Este análisis resume los hallazgos de 162 pruebas A/B realizadas en Vinted, el mayor mercado de ropa de segunda mano de Europa, y compara métodos estadísticos usados habitualmente en experimentación: t tests seguros, t tests clásicos, mSPRT y pruebas de proporción seguras. El objetivo es traducir evidencias empíricas en recomendaciones prácticas para equipos de producto y datos que operan en marketplaces rápidos y cambiante.
Resultados clave: los t tests seguros suelen coincidir con los t tests clásicos en muchos casos, pero muestran ventaja en métricas de corto plazo como búsquedas y sesiones al detectar efectos más rápido y con menor riesgo de decisiones erróneas prematuras. Sin embargo, en métricas de largo plazo como transacciones y retención, los t tests seguros rinden peor que métodos más convencionales o que diseños experimentales con mayor ventana temporal, lo que sugiere que la elección del test debe depender del horizonte y la volatilidad de la métrica.
En cuanto a pruebas de proporción, la prueba de proporción segura demostró superar al test chi cuadrado en ciertos escenarios de detección de SRM, es decir desajustes de proporción de muestra, especialmente cuando los tamaños o las tasas de conversión son bajos o cuando la exposición se monitoriza de forma continua. La mSPRT ofrece ventajas para pruebas secuenciales en entornos donde se necesita toma de decisiones rápida, pero exige un diseño cuidadoso y control del error tipo I a lo largo del tiempo.
Implicaciones prácticas: 1) elegir el test en función de la métrica y su ventana natural de efecto; 2) usar t tests seguros o mSPRT para métricas de interacción inmediata y cuando se requiere iteración rápida; 3) preferir tests clásicos o diseños más largos para métricas transaccionales y de negocio con señales débiles; 4) incorporar pruebas de proporción seguras y chequeos SRM automáticos para evitar desviaciones en la asignación experimental; 5) instrumentar pipelines con monitorización continua y dashboards para detectar sesgos y cambios en tiempo real.
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Si tu marketplace necesita acelerar iteraciones sin sacrificar la validez estadística, considera un enfoque híbrido: pruebas seguras para métricas tácticas de corto plazo, diseños clásicos o ventanas ampliadas para objetivos estratégicos, y mecanismos automáticos de detección SRM con pruebas de proporción segura. Desde Q2BSTUDIO podemos asesorar en la selección de técnicas, implementar experimentos reproducibles y desplegar paneles en power bi y sistemas de reporting para que los equipos tomen decisiones rápidas y seguras.
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