Configuração Técnica do experimento A/B
vale destacar que, Para otimizar a utilização dos cupons Shopee em setembro, propomos um experimento A/B focado no impacto de diferentes valores de desconto. A formulação da hipótese central a ser testada é: ‘A oferta de um cupom com desconto percentual (ex: 10%) resultará em uma taxa de conversão maior do que um cupom com desconto fixo (ex: R$10) para compras acima de R$100’.
Definimos como métricas de sucesso a taxa de conversão (percentual de usuários que finalizam a compra após receber o cupom) e o valor médio do pedido. Criaremos dois grupos distintos: um grupo de controle, que receberá o cupom de desconto fixo, e um grupo experimental, que receberá o cupom de desconto percentual. A alocação dos usuários aos grupos será aleatória, garantindo a imparcialidade do experimento.
A duração do experimento será de duas semanas, um período que consideramos adequado para coletar informações estatisticamente significativos, considerando o volume de tráfego da Shopee. Os recursos necessários para a implementação do experimento incluem a configuração dos cupons na plataforma Shopee, a criação de segmentos de usuários para o experimento A/B e o monitoramento das métricas de sucesso através das ferramentas de análise da Shopee. Além disso, será necessário o acompanhamento diário dos resultados para identificar eventuais anomalias e garantir a integridade do experimento.
Entendendo a Lógica do experimento de Cupons
Agora, imagine que esses cupons são como sementes que plantamos em um jardim. Queremos observar qual tipo de semente (cupom) faz as flores (vendas) crescerem mais ágil e bonitas. A ideia aqui é descobrir qual cupom atrai mais clientes e faz com que gastem mais dinheiro na Shopee. Estamos falando de um experimento A/B, que, de forma simples, significa comparar duas versões de algo para observar qual funciona melhor.
No nosso caso, estamos comparando dois tipos de cupons: um que dá um desconto fixo, tipo R$10 de desconto, e outro que dá um desconto em porcentagem, tipo 10% de desconto. Parece besteira, mas essa pequena diferença pode fazer uma grande diferença nos resultados! A gente vai olhar para os números para observar qual dos dois faz mais sentido para a Shopee. É tipo um detetive, só que em vez de pistas, a gente usa informações.
O legal é que esse experimento não é feito no achismo. A gente define antes o que queremos medir – a taxa de conversão, por exemplo, que é a quantidade de pessoas que usam o cupom e realmente compram alguma coisa. E também o valor médio do pedido, porque não adianta nada ter um monte de gente comprando se cada um gasta só R$5, né? Assim, com esses números na mão, a gente consegue tomar decisões mais inteligentes e fazer com que as promoções da Shopee sejam ainda melhores.
Implementação e Análise Pós-experimento A/B
A fase de implementação exige a utilização de ferramentas de segmentação da Shopee para garantir que os grupos de controle e experimental sejam distintos e representativos. Por exemplo, podemos empregar a funcionalidade de ‘grupos de público-alvo’ para direcionar os cupons específicos para cada grupo. Após a alocação dos usuários, o monitoramento das métricas de sucesso é crucial. Imagine que cada métrica é um termômetro, indicando a ‘temperatura’ da campanha.
Exemplificando, se a taxa de conversão do grupo experimental (cupom percentual) for 15% superior à do grupo de controle (cupom fixo), e o valor médio do pedido for similar em ambos, isso sugere que o cupom percentual é mais eficaz. Outro exemplo: se o cupom fixo gerar um valor médio de pedido significativamente maior, mesmo com uma taxa de conversão ligeiramente inferior, ele pode ser mais vantajoso em termos de receita total.
Após as duas semanas, a análise dos informações coletados determinará qual tipo de cupom performou melhor. Os resultados serão documentados e apresentados à equipe de marketing da Shopee, com recomendações para futuras campanhas. A partir desse experimento, o que se espera é que a equipe de marketing da Shopee tenha uma compreensão mais clara de qual tipo de cupom gera o maior retorno sobre o investimento, permitindo otimizar as estratégias de promoção e expandir a receita da plataforma. Os recursos necessários para a análise incluem softwares de análise de informações e a expertise de analistas de marketing.