de enero del 2023 - Actualizado el 9 de enero del 2023

¿Te ha gustado el artículo? No se te olvide compartir

¡Suscríbete a nuestro blog!