Como experimentar como em escala?

Por João Ricardo Mendes

Na ABsmartly, sabemos que a chave para permanecer à frente como empresa não é apenas ter grandes ideias, mas validar e refinar essas ideias através de experimentação rigorosa. Ao adotar uma metodologia baseada em dados, as empresas podem descobrir insights valiosos que impulsionam e aceleram o crescimento, melhoram a experiência do usuário e promovem um ambiente ágil de aprendizagem e adaptação contínuas.

As empresas são muitas vezes apanhadas numa busca incansável pela inovação, não só para satisfazer as novas exigências dos consumidores, mas também para as antecipar.

Acreditamos firmemente que a experimentação é a ponte entre as suposições e a tomada de decisões baseada em evidências, o que permite às empresas testar hipóteses em cenários do mundo real e tomar decisões informadas com base nos resultados. Seguimos o seu caminho e neste blog apresentamos os passos para começar a experimentar como o .

Transformando hipóteses em histórias de sucesso empresarial

O fundador da AB Smartly, Jonas Alves, foi o pioneiro na fundação de experimentação da . O compromisso da empresa em experimentar em escala — executando milhares de testes A/B simultaneamente — demonstra uma profunda compreensão da experimentação não apenas como uma ferramenta de otimização, mas como um impulsionador fundamental da estratégia corporativa.

Esta abordagem permitiu refinar meticulosamente cada aspecto da jornada do usuário. Ao adotarem a vontade de experimentar, as empresas podem criar uma cultura que celebra a curiosidade, incentiva a tomada de riscos e aproveita sistematicamente os dados para orientar o desenvolvimento e as estratégias de marketing.

No centro do sucesso da reside uma filosofia simples: cada funcionalidade, cada mudança e cada inovação são uma hipótese à espera de ser testada.

Essa filosofia ressoa profundamente em nós da ABsmartly, onde acreditamos que a experimentação não é apenas uma forma de orientar a tomada de decisões, mas uma parte importante da estratégia de negócios.

O papel da ABsmartly no incentivo à experimentação

Nosso objetivo é democratizar o processo de experimentação, tornando as metodologias sofisticadas usadas por gigantes como , Netflix e outras grandes tecnologias acessíveis a empresas de todos os tamanhos. Nossa plataforma simplifica a complexidade envolvida na configuração, execução e análise de experimentos.

Nós ajudamos você:

• Projete experimentos com facilidade: nossa interface intuitiva permite que as equipes configurem experimentos rapidamente sem amplo conhecimento técnico, tornando o processo de teste de hipóteses mais acessível.
• Acesse insights em tempo real: as empresas podem monitorar o desempenho do experimento em tempo real por meio de nosso painel, permitindo ajustes rápidos e compreensão imediata das respostas do usuário.
• Dimensionar esforços de experimentação: os recursos de colaboração do ABsmartly ajudam a dimensionar os esforços de experimentação de um punhado para milhares de testes, acomodando o crescimento dos negócios e a evolução das estratégias de experimentação.
• Aproveite a segmentação avançada: a ABsmartly fornece recursos avançados de segmentação que oferecem insights profundos sobre os resultados dos experimentos, ajudando as empresas a entender não apenas o que está acontecendo, mas por que está acontecendo.

Ao usar uma abordagem centralizada, quanto mais experimentos você tiver em execução, mais cedo você atingirá o obstáculo inevitável do tempo que os cientistas de dados precisam para analisar as informações que seus experimentos fornecem. ABsmartly ajuda você a democratizar a configuração de experimentos e a tomada de decisões entre todas as equipes de produto, fornecendo recursos de colaboração, um mecanismo de estatísticas com limites de eficácia e futilidade que tornam muito mais fácil a tomada de decisões sem envolver a equipe de ciência de dados e, ao mesmo tempo, trazem seus base de conhecimento, mensagens e comunicação em um único lugar e sempre em contexto com os resultados, as hipóteses e os relatórios sobre os aprendizados e insights gerados por cada experimento.

A ideia é permitir que os clientes dimensionem seriamente a experimentação por meio da automação e acessem análises estatísticas confiáveis. Ao gerenciar experimentos dessa maneira, você elimina totalmente o obstáculo criado pela dependência de analistas humanos.

Quando você dá autonomia às suas equipes, você permite a experimentação em níveis mais elevados.

Ferramentas estatísticas avançadas da AB smartly — a única ferramenta de teste sequencial de grupo no mercado

Damos a você a opção de acompanhar de perto os resultados de seus experimentos, revisando-os continuamente ou ao final do experimento. Nossa plataforma resolve o problema de espionagem usando testes sequenciais de grupo (GST) para maximizar a potência.

Se preferir, você também pode usar horário fixo se precisar de alta confiabilidade ou tiver forte sazonalidade semanal.

