Optimizar el poder de la IA con la generación de hipótesis con Tests A/B

Internet ha transformado la forma de entender el marketing de muchas formas. Algunas de estas parecerían de ciencia ficción si nos las hubieran contado hace solo 10 años, como es el caso de la Inteligencia Artificial.

Algo tan sofisticado y complejo, se ha integrado de manera natural en algunas de las mejores herramientas eCommerce. Desde la personalización como hace Retail Rocket a la gestión logística, la atención al cliente… cada vez vemos más y más casos consolidando esta tendencia.

La IA y el testing

En realidad se llevan haciendo tests desde que arrancó el comercio electrónico. De una forma más o menos científica, con datos o por mera intuición, utilizando o no herramientas.

Lo cierto es que todos hemos probado alguna vez a cambiar un elemento de nuestra web o un título en un correo electrónico para ver si mejoraban determinados aspectos como la conversión o la tasa de apertura, pero no siempre se ha hecho utilizando la IA.

Generando hipótesis

Porque el testing no es otra cosa que validar o refutar hipótesis planteadas. Simplemente no se pueden hacer tests de ningún tipo si no partimos de la detección de un área en la que se puede mejorar de un modo u otro.

Para dar forma a las hipótesis hay, básicamente, tres metodologías que citaremos de menos a más sofisticadas.

#1 – la intuición / buenas prácticas

Es la que aporta menos valor sin lugar a dudas. Simplemente nos basamos en supuestos que no se basan en ningún dato concreto, pero que nos resultan de “sentido común”.

Aquí también incluiríamos las “buenas prácticas” que, pese a tener un fundamento algo mayor, no dejan de ser estándares que no aplican a todos los negocios igual ni tendrán necesariamente efecto.

Alguien determinó que los botones naranjas incrementaban la tasa de click, pero si tu diseño es naranja de base, no genera el contraste ni le da la jerarquía que estás buscando al botón (esto es solo un ejemplo muy básico).

#2 – El análisis manual

Básicamente consiste en realizar un análisis cuantitativo y cualitativo de la interacción del usuario con nuestro eCommerce en aspectos concretos.

Con los datos en la mano debemos hacer ese ejercicio de ingeniería inversa que nos lleve hasta la motivación, lo que hace que una visita convierta o no y extrapolarlo al conjunto de los usuarios que acceden a nuestro negocio por los distintos canales.

El problema es que esto es un trabajo tedioso y delicado. Es muy fácil realizar interpretaciones incorrectas o sesgadas de los datos. Si ocurre esto la hipótesis se basará en tesis incorrectas, con lo que los resultados tampoco serán fiables.

De todos modos siempre será mejor un test que parte de datos que otro que no lo haga, especialmente porque el proceso científico de toma de decisiones es cíclico y al ir refutando las invalidas y enfrentándolas a otras, vamos a ir depurando los resultados. Al final llegaremos a una conclusión válida aunque tengamos que dar más vueltas -e invertir más tiempo y recursos- para hacerlo.

#3 – El análisis basado en IA

Esta es la vuelta de tuerca en la que tecnología aporta un valor añadido a la estrategia. En realidad es utilizar el método científico con el apoyo de la Inteligencia Artificial.

Utilizando complejos algoritmos que analizan gigantescas cantidades de información, la IA tiene la capacidad de inferir de una manera más eficaz que nosotros mismos las diferentes hipótesis. Tienen la ventaja de ser análisis de datos puros, con lo que se reduce notablemente la posibilidad de estar incurriendo en un sesgo que suele venir dado por las presuposiciones de las personas detrás de los datos.

Los tests A/B basados en hipótesis de IA

Los tests A/B se caracterizan por dividir la muestra en dos grupos. Mientras que uno de ellos permanece inalterado y funciona como control, el otro es el que recibe el cambio. De esta manera se puede contrastar el rendimiento de uno y otro.

Las herramientas de testing sirven los contenidos de manera alternativa en función de los criterios definidos, realizan un seguimiento del comportamiento de los usuarios y validan o descartan la hipótesis en función de la cantidad de respuestas obtenidas (siempre que exista una relevancia estadística suficiente).

Así es como la tienda online multi-marca Kliper incrementó aún más la efectividad de la inteligencia artificial con la generación de hipótesis con la metodología test A/B en la página de producto tanto para la versión móvil como escritorio.

Como ya hemos comentado, aplicar al IA a la generación de las hipótesis, hará que nuestros tests tengan un mayor valor ahorrándonos tiempo y dinero en la optimización de nuestros recursos y activos digitales.

Si te estás planteando (y deberías hacerlo) incorporar los tests A/B o multivariable a la estrategia de optimización de tu eCommerce, nuestra recomendación es que busques siempre la herramienta que te de más opciones y funcionalidades. Desde luego optimizar con el poder de la IA la generación de hipótesis puede ser una forma de marcar la diferencia. Si aún no usas la Inteligencia Artificial en tu negocio comienza por la implementación de esta tecnología de personalización tan poderosa basada en los intereses y el comportamiento de tus clientes en tiempo real e incrementar tus ventas significativamente y de forma automatizada.

Acerca del autor

Miguel Nicolás O'Shea
CEO y Redactor en