Bayesiano

Enfoque estadístico basado en el uso de la probabilidad para modelizar la incertidumbre que rodea a los parámetros de un modelo. A diferencia del enfoque frecuentista, incorpora tanto datos observados como, cuando se dispone de ella, información a priori (denominada priors) para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se recogen nuevos datos.

CRO / Pruebas A/B :

El enfoque bayesiano permite responder a preguntas concretas como :

"¿Cuál es la probabilidad de que la variación B sea mejor que la variación A?"

En lugar de rechazar o no una hipótesis nula, proporciona una probabilidad directa y procesable, lo que resulta mucho más intuitivo para los equipos empresariales.

Ventajas para la CRO :

• Proporciona resultados que pueden utilizarse continuamente, sin esperar a un tamaño de muestra predefinido,
• Se adapta dinámicamente a medida que evoluciona la prueba,
• Proporciona estimaciones probabilísticas claras: por ejemplo, "hay un 92% de probabilidades de que la variación B sea mejor que la A",
• Facilita una toma de decisiones rápida y progresiva,
• Menos expuestos a los prejuicios delos mirones,
• Compatible con personalización avanzada y pruebas multivariante.

Herramientas del enfoque bayesiano :

• Optimizely (motor de estadísticas)
• VWO (motor bayesiano)
• AB Tasty (opción bayesiana)
• Convert.com, Google Ads (Experiencias), etc.

Puntos a vigilar :

• La elección y la interpretación de las priors pueden influir en los resultados si están mal calibradas,
• Menos familiar para los equipos puramente de datos/científicos acostumbrados a las pruebas tradicionales.

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