O guia essencial para a experimentação empresarial

Em um momento de incerteza econômica e dinâmicas comerciais em rápida evolução, ideias ousadas por si só não são suficientes. As empresas estão em busca de clareza. E embora os modelos de IA possam oferecer previsões, eles são treinados no passado — e o futuro muitas vezes se distancia dos padrões históricos.

Para impulsionar o crescimento e manter a competitividade, as empresas precisam de precisão, agilidade e tomada de decisão baseada em evidências.

Perseguir a inovação significa fazer as perguntas certas:

• Esta iniciativa gerará um verdadeiro crescimento incremental ou simplesmente deslocará a demanda existente?
• Qual estratégia de preços otimizará tanto a lucratividade quanto a fidelidade do cliente?
• Quais mercados têm maior probabilidade de responder positivamente?

A experimentação de negócios fornece uma estrutura poderosa para responder a essas perguntas com confiança. Ao testar novas ideias em ambientes controlados, as organizações podem reduzir o risco, validar suposições e escalar apenas o que funciona.

Em todos os setores, a experimentação ajuda as empresas a se adaptarem às mudanças nas tendências de gastos dos consumidores e às condições do mercado. As organizações líderes de hoje estão usando a experimentação para informar a tomada de decisão de alto risco, especialmente à medida que a IA e a pressão econômica aumentam. Por exemplo, as empresas estão testando:

• Horário de funcionamento da loja ou filial
• Estratégias de preços
• Racionalização de SKU
• Programas de fidelidade e incentivos
• Lançamentos de novos produtos
• Campanhas multimídia
• Modelos de pessoal e treinamento

No cenário imprevisível de hoje, as empresas estão em busca de clareza. E, embora a IA possa oferecer previsões, isso não é suficiente. Os modelos de IA são treinados no passado — mas o futuro está quebrando os padrões históricos. Em tempos de incerteza, os líderes não precisam apenas de previsões — eles precisam de confiança. A experimentação de negócios oferece isso. Para uma leitura mais aprofundada sobre este tópico, confira nosso white paper

Sua aplicabilidade a quase todos os aspectos do comércio significa que a experimentação gera resultados onde as previsões muitas vezes ficam aquém. A seguir, abordaremos os conceitos críticos, desafios, casos de uso do setor e os principais impulsionadores que alimentam a experimentação de negócios. Para uma leitura mais detalhada sobre este tópico, confira nosso white paper, Commerce in flux: Navigating uncertainty through experimentation.

Test & Learn é uma abordagem de análise de negócios que mede o impacto de uma iniciativa comparando um grupo que recebe uma alteração, como uma nova oferta, campanha ou estratégia operacional, com um grupo semelhante que não recebe. Isso ajuda as empresas a determinar se um resultado foi realmente causado pela iniciativa ou por fatores externos. 

Você também pode ouvir essa abordagem chamada de experimentação de negócios ou testes controlados. Embora os termos variem, todos se referem a testar sistematicamente uma ideia e medir seu impacto no mundo real.

As organizações normalmente usam testes e aprendizado quando precisam isolar o aumento causal e determinar o que está impulsionando o desempenho — especialmente quando previsões, insights históricos ou modelos preditivos por si só não são suficientes para apoiar a tomada de decisão com confiança.

A experimentação de negócios refere-se ao processo de testar uma nova iniciativa em alguns locais ou com alguns clientes e comparar o desempenho no “grupo de teste” com um “grupo de controle” bem correspondido que não recebe a nova iniciativa.

Métricas de desempenho como vendas e lucro podem ser extremamente voláteis devido a fatores como clima, mudanças nas condições socioeconômicas e ações dos concorrentes. Isolar o impacto de um programa em meio a todo esse “ruído” é difícil, e você pode se perguntar: minha iniciativa realmente funcionou ou foi apenas devido a fatores externos? 

