Descubra as etapas fundamentais para estruturar testes de forma efetiva e focada em resolver problemas de negócios. A estruturação de um teste é crucial para orientar todas as etapas do processo, desde a definição de objetivos até a priorização com a Matriz RISE. Aprenda como definir objetivos, variáveis, amostra e preparar dados para aumentar a assertividade na coleta, análise e extração de insights.
Sumário
- Etapas de Estruturação de Testes
- Definir Objetivos
- Definir Variáveis
- Escolha das Variáveis-Chave
- Definição da Amostra
- Cálculo do Tamanho da Amostra
- Preparação e Organização dos Dados
- A importância da qualidade dos dados
- Utilização da Matriz RISE
- Benefícios da Matriz RISE
- Conclusão
Etapas de Estruturação de Testes
Neste artigo, abordaremos as etapas fundamentais para estruturar testes de forma efetiva, independentemente do contexto. A estruturação de um teste depende muito do contexto no qual você está inserido, incluindo a empresa, os frameworks utilizados, os produtos e processos.
- Contextualização da estruturação de testes
- A importância de considerar o contexto empresarial, frameworks, produtos e processos
- Principais etapas para estruturar testes de forma efetiva
Definir Objetivos
O primeiro passo na estruturação de um teste é definir claramente os objetivos que se quer atingir. Essa definição é crucial para orientar todas as outras etapas.
- Importância da definição clara de objetivos
- Orientação das demais etapas a partir dos objetivos definidos
- Alinhamento dos objetivos com as partes interessadas (stakeholders)
Definir Variáveis
As variáveis representam os fatores ou parâmetros que você deseja medir e testar. Elas formam a base para a coleta e análise de dados.
- Tipos de variáveis: quantitativas, qualitativas e categóricas
- Importância da definição clara das variáveis para coleta e análise de dados
- Exemplos de variáveis em testes
Escolha das Variáveis-Chave
Ao escolher as variáveis-chave, é fundamental garantir que elas sejam relevantes para o teste a ser realizado. Isso assegura que os dados coletados ofereçam insights valiosos para o negócio.
- Identificar as variáveis que impactam diretamente o desempenho ou a resposta do teste
- Garantir que as variáveis selecionadas estejam alinhadas aos objetivos e perguntas que se deseja responder
- Evitar incluir variáveis irrelevantes que possam distorcer os resultados do teste
Definição da Amostra
A definição da amostra é crucial para garantir a representatividade dos resultados obtidos. O tamanho da amostra e sua composição influenciam diretamente a validade estatística do teste.
- Determinar um subconjunto representativo da população total a ser analisada
- Considerar a viabilidade de testar toda a população versus a extrapolação dos resultados a partir de uma amostra
- Encontrar um equilíbrio entre o tamanho da amostra e as restrições de execução, como orçamento, recursos da equipe e tempo de obtenção dos dados
Cálculo do Tamanho da Amostra
O cálculo do tamanho da amostra é uma etapa crucial para garantir a precisão dos resultados, mas na prática de produtos digitais, é comum lidar com limitações que impactam a aplicação dessa fórmula.
- Compreender a fórmula para calcular o tamanho da amostra necessário
- Levar em consideração o nível de confiança, a porcentagem da amostra esperada e a margem de erro
- Adaptar o cálculo do tamanho da amostra de acordo com as restrições de execução e as amostras possíveis dentro dessas limitações
Preparação e Organização dos Dados
Além do planejamento do teste, a preparação e organização dos dados desempenham um papel crucial na obtenção de análises precisas e significativas.
- Assegurar que todas as informações necessárias sejam coletadas de forma completa
- Garantir a qualidade dos dados, evitando erros ou informações corrompidas
- Organizar os dados de maneira que facilite a análise e a extração de insights relevantes
A importância da qualidade dos dados
Garantir a qualidade dos dados é crucial para o sucesso das análises. Dados ruins podem comprometer os resultados e levar a decisões equivocadas. Para isso, é fundamental seguir algumas práticas:
- Documentar a origem de cada dado obtido
- Utilizar processos de obtenção e tratamento de dados sólidos e reutilizáveis
- Priorizar a qualidade dos dados antes de realizar as análises
Utilização da Matriz RISE
A Matriz RISE é uma ferramenta valiosa para priorizar iniciativas, levando em conta quatro variáveis principais: Alcance, Impacto, Confiança e Esforço. Cada variável recebe uma pontuação que é somada para obter a priorização dos projetos.
- Alcance: indica quantas pessoas serão impactadas pelo teste
- Impacto: mede quais resultados o teste pode trazer para os objetivos do negócio
- Confiança: representa o nível de segurança da equipe em relação ao sucesso do teste
- Esforço: avalia os recursos necessários para a execução do projeto
Benefícios da Matriz RISE
A utilização da Matriz RISE traz diversos benefícios para as equipes, promovendo discussões importantes entre times de produto, negócio e dados, garantindo alinhamento e foco nos testes que potencialmente trarão resultados mais relevantes para o negócio.
- Foco e priorização de recursos nos testes mais relevantes
- Alinhamento entre equipes de diferentes áreas
- Promoção de discussões importantes
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Conclusão
Estruturar adequadamente os testes com produtos digitais é fundamental para que eles entreguem valor de negócio. Seguindo as etapas de definir objetivos, variáveis, amostra, preparar dados e priorizar com a Matriz RISE, você aumenta significativamente suas chances de sucesso. Colocando essas técnicas em prática, seu trabalho terá muito mais foco e assertividade na hora de coletar dados, analisá-los e extrair insights.