Saltar al contenido principal
Adrià García
← Volver a los simuladores

Journey Optimizer · experimentos y grupo de control

¿Funcionó la campaña?

Tienes 100.000 personas en la audiencia de una campaña de rebajas. El asunto B consigue más aperturas, pero menos compras que A. Cambia la métrica para ver qué asunto elegirías y compara con quienes no reciben el email para estimar las compras adicionales.

Escenario

Prueba este cambio

Empieza por este caso: B gana en aperturas. Mira qué ocurre al elegir el asunto por las compras que consigue.

Qué ocurre en la campaña de ejemplo
Cómo eliges el asunto ganador
Ver el resultado completo ↓
Más ajustes (1)
Personas que no reciben el email

Es el grupo de control. Permite comparar compras con y sin email en este ejemplo.

Escenario ilustrativo ↑ Volver a los controles
Supuestos del ejemplo

Campaña, tasas y resultados de ejemplo. Los intervalos de esta página son una aproximación normal; el informe de Journey Optimizer usa sus propios métodos estadísticos.

Lectura

Qué asunto elegir y qué aporta la campaña

Comparar A y B ayuda a elegir el asunto. Comparar con quienes no reciben el email estima las compras adicionales.

Resultados

Aperturas y compras por grupo

Con intervalo aproximado al 95 %. El grupo de control no recibe el email, así que solo cuenta en compras.

La recomendación

Elige por compras y comprueba qué añade la campaña

Que un asunto gane a otro no demuestra que la campaña genere compras adicionales. Este ejemplo separa ambas preguntas con un experimento de contenido y un grupo sin email.

  1. 01

    Métrica de negocio

    Compras o ingresos, no aperturas. Las aperturas están infladas por la protección de privacidad de algunos clientes de correo y no dicen nada del impacto.

  2. 02

    Una comparación válida

    Aquí se reserva al azar un grupo que no recibe el email para estimar las compras adicionales. Otros diseños pueden estimar incrementalidad, con sus propios supuestos y límites.

  3. 03

    Tamaño suficiente

    Un grupo pequeño amplía la incertidumbre, pero puede detectar diferencias grandes. Si el intervalo incluye cero, estos datos no demuestran compras adicionales; tampoco demuestran que el efecto sea nulo.

  4. 04

    Decidir con confianza

    Esperar a que el informe indique confianza suficiente antes de declarar ganador. Journey Optimizer usa métodos pensados para mirar resultados con el experimento en marcha.

Prueba otra decisión ¿Estamos enviando demasiados mensajes a la misma persona? → ¿Cuántos mensajes le llegan a Laura esta semana y cuáles se quedan fuera?