La solicitud

De Jordan Reyes, Director de marketing
Tu objetivo
Paso 1 de 3. Asigna a result un dict con "baseline", la tasa de conversión de 2025 de todas las sesiones redondeada a 4 decimales, y "daily_sessions", el número de sesiones de 2025 dividido entre 365, redondeado a 1 decimal.
- Usa el DataFrame
web_sessionspendiente - Guarda un dict en
resultpendiente
Paso 2 de 3. Asigna a result las sesiones que necesita cada grupo (un entero, redondeado hacia arriba con math.ceil) para detectar un lift de p0 a p1 = p0 × 1.10 con alfa de dos colas 0.05 y potencia 0.80: n = (z_alpha + z_beta)² × (p0(1−p0) + p1(1−p1)) / (p1 − p0)², con z_alpha = NormalDist().inv_cdf(0.975) y z_beta = NormalDist().inv_cdf(0.80). Usa el p0 sin redondear del código inicial.
- Usa el DataFrame
web_sessionspendiente - Guarda un número en
resultpendiente
Paso 3 de 3. Asigna a result un dict con "days", los días necesarios para reunir ambos grupos (2 × la n por grupo del paso 2, dividida entre el promedio diario de sesiones de 2025, redondeada hacia arriba con math.ceil), y "years", days / 365 redondeado a 1 decimal. Usa valores sin redondear hasta el final.
- Usa el DataFrame
web_sessionspendiente - Guarda un dict en
resultpendiente
Paso 1 · tu código
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Solución de referencia
| session_id | customer_id | started_at | device | source |
|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic |
Mote revisa tu resultado
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Paso 2 · tu código
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Solución de referencia
| session_id | customer_id | started_at | device | source |
|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic |
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Paso 3 · tu código
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Solución de referencia
| session_id | customer_id | started_at | device | source |
|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic |
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Lo que recibe Jordan, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NaN | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NaN |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NaN |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NaN |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NaN | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NaN | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
Planifica antes de lanzar
Toda prueba A/B necesita tres números decididos antes de empezar: la tasa base (cómo convierte la versión actual), el lift mínimo que vale la pena detectar (el efecto mínimo detectable) y el tamaño de muestra que da una oportunidad justa de ver ese lift si es real. Si te saltas esto, o paras demasiado pronto (la trampa del peeking) o corres una prueba que nunca podría haber encontrado nada.
Potencia y alfa
Dos tasas de error entran en el plan:
- alfa = 0.05: la tasa de falsos positivos que aceptas cuando no hay efecto real.
- potencia = 0.80: la probabilidad de detectar el lift cuando es real. El otro 20% es un falso negativo: una mejora real que la prueba no ve.
Cada una se convierte en un valor z de la curva normal: NormalDist().inv_cdf(0.975) ≈ 1.96 para un
alfa de dos colas de 0.05, y NormalDist().inv_cdf(0.80) ≈ 0.84 para una potencia del 80%.
La fórmula del tamaño de muestra
Para dos tasas de conversión p0 (control) y p1 (la tasa que esperas ver), las sesiones necesarias por grupo son:
n = (z_alpha + z_beta) ** 2 * (p0 * (1 - p0) + p1 * (1 - p1)) / (p1 - p0) ** 2
La brecha p1 − p0 va al cuadrado en el denominador. Esa es toda la historia de las pruebas A/B en sitios pequeños: las tasas de conversión bajas hacen la brecha diminuta, y una brecha diminuta al cuadrado hace n enorme.
Lo que la tienda puede pagar
Con las 44.5 sesiones diarias de 2025 y una base de 3.08%, esto es lo que cuesta cada lift objetivo:
| lift a detectar | sesiones por grupo | días con todo el tráfico |
|---|---|---|
| 10% | 51,752 | 2,329 |
| 20% | 13,530 | 609 |
| 30% | 6,275 | 283 |
| 50% | 2,445 | 111 |
Incluso un lift del 50% necesita casi cuatro meses. Esto es normal en una tienda pequeña, y es la razón por la que las empresas grandes pueden probar colores de botones y las pequeñas no.
Errores comunes
- Lift relativo frente a absoluto. Un “lift del 10%” sobre una base de 3% significa 3.3%, no 13%.
- Por grupo frente a total. La fórmula da un grupo. La prueba necesita los dos.
- Planificar con un mes de mucho movimiento. Noviembre y diciembre convierten mejor y traen más tráfico; un plan hecho con cifras de temporada navideña subestima el tiempo que necesita una prueba de primavera. Usa un año completo.
- Bajar el listón para que quepa en el calendario. Correr dos semanas “porque es lo que tenemos” no vuelve detectable un lift del 10%. Hace probable un resultado falso, en cualquier dirección.
¡Linterna encendida!
Practicaste: sample sizepowerminimum detectable effectbaseline ratetest duration
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