Quando as empresas fazem experimentos com grupos de teste e de controle que são semelhantes em suas características ou comportamentos, elas podem minimizar a influência de fatores que não podem controlar. Qualquer diferença nos resultados do experimento é decorrente de uma verdadeira relação de causa e efeito entre o que fizeram (por exemplo, uma reforma de um restaurante) e o que mediram (por exemplo, um aumento de 3% nas vendas). 

As empresas precisam experimentar porque experimentos de negócios bem elaborados alimentam a inovação de uma forma econômica. Experimentos capacitam as empresas a experimentar novas ideias em pequena escala antes de investir em um lançamento com maior uso de recursos. Confira o nosso guia, Movimentos ousados, apostas inteligentes: reduzindo os riscos da inovação na era da IA acelerada, para desbloquear as melhores práticas para acelerar a inovação com clareza, propósito e impacto.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Mastercard, 44% das iniciativas de negócios não atingem o ponto de equilíbrio, e 45% das campanhas carregam um viés natural de teste versus controle, o que significa que as organizações geralmente não conseguem isolar o que leva aos resultados. A experimentação estruturada elimina essa ambiguidade antes de um lançamento completo, isolando o impacto incremental e validando investimentos bem-sucedidos. Isso, por sua vez, reduz o risco na tomada de decisão, capacitando as marcas a otimizar estratégias de clientes, melhorar a alocação de recursos e buscar inovação com confiança.

As partes interessadas envolvidas no processo de experimentação de negócios variam dependendo do tipo de iniciativa. Por exemplo, o departamento de marketing deve estar fortemente envolvido ao testar uma nova oferta promocional, enquanto as equipas de finanças e imobiliário teriam mais influência em remodelações de lojas em grande escala.

As organizações podem usar a experimentação de negócios para entender como as novas iniciativas terão desempenho. Plataformas de experimentação como o Mastercard Test & Learn® podem ajudar a isolar o verdadeiro impacto incremental de uma iniciativa. Lembre-se: O big data pode fornecer insights sobre comportamentos históricos, mas os dados por si só não são suficientes para impulsionar a inovação

Experimentos de negócios podem medir uma variedade de KPIs, dependendo da iniciativa e do tipo de negócio que realiza o experimento. Por exemplo, um restaurante que está adicionando um novo drive-thru pode se concentrar em medir o impacto nas transações e nas vendas. Por outro lado, um gerente de programa de fidelidade pode ter mais interesse no valor do ciclo de vida do cliente.

• Viés - Fatores externos podem levar a resultados distorcidos e conclusões imprecisas.
• Grupo de controle – Locais ou clientes que foram intencionalmente excluídos do tratamento de teste. Isso servirá como uma linha de base para determinar a eficácia do teste.

O teste A/B normalmente usa atribuição aleatória para dividir os clientes entre duas experiências, tornando-o ideal para otimizar interações digitais. Por outro lado, uma abordagem de teste e aprendizado geralmente usa grupos de controle pareados, emparelhando clientes, lojas, filiais ou mercados com características semelhantes para medir o impacto de decisões de negócios maiores. 

Em outras palavras, o teste A/B é um experimento simples voltado para a otimização de um único elemento, enquanto a experimentação de negócios é um processo mais amplo e complexo que aproveita capacidades analíticas avançadas e insights de dados do mundo real para determinar a causalidade e o impacto incremental. 

Por outro lado, a modelagem analítica, desde previsões até análises de regressão, ajuda a estimular hipóteses e identificar resultados esperados, mas não mede diretamente a causalidade. 

A modelagem também pode apoiar a experimentação de negócios. Quando um grupo de controle predefinido não existe, as marcas podem usar controles sintéticos, que modelam estatisticamente como teria sido o desempenho sem a iniciativa, conforme demonstrado no destaque da indústria de telecomunicações apresentado posteriormente neste guia. A modelagem também pode ser usada em conjunto com uma metodologia de teste versus controle para descobrir o impacto causal.

