estadistica

Errores frequentes en Tests AB clásicos

Muchos equipos suelen cometer errores a al hora de hacer A/B Tests. Aquí encontraran una explicación de los que yo considero más frecuentes y sus efectos en la validez del experimento

Ezequiel Boehler

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En mi primer posteo, que pueden encontrar acá , mencioné algunos errores comunes que los equipos cometen a la hora de hacer A/B tests. En este post voy a profundizar en algunos de estos errores. Mi objetivo es que ganen un mejor entendimiento de por qué el error es en efecto un error, y de qué forma altera o invalida la interpretación de resultados de ese experimento.

Test A/B: Ajuste su método al contexto del problema que quiere resolver

Existen muchas alternativas a la hora de experimentar. Elegir el método correcto de experimentación según el contexto es crítico para una toma de decisiones eficaz.

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Este articulo esta basado principalmente en los escritos y presentaciones de Matt Gershoff, fundador de Conductrics https://conductrics.com quien me autorizó a utilizar sus ideas y material. Pueden encontrar su presentación sobre este tema en el siguiente link. Los invito a que visiten su blog en el sitio de Conductrics, ya que contiene material didáctico sobre este tema y similares.

¿Que pasó con las decisiones basadas en datos?

Las empresas no están obteniendo el valor deseado de su inversión en datos. La clave para solucionar ese problema se encuentra en tener personas en el equipo con los conocimientos estadísticos necesarios.

Ezequiel Boehler

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La realidad es que la mayoría de los equipos de marketing digital, o analytics, no toman decisiones en base a datos, no son “data-driven”.