Design de Experimentos e Testes A/B

Defina e valide segmentos de público para experimentos A/B direcionados. Melhore a sensibilidade e relevância do teste identificando os usuários certos para cada experimento.

Implemente regras de paragem antecipada válidas para testes A/B sem inflacionar as taxas de falsos positivos. Domine testes de razão de verossimilhança sequencial, gasto alfa e inferência sempre válida.

Construa hipóteses rigorosas e testáveis para experimentos A/B. Transforme perguntas de negócio em estruturas de teste priorizadas e estatisticamente sólidas, prontas para execução.

Detecte e mitigue ameaças à validade de testes A/B, incluindo efeitos de novidade, viés de Hawthorne, SRM, efeitos de arrasto e erros de instrumentação antes que eles corrompam os resultados.

Calcule o tamanho amostral correto para testes A/B com precisão. Evite experimentos com poder insuficiente e falsos positivos usando orientação de análise de poder estatisticamente sólida.

Escolha, configure e dimensione sua plataforma de testes A/B de forma estratégica. Compare Optimizely, LaunchDarkly, Statsig, Eppo e soluções personalizadas para as necessidades da sua equipe.

Projete estudos causais válidos quando o teste A/B randomizado não é possível. Aplique métodos de diferença-em-diferenças, descontinuidade de regressão, variáveis instrumentais e controle sintético.

Projete e analise experimentos multivariados além de simples divisões A/B. Domine designs fatoriais completos, fatoriais fracionados e Taguchi para otimização complexa de produtos.

Aplique inferência bayesiana a experimentos A/B para obter resultados mais intuitivos e flexíveis. Calcule probabilidades posteriores, perda esperada e intervalos de credibilidade para melhores decisões.

Interprete resultados de testes A/B com precisão e confiança. Entenda valores-p, intervalos de confiança, tamanhos de efeito e significância prática para tomar decisões corretas de lançamento.