10 de Junho
Hoje é o dia da caneta esferográfica... aquelas que prometem escrever 2km em linha reta, que foram nossos objetos de desejo quando passamos da 4ª para a 5ª série (junto com os cadernos de matéria, claro) e que nunca chegamos ao final... especialmente com a tampa!
10 de Junho é considerado o dia da caneta esferográfica em homenagem ao aniversário da patente obtida em 1943 pelos irmãos Laszlo e Gyorgy Biro... se você ainda usa essas belezinhas, vale escrever num post-it mais esse marco 🤗
Mas vamos falar sobre testes A/B
Colocar um produto no mercado pode parecer simples para quem domina seu desenvolvimento, mas ter um produto ativo não significa que ele gera informações suficientes para conhecermos os comportamentos das(os) usuárias(os).
São antigas as dinâmicas utilizadas para entender os comportamentos nas interações com as plataformas digitais, desde técnicas de evolução de software até entregar ao mercado ferramentas para definir preferências.
Quando nos deparamos com uma tela para definição de preferências, estamos sendo colocados na posição de decidir, na partida da experiência, o que preferimos ou não. O que as plataformas querem com isso é, com essas definições, filtrar o que será e o que não será mostrado na sua tela... filtro que deriva das tags em cada itens. Por outro lado, temos a impressão de que nosso interesse é uma decisão estática e que, em algum momento, a plataforma não seria mais tão interessante.
Nossos interesses são fluidos
O modelo de interação com "definição de preferências" dificulta o rápido entendimento dos interesses de mercado e quase impossível de acompanhar a fluidez das mudanças. Dai surgem as estratégias dos testes A/B, formas de "simular" possibilidades dos ambientes para entender qual entrega o melhor resultado.
Na edição anterior eu falei do caso por trás do botão "comprar" no site da Amazon e como, dentre centenas de cores, descobriram uma que gerava quase o dobro do volume de cliques. Isso não significa que a cor desse botão está definida para a eternidade, ter essa informação dá a empresa a capacidade de criar um traço de comportamento das pessoas que consomem produtos na plataforma.
O que podemos aprender sobre testes A/B com a Netflix?
Eu entendi como funcionam os testes da Netflix com a estratégia que deu base à série "house of cards".
Essa série foi criada como o resultado das nossas interações na plataforma… sem perguntar diretamente nossas preferências a empresa descobriu: (1) o diretor mais assistido, (2) o ator mais procurado e (3) o contexto de história com maior retenção (em horas).
A primeira temporada foi gravada “no escuro”, na esperança de validar se a combinação dessas informações entregariam um valor diferente ao mercado… o resultado foi um sucesso quase imediato.
O caso de House of Cards é apenas um dos resultados possíveis com os [muitos] testes que a empresa faz para seguir a fluidez do nosso interesse… talvez a ação mais perceptível esteja na mudança das capas (os thumbnails), isso acontece para a plataforma entender o que chama mais nossa atenção e, claro, gera cliques.
O papel da rotina de testes A/B
Executar testes A/B é dar ao mercado o poder de demonstrar seus interesses sem ter que parar a jornada de serviço para informar explicitamente suas preferências.
Seja para identificar qual comunicação faz mais sentido, qual a “organização de tela” gera mais cadastros ou qual cor do botão de compra gera mais vendas, os testes A/B revelam o que o mercado quer hoje é dão base para projetar o que o mercado deseja a partir daqui.
Como sugestão, achei uma publicação que traz 19 ferramentas para executar esse tipo de teste: https://www.ventureharbour.com/best-a-b-testing-tools/
Obrigado por ter lido 🤗
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Hoje a pausa para o café é para explicar o por quê da news não ter sido enviada 8:15am… o motivo é meu novo membro da família, um bebê maltês que chegou tirando o sono da casa 😂
Se você tem um cachorro novinho em casa, sugiro essa playlist que promete acalmá-los… Teobaldo aqui gostou 🙌
MÚSICAS PARA ACALMAR/RELAXAR SEU CACHORRO -12HRS PARA DORMIR ( COMPROVADO )
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