O Cenário Antes da Limpeza: Um experimento de Hipóteses
Imagine a seguinte situação: você deseja otimizar a experiência do usuário no aplicativo Shopee, permitindo que os usuários limpem seus históricos de compras de forma mais intuitiva. Para isso, propomos um experimento A/B. A formulação da hipótese central a ser testada é: “A implementação de um botão de ‘Limpar Histórico’ mais visível expandirá a taxa de utilização dessa funcionalidade”. As métricas de sucesso serão o aumento da porcentagem de usuários que limpam seus históricos de compras e a diminuição do número de reclamações relacionadas à dificuldade de encontrar essa opção.
Para exemplificar, considere dois grupos de usuários: um grupo de controle, que continuará vendo a interface atual do aplicativo, e um grupo experimental, que terá acesso à nova interface com o botão “Limpar Histórico” em destaque. A duração do experimento será de duas semanas
, tempo suficiente para coletar informações significativos sobre o comportamento dos usuários. Os recursos necessários incluem o desenvolvimento da nova interface, o acompanhamento das métricas de utilização e a análise dos informações coletados.
Desvendando a Mecânica: Passo a Passo Técnico
Tecnicamente, a limpeza do histórico de compras na Shopee envolve a manipulação de informações armazenados nos servidores da empresa e no dispositivo do usuário. O trajetória inicia-se com uma solicitação do usuário, que é autenticada e autorizada pelo sistema. Essa solicitação ativa uma série de funções no backend, responsáveis por marcar os registros de compras como “inativos” ou “ocultos” na visualização do usuário. É fundamental compreender que, em muitos casos, os informações não são completamente apagados por questões de auditoria e segurança.
A implementação do experimento A/B requer a criação de duas versões distintas do aplicativo: uma com o botão de limpeza do histórico posicionado de forma proeminente e outra mantendo a interface original. A alocação dos usuários aos grupos de controle e experimental deve ser aleatória, garantindo a imparcialidade dos resultados. As métricas de sucesso, como a taxa de utilização da função de limpeza, devem ser monitoradas em tempo real por meio de ferramentas de análise de informações. Os informações coletados devem ser analisados estatisticamente para validar ou refutar a hipótese inicial.
Após a Faxina: Um Novo experimento, Novas Perspectivas
Agora, imagine que o experimento A/B foi concluído. Os resultados indicam que a nova interface aumentou significativamente a utilização da função de limpeza do histórico. Contudo, surge uma nova questão: será que os usuários estão satisfeitos com a forma como a limpeza é realizada? Para responder a essa pergunta, podemos conduzir um novo experimento. A formulação da hipótese central aqui é: “A inclusão de opções de limpeza seletiva (por período, por vendedor, etc.) expandirá a satisfação do usuário com a função de limpeza do histórico”.
Para ilustrar, novamente, dividimos os usuários em dois grupos: um grupo de controle, com a função de limpeza atual, e um grupo experimental, com as opções de limpeza seletiva. A duração deste experimento também será de duas semanas. As métricas de sucesso serão a taxa de utilização das opções de limpeza seletiva e o feedback dos usuários por meio de pesquisas de satisfação. Os recursos necessários incluem o desenvolvimento das opções de limpeza seletiva, a implementação das pesquisas e a análise dos resultados. O experimento demonstra que aprimoramentos contínuos são essenciais.