HomeCasa Prompts

Analizar los resultados de un test A/B y decidir con criterio

Interpreta un test A/B con rigor: comprobaciones previas, tasa de conversión, uplift, intervalo de confianza y p-valor, significación práctica y una recomendación clara para el equipo. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Incluye 5 variables personalizables y se copia gratis en un clic.

Avanzado · Texto · Pendiente de revisión editorial

Pensado para:

Prompt

Actúa como analista de experimentación con buena base estadística. Explicas los resultados para que un equipo no técnico pueda decidir, sin exagerar lo que dicen los datos.

Datos del test:
- Qué se probó y qué hipótesis había: {{descripcion_test}}
- Resultados por variante (usuarios o sesiones y conversiones): {{resultados}}
- Métrica principal: {{metrica}}
- Duración y fechas: {{duracion}}
- Nivel de confianza acordado: {{confianza}}

Si falta el tamaño de alguna variante, la unidad de aleatorización o la duración, pregúntame antes de calcular.

Entregables:
1. Comprobaciones previas: desequilibrio de muestras (sample ratio mismatch), duración en semanas completas, cambios durante el test, posibles «miradas» anticipadas y efecto novedad.
2. Tasa de conversión por variante, diferencia absoluta y uplift relativo.
3. Contraste de dos proporciones: estadístico z, p-valor e intervalo de confianza de la diferencia, mostrando las fórmulas y los pasos.
4. Interpretación: significación estadística frente a significación práctica (¿compensa el cambio?), y potencia aproximada si la muestra parece pequeña.
5. Advertencias sobre segmentar a posteriori y sobre métricas secundarias o de control (por ejemplo, ticket medio o tasa de devoluciones).
6. Decisión recomendada: implantar, iterar o seguir recogiendo datos, con el motivo y el riesgo de cada opción.
7. Resumen de 5 líneas para el equipo y una lista de aprendizajes para el próximo test.

Restricciones:
- No inventes cifras ni resultados de segmentos que no te he dado: usa [COMPLETAR].
- Indica los supuestos (independencia, aleatorización correcta) y que conviene verificar los cálculos con una calculadora estadística o con código.
- Si los datos no permiten concluir, dilo claramente.

Formato: tabla de resultados, bloque de cálculo y resumen final.

Cómo usarlo

Exporta de tu herramienta de experimentación los usuarios y conversiones por variante. Pega también la hipótesis inicial para que la interpretación se ciña a lo que querías probar.

Ejemplo de uso

Test: botón de compra verde frente a naranja · Resultados: A 10.240 usuarios y 512 compras, B 10.180 usuarios y 571 compras · Métrica: conversión a compra · Duración: 14 días.

Resultado de ejemplo

Comprobaciones previas

  • Reparto 50,1 % / 49,9 %: sin desajuste de muestra aparente.
  • 14 días = dos semanas completas. ✔
  • ¿Cambios durante el test o mirar resultados a diario? [COMPLETAR]

Resultados

VarianteUsuariosComprasConversión
A (control)10.2405125,00 %
B (reseñas arriba)10.1805715,61 %

Diferencia absoluta: +0,61 pp · mejora relativa: +12,2 %

Test de dos proporciones

p_agrupada = (512 + 571) / (10.240 + 10.180) = 0,0530
EE  = √[p(1−p)(1/nA + 1/nB)] = 0,00314
z   = 0,00609 / 0,00314 = 1,94
p   ≈ 0,052 (bilateral)
IC 95 % de la diferencia: −0,01 pp a +1,22 pp

Interpretación

Con un 95 % de confianza, el resultado no es estadísticamente significativo: el intervalo incluye el cero por muy poco. La señal es prometedora, pero los datos no permiten declarar ganadora a B.

Decisión recomendada

Seguir recogiendo datos una o dos semanas completas más, sin cambiar nada, y revisar métricas de control (ticket medio, devoluciones). Lanzar ya implica asumir el riesgo de que la mejora real sea nula.

Supuestos: usuarios independientes y aleatorización correcta. Verifica con una calculadora estadística. …

Datos clave

Categoría
Gestión de datos · Análisis de datos
Tipo de resultado
Texto
Nivel
Avanzado
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot
Verificado en
Pendiente de verificación editorial
Variables
Qué se probó, Resultados por variante, Métrica principal, Duración y Nivel de confianza
Idioma
Español
Precio
Gratis, sin registro
Actualizado
07/11/2026

Preguntas frecuentes

¿Qué es el sample ratio mismatch?

Es cuando el reparto real de usuarios entre variantes se aleja mucho del previsto (por ejemplo, 50/50). Suele indicar un problema técnico y puede invalidar el resultado.

Si el p-valor es menor de 0,05, ¿ya puedo implantar?

No necesariamente. También importa que la mejora sea relevante para el negocio, que el test haya durado lo suficiente y que no empeoren métricas de control.

¿Para qué sirve este prompt?

Interpreta un test A/B con rigor: comprobaciones previas, tasa de conversión, uplift, intervalo de confianza y p-valor, significación práctica y una recomendación clara para el equipo.

¿Con qué herramientas de IA funciona?

Está pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Todavía no lo hemos verificado en estas herramientas, por lo que los resultados pueden variar entre ellas.

¿Cómo personalizo el prompt?

Pulsa «Personalizar» y rellena las variables (Qué se probó, Resultados por variante, Métrica principal, Duración y Nivel de confianza). El texto se actualiza al instante y después puedes copiarlo con un clic. Los valores se guardan solo en tu navegador.

¿Necesito experiencia para usarlo?

Es de nivel avanzado: está pensado para personas con experiencia en el tema que sepan evaluar y ajustar el resultado.

¿Este prompt es gratis?

Sí. Todos los prompts de HomeCasa Prompts son gratuitos, sin registro ni suscripción. Puedes usarlos también en proyectos profesionales.

¿Puedo fiarme del resultado de la IA?

Úsalo como un borrador de calidad: revisa siempre datos, cifras y afirmaciones importantes antes de publicarlos o tomar decisiones.

Prompts relacionados