Comprender la significación estadística en los flujos
Descubre cuándo se considera que los resultados de una prueba A/B son estadísticamente significativos en los flujos de Klaviyo. En este artículo se explicará la significancia estadística de los flujos y cuándo se decide.
La importancia estadística es cuando Klaviyo puede determinar matemáticamente si una variante producirá un mejor rendimiento. Puedes configurar una prueba A/B de flujo para elegir automáticamente una variante ganadora una vez que los resultados de la prueba se consideren estadísticamente significativos.
Las pruebas A/B son clave para impulsar un mejor compromiso y mejorar tus relaciones con los clientes mediante un enfoque basado en datos. Es importante saber si la prueba puede considerarse estadísticamente significativa o no. Por ejemplo, si un email de flujo tiene 2 variantes y la variante A tiene una tasa de clics del 15 % mientras que la variante B tiene una tasa de clics del 14 %, ¿cómo sabes con seguridad si la variante A o la B obtuvo mejores resultados?
Cómo determina Klaviyo la significación estadística de los flujos
En el caso de los flujos, Klaviyo observa tanto el número de personas que recibieron un mensaje como la probabilidad de ganar, es decir, la probabilidad de que una variante obtenga mejores resultados en función de lo bien que supere a la(s) otra(s) variante(s).
Una variante de un mensaje de flujo se considera estadísticamente significativa cuando:
- Al menos 500 destinatarios han recibido cada variante.
- Una variante tiene al menos un 90 % de probabilidad de ganar.
- Las principales variantes se separan claramente: solo mostramos la significación estadística cuando los rangos de rendimiento probables de la variante líder y la segunda mejor tienen muy poca superposición (<10 % de superposición en los intervalos creíbles)
La probabilidad de ganar se calcula en función de la métrica que elegiste al configurar tus pruebas A/B. De forma predeterminada, esta métrica es la tasa de clics del mensaje que estás probando. En la sección Selección automática del ganador, tienes la opción de finalizar automáticamente la prueba una vez que se determine que una variante de mensaje ganará en función de la métrica configurada, así como la opción de finalizar la prueba cuando se alcance una fecha específica. Puedes seleccionar una o ambas opciones. Si ambos están seleccionados, la prueba finalizará según lo que se alcance primero, la significación estadística o la fecha especificada.
Para obtener más información, consulta nuestro artículo sobre cómo hacer una prueba A/B de un email de flujo.
Al ver los resultados de una prueba en curso o completada, verás la probabilidad de victoria en la sección prueba A/B. Aquí verás si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos y qué variante es probable que funcione mejor.
Para obtener más información, consulta nuestro artículo sobre cómo revisar los resultados de las pruebas A/B de email para flujos.
Recursos adicionales
- Procedimientos recomendados para la referencia de pruebas A/B
Descubre las prácticas recomendadas para usar las funciones de pruebas A/B de Klaviyo y ayudar a optimizar tu comunicación con los clientes.
Conozca otras pruebas A/B que puede realizar:
- Cómo hacer una prueba A/B de un email de flujo
Descubre cómo usar la experiencia de pruebas A/B de Klaviyo para probar emails individuales en un flujo, incluidas opciones como el asunto, los descuentos y el contenido del email, etc. Incluso puedes usar pruebas A/B para determinar si los emails de texto sin formato rinden mejor que los emails HTML con muchas imágenes.
- Cómo hacer pruebas A/B de una campaña de email
Descubre cómo configurar y ejecutar una prueba A/B para una campaña, cómo leer los resultados de la prueba y algunos casos de uso de las pruebas A/B para campañas. La función de pruebas A/B para campañas de Klaviyo te permite probar fácilmente distintos asunto, contenido del mensaje y hora de envío para entender mejor qué funciona mejor con tu audiencia.
- Cómo hacer pruebas A/B de un formulario de registro
Descubre cómo usar las pruebas A/B para evaluar el rendimiento de varios elementos de tu formulario de registro. Al analizar los resultados de forma eficaz, puedes asegurarte de que tus formularios conectan con los visitantes del sitio y contribuyen al crecimiento de la lista.