Damos-lhe acesso a uma ampla gama de ferramentas estatísticas, incluindo redução de variância, múltiplas correções de testes e cálculos de tamanho de amostra para que você possa combinar as métricas e métodos exatos que precisa ver.

Ao usar a plataforma ABsmartly, a análise não termina com o experimento. Para que uma verdadeira cultura de experimentação funcione, os usuários devem se aprofundar nos detalhes dos resultados de seus experimentos e compartilhá-los!

Se você obteve um ótimo resultado que não esperava, pode se aprofundar nos detalhes do segmento de clientes que está tendo o maior impacto ou se descobriu que uma mudança não teve impacto, pode investigar se existem grupos específicos que se beneficiaram da variante que você testou e que podem gerar uma ideia sobre a direção que você pode tomar a seguir. Nossa plataforma pode mostrar os resultados de seus experimentos pelas dimensões que você cria, como se um pedido foi feito usando seu site ou aplicativo.

Experimentação em Ação

Para ilustrar o impacto da experimentação, vejamos alguns estudos de caso hipotéticos inspirados nos tipos de experiências que a pode realizar:

Otimizando o fluxo de checkout: Ao experimentar diferentes designs de fluxo de checkout, incluindo a colocação da seção de informações de pagamento e o uso de crachás de segurança tranquilizadores, foi observada uma melhoria hipotética nas taxas de conversão em 15%

Personalização da experiência do usuário: por meio de testes A/B de diferentes layouts de página inicial adaptados ao comportamento do usuário, foi alcançado um aumento no envolvimento do usuário e uma redução nas taxas de rejeição, demonstrando o valor das experiências personalizadas.

Simplifique a experimentação

Na ABsmartly, fornecemos um conjunto de ferramentas projetadas para agilizar o processo de experimentação, tornando-o acessível, escalável e gerenciável. Nosso kit de ferramentas oferece tudo, desde análises avançadas para insights profundos até painéis intuitivos para monitoramento de experimentos em tempo real. Isto permite que as empresas adotem uma abordagem de experimentação baseada em dados.

Ao considerar pioneiros como como modelo, a ABsmartly não está apenas defendendo uma abordagem mais experimental para o crescimento do produto; estamos habilitando isso. Com as nossas ferramentas e experiência, ajudamos as empresas a desbloquear o seu potencial, uma experiência de cada vez.

Navegando com sucesso na experimentação com o painel de verificação de integridade da ABsmartly

Ser ágil é uma parte fundamental da construção de um negócio, e a diferença entre um enorme sucesso e resultados medíocres muitas vezes depende da capacidade de compreender e agir rapidamente com base nos dados. É aqui que entra em ação o Painel de Verificação de Saúde da ABsmartly, melhorando a forma como as empresas gerenciam seus esforços de experimentação.

Com seu painel de controle único, o Painel de verificação de integridade fornece uma visão abrangente e em tempo real de todos os alertas e problemas, ajudando os usuários a gerenciar proativamente seus experimentos, aumentar sua visibilidade e economizar tempo e recursos preciosos.

Uma visão panorâmica da qualidade de seus experimentos

O Painel de Verificação de Saúde da ABsmartly não é apenas parte do que fazemos — ele foi projetado para ser seu copiloto de experimentação. Oferecendo uma visão holística que vai além de apenas mostrar os dados, ele atua como uma ferramenta importante para garantir que seus experimentos sejam de alta qualidade e eficientes. Nosso painel foi projetado para oferecer aos usuários uma visão panorâmica da qualidade de seus experimentos, destacando a integridade e o desempenho de cada teste em tempo real. A visibilidade não consiste apenas em identificar problemas; trata-se de permitir que você tome medidas rápidas e decisivas.

Alertas e verificações em tempo real: seu sistema de alerta precoce

A força do Painel de Verificação de Saúde reside no seu conjunto de alertas e verificações; cada um é adaptado para identificar possíveis problemas antes que eles se agravem. Aqui está uma olhada em alguns dos principais recursos:

Verificação de incompatibilidade de proporção de amostra : imagine configurar um experimento para dividir o tráfego 50/50, apenas para encontrar uma divisão 70/30 devido a um erro de configuração ou execução.

O Painel de Verificação de Saúde detecta tais discrepâncias em tempo real, usando um teste qui-quadrado para alertá-lo sobre a incompatibilidade. Isso lhe dá a oportunidade de corrigir problemas rapidamente, salvaguardando a integridade de seus experimentos.

Incompatibilidade de público : adaptar experimentos a segmentos de público específicos é uma parte importante do processo de experimentação. Nosso painel de verificação de integridade garante que as pessoas certas vejam os experimentos certos e permite que você saiba se há algum desvio na configuração do seu público-alvo.

