Manequins de loja com porcentagens
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Como executar testes A/B em escala — com confiança estatística

Crie uma estratégia eficiente para otimizar qualquer tipo de teste A/B.

Manequins de loja com porcentagens
Em teoria, o teste A/B é um método simples. Você pode usá-lo para fazer a comparação de duas ou mais versões de um produto ou serviço para determinar qual delas é mais eficaz.
Setores como varejistas ou bens de consumo embalados conseguem avaliar ações de marketing para identificar qual é a melhor solução e maximizar as chances de sucesso ou alcançar resultados de maior impacto.
As dificuldades com testes A/B começam quando o cliente introduz múltiplas lojas, países e centenas de milhares de pontos de dados.


Por que dimensionar testes A/B é problemático

A maioria das empresas enfrenta os mesmos desafios ao tentar executar testes A/B em escala:

  • Múltiplas fontes de dados

  • Processos manuais e repetitivos

  • Relatórios lentos gerados por fornecedores externos

  • Lacunas de habilidades internas

Esses obstáculos são responsáveis por dificuldades, atrasos e erros.

Mas também oferecem oportunidades de crescimento e resultados.

Tudo que você precisa para otimizar testes A/B e avaliar campanhas de marketing está por trás desses potenciais entraves.

  • Múltiplas fontes de dados proporcionam mais informações para serem aproveitadas

  • Processos manuais e repetitivos facilitam aumentar a escala

  • A lentidão de relatórios apresentados por fornecedores externos é uma oportunidade para impulsionar análises internas

  • Lacunas de habilidades internas representam a chance de treinar funcionários para avançar na carreira

Agora, basta encontrar o melhor caminho para solucionar todos os problemas acima sem tornar a situação mais complicada e demorada.

Como dimensionar testes A/B de forma eficiente e eficaz

1. Automatizar processos

Softwares podem automatizar inúmeras funções relacionadas a testes A/B, incluindo a gestão de conjuntos de testes, cálculos de resultados e implementação de mudanças.
Plataformas de automação analítica são capazes de automatizar todas as etapas que envolvem os processos do teste A/B, desde o preparo e análise dos dados, até a geração de resultados. Isso é extremamente vantajoso para testes multivariados.
Quando você faz a integração de plataformas de automação analítica com RPA e outras soluções, é possível programar relatórios para extrair dados, executar de forma automática e acionar ações/decisões quando há requisitos específicos. 
Como tudo é automatizado, você pode acrescentar novas fontes de dados, reproduzir relatórios para diferentes produtos e lojas, e aumentar a escala conforme necessário.

2. Potencializar e qualificar internamente

As melhores pessoas para executar testes A/B são aquelas que conhecem os dados da empresa — mesmo sem possuir experiência prévia para analisá-los.
Plataformas de automação com recurso de arrastar e soltar permitem que qualquer pessoa consiga aderir com mais facilidade e aumentar o trabalho colaborativo.
Isso ajuda a economizar tempo e dinheiro, reduzindo a dependência de fornecedores e fontes externas. Além disso, permite reforçar o conjunto de habilidades da sua equipe, aumentando as competências analíticas.

3. Implementar mudanças de forma gradual

Quando promovemos treinamentos internos e uso da automação, é fácil iniciar com um único teste, garantir que ele funcione e ampliar a escala.
Adotar essa abordagem ajuda a evitar rupturas. Ao invés de revisar tudo ao seu alcance, é possível implementar novos processos ou tecnologias em várias etapas, testar cada uma delas, e em seguida dimensionar a implantação após a validação.

Modelo de testes A/B em escala com confiança estatística

É claro, falar é fácil. O que realmente importa é obter resultados com seus esforços.
A boa notícia é que muitas empresas já adotaram a estratégia mencionada acima. Como você deve ter observado nos vídeos exibidos ao longo desse artigo, a 7-Eleven adotou um método muito semelhante.
Eles reduziram os tempos de geração de relatórios de 100 para apenas 1 hora e aumentaram a eficiência em 60%.
Como eles automatizaram a estratégia, também asseguraram a confiança estatística dos resultados obtidos em testes A/B relacionados às ações de marketing. A limpeza de dados e o controle de processos reduzem a probabilidade de interferir nos resultados.
Além disso, a equipe conseguiu otimizar a operação em mais de 70.000 unidades em 17 países, utilizando milhões de pontos de dados.

Conclusão

Testes A/B são uma excelente maneira de comparar ações de marketing — desde que você solucione os problemas que podem atrapalhar o caminho para garantir resultados precisos.
Desenvolver métodos de análise adequados, reunir informações precisas e utilizar as ferramentas analíticas ideais são determinantes para atingir resultados mais positivos.
Criamos o o guia de descoberta de casos de uso do analytics  para ajudar você a descobrir a melhor forma de iniciar essa jornada. Você pode aproveitar para identificar a área mais apropriada para começar pequeno e obter um ROI imediato.


Escrito por
Shane Remer
Shane Remer
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