Com a evolução do gerenciamento de produtos, a tomada de decisões baseada em dados se tornou uma abordagem mais confiável. Entre as metodologias amplamente usadas para determinar o resultado ideal entre duas alternativas está o teste A/B, ou teste dividido. Este artigo explora os dois quadros estatísticos predominantes utilizados em testes A/B de produtos: os métodos Bayesiano e Frequentista.

A estatística Frequentista enfatiza a análise objetiva de dados, enquanto a abordagem Bayesiana integra crenças e hipóteses anteriores no processo inferencial. Dependendo dos requisitos específicos do produto, ambos os paradigmas estatísticos apresentam vantagens distintas.

Nos testes A/B, o método Frequentista utiliza hipóteses nulas e alternativas antes de iniciar um experimento. Já o método Bayesiano é flexível e atualiza as chances de uma versão superar outra à medida que novos dados chegam. A escolha entre essas abordagens depende do contexto do produto, dos dados disponíveis e dos objetivos de negócios.

Dominar ambos os quadros estatísticos permite criar experimentos orientados por dados, adaptados aos requisitos únicos de cada situação, seja para otimizar taxas de conversão, introduzir novos recursos ou melhorar experiências de usuário.