Abordagem frequentista vs bayesiana em testes A/B
Quando falamos em Marketing digital, a estratégia é o primeiro passo para se posicionar online. Ao crescer online, é difícil ver que partes da sua estratégia estão realmente ressoando com seu público.
Os testes A/B, junto a outras otimizações de conversão, permitem que você teste diversas abordagens para melhorar seu conteúdo, providenciar experiências aperfeiçoadas e conquistar seus objetivos de conversão rapidamente.
Recapitulando: O que são testes A/B?
Testes A/B são uma técnica utilizada no Marketing de conteúdo, que permitem comparar duas versões de algo (seja um post, landing page, site ou outros) para aprender qual é mais eficaz; de maneira simples, seus usuários preferem a versão A ou B?
Esses testes envolvem o uso de diversos elementos de suas campanhas, desde o texto até elementos visuais, frases e objetivos, aplicando pequenas mudanças para ver qual será a performance das duas versões, determinando que diferenciais trouxeram melhores resultados.
>Para aprender mais sobre o que são os testes A/B, exemplos e como aplicar, confira nosso guia aqui.
O que é a abordagem Frequentista (+exemplos)
A abordagem frequentista trata probabilidades como equivalentes a “frequências”, ou o número de vezes que algo acontece.
Em outras palavras, a probabilidade reflete a frequência em que um evento ocorre repetidamente ao longo de um prazo.
Imagine que você está testando se o aumento do preço de um produto de US$ 9,99 para US$ 11,99 aumenta a receita por visitante. Um delineamento frequentista clássico (de horizonte fixo) define o tamanho da amostra antecipadamente durante a preparação do teste (por meio de cálculos de poder estatístico). Para isso, define-se um efeito mínimo detectável (EMD), escolhe-se um valor p máximo desejado e o nível de poder estatístico a ser alcançado.
O que é a abordagem Bayesiana (+exemplos)
A Abordagem Bayesiana é uma framework estatísticas que incorporam conhecimento ou intuições prévias, junto a dados do experimento, para estimar qual será seu efeito.
Ela utiliza o teorema de Baye para compreender seus variáveis e testar conforme os dados se acumulam.
As estatísticas Bayesianas são consideradas um método e não um teste em si. Por exemplo:
Vamos dizer que você cria um novo email. Seu email antigo tem uma taxa de resposta de 3%. Este novo possui visuais mais atraentes, então você pensa que terá uma taxa de resposta de 5%. Então você o envia para 50 pessoas e 2 respondem. Isso dá 2%. Não é ótimo, mas também não é conclusivo. Então você envia mais 50 e-mails e mais 3 respondem.
Agora, de 100 e-mails, você tem 5 respostas, uma taxa de resposta de 5%. Ainda não é conclusivo, então você envia mais 50 e recebe 4 respostas. Portanto, de 150 e-mails, 7 responderam — uma taxa de resposta de aproximadamente 4,5%. Você repete isso mais algumas vezes e a taxa de resposta não se desvia muito de 4,75%.
Então essa é, provavelmente, a taxa de resposta do novo e-mail.
Um método Bayesiano é como uma forma mais inteligente de estimar quantas pessoas responderão a um e-mail. Ele nos ajuda a descobrir a resposta mais rapidamente e com menos e-mails. Por exemplo, depois de enviar 40 e-mails, podemos pensar que há cerca de 4,7% de chance de as pessoas responderem.
Isso não prova que o novo e-mail é definitivamente melhor do que o antigo, que teve uma taxa de resposta de 3%, mas nos mostra a probabilidade de o novo e-mail ser melhor.
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