O guia definitivo para análises de testes AB
A otimização da taxa de conversão é um desafio enfrentado pela maioria das empresas atualmente: praticamente todas desejam otimizar algum tipo de taxa de conversão. Um método amplamente explorado para conseguir isso é o teste A/B - que aqui chamaremos simplesmente de teste AB.
O teste AB consiste em comparar várias versões de um conteúdo para descobrir qual delas tem o melhor desempenho. Um dos aspectos mais desafiadores dessa prática é interpretar os resultados para tomar decisões assertivas. Para isso, existem diferentes abordagens estatísticas usadas no mercado.
Essas abordagens são baseadas em diferentes métodos para interpretar os resultados e responder perguntas como "Qual é a melhor variante?", "Quanto de aumento na taxa de conversão ela representa?", "Posso confiar nesse resultado?" etc.
Existem duas abordagens populares para interpretar os resultados de testes AB: a inferência frequentista e a Bayesiana. Essa série de posts aborda a diferença entre elas e traz uma ampla visão sobre o tema.
O primeiro artigo destaca a diferença entre as abordagens Bayesiana e frequentista para a análise de testes AB. O segundo traz uma visão detalhada da abordagem Bayesiana, nossa escolha para análise de testes AB. Por último, mas não menos importante, o terceiro post explica como funciona o motor de experimentos da Croct.
- Bayesiana ou frequentista: qual abordagem é melhor para analisar testes AB?
- Tudo sobre a abordagem Bayesiana para análises testes AB
- Como o mecanismo de teste AB da Croct funciona
Se você tem curiosidade sobre como a Croct funciona, você pode conferir nossos blog posts ou criar sua conta gratuitamente e explorar nossa plataforma.
Boa leitura!