Optimizely acerca la ciencia estadística a problemas concretos del negocio

29 Ene 2015 en Aplicaciones

En esta etapa en la que la tecnología de información permite el manejo de enormes masas de datos, dimensiones, variables y otros de sus atributos, Optimizely logra alinear a la disciplina estadística con las prácticas de negocio del día a día de las empresas.

Sus innovaciones materializadas en Stats Engine permiten una interpretación de los datos de prueba en forma más veloz y con resultados validados.

La agencia PRNewswire informó que Optimizely acaba de anunciar la disponibilidad general de Stats Engine, una capacidad que se agrega de modo significativo a la plataforma de optimización de experiencia de la compañía mediante la entrega de resultados de pruebas que son siempre válidas y liberadas de las limitaciones del análisis estadístico tradicional. Desarrollado en colaboración con estadísticos de Stanford University, Stats Engine de Optimizely se basa en enfoques innovadores en el campo del análisis estadístico y algoritmos robustos propios de la compañía que permiten a los clientes interpretar y actuar en datos de una forma más rápida y con más confianza que nunca antes.

Las empresas buscan hoy la capacidad de tomar decisiones inteligentes, rápidas relacionadas con su web y experiencias móviles. A través de pruebas A/B y multivariadas, además de otras herramientas, Optimizely proporciona datos en tiempo real respaldados por estadísticas. Sin embargo, los métodos estadísticos tradicionales – muchos desarrollados a principios del siglo XX – cargan a las empresas con limitaciones que no encajan en el mundo de hoy de Big Data y la necesidad de comprender y actuar rápidamente.

“Stats Engine representa un gran avance en el mundo de la prueba online y un descanso de los métodos estadísticos que se han utilizado universalmente durante casi 100 años,” dijo Pete Koomen, co-fundador de Optimizely. “El avance más importante es la capacidad de extraer datos procesables, válidos en cualquier punto en el tiempo en lugar de tener que esperar a que un experimento alcance un tamaño de muestra predeterminado. Stats Engine funciona como lo hace un negocio – en tiempo real – y resulta en una reducción real de suertes estadísticas de curso intermedio disfrazadas como resultados relevantes.”

“Las empresas hoy en día están generando muchos más datos, y en tiempo real”, dijo Ramesh Johari, un profesor asociado de ingeniería y ciencias de gestión en Stanford que asesoró a Optimizely en el proyecto.  “La mayor ventaja con Stats Engine es la capacidad de controlar continuamente la corriente rica de datos creados dentro de una prueba y llegar a resultados útiles más rápidamente.”

El marco estadístico de Stats Engine de Optimizely es el primero en la industria en combinar la comprobación de hipótesis secuencial y correcciones de pruebas múltiples y aplicarlas a los conjuntos de datos en tiempo real. Al hacerlo, Optimizely reduce las limitaciones integradas de estadísticas tradicionales que pueden resultar en índices de error del experimento de más del 30 por ciento.

Prueba de hipótesis secuencial. Con la estadística clásica, se aconseja a los equipos mirar los resultados de un experimento en ejecución sólo una vez – y sólo entonces después de haber alcanzado un tamaño de muestra prefijado – debido al riesgo de rarezas estadísticas de error para relevancia estadística. Sin embargo, las empresas hoy en día se mueven rápidamente y ven los datos con detenimiento, y son especialmente vulnerables a este error. En respuesta, Stats Engine supone que una prueba tiene un infinito en lugar de un tamaño de muestra fijo. Genera un nivel preciso de confianza después de cada visitante, para que los equipos de marketing o gestión del producto puedan comprobar los resultados con frecuencia y tomar decisiones tan pronto como los resultados son estadísticamente significativos. Lo más importante, no es necesario ningún análisis adicional.

Control del índice de falso descubrimiento. Tener múltiples variaciones y objetivos en un experimento aumenta la probabilidad de error, basado en el azar solo y debido al reto de comparaciones múltiples. Stats Engine representa esto ajustando sus cálculos basados en el número total de variaciones y objetivos en un experimento. Esto resulta en un cálculo de confianza altamente preciso, independientemente del número de objetivos y variaciones probadas a la vez.

Optimizely ha creado una serie de recursos informativos que permiten a los clientes actuales y potenciales aprender más acerca de Stats Engine:

  • Visitando la página de inicio de Stats Engine se podrán apreciar más detalles del uso Stats Engine para experimentar sin temor, haga clic aquí.
  • También existe un vídeo publicado en YouTube (http://www.youtube.com/watch?v=APfa7KqhzU8), en el que se proporcionan perspectivas académicas y empresariales expertas sobre Stats Engine.