Hypotheses that convert.
Structured experimentation programme with 12 to 24 simultaneous tests. Hypotheses driven by behavioural economics, Bayesian frameworks and quarterly governance review.
Experimentation as a discipline, not a one-off tactic.
Poorly executed CRO is dangerous: false positives lead teams to implement changes that degrade revenue. Caporal structured its experimentation programme over 12 years serving banks and FMCG — where misreading a test costs contracts. Our methodology combines ICE prioritisation with behavioural economics frameworks to generate hypotheses with high probability of positive impact.
What we deliver
Roadmap de hipóteses priorizado
Backlog de experimentos ordenado por ICE score, com racional comportamental documentado para cada hipótese, estimativa de impacto e janela de teste.
Execução de 12–24 testes simultâneos
Setup técnico em VWO, Optimizely ou GrowthBook. Segmentação precisa por cohort, device e canal. Monitoramento diário de métricas guardrail (receita, bounce, funil).
Análise bayesiana & documentação
Leitura com framework bayesiano para reduzir erros de tipo I e II. Documentação completa de cada teste — hipótese, resultado, aprendizado e recomendação de roll-out ou descarte.
Governance review trimestral
Revisão com C-suite do portfólio de testes, win-rate acumulado, impacto financeiro atribuído e recalibração de prioridades de acordo com objetivos de negócio.
Playbooks por canal
Biblioteca de aprendizados organizados por canal (landing, e-mail, produto, checkout) para acelerar ciclos futuros e onboarding de novos times.
How we operate
Diagnóstico de funil (semana 1)
Auditoria de analytics existente, mapeamento de drops de funil por cohort e identificação de friction points prioritários. Entregável: mapa de funil com oportunidades rankeadas.
Hipóteses & priorização (semanas 2–3)
Workshop com time de produto e marketing para construção do backlog. Scoring ICE com racional comportamental. Aprovação das primeiras 5 hipóteses para execução imediata.
Setup técnico (semana 3–4)
Implementação da plataforma de teste escolhida, configuração de eventos de conversão, definição de métricas guardrail e aprovação de design das variações.
Execução contínua (mensal)
Ciclo de 18 dias por hipótese: build, QA, launch, monitoramento, leitura. Até 24 testes simultâneos em programa enterprise. Slack channel dedicado com atualização diária.
Análise & roll-out (por ciclo)
Leitura bayesiana, decisão de roll-out ou descarte, documentação de aprendizado. Implementação de winners coordenada com time de tech do cliente.
Governance review (trimestral)
Relatório executivo de win-rate, impacto financeiro acumulado, recalibração de prioridades e planejamento de próximos 90 dias.
Frequently asked questions
How many tests can run simultaneously?
In enterprise programmes, we run between 12 and 24 simultaneous tests. Each hypothesis has a defined owner, window and acceptance criteria before starting.
What testing platforms do you use?
VWO, Optimizely and GrowthBook. Platform choice depends on client infrastructure and scale. We also have an internal stack for Bayesian analysis.
What is the average test cycle?
18 days per hypothesis on average — from build to roll-out decision. With Bayesian frameworks, we can read results faster than the classical t-test without losing statistical rigour.
How is financial impact measured?
Each test has a primary revenue metric defined before launch. Quarterly review consolidates accumulated win-rate and attributed financial impact, presented to C-suite.
