Muchos equipos lanzan tests A/B y toman decisiones con datos que no demuestran nada: muestras pequeñas, tests parados a la mitad, métricas mal elegidas. Este curso te enseña a hacerlo bien, paso a paso.
Qué vas a aprender
- Cuándo tiene sentido un test A/B y cuándo no.
- Cómo decidir qué probar con investigación y priorización.
- Cómo escribir hipótesis que se puedan comprobar.
- Cómo calcular la muestra y la duración antes de empezar.
- Cómo interpretar la significancia estadística sin autoengañarte.
- Qué errores arruinan un experimento y cómo evitarlos.
Cómo funciona
Son 8 lecciones cortas. La primera es abierta; para seguir con el resto y guardar tu progreso solo necesitas registrarte gratis con tu cuenta de Google. Al final de cada lección puedes marcarla como completada y ver tu avance en la barra de progreso.