Resum: En l'última dècada, els tests A/B s'han convertit en l'estàndard per prendre decisions basades en dades a les companyies tecnològiques. Aquests experiments permeten avaluar canvis en productes mitjançant proves controlades aleatòries, reduint riscos associats a decisions incorrectes. No obstant això, la majoria de la literatura acadèmica se centra en proves d'hipòtesis individuals, quan a la pràctica els experiments involucren múltiples mètriques i decisions compostes. Aquest document presenta un marc teòric avançat per a la presa de decisions experimentals, desenvolupat per l'equip de Spotify, el qual classifica mètriques en categories com èxit, protecció (guardrail), deteriorament i qualitat. S'introdueixen regles de decisió que consideren diferents proves estadístiques depenent del rol de la mètrica implicada, optimitzant el control d'errors tipus I i II. Per validar aquest enfocament, es duen a terme simulacions de Monte Carlo que n'evidencien l'efectivitat. Aquesta metodologia no només professionalitza l'experimentació digital, sinó que també permet que organitzacions grans alineïn els seus equips al voltant de criteris comuns de validació i èxit de producte.
A Q2BSTUDIO, reconeixem la importància d'un enfocament estructurat en l'experimentació digital. Com a empresa especialitzada en desenvolupament tecnològic i serveis digitals, apliquem metodologies avançades com la descrita en aquest estudi per dissenyar, implementar i analitzar experiments que generin impacte real en els productes digitals dels nostres clients. El nostre equip combina experiència estadística amb capacitats de desenvolupament per assegurar que cada decisió basada en dades estigui recolzada per una estructura metodològica rigorosa. Implementar regles de decisió clares i adaptades als objectius del negoci ens permet oferir solucions robustes, mitigant riscos alhora que maximitzem oportunitats de millora.
