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  • Foto do escritorRafael Machado

O poder dos testes A/B: por que você deveria dá-los uma chance

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:

  1. Analise dados históricos: analise seus dados históricos para identificar áreas de melhoria.

  2. Formule hipóteses: desenvolva soluções alternativas para melhorar os resultados e teste-as sobre dados históricos, se possível.

  3. Configure uma versão para teste: crie uma versão da implementação para teste.

  4. Determine metadados: defina os metadados do teste, incluindo a hipótese, resultados esperados, tamanho da amostra, período de teste, bucketing, shadowing e riscos potenciais.

  5. Implante: inicie o teste e comece a coletar dados.

  6. Acompanhe resultados: monitore o andamento do teste, entendendo que as métricas devem ser observadas estatisticamente, considerando a significância dos resultados.

  7. Decida sobre sucesso ou fracasso: determine se o teste foi bem-sucedido ou não.

  8. Registre aprendizados: documente aprendizados de sucessos e fracassos.

  9. Adote a nova versão: se o teste for bem-sucedido, promova a nova versão para que se torne a versão principal.

  10. 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.



Obrigado pela leitura! Se quiser saber mais, nos chame pra uma conversa. Compartilhe sua opinião no nosso post no LinkedIn Image by Anastasia Makarevich from Pixabay

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