Em projetos de software, os Dev trabalham em recursos por meses ou anos, abrangendo várias versões, sem nunca confirmar se os resultados de negócios desejados estão sendo atingidos.

Por exemplo, se um recurso em particular está atingindo os resultados desejados ou mesmo sendo usado. Uma cultura de inovação incentiva as equipes a adotarem uma abordagem experimental para o desenvolvimento de produtos, exortando a liderança a apoiá-las. É necessário um sistema em que todos os funcionários possam fazer experimentos rápidos e de alta velocidade.

A maneira mais ineficiente de testar um modelo de negócios ou uma ideia de produto é construir o produto completo para verificar se a demanda prevista realmente existe”. Jez Humble

Podemos realizar um experimento para verificar se a modificação do texto ou da cor em um botão “comprar” aumenta a receita ou se a desaceleração do tempo de resposta de um site (introduzindo um atraso artificial no tratamento) reduz a receita.

Esse tipo de teste A / B nos permite estabelecer um valor em dólares nas melhorias de desempenho. Às vezes, os testes A / B também são conhecidos como experimentos controlados on-line e testes de divisão. Também é possível executar experimentos com mais de uma variável. Isso nos permite ver como as variáveis interagem, uma técnica conhecida como teste multivariado.

Mas o que é o teste A/B?

Desenvolvimento de software

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A técnica A / B mais comumente usada na prática moderna de UX envolve um site no qual os visitantes são selecionados aleatoriamente para exibir uma das duas versões de uma página, seja um controle (o “A”) ou um tratamento (o “B”).

Com base na análise estatística do comportamento subsequente dessas duas coortes de usuários, demonstramos se há uma diferença significativa nos resultados dos dois, estabelecendo um nexo de causalidade entre o tratamento, por exemplo, uma mudança em um recurso, elemento de design, plano de fundo cor, e o resultado, como taxa de conversão e tamanho médio do pedido.

Integrando teste A/B nas releases

Nossa contramedida é integrar os testes A / B na maneira como projetamos, implementamos, testamos e implantamos nossos recursos.

A realização de pesquisas e experimentos significativos com os usuários garante que nossos esforços ajudem a atingir nossos objetivos organizacionais e de clientes e nos ajudem a vencer no mercado.

O teste A / B rápido e iterativo é possível, pois pode-se realizar implementações de produção sob demanda de maneira rápida e fácil, usando alternâncias de recursos e potencialmente fornecendo várias versões do nosso código simultaneamente aos segmentos de clientes.

Fazer isso requer telemetria de produção útil em todos os níveis da pilha de aplicações.

Jez Humble brincou: “Levada ao extremo, a organização e os clientes estariam melhor dando férias a toda a equipe, em vez de criar um desses recursos que não agregam valor”.

Com Feature Toggles, podemos controlar qual porcentagem de usuários veem a versão de tratamento de uma experiência. Por exemplo, podemos ter metade de nossos clientes como nosso grupo de tratamento e metade ser mostrada a seguir:

“Itens semelhantes vinculam itens indisponíveis no carrinho”. Como parte de nosso experimento, comparamos o comportamento do controle grupo (nenhuma oferta feita) contra o grupo de tratamento (oferta feita), talvez medindo o número de compras feitas naquela sessão.

Devemos garantir que os proprietários dos produtos pensem em cada recurso como uma hipótese e usem os lançamentos de produção como experimentos com usuários reais para provar ou refutar essa hipótese.

A adoção de uma abordagem experimental para o desenvolvimento de produtos exige não apenas divisão do trabalho em pequenas unidades (histórias ou requisitos), mas também que validemos se cada unidade de trabalho está obtendo os resultados esperados. Caso contrário, modificamos nosso roteiro de trabalho com caminhos alternativos que realmente alcançarão esses resultados.

Um exemplo de hipótese a ser utilizada no desenvolvimento de um planejamento de teste A / B, por exemplo de uma equipe em um renomado hotel, é a seguinte:

  • Acreditamos que aumentar o tamanho das imagens do hotel na página de reserva
  • Resultará em melhor envolvimento e conversão do cliente
  • Teremos confiança para prosseguir quando observarmos um aumento de 5% nos clientes que revisam as imagens dos hotéis e depois agem em 48 horas.

A sua equipe também se utiliza do teste A /B para ter menos retrabalhos e uma maior assertividade das suas estratégias? Se a resposta for não, está na hora de começar a usar!

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