A/B testing
Comparar dos o más versiones de un elemento con tráfico real para ver cuál rinde mejor en una métrica definida de antemano. Necesita volumen para alcanzar significancia estadística. Sus límites son los que más se olvidan: te dice qué funciona, no por qué; solo optimiza dentro del paradigma actual; y el ganador estadístico puede no ser el ganador de experiencia.