Conflitos de variáveis: nossas variáveis ​​permitem que você execute experimentos com uma carga útil de configuração e, em seguida, configure experimentos sem precisar mexer no código. O Painel de Verificação de Saúde identifica quaisquer conflitos nessas variáveis, garantindo uma experimentação perfeita em diferentes segmentos de público, sem a necessidade de intervenção do desenvolvedor. Assim você não tem variáveis ​​aleatórias conflitantes entre si para o mesmo público em experimentos diferentes.

Outros recursos da plataforma lançados recentemente

Poder total de expressão para filtros de segmento e insights acionáveis
Quando um determinado público tem um comportamento diferente da média, você pode querer se aprofundar nos dados para entender o porquê. Por que existem comportamentos diferentes para públicos diferentes? Com o ABsmartly, você pode agir imediatamente sobre esses insights e depurar diretamente na plataforma, não há necessidade de exportar os dados ou usar o Google Analytics ou outras ferramentas para fazer a análise. Em última análise, esse recurso também permite usar os insights para planejar melhor as próximas etapas ou experimentos de acompanhamento.

Vejamos um exemplo: Em um experimento destinado a melhorar a velocidade do site, percebemos que o tempo médio de carregamento do site piorou. Isso foi o oposto do que esperávamos. Depois de detalhar os segmentos por país, percebemos que a variante tinha muito mais usuários nos países onde o site era mais lento.

O que realmente aconteceu foi que o site ficou tão mais rápido que os usuários que antes nem conseguiam carregar a página agora podem navegar no site também, mas como têm tempos de carregamento de página mais lentos, a média total nessa variante parece pior do que o carregamento médio da página vezes no controle. Isso ocorre porque a variante de controle está faltando todos os usuários que não esperaram o carregamento da página.

Opção de usar visto pela última vez em vez de visto pela primeira vez: permite que os usuários segmentem opcionalmente os dados com base nos atributos mais recentes do cliente em vez dos primeiros. Com base no feedback dos clientes, ouvimos e queríamos melhorar esse recurso e torná-lo mais flexível.

Tamanho da amostra alcançado : descobrir quando um experimento reuniu dados suficientes pode ser um jogo de adivinhação. Este alerta permite saber quando o tamanho da amostra é suficiente para você agir.

Você não precisa verificar continuamente se a experimentação foi concluída. Você pode se concentrar em outras tarefas e confiar no painel para informá-lo quando o experimento atingir a maturidade. Isso agiliza muito não apenas sua tomada de decisão, mas também seus processos de geração de relatórios.

Limite ultrapassado : alertas em tempo real para desvios significativos ajudam a evitar falsos positivos e, ao mesmo tempo, garantem que seus experimentos realmente forneçam insights valiosos. Por exemplo, se um teste ultrapassar o limite de eficácia, significa que reuniu informações suficientes para permitir interrompê-lo e implementar a variante vencedora com confiança.

Limpeza de código necessária : a limpeza de código pós-experimento costuma ser esquecida, portanto, este alerta lembra você de organizar sua base de código removendo os caminhos de código que não são mais usados.

A vantagem estratégica da gestão proativa

Ao integrar esses alertas e verificações em tempo real, o Painel de Verificação de Saúde faz mais do que apenas monitorar; oferece uma vantagem estratégica. Ele permite que as equipes atuem rapidamente, resolvendo os problemas antes que eles afetem os resultados do experimento. Essa abordagem proativa economiza tempo e recursos e aumenta a confiança na qualidade e confiabilidade dos seus esforços de experimentação.

O ABsmartly foi projetado para agilizar o processo de experimentação, tornando-o mais eficiente e eficaz, permitindo que as equipes executem milhares de testes A/B simultâneos em toda a sua infraestrutura. Esta abordagem abrangente garante que as empresas possam utilizar a experimentação para impulsionar o crescimento sem terem de fazer grandes investimentos financeiros.

Nossa visão no Hurb.com é permitir um acesso mais amplo às ferramentas de experimentação. Permitimos que você conduza testes A/B de maneira mais rápida e eficaz, usando uma única ferramenta e permitindo que as equipes respondam mais rapidamente aos dados e insights emergentes, levando, em última análise, a ciclos de interação e otimização mais rápidos.

A vantagem estratégica desta abordagem de gestão proativa reside na sua capacidade de democratizar a experimentação em toda a organização. Ao permitir que designers, engenheiros e equipes de produto controlam diretamente os testes A/B, a ABsmartly facilita uma cultura onde a experimentação não é algum tipo de arte obscura que um centro de excelência conhece, mas um aspecto fundamental de todo o ciclo de vida de desenvolvimento de produto. ​. Ao fornecer uma visão geral das principais métricas e status dos experimentos, queremos ajudá-lo a criar uma cultura onde a tomada de decisões baseada em dados seja a norma, e não a exceção.

