Os testes A/B têm se tornado bastante populares para definir quase tudo, desde o design do site até as descrições dos produtos nas ofertas, só que muitos gestores não sabem como avaliar corretamente os resultados e acabam sub-utilizando esses experimentos.
Isso acontece porque existem centenas de métricas diferentes, mas quando examinamos uma quantidade muito grande de indicadores, corremos o risco de ver relações de causa e efeito que na verdade não existem, são só flutuações aleatórias.
Os estatísticos chamam isso de “correlações espúrias”.
A solução é decidir de antemão quais são as métricas que realmente importam e limitar-se a interpretar esses resultados.
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