Hipótese e Configuração do experimento A/B
Para otimizar a experiência do usuário na busca por vendedores locais na Shopee, formulamos a seguinte hipótese: apresentar um filtro de proximidade geográfica mais intuitivo expandirá a taxa de conversão em compras de vendedores da mesma cidade. A métrica de sucesso primária será a taxa de conversão, medida como o número de compras realizadas após a utilização do filtro de proximidade. Secundariamente, analisaremos o tempo médio gasto na página de busca e o número de interações com o filtro.
O grupo de controle visualizará a página de busca padrão da Shopee, sem alterações no filtro de localização. Já o grupo experimental terá acesso a uma versão modificada do filtro, com um design mais amigável e destaque para a opção de busca por cidade. Vale destacar que a alocação dos usuários aos grupos será aleatória e equilibrada, garantindo que ambos os grupos sejam representativos da base de usuários.
Recursos necessários para a implementação do experimento incluem: desenvolvimento da nova interface do filtro, infraestrutura para alocação aleatória de usuários, ferramentas de análise de informações para monitorar as métricas e pessoal para acompanhar o andamento do experimento. Por exemplo, podemos empregar o Firebase para rastrear eventos e o Google Analytics para interpretar o comportamento do usuário.
Execução e Acompanhamento do Experimento
Agora que a hipótese está clara e a configuração do experimento A/B definida, vamos colocar tudo em prática. Imagine que você está navegando na Shopee e procura por um produto específico. No grupo de controle, a experiência de busca permanece a mesma de sempre. Já no grupo experimental, ao acessar a página de busca, você notará um filtro de localização mais evidente, com a opção de buscar vendedores especificamente na sua cidade. É fundamental compreender que essa pequena mudança visual busca facilitar a sua vida e te conectar com vendedores mais próximos.
Durante o experimento, monitoraremos de perto as métricas definidas. A taxa de conversão, o tempo gasto na página e as interações com o filtro serão acompanhados em tempo real. Essa análise constante nos permitirá identificar rapidamente qualquer desafio ou oportunidade de otimização. Outro aspecto relevante é a comunicação com os usuários, coletando feedback sobre a nova interface e identificando possíveis pontos de melhoria.
A duração do experimento será de duas semanas. Este prazo foi escolhido para garantir que tenhamos informações suficientes para identificar padrões significativos no comportamento dos usuários. A jornada revela que um período mais curto poderia não capturar variações sazonais ou comportamentos atípicos, enquanto um período mais longo poderia atrasar a implementação de melhorias.
Análise dos Resultados e Próximos Passos
Após as duas semanas de experimento, chegou a hora de interpretar os resultados e tirar conclusões. Se a taxa de conversão do grupo experimental for significativamente maior que a do grupo de controle, isso indica que o novo filtro de proximidade é eficaz. Por exemplo, se observarmos um aumento de 15% na taxa de conversão, podemos considerar o experimento um sucesso.
Caso os resultados sejam positivos, o próximo passo é executar o novo filtro para todos os usuários da Shopee. Além disso, podemos realizar testes adicionais para otimizar ainda mais a experiência de busca por vendedores locais. Por exemplo, podemos testar diferentes layouts, cores e textos para o filtro de proximidade.
Se os resultados não forem conclusivos, podemos revisar a hipótese inicial e realizar novos testes com diferentes abordagens. O crucial é manter uma mentalidade de experimentação constante e buscar sempre aprimorar a experiência do usuário. O experimento demonstra que mesmo pequenas mudanças podem ter um grande impacto na satisfação do cliente e no sucesso da plataforma.