[pkg-lxc-devel] Test A/B (Glosario de UX)

Thu Sep 16 20:47:51 BST 2021

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 Test A/B (Glosario de UX)
Los Test A/B permiten comparar estadísticamente dos soluciones diferentes a un mismo problema de interacción.

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La idea central del Test A/B es comparar en tiempo real dos soluciones diferentes a un mismo problema de interacción. Esta diferencia puede ir desde un mínimo cambio de etiquetas o colores, hasta una solución completa y radicalmente distinta.
Para desarrollar Test A/B se utiliza alguna herramienta de las múltiples disponibles, y estas permiten configurar qué porcentaje del tráfico se enfrentará a cada solución, y qué indicadores marcarán el éxito: retención, cantidad de páginas vistas, retorno al sitio, objetivos, transacciones o cualquier indicador numérico de tráfico en el sitio o aplicación. También garantizan que cada usuario interactúe siempre con la misma solución, de modo de no causar dificultades indebidas en la interacción. En general las herramientas soportan un numero reducido de versiones pero no se limitan solo a 2.
Las herramientas tienen incorporados mecanismos de cálculo estadístico, que permiten entender la probabilidad y los intervalos de confianza en los que una solución puede ser mejor que otra.
Una virtud destacable del Test A/B es la capacidad de comparar interfaces diferentes en el mismo contexto. En general cuando se evalúa la calidad de la interfaz suele haber factores del entorno que inevitablemente incorporarán sesgos, ya sea porque en los laboratorios en los que se hacen test los usuarios son más tolerantes a las fallas, o sencillamente porque el tiempo hace que el contexto entre la evaluación de una versión de interfaz y la siguiente genere cambios imposibles de ponderar, o por cualquier otra razón.
Por ejemplo, es difícil entender cómo influye la fecha de vencimiento de un impuesto en el uso del formulario para su liquidación. Si evaluamos una interfaz muchos días antes del vencimiento y otra el día previo, tendremos sesgos producidos por la urgencia y la obligatoriedad muy difíciles de compensar. El test A/B permite eliminar estos problemas, ya que divide los usuarios a medida que van llegando, sin influir en el contexto, permitiendo que si se acumula un número suficiente de usuarios los resultados sean significativos y confiables.
Dentro de las carencias podemos citar el hecho de que como todas las herramientas estadísticas, brindan la conclusión sin explicar las causas: esta versión funciona mejor que esta otra, pero no sabemos por qué.Test Mulitivariable
En realidad el Test A/B es la variante mínima del Test Multivariable. Aquí la idea es configurar variantes para múltiples elementos y combinarlos en todas las versiones posibles.
Si bien la idea es tentadora, el hecho de que rápidamente la combinación de variantes arroje cientos o miles de versiones hace que se trate de una herramienta restringida a casos de alto tráfico. Por ejemplo, seleccionar 5 variantes para 4 componentes distintos genera 625 versiones diferentes. Si pretendemos que cada versión reciba 1000 visitas, necesitamos al menos 625.000 visitas para esa página.
Sumado a ello los problemas estadísticos suelen ser más sofisticados y requieren un análisis más profundo que el que brindan las herramientas que le dan soporte. Se trata sin dudas de una herramienta más potente pero sensiblemente más compleja, y tal vez eso explica la enorme popularidad de su hermana menor: los test A/B.Inteligencia Artificial en los Test A/B
Hace ya un tiempo que aparecieron herramientas que realizan Test A/B automáticamente en base a algoritmos de inteligencia artificial, como por ejemplo 
<https://abtesting.ai/>
ABtesting.ai.
La idea es interesante, porque lo que se pierde en precisión se gana en cobertura. Con herramientas de Inteligencia Artificial es posible realizar Test A/B masivos, por ejemplo en todos los nombres de producto de una tienda, o para la imagen preferida de los productos. O personalizar una página de aterrizaje para cada anuncio de una campaña.
Si bien se trata de una idea incipiente con un pie en el diseño de la interacción y el otro en el marketing digital, los resultados son auspiciosos y es de esperar que madure rápidamente en un futuro cercano. 

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