Thomas, consultor de CRO
Llevo realizando pruebas A/B para clientes de comercio electrónico desde antes de que Optimizely tuviera una versión gratuita. Cuando alguien me recomienda un libro sobre ventas adicionales, mi primera pregunta siempre es la misma: "¿Entiende que la significación estadística requiere un tamaño de muestra adecuado, o simplemente lanza porcentajes a la ligera?".
Este libro supera en gran medida esa prueba.
El autor conoce claramente la diferencia entre un hallazgo orientativo y un experimento con la potencia estadística correcta. Cuando cita el aumento del 18-25 % de Uber Eats, señala que varió según el mercado. Cuando habla del aumento del 12 % de ActiveCampaign tras cambiar el nombre de un nivel, especifica que se produjo en el mercado europeo durante el primer trimestre de 2022, en una página de precios localizada. Ese nivel de detalle es importante. La mayoría de los libros de negocios "basados en datos" simplemente dirían: "Cambiar el nombre de tus niveles puede aumentar la conversión en dos dígitos", y punto. Este libro ofrece suficiente detalle para evaluar si el hallazgo se aplica a tu contexto.
Mi principal crítica es que el libro se centra más en el diagnóstico que en la prescripción. Te indica qué debes tener en cuenta —tu sincronización, tus etiquetas, tu esquema de catálogo—, pero no te proporciona un marco de pruebas riguroso. Las implicaciones prácticas al final de cada capítulo son sensatas, pero superficiales. «Move un módulo de venta adicional y compara las siguientes cincuenta transacciones» es un buen consejo para un pequeño comerciante, pero no sustituye una metodología de experimentación real. Me habría gustado un capítulo sobre la infraestructura de pruebas: cómo estructurar una hipótesis, cuánto tiempo ejecutar una prueba, cómo gestionar las interacciones de los segmentos. Este es el aspecto en el que la mayoría de las empresas fallan, y el libro no lo aborda realmente.
Dicho esto, ya he utilizado el capítulo sobre el estado mental del usuario con dos clientes. La idea de suprimir las ofertas durante el flujo de trabajo activo y mostrarlas en los límites naturales —después de guardar, después de exportar— es algo que ya había probado, pero el libro me proporcionó un marco conceptual más claro para explicárselo a las partes interesadas. La sección sobre los efectos de la hora del día en las reservas de viajes también es útil. Actualmente estoy diseñando una prueba para un comparador de ofertas de hoteles, comparando la presentación de ofertas vespertinas con las matutinas.
Recomendado, con la salvedad de que deberás aplicar tu propio rigor estadístico. El libro proporciona las ideas; tú te encargas del diseño experimental.