Testes AB são inúteis
São inúteis só pra dev que não sabe interpretar dados!
Se você trabalha com desenvolvimento de aplicativos, backend ou DevOps, inevitavelmente vai se deparar com dilemas como: “Será que essa nova feature realmente melhora o engajamento?” ou “Essa abordagem nova de UX impacta positivamente os KPIs?”.
Nesse ponto, entra o Teste A/B como ferramenta essencial do ciclo de entrega moderna.
Com 7 anos desenvolvendo apps, e-commerces e produtos digitais, aprendi que experimentar com controle é a melhor forma de evoluir software sem regressão.
E nesse mês de Abril tive a experiência de levar esse conteúdo pra minha turma de MBA de liderança executiva, e sabe algo muito bacana que consegue ver?
Como esse tema de testes AB é produtivo para qualquer segmento, para poder validar ideias e inovações no time, tanto que o que quero trazer pra vocês hoje é um overview de como testes AB funciona dentro de tecnologia e como você pode aplicar pra qualquer segmento!
Aqui, compartilho exemplos reais e práticos de como aplicar testes A/B no universo dev, incluindo dicas de ferramentas para facilitar essa jornada.
O que é Teste A/B?
É uma técnica de experimentação controlada. Você entrega duas versões de uma funcionalidade (Versão A e Versão B) para grupos distintos de usuários, coleta dados e mede qual delas entrega mais resultado.
Ao invés de deploys baseados em achismo, você evolui o produto com confiança e previsibilidade.
Exemplo 1: Teste A/B com Feature Flag + CRM
Cenário:
Uma nova funcionalidade no backend de um app de delivery — incentivar usuários a deixarem reviews após o pedido.
Execução:
Grupo A: recebe push padrão
Grupo B: recebe push personalizado com nome do restaurante e incentivo
Ferramentas recomendadas:
FEATURE FLAGS:
Unleash – open source, fácil de integrar
LaunchDarkly – robusto, com dashboards visuais
ConfigCat - simples de utilização também =)Firebase Remote Config – ótimo para apps mobile
CRM:
HubSpot, Salesforce, ou até automações com Google Sheets + scripts
ANÁLISE DE DADOS:
Metabase, Redash ou Datadog para dashboards e comparativos
Aliás nessa etapa muito dev não sabe metrificar a importância que o dado tem para cada tarefa que lhe é determinado. Dados são nossa chave de decisão, onde cabe na análise dele entender se o que estamos desenvolvendo faz ou não sentido.
E com base em métricas, podemos partir pra um MVP na qual sua implementação pode ai ser utilizada do teste AB!
É tudo um ciclo, cercado por análises infinitas e categorização de como nosso usuário se comporta na plataforma.
Métrica:
No caso trazido será a taxa de avaliação de pedidos por usuário no app.
Decisão:
A versão com maior conversão é promovida para 100% do tráfego.
Exemplo 2: Teste A/B em APIs com rollout progressivo
Cenário:
Você refatorou a estrutura de paginação de uma API crítica de listagem de promoções.
Execução:
Flag useNewPagination controla se a nova versão é usada
Tráfego segmentado usando um middleware ou gateway (por IP, userId ou rollout %)
Ferramentas recomendadas:
Flags + rollout:
Observabilidade:
Métricas:
Tempo de resposta (p95/p99)
Volume de erros
Feedback qualitativo dos usuários
Decisão:
Se os resultados forem positivos, a nova API substitui a antiga sem precisar de rollback.
Exemplo 3: Teste A/B até fora do código – em negociações
Cenário:
Você está negociando escopo com um parceiro técnico (QA, plataforma de dados, etc.)
Execução:
Abordagem A: direta e objetiva
Abordagem B: colaborativa e construtiva
Métrica:
Tempo de resposta, flexibilidade na entrega, relação custo-benefício.
Mesmo nesse tipo de interação, você coleta dados, compara abordagens e otimiza o processo.
Mas ah Ana isso é super "básico"...
Pois é, provavelmente é, mas conforme vamos crescendo na nossa carreira vamos ganhando perfil estrategista (alguns), e essa abordagem acaba se tornando cada vez mais ideal, saber para qual perfil de cliente qual estratégia X, Y, Z é melhor!
Teste A/B é sobre responsabilidade além de um simples deploy orquestrado
Num cenário de entrega contínua, deploy sem experimentação é risco. Testes A/B trazem o equilíbrio entre evolução e controle. Eles reduzem retrabalho, aumentam acurácia e ajudam o time a entender o impacto real das mudanças.
Esse tipo de prática é comum em empresas que valorizam decisões baseadas em dados — inclusive em times fora do Brasil. E se esse for o seu objetivo e na transformação da sua carreira eu tenho uma indicação ótima! Se liga:
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