As empresas estão sempre procurando maneiras de se manter à frente da concorrência. Uma estratégia que ganhou popularidade nos últimos anos, principalmente por causa das bigtechs, são os testes A/B, um método de expor clientes e transações a duas ou mais versões de um produto, aplicativo ou decisão para então avaliar qual delas tem melhor desempenho. Ao usar testes A/B, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados, aumentar as conversões e criar uma melhor experiência para o cliente.
Os benefícios de aplicar testes A/B
Então, qual é a dos testes A/B? Vamos começar falando de alguns benefícios para empresas que os adotam:
Decisões baseadas em dados: testar ajuda empresas a realmente tomar decisões informadas com base em dados reais, em vez de confiar em intuições ou suposições.
Melhoria contínua: os testes A/B incentivam uma cultura de experimentação e melhoria contínua, ajudando você a ficar à frente da concorrência.
Risco reduzido: organizações podem testar novas ideias e recursos com mais velocidade e em um ambiente controlado, reduzindo o risco de lançar algo que pode não funcionar.
Conhecimento da empresa: Experimentar bastante ajuda as empresas a construir uma valiosa base de conhecimento sobre o que funciona e o que não funciona, o que ajuda a gerar novas hipóteses e a impulsionar um ciclo virtuoso de melhoria.
Adaptabilidade: As empresas experimentadoras tendem a ser mais inovadoras e a se adaptar mais rapidamente às novas tecnologias e tendências de mercado
Alavancagem: Ao testar sobre uma amostra de transações, você arrisca apenas uma perda limitada, mas os ganhos de um teste bem-sucedido se aplicam a toda a sua base de clientes.
Além do desenvolvimento Web: testes A/B para regras de negócios
Os testes A/B não servem apenas para desenvolvimento web e otimização da experiência do usuário, como acontecia há alguns anos. Existe uma tendência crescente de utilizações para melhorar várias regras de negócios. Alguns exemplos:
Concessão de crédito: Testar diferentes modelos de credit score para otimizar decisões de conversão, margens financeiras/negociação, taxa de inadimplência;
Subscrição: Considerar diferentes modelos de avaliação de risco para melhorar as receitas, reduzir a variância e melhorar a sinistralidade;
Preços: Testar diferentes estratégias de preços e modelos de preços dinâmicos para maximizar a receita
Antifraude: Identificar a lógica de detecção de fraude mais eficaz para minimizar perdas
Next best offer: Iterar as regras NBO para otimizar a conversão e a segmentação de clientes
Ciclo de aprendizagem empresarial usando testes A/B
Então, como você aplica testes A/B no seu negócio? Adotando um ciclo sistemático voltado a melhoria contínua, de preferência apoiado por uma boa plataforma de software para ajudá-lo:
Analise dados históricos: analise seus dados históricos para identificar áreas de melhoria.
Formule hipóteses: desenvolva soluções alternativas para melhorar os resultados e teste-as sobre dados históricos, se possível.
Configure uma versão para teste: crie uma versão da implementação para teste.
Determine metadados: defina os metadados do teste, incluindo a hipótese, resultados esperados, tamanho da amostra, período de teste, bucketing, shadowing e riscos potenciais.
Implante: inicie o teste e comece a coletar dados.
Acompanhe resultados: monitore o andamento do teste, entendendo que as métricas devem ser observadas estatisticamente, considerando a significância dos resultados.
Decida sobre sucesso ou fracasso: determine se o teste foi bem-sucedido ou não.
Registre aprendizados: documente aprendizados de sucessos e fracassos.
Adote a nova versão: se o teste for bem-sucedido, promova a nova versão para que se torne a versão principal.
Repita indefinidamente: Itere e refine continuamente o processo para impulsionar a melhoria contínua.
Orçamento de Experimentação e Gestão de Riscos
Ao implantar uma configuração de experimentação, é essencial considerar a exposição máxima que a empresa está disposta a assumir (porcentagem de clientes expostos a experimentos simultaneamente). Isso pode ser entendido como a quantidade de risco que a empresa está disposta a correr com sua estratégia de experimentação. Ao limitar a exposição, você pode mitigar riscos potenciais e garantir que a experimentação não impacte negativamente o negócio como um todo.
Além do teste A/B: explorando outros métodos de experimentação
O teste A/B é apenas um tipo de método de experimentação. Outras abordagens estão ganhando terreno rapidamente, expandindo os casos de uso da experimentação nas empresas. Por exemplo:
Métodos multi-armed bandit: ideais para amostras menores, esses métodos alocam tráfego para diversas variantes com base em seu desempenho.
Reinforced learning (por exemplo, PPO): permite a criação de ciclos automáticos de melhoria, mantendo a capacidade de explorar novas maneiras de fazer as coisas.
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