Experimentation-Driven Product Development

Hola, soy Graham, cofundador de GrowthBook, y en esta charla relámpago, cubriré el desarrollo impulsado por la experimentación. Exploraremos cómo construimos productos hoy, el problema de saber si nuestros productos lanzados realmente funcionan, y la solución: el desarrollo impulsado por la experimentación. Las pruebas A-B son una forma controlada de medir el impacto de los cambios en usuarios reales. Implica comenzar con una hipótesis, asignar usuarios a diferentes grupos, exponerlos a diferentes variantes y rastrear su comportamiento. Ejemplos de Airbnb y Netflix muestran las tasas de éxito variables de las pruebas A-B. En promedio, solo un tercio de las pruebas tienen éxito en mover las métricas deseadas. Sin pruebas, solo estás adivinando. Las objeciones comunes incluyen confiar en datos de antes y después sin experimentos controlados. Las pruebas A-B ayudan a controlar las variantes y el ruido en los datos, permitiéndote determinar la causalidad. Las pruebas de usuario con tamaños de muestra pequeños pueden no proporcionar información precisa. Integrar las pruebas A-B en el proceso de desarrollo ayuda a definir hipótesis, rastrear métricas e iterar rápidamente. Usa feature flags para probar y lanzar cambios fácilmente. Los feature flags añaden seguridad al separar el despliegue de código de la liberación de funciones. Las pruebas A-B permiten la liberación condicional de funciones y proporcionan resultados estadísticos. Las pruebas A-B reemplazan las diferencias de opinión y celebran el aprendizaje de los fracasos. Las pruebas de hipótesis son cruciales para determinar el éxito de un proyecto. El desarrollo impulsado por la experimentación es fácil y debería hacerse en cada proyecto.