Juan Diego Raimondi
Juan Diego Raimondi
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Quizá para muchos sea un concepto totalmente básico y muy simple de comprender, pero para aquellos que no lo tenemos tan asimilado, seguramente no estemos apreciando el importantísimo concepto que representa.

A/B Testing es una forma de probar las aproximacinoes de marketing de forma de poder tomar una decisión correcta con la aproximación final que va a hacerse al público en general. Muchas empresas grandes la utilizan para tomar decisiones, y se trata básicamente de probar distintas posibilidades, seleccionando siempre la que mejor resultados haya dado.

Adrián Paenza contaba en uno de sus libros una forma de ganar inversores. Decía que de una lista de emails de 130 personas les envíaba a 64 un mensaje que decía “mañana el dolar subirá su precio”, y a otras 64 “mañana el dólar bajará su precio”. (Eso suma 128, dejemos a 2 de lado.) Con 64 se habrá equivocado, con las otras no. Entre las que acertó, volvería a enviar un mail al día siguiente, haciendo lo mismo, pero dividiéndolas en 32 y en 32. Lo mismo al día siguiente: 16 y 16. Llegado a este punto ya existen 16 personas que durante 3 días consecutivos vieron como él acertó la varianza del dólar. Estas personas ya están muy seguras de que Adrián sabe lo que hace en sus finanzas, y muy seguramente, aceptarían un negocio con él.

Esa forma de aprovechar el A/B testing es muy similar a como se hace en la realidad, identificando qué formas de mensajes o de campañas publicitarias tiene mejor efecto.

Jeff Atwood hace una reseña de la película Atrapado en el Tiempo, una película en donde el personaje está condenado a repetir el mismo día siempre. Tras ir intentando distintas combinaciones de su día, él llega a lograr el día perfecto. él lo considera deshonesto, y lo relaciona con otra técnica de marketing llamada Ghetto testing, porque el resultado que llega al usuario final está “pensado y probado” para que realmente le guste. ¿Es realmente deshonesto, o es perfectamente válido?

A/B Testing tiene algunas alternativas. Una de ellas es llamada A/B/N testing, en donde se utilizan varias iteraciones. Otra es A/B/A testing, en donde se repite la primer prueba para verificar que los resultados fueran realmente consistentes y no mera casualidad, etc.

Para más información, pueden visitar los artículos de Wikipedia sobre Choice Modelling, Adaptive Control, y Multivariate Testing.

Como extra, debo aclarar que la reseña de Atrapado en el Tiempo es impecable.

Soy un zorrinito testeado.

**UPDATE 28/7/2010: **Marc Von Brockdorff escribió un artículo sobre la medición de la validez estadística de un test A/B: AB testing Statistical Significance. Por otro lado, me encontré en WebDesignerDepot una muy buena guía llamada A Complete Guide to A/B Testing.