Objetivos del artículo

Descubre cuándo los resultados de una prueba A/B se consideran estadísticamente significativos para los formularios de registro de Klaviyo. En esta guía se explicará la significancia estadística para los formularios de registro y cuándo se determina.

Klaviyo determina que una prueba A/B ha alcanzado significancia estadística cuando 1 variante ha demostrado matemáticamente tener un mejor rendimiento que otra. Puedes configurar una prueba A/B para elegir automáticamente la variante de formulario ganadora y finalizar una vez que los resultados de la prueba se consideren estadísticamente significativos.

Las pruebas A/B te permiten medir el rendimiento de distintos elementos de tus formulario de registro para asegurarte de que conecten bien con los visitantes de tu sitio y generen una interacción sólida. Es importante entender si una prueba puede considerarse estadísticamente significativa para analizar los resultados de manera eficaz y determinar qué mejoras hacer. Si los resultados de la prueba no son estadísticamente significativos, es más difícil confirmar que una variante en particular mejorará el rendimiento a escala.

Cómo determina Klaviyo la significancia estadística de los formularios

Para lograr la significancia estadística, una prueba A/B de un formulario de registro debe cumplir las siguientes condiciones:

  1. Una probabilidad mínima de victoria del 90 % para la variante principal
  2. Un mínimo de 1000 vistas del formulario por variante

Consulta a continuación una explicación más detallada de cómo Klaviyo considera cada uno de estos factores.

  • Probabilidad de ganar de la variante principal
    • Esta es la probabilidad de que la tasa de envío de formularios de la variante principal sea realmente más alta que la tasa de envío de formularios de todas las demás variantes. Una probabilidad de éxito alta significa que hay evidencia sólida de que la variante principal ganará porque el formulario es mejor, y no por azar.
  • Vistas de formularios
    • Un formulario debe recopilar una cantidad suficiente de vistas para garantizar que los resultados no se vean sesgados por anomalías de pruebas tempranas.

Finalizar una prueba A/B después de que se alcance la significación estadística

En la configuración de Selección del ganador, puedes configurar la prueba para que finalice automáticamente cuando haya 1 variante que supere a la(s) otra(s) a un nivel estadísticamente significativo, o cuando llegue a una fecha determinada. O bien, puedes seleccionar ambas casillas para finalizar la prueba cuando se cumpla 1 de las 2 condiciones (lo que significa que la prueba alcance significancia estadística o llegue a la fecha de finalización).

The Winner selection section of the A/B test settings page where you can choose how a winning form variation will be chosen showing both the statistical significance and date boxes checked.
The Winner selection section of the A/B test settings page where you can choose how a winning form variation will be chosen showing both the statistical significance and date boxes checked.

Como alternativa, si eliges finalizar la prueba de forma manual al desmarcar ambas casillas en Winner Selection, tendrás que supervisar los resultados por tu cuenta y elegir manualmente tanto el ganador como la fecha de finalización.

Al ver los resultados de una prueba en curso, puedes monitorear la probabilidad de victoria, así como los datos actuales de cada variante en el menú Descripción general de la pestaña Resultados de la prueba A/B.

The A/B test results page for an example, in-progress A/B test where you can see the current win probability as well as a data breakdown and graph of the current metrics per variation.
The A/B test results page for an example, in-progress A/B test where you can see the current win probability as well as a data breakdown and graph of the current metrics per variation.

Para obtener más información, consulta nuestra guía sobre cómo revisar los resultados de las pruebas A/B.

Recursos adicionales

  • 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.

  • Best practices for A/B testing reference

    Learn best practices for using Klaviyo's A/B testing features to help optimize your communication with customers.

  • Understanding sign-up form analytics

    Learn how to analyze your sign-up forms' performance so you can iterate and optimize based on knowledge of areas you excel in and areas where you can improve. This guide will help you gain a better understanding of your sign-up form analytics and each of the available reporting pages (i.e., Overview tab and A/B test results tab).

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