Um caminho claro através da floresta de experimentação

Você já ouviu o ditado sobre não conseguir ver a floresta por causa das árvores? Nosso objetivo com o Painel de Verificação de Saúde é facilitar o acesso das empresas às informações de que precisam para iterar e seguir em frente. Não queremos fornecer a você uma floresta inteira de dados sem sentido; queremos oferecer a você uma única ferramenta que lhe dará clareza e controle.

Pense no Painel de Verificação de Saúde como aquele enorme carvalho no meio da floresta que o ajuda a navegar no processo de experimentação. Ele transforma a difícil tarefa de gerenciar vários experimentos em um processo simplificado.

O Health Check Panel torna a experimentação não apenas gerenciável, mas também um ativo estratégico, ao oferecer uma solução que não apenas antecipa as necessidades de seus usuários, mas também os ajuda no processo de experimentação. Nosso Painel de Verificação de Saúde é seu copiloto confiável, facilitando o gerenciamento proativo de experimentos; tomar decisões inteligentes e informadas; economize tempo precioso; e democratizar o processo de testes A/B.

Teste Sequencial de Grupo

O teste sequencial de grupo (GST) nos permite interromper ou enviar um teste A/B antecipadamente quando há um grande efeito, ao mesmo tempo que retemos a capacidade de detectar efeitos menores dentro de um prazo razoável.

Ao contrário do mSPRT, o teste sequencial de grupo não requer um aumento drástico no tamanho da amostra para poder detectar pequenos efeitos. E, diferentemente dos testes A/B de horizonte fixo, os testes sequenciais de grupo não exigem que se espere até o final do experimento para tomar uma decisão.

Um teste A/B usando GST requer a pré-determinação do tamanho máximo da amostra com um cálculo de poder baseado no efeito mínimo de interesse, bem como o número de análises a serem realizadas ao longo do experimento. Nossa interface de usuário intuitiva orienta os usuários nesse processo de maneira fácil.

No caso de um experimento de 30 dias onde se deseja a revisão diária dos dados para flexibilidade na tomada de decisão, o teste pode ser configurado com 30 pontos de análise. Embora isto possa reduzir ligeiramente o poder estatístico em comparação com os testes de horizonte fixo, acelera bastante a tomada de decisões, levando a decisões 20% a 80% mais rápidas, em média, uma vez que a significância é normalmente alcançada antes de a amostra completa ser recolhida.

É importante ressaltar que o teste sequencial de grupo não aumenta a taxa de falsos positivos e pode acelerar os experimentos em até duas vezes em comparação com a abordagem mSPRT tradicional usada em outras ferramentas de teste A/B no mercado.

Diferença entre teste A/B e teste de hipóteses

O que é teste de software?

O teste de software é um ramo do desenvolvimento de software que determina a qualidade do software. Ajuda a avaliar o artefato e o comportamento do software para verificar se ele está livre de bugs e falhas. A equipe de garantia de qualidade verifica o aplicativo em diferentes cenários, ambientes e hardware para renderizar o software da melhor qualidade do mercado.

Além de prevenir bugs, o teste de software também é responsável por minimizar os custos de desenvolvimento e melhorar o desempenho. Alguns tipos comuns de teste de software são:

• Teste de aceitação
• Teste de integração
• Teste de unidade
• Teste de regressão
• Teste de performance
• Testando usabilidade
• Teste de caixa preta
• Teste de caixa branca
• Teste A/B
• Testando hipóteses

O que é teste A/B?[Definição]

O teste A/B é um tipo de teste de software em que duas ou várias versões do protótipo são testadas entre si para verificação. Ele verifica qual versão atrai mais os visitantes (no caso da interface do usuário) ou qual tem melhor desempenho (no caso da lógica de programação).

A equipe de garantia de qualidade executa o teste em aplicativos da web, aplicativos de smartphones, anúncios e outros aplicativos usados ​​em dispositivos portáteis para testar possíveis avanços em comparação com um controle, desempenho, lógica, etc., em comparação com a versão original. Esse tipo de teste também é chamado de teste dividido ou teste de balde.

O que é teste de hipóteses? [Definição]

Uma hipótese é um tipo de teste e análise de software a partir do qual a equipe de garantia de qualidade faz inferências sobre o aplicativo com base em alguns dados. A inferência estatística utiliza dados de uma aplicação de teste para concluir a distribuição de probabilidade populacional.

Tal teste conclui uma hipótese estimando e analisando uma amostra aleatória que é analisada — daí o nome. Neste mecanismo de teste, a equipe de garantia de qualidade colocará uma amostra aleatória da população geralmente para verificar duas hipóteses distintas: a hipótese nula e a hipótese alternativa.