A/B testing: los errores que invalidan resultados sin que lo notes
El error de parar demasiado pronto
Ver una diferencia favorable en los primeros días y detener el test ahí suele ser ruido estadístico, no una tendencia real. Definir de antemano cuántas conversiones o cuántos días correrá el test evita la tentación de parar en el momento "conveniente".
Testear una variable a la vez
Cambiar título, imagen y CTA al mismo tiempo en una variante impide saber cuál de los tres causó el cambio en resultado. Aislar una sola variable por test toma más tiempo, pero da una conclusión que realmente se puede aplicar después.
La trampa de la significancia parcial
Un resultado con 85% de confianza estadística se siente prometedor, pero no es suficiente para tomar una decisión permanente. El estándar típico de 95% de confianza existe justamente para evitar decisiones basadas en variación aleatoria.
Qué hacer esta semana
Revisa tu último test A/B: ¿cambiaste una sola variable o varias a la vez? Antes de tu próximo test, define de antemano el tamaño de muestra o los días mínimos antes de sacar conclusiones.
