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DagoMares/Data-Driven-UX-FoodApp-AAB-Test

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Data-Driven UX: Análisis de Embudo y A/A/B Testing en Aplicación de E-commerce de Alimentos 🚀

Este proyecto presenta un análisis integral del comportamiento del usuario y la validación de un cambio de diseño dentro de una aplicación de e-commerce de alimentos, utilizando metodologías de Análisis de Embudo de Ventas y A/A/B Testing.

El objetivo principal fue proporcionar a la gerencia y al equipo de diseño una recomendación basada en datos sobre la implementación de un nuevo conjunto de fuentes en toda la aplicación.


Objetivos y Metodología

El proyecto se dividió en dos fases principales: el estudio exploratorio del embudo y la evaluación estadística del experimento.

Componente Objetivo de Negocio Técnica Analítica Clave
Análisis de Embudo Identificar los principales cuellos de botella en la ruta de compra (desde la pantalla principal hasta el pago). Cálculo de tasas de conversión y abandono entre etapas.
Validación A/A Asegurar la robustez del experimento verificando que los grupos de control (A1/246 y A2/247) no tuvieran diferencias significativas. Prueba U de Mann-Whitney con corrección de Šidák ($\alpha_{ajustada} \approx 0.017$).
Test A/A/B Determinar el impacto estadístico del nuevo diseño de fuentes (Grupo B/248) en la tasa de conversión general y por evento. Prueba U de Mann-Whitney comparando A1/B y A2/B, utilizando el umbral de significancia ajustado.

Conclusiones Clave

  1. Cuello de Botella Crítico: La mayor pérdida de usuarios ocurre entre la MainScreenAppear y la OffersScreenAppear. Se recomienda enfocar los esfuerzos de optimización de la UX en esta primera transición, ya que representa el punto de mayor abandono en el embudo.
  2. Validación del Experimento (A/A): Se confirmó la ausencia de diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de control (A1 y A2) en todos los eventos analizados. Esto valida la correcta división del tráfico y asegura la fiabilidad de la plataforma de pruebas para futuros experimentos.
  3. Resultado del A/A/B Test: Las pruebas estadísticas no encontraron ninguna diferencia significativa en las métricas de conversión al comparar el nuevo diseño de fuentes (Grupo B) con el diseño original (Grupos A1 y A2).
  4. Recomendación de Negocio: Dada la falta de un impacto estadísticamente comprobable (positivo o negativo) de las nuevas fuentes, se recomienda no implementar el cambio de diseño. El experimento concluye que el riesgo de despliegue no se justifica por una mejora no probada.

About

Análisis del Embudo de Conversión de una aplicación de e-commerce de alimentos y evaluación de un Test A/A/B para un cambio de fuentes.

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