Aprende cuándo los resultados de una prueba A/B se consideran estadísticamente significativos en los flujos de Klaviyo. Este artículo explicará la significación estadística para flujos y cuándo se determina.

La significancia 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 una mejor interacción y mejorar las relaciones con clientes mediante un enfoque basado en datos. Es importante entender si la prueba puede considerarse estadísticamente significativa o no. Por ejemplo, si un correo electrónico de flujo tiene 2 variantes y la variante A tiene una tasa de clics (CR) del 15 % mientras que la variante B tiene una tasa de clics (CR) del 14 %, ¿cómo sabes con certeza si la variante A o B obtuvo un mejor rendimiento?

Cómo Klaviyo determina la importancia estadística en los flujos

Para los flujos, Klaviyo observa tanto la cantidad de personas que recibieron un mensaje como la probabilidad de ganar, que es la probabilidad de que una variante genere mejores resultados según cuánto supere a las otras variante(s).

Un mensaje de variante de flujo se considera estadísticamente significativo cuando:

  • Al menos 500 destinatarios han recibido cada variante.
  • Una variante tiene al menos un 90 % de probabilidad de ganar.
  • Las principales variantes están claramente separadas: solo mostramos significancia estadística cuando los rangos de rendimiento probables de la variante principal y la segunda 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 la prueba A/B. De forma predeterminada, esta métrica es la tasa de clics (CR) del mensaje que estás probando. En la sección Selección automática de ganador, tienes la opción de finalizar automáticamente la prueba una vez que se determine que una variante del mensaje gana 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 se seleccionan ambas, la prueba finalizará en función de 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 correo electrónico de flujo.

Cuando veas los resultados de una prueba que esté en curso o ya haya finalizado, 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 tenga un mejor desempeño.

Para obtener más información, consulta nuestro artículo sobre cómo revisar los resultados de las pruebas A/B de correo electrónico para flujos.

Recursos adicionales

Learn about other A/B tests you can run:

  • How to A/B test a flow email

    Learn how to use Klaviyo’s A/B testing experience to test individual emails in a flow, including things like subject line, discounts, and email content, etc. You can even use A/B tests to determine if plain-text emails perform better than image-heavy HTML emails.

  • How to A/B test an email campaign

    Learn how to set up and run an A/B test for a campaign, how to read the test results, and a few use cases for A/B testing campaigns. Klaviyo's A/B testing feature for campaigns allows you to easily test different subject lines, message content, and send times so you can better understand what works best for your audience.

  • How to A/B test a sign-up form

    Learn how to use A/B testing to evaluate the performance of various elements of your sign-up forms. By effectively analyzing the results, you can ensure that your forms resonate with site visitors and contribute to list growth.

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