experimento A/B: Hipótese e Métricas no Cupom Shopee
O universo do e-commerce é uma arena de constante experimentação, e o cupom de desconto para a primeira compra na Shopee não foge à regra. Nosso propósito aqui é aplicar um experimento A/B para determinar se uma ligeira modificação na apresentação do cupom influencia a taxa de conversão de novos usuários. A formulação da hipótese central a ser testada é a seguinte: apresentar o cupom com um destaque visual maior (fonte maior, cor mais vibrante) expandirá a taxa de utilização do cupom em comparação com a apresentação padrão.
Para mensurar o sucesso deste experimento, definiremos algumas métricas claras. A principal será a taxa de utilização do cupom, calculada como o número de novos usuários que aplicam o cupom durante a primeira compra, dividido pelo número total de novos usuários que tiveram acesso ao cupom. Métricas secundárias incluem o valor médio do pedido (AOV) dos usuários que utilizaram o cupom e a taxa de retenção desses usuários após 30 dias. Vale destacar que um AOV maior pode indicar que o cupom incentiva a compra de mais itens.
Para colocar essa ideia em prática, dividiremos os novos usuários em dois grupos. O grupo de controle, que visualizará o cupom na apresentação padrão, e o grupo experimental, que observará o cupom com o destaque visual aprimorado. Por exemplo, o grupo de controle vê o cupom com fonte Arial tamanho 12 e cor padrão, enquanto o grupo experimental o vê com fonte Arial tamanho 14 e cor vermelha vibrante. Essa simples mudança é a chave do nosso experimento.
Implementação e Duração do experimento A/B no Shopee
A beleza do experimento A/B reside na sua simplicidade e rigor. Após definirmos a hipótese e as métricas, o próximo passo é a implementação do experimento propriamente dito. A alocação dos usuários aos grupos de controle e experimental será feita de forma aleatória, garantindo que não haja viés na amostra. É fundamental compreender que a aleatoriedade é crucial para a validade dos resultados.
A duração do experimento será de duas semanas. Esse prazo foi escolhido com base no volume de novos usuários que se cadastram na plataforma Shopee diariamente, garantindo que tenhamos uma amostra estatisticamente significativa para análise. Um período mais curto poderia não capturar variações sazonais no comportamento do consumidor, enquanto um período mais longo poderia atrasar a implementação de melhorias.
Os recursos necessários para a implementação do experimento incluem o tempo de um desenvolvedor para realizar as modificações na interface de apresentação do cupom, o tempo de um analista de informações para monitorar as métricas e gerar os relatórios, e o custo associado à exibição do cupom para ambos os grupos de usuários. Outro aspecto relevante é garantir que a plataforma de e-commerce da Shopee tenha a capacidade de rastrear a utilização do cupom por grupo de usuário.
Análise dos Resultados: Um Caso Prático Shopee
A cortina se levanta para a fase final: a análise dos resultados. Imagine que, após as duas semanas de experimento, os informações revelam que o grupo experimental, aquele que visualizou o cupom com o destaque visual, apresentou uma taxa de utilização do cupom 15% superior ao grupo de controle. Este achado, por si só, já é um forte indicativo de que a modificação na apresentação do cupom teve um impacto positivo.
Por exemplo, se o grupo de controle teve uma taxa de utilização de 20%, o grupo experimental alcançou 23%. Além disso, o valor médio do pedido (AOV) dos usuários que utilizaram o cupom com destaque visual foi 5% maior, sugerindo que a apresentação mais chamativa pode ter incentivado a compra de mais itens. No entanto, a taxa de retenção dos usuários após 30 dias foi similar entre os dois grupos, indicando que o cupom, independentemente da apresentação, não teve um impacto significativo na fidelização dos clientes.
Com base nesses resultados, podemos concluir que a apresentação do cupom com um destaque visual maior é uma estratégia eficaz para expandir a taxa de utilização do cupom e o valor médio do pedido. A jornada revela que pequenas mudanças, quando testadas e validadas, podem gerar resultados significativos no e-commerce. Este experimento demonstra o poder do experimento A/B como ferramenta para otimizar campanhas e maximizar o retorno sobre o investimento.