Seguir el uso a largo plazo

Original en inglés

One caution about A/B testing tools is that for all their ease of implementation, the data they provide is somewhat limited, because these tools rely on surface-level metrics, such as which button gets more clicks, rather than whether the people clicking the button ultimately become lasting users. Anyone who has clicked on an irresistible news headline only to be disappointed by the article can understand how a “click” is a poor indicator of long-term customer loyalty. In order to solve this problem, it’s essential that your data analytics can track the participants in any given A/B test from click-through to long-term use.

Traducción al español

Una advertencia sobre las herramientas de pruebas A/B: pese a su facilidad de implementación, los datos que ofrecen son algo limitados, porque dependen de indicadores superficiales, como qué botón recibe más clics, en lugar de comprobar si quienes lo pulsan terminan siendo usuarios duraderos. Cualquiera que haya pulsado un titular irresistible y luego se haya decepcionado con el artículo entenderá que un «clic» es un mal indicador de la fidelidad del cliente a largo plazo. Para resolver este problema, es esencial que tu análisis de datos pueda seguir a los participantes de cualquier prueba A/B desde el clic hasta el uso a largo plazo.