Significatividad entre dos variantes

Equipos de producto y marketing pueden usarlo tras una prueba A/B para decidir si la diferencia entre variantes debe orientar su elección.

Comprueba si la diferencia observada entre dos variantes es estadísticamente significativa y basa tu decisión en una medida, no en una impresión.

Cómo usar

  1. Introduce el número de visitantes de la variante A y, después, el número de conversiones, cada valor en su propia línea.
  2. Haz lo mismo con la variante B, manteniendo el mismo orden: primero los visitantes y después las conversiones.
  3. Ejecuta el análisis para comparar ambos conjuntos de cifras y obtener una lectura de la diferencia observada.
  4. Revisa el resultado teniendo en cuenta el tamaño de la muestra y la duración real de la prueba.
  5. Borra los valores si no quieres que queden en el navegador.

Ejemplo

La muestra contiene cuatro líneas: visitantes y conversiones de A, y después visitantes y conversiones de B. Tras ejecutarla, observa cómo se presenta la comparación y recuerda que cualquier diferencia aún necesita una interpretación cuidadosa antes de orientar una decisión.

Entrada

1000
100
1000
120

Límites y formatos

Dónde se procesa

Todo el cálculo se ejecuta en tu navegador. Las cifras que escribes permanecen en tu dispositivo y no se envían a ningún servicio externo. Puedes volver a ejecutar el análisis o borrar los campos sin crear una cuenta ni dejar una copia en la herramienta.

Preguntas frecuentes

¿Puedo introducir porcentajes en lugar de números brutos?

Es mejor usar recuentos reales de visitantes y conversiones. Un porcentaje por sí solo no puede revelar cuántos casos hay detrás de la medida, y la herramienta compara primero los recuentos.

¿Qué debo hacer si mi prueba duró varias semanas?

Usa los totales consolidados del periodo que habías planificado y evita detenerte cuando las cifras parezcan mejores. La herramienta no tiene en cuenta la duración ni los cambios de tráfico a lo largo del tiempo.

¿Basta el resultado para tomar una decisión de mercadotecnia?

No. Apoya tu lectura de la diferencia, pero importan otros factores: coste, calidad, estacionalidad o efectos en otras métricas. Comprueba también que la prueba se desarrollara sin problemas técnicos.

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