Considerando Ingresos Potenciales en tu Framework de Priorización

JC Giusto
febrero 3, 2025

TLDR

El ICE Score y el Powered ICE Score tienen un gran problema - no consideran el impacto potencial en ingresos.

Dos experimentos con el mismo MDE no son iguales si uno podría generar sustancialmente más ingresos.

La solución es una fórmula que equilibra tanto el potencial de ingresos como la dificultad para detectar victorias (MDE).

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En un artículo pasado, expliqué que el ICE Score tiene una carencia muy fundamental, especialmente para marcas multimillonarias.

No considera potencia, la capacidad de un experimento para detectar un cambio con confianza.

E introduje el Powered ICE para resolverlo.

Pero en realidad, hay más que considerar: Ingresos Potenciales.

No todos los MDEs son iguales

El impacto potencial en ingresos de un recorrido puede calcularse usando una fórmula simple:

  • Visitantes × Tasa de Conversión × AOV × MDE

En otras palabras, esta fórmula calcula el incremento de ingresos que veríamos si el experimento alcanza el MDE.

Sin embargo, tomar este número al pie de la letra priorizaría recorridos con MDEs más altos, ya que el incremento sería mayor.

Si dos journeys tienen el mismo MDE pero uno tiene un Impacto Potencial en Ingresos más alto, ese debería tener mayor prioridad.

Después de todo, nos interesan también los ingresos, no solo la capacidad de detectarlos.

La pregunta es: ¿cómo podemos combinar los dos?

Creando un Proxy

La mejor manera que encontré para combinar tanto los Ingresos Potenciales como el MDE es un proxy que sigue estos criterios:

  • Mayor potencial de ingresos debería aumentar la prioridad
  • Mayor MDE debería disminuir la prioridad
  • La relación debería ser no lineal ya que MDEs más altos son muy difíciles de lograr

Experimenté con Claude para determinar la mejor fórmula y llegué a la siguiente:

Proxy de Ingresos Potenciales = Ingresos Potenciales * e^(-MDE/0.05)

Como puedes ver, cuanto más alto el MDE, más bajo el Proxy de Ingresos Potenciales.

El 0.05 puede parecer arbitrario, pero tiene mucho sentido:

Se elige porque la mayoría de las pruebas A/B típicamente apuntan a MDEs entre 2-10%

  • Con MDE = 2% (0.02), el factor de penalización es e^(-0.4) ≈ 0.67
  • Con MDE = 5% (0.05), el factor de penalización es e^(-1) ≈ 0.37
  • Con MDE = 10% (0.10), el factor de penalización es e^(-2) ≈ 0.14

Podrías experimentar con el factor de decaimiento según tu situación:

  • Con 0.03: Penalizaciones más agresivas (mejor para negocios adversos al riesgo)
  • Con 0.05: Penalizaciones equilibradas (bueno para la mayoría de los negocios)
  • Con 0.07: Penalizaciones más indulgentes (mejor para programas de pruebas en etapa temprana)

Clasificándo Experimentos

El paso final es clasificar los Proxies de los recorridos en relación entre sí, lo cual puede hacerse manualmente o automáticamente usando una fórmula de Excel o Google Sheets.

Este enfoque nos permite priorizar recorridos con el mayor impacto y el MDE más pequeño, mientras se asigna una puntuación pICE baja a experimentos que tendrían menos probabilidades de alcanzar significancia estadística o tienen un bajo impacto en ingresos.

Facilitando las Cosas

Para hacer este proceso más fácil, he creado una Hoja de Cálculo que asigna automáticamente la nueva Puntuación de Potencia a un recorrido basado en el Impacto del Proxy de Ingresos relativo. Tvodo lo que necesitas hacer es:

  • Ingresar los datos relevantes para cada recorrido, como Página de Prueba, Dispositivo, Segmento, Visitantes Semanales, AOV, Conversiones y Métrica de Éxito.
  • Ingresar el MDE.

Y voilà: la hoja de cálculo calcula la Puntuación de Poder del Journey.

En la segunda pestaña, puedes hacer referencia al Recorrido y se asignará automáticamente una Puntuación de Potencia.

Si quieres acceso a la hoja de cálculo, haz clic en el botón de abajo:

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