Si trabajas en ecommerce, seguro te has encontrado en esta situación: lanzas una nueva campaña, pruebas una estrategia diferente o ajustas precios y, después de unos días sin los resultados esperados, concluyes que «esto no funciona».
Error. Es posible que estés cayendo en una trampa mental muy común: el efecto de las fluctuaciones estadísticas.
¿Qué significa esto?
Imagina que tiras una moneda al aire cuatro veces. La lógica te diría que caerá dos veces en cara y dos veces en seca. Pero si lo intentas, verás que no es tan simple: podrías obtener tres caras seguidas o incluso siete si sigues lanzando.
Este mismo principio se aplica a los experimentos en ecommerce. Si pruebas una estrategia y basas tu decisión en pocos datos, podrías estar tomando una conclusión equivocada. Tu muestra es demasiado pequeña y la estadística te está jugando una mala pasada.
Un ejemplo absurdo (pero realista)
Digamos que decides abrir una heladería con sabores innovadores: apio al agua y remolacha a la crema.
Los primeros siete clientes piden helado de apio. ¿Significa que el helado de remolacha es un fracaso? No. Puede ser simple azar. Si hubieras esperado a los primeros 30 clientes, quizá la demanda se habría equilibrado.
Este mismo fenómeno sucede cuando tomas decisiones en base a pocos clics, conversiones o interacciones. Los datos iniciales pueden ser engañosos.
¿Cómo evitar decisiones erróneas?
Aumenta la muestra: Cuanto más grande sea tu base de datos, más confiables serán tus conclusiones.
Haz pruebas con diferencias significativas: Si la variación entre A y B es mínima, la fluctuación aleatoria puede distorsionar los resultados.
Cruzá métricas de éxito: No te quedes solo con la conversión. Analiza también la cantidad de clics, tiempo de permanencia y otras señales de intención.
La clave del éxito en ecommerce no es solo experimentar, sino saber interpretar los resultados con la paciencia y el rigor que la estadística exige.
En Ecommerce Lab Agency corremos experimentos con una fórmula que ajusta el ratio de error esperado dependiendo al sección del camino de compra que estamos testeando. No es lo mismo correr un experimento en una página de categoría o en la Home Page del sitio que en una sección de shipping del check-out.
Existen técnicas para conseguir resultados seguros con menos tráfico y menos tiempo, mientras que en otros casos debemos «forzar» el cambio a partir buscar una separación mayor entre la opción control y la opción B.
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