Si está creando pruebas de división para cualquier cosa, desde optimización de la conversión a pruebas para redes sociales plataformas (como Pruebas A/B en Facebook) o la optimización SEO de la tasa de clics, es importante comprender no sólo qué probar (a través de cosas como una lista de ejemplos de pruebas A/B), sino cómo medir si su hipótesis se ha confirmado.
Parte de ello consiste en saber si una muestra estadística que ha reunido para una prueba A/B es estadísticamente significativa. Hay varias formas (entre ellas calculadoras de significación estadística de terceros) para llegar a esta respuesta, pero en este post vamos a ver cómo determinar esto específicamente con Excel.
¿Qué es la significación estadística?
La significación estadística es un concepto utilizado para determinar la probabilidad de que una relación observada entre variables en una campaña de marketing sea auténtica y no un mero hecho aleatorio.
En términos más sencillos, ayuda a los responsables de marketing a comprender si sus estrategias tienen un impacto real en los indicadores clave de rendimiento (KPI), como:
- Conversiones
- Índices de clics
- O el compromiso del cliente
Al analizar los resultados de las campañas, los profesionales del marketing suelen utilizar pruebas estadísticas para comparar conjuntos de datos e identificar patrones.
Se obtiene un valor p, que representa la probabilidad de observar los resultados si no existiera una relación real entre las variables.
Un valor p más bajo (normalmente inferior a 0,05) indica una mayor evidencia de una relación significativa.
En un contexto de marketing, alcanzar la significación estadística garantiza que las decisiones tomadas a partir de los datos de la campaña tengan más probabilidades de producir resultados positivos y que los resultados puedan atribuirse con seguridad a las estrategias aplicadas y no al azar.
¿Por qué es importante la significación estadística?
La significación estadística puede repercutir en los esfuerzos de marketing y pruebas de su empresa de varias maneras, entre ellas:
- Validar los esfuerzos de marketing: Al determinar si los resultados observados se deben a la aplicación de la estrategia o al azar, los profesionales del marketing pueden calibrar la eficacia de sus campañas.
- Orientar la toma de decisiones: Alcanzar la significación estadística ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones basadas en datos con confianza, lo que les permite asignar recursos de forma más eficiente y optimizar sus estrategias.
- Minimización del riesgo: La comprensión de la significación estadística reduce la probabilidad de actuar sobre falsos positivos, lo que puede conducir a la pérdida de tiempo y recursos en campañas ineficaces.
- Aumento de la credibilidad: Demostrar resultados estadísticamente significativos da credibilidad a las afirmaciones de marketing, fomentando la confianza entre las partes interesadas y los clientes.
- Apoyo a la mejora continua: Al identificar relaciones significativas entre variables, los profesionales del marketing pueden perfeccionar sus campañas y obtener mejores resultados a lo largo del tiempo.
Cómo construir su propia calculadora en Excel
A continuación te ofrecemos un enlace a algunas calculadoras Excel prediseñadas, pero si quieres crear la tuya propia, aquí tienes algunas instrucciones paso a paso que puedes seguir para crear tu propia calculadora:
Paso 1: Configurar la hoja de cálculo
Cree un nuevo libro de Excel y etiquete dos hojas como "Calculadora" y "Datos".
En la hoja "Calculadora", cree encabezados para "Variante A" y "Variante B", junto con etiquetas para "Visitantes", "Conversiones" y "Tasa de conversión".
Paso 2: Introduzca sus datos
En la hoja "Datos", registre el número de visitantes y conversiones de cada variante (A y B) de su prueba.
Cree una fórmula en la hoja "Calculadora" para calcular la tasa de conversión de ambas variantes dividiendo el número de conversiones por el número de visitantes.
Paso 3: Calcular el error estándar
En la hoja "Calculadora", cree una fórmula para calcular el error típico de cada variante mediante la fórmula: =SQRT((Tasa de conversión*(1-Tasa de conversión))/Visitantes).
Paso 4: Calcular la estadística de prueba (puntuación Z)
Determine la puntuación Z restando el índice de conversión de la variante A del de la variante B y dividiendo el resultado por la raíz cuadrada de la suma de los errores estándar al cuadrado.
Paso 5: Calcular el valor p
Utilice la función =NORMSDIST() de Excel para hallar el valor p asociado a la puntuación Z calculada en el paso 4. Si el valor p es inferior a 0,05, la diferencia entre las dos variantes se considera estadísticamente significativa.
FAQ nº 1: ¿Qué es el valor P y por qué es importante para la significación estadística?
Un valor p es como la puntuación de una prueba que nos dice si está ocurriendo algo especial o si es simplemente aleatorio. Si el valor p es pequeño (normalmente inferior a 0,05), significa que lo especial que estamos viendo probablemente no sea una mera coincidencia, por lo que podemos confiar más en los resultados.
Pregunta frecuente nº 2: ¿Qué es la puntuación Z y por qué es importante para la significación estadística?
Una puntuación Z es como una vara de medir que nos indica lo lejos que está algo de lo normal o esperado. Nos ayuda a averiguar si la diferencia que vemos entre dos cosas es realmente especial o sólo se ha producido por casualidad. Esto nos ayuda a tomar mejores decisiones basadas en lo que aprendemos.
Calculadora de significación estadística A/B gratuita de Excel y Google Sheets
VWO ofrece una calculadora ya preparada a la que puedes acceder aquí:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QaTLG9UNF7L25BXqCWBvXx3auTniDb9IvF6KmUOB2B8/edit#gid=0
A diferencia de los pasos de bricolaje descritos anteriormente, el resultado final de esta calculadora le permitirá introducir simplemente el número de visitantes y conversiones tanto para el grupo de control como para el de variación.
A continuación, la calculadora calcula automáticamente la significación, el valor p, el valor z y otras métricas relevantes para sus pruebas A/B, ya estén relacionadas con anuncios, sitios web o cualquier otra prueba dividida.
¿Funcionarán en Google Sheets estas calculadoras de significación estadística A/B para Excel?
Tanto las instrucciones de la calculadora DIY como esta calculadora VWO funcionan también en Google Sheets. La calculadora VWO está disponible en versión Google Sheets en el enlace anterior. Para la versión de Google Sheets, tienes que hacer una copia de la hoja en tu propia cuenta de Google antes de poder editarla.
Las herramientas adecuadas para cada trabajo
Un elemento importante de las pruebas A/B es asegurarse de que dispone de las capacidades adecuadas (software de pruebas, recursos de diseño y desarrollo, etc.) para las pruebas que desea crear.
Si lo que busca optimizar en sus pruebas A/B es el aumento de las comparticiones sociales o de la participación en el sitio, nuestro herramientas web gratuitas puede ser la idea perfecta de prueba A/B para su sitio.