As empresas podem identificar o impacto causal comparando os resultados de um grupo de teste exposto a uma campanha com os resultados de um grupo de controle semelhante que não foi exposto. Com plataformas avançadas de experimentação, as marcas podem então aproveitar o aprendizado de máquina (ML) para identificar conjuntos de dados de mercado mais correlacionados com uma métrica de interesse e usá-los para modelar o desempenho esperado da métrica na ausência da iniciativa. Ao calcular a diferença entre o desempenho real e o modelado após o lançamento, as marcas obtêm uma leitura mais precisa de quão bem uma iniciativa teve desempenho.

• Use o teste A/B para comparar versões específicas de interações e experiências digitais.
• Use test and learn ao avaliar o impacto nos negócios de iniciativas estratégicas, como preços, fidelidade, marketing ou investimentos operacionais.
• Use modelagem analítica quando precisar testar muitos cenários rapidamente e o custo for uma preocupação, ou para apoiar um experimento de testar e aprender. 

Para medir com precisão o impacto de qualquer ação comercial, as organizações devem primeiro minimizar o viés em uma população designada e depois isolar o segmento de teste de influências externas. Isso pode ser alcançado com dimensionamento e seleção rigorosos de teste e controle usando simulações avançadas.

É aqui que a IA/ML pode oferecer uma ajuda. Uma plataforma de experimentação baseada em IA pode automatizar as partes mais manuais do design de testes, recomendando grupos de teste e controle, estruturando experimentos e executando testes de significância. Modelagem avançada pode revelar os locais ou segmentos de clientes que responderão melhor a um determinado programa.

As organizações devem então medir o desempenho antes e depois de uma iniciativa em todos os canais para os grupos de teste e controle. Com um experimento bem projetado, qualquer diferença de desempenho entre os grupos de teste e controle pode ser atribuída diretamente à iniciativa.

Ao analisar mais a fundo e escanear centenas de atributos, as organizações podem identificar os drivers de desempenho mais fortes. Esses drivers podem ser combinados em um modelo preditivo, que pode mostrar como ajustar o lançamento para maximizar os benefícios.

As organizações devem usar os aprendizados de experimentos de negócios atuais para inspirar novas ideias e hipóteses para testes futuros. 

Organizações líderes estão indo um passo além, incorporando a experimentação em seus fluxos de trabalho de decisão de negócios por meio de plataformas de software simplificadas projetadas para facilidade de uso por analistas de negócios. A partir daí, eles podem criar um pipeline de testes que prioriza testes potenciais em relação ao seguinte: viabilidade, impacto econômico, foco na decisão e ajuste estratégico.

Para Become um verdadeiro líder de mercado, incorporar a experimentação à sua cultura organizacional é uma necessidade. Estabelecer uma equipe de especialistas em testes, ou seja, um Centro de Excelência (CoE), que possa definir uma visão clara e conduzir seu programa estimulará a mudança cultural. Este CoE deve envolver os stakeholders, coordenar as equipes operacionais e de dados e apresentar conjuntamente os resultados à alta liderança, para que a experimentação modele a estratégia entre as funções.

É importante desenvolver e avaliar uma hipótese como parte do seu processo de experimentação de negócios, mas as descobertas mais interessantes nem sempre estão relacionadas à sua hipótese. Fique atento às aprendizagens!

Muitos experimentos de negócios começam com viés natural de teste versus controle, mas isso torna difícil medir o impacto incremental de uma iniciativa. Para superar isso, certifique-se de usar estratégias de correspondência de controle precisas em todos os atributos relevantes.

Realizar experimentos de negócio pode levar tempo e usar muitos recursos. Para algumas equipes, isso significa escolher entre o número de análises, a profundidade dos insights que cada uma produz e a velocidade de obter respostas para os tomadores de decisão. Para otimizar a forma como você executa seus experimentos, faça parceria com uma empresa de experimentação de negócios.