Con motivo de SMX Madrid 2008, preparé una charla que tenía que dar como ponente invitado sobre analítica Web & testing.

Pretendía exponer las bases de la Analítica y de los Tests más conocidos. Pero también poder enseñar lo que fué un caso real de un cliente de la empresa Onetomarket – Holanda, en el que se combinaron la analítica y los tests para mejorar el rendimiento de los objetivos de la empresa.

En la presentación que comparto veréis los resultados de los tests que se aplicaron en el caso (A/B y Multivariante) buscando aumentar las conversiones y como, mediante una serie de pasos que ayudan a ordenar el trabajo, se dirigieron las pruebas hacia la verificación de las hipótesis formuladas.

Además, destacaba al último, que tanto los resultados de los test como la información que se contrasta en los informes que proveen las herramienas de Analítica Web, hay un factor determinante en la interpretación de esos datos: La significancia estadística.

Al final, cualquier variación de datos entre un informe u otro (diferentes períodos, diferentes fuentes, diferentes segmentos, etc.) tienen que tener cierta significación estadística para que realmente nos aporte información valiosa para tomar decisiones. Esta puede ser mayor o menor según el coeficiente de confianza que le asignemos, en virtud por ejemplo, de lo delicada que sea la decisión de debamos tomar.

Aquí os paso la presentación y al final un link para descargar una plantilla en Excel para comparar resultados de informes y ver si la desviación que presentan los resultados es suficiente o no, para que sean estadísticamente significativos.

CES: Calculador estadístico simple.

¿Estás de acuerdo? Genial, ¿no estás de acuerdo? ¡Mucho mejor! Más abajo puedes comentar tu opinión.

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Sobre el autor

Juan Cruz Aliaga
Consultor estratégico y Profesor en Marketing Online. Ubicación: Barcelona, España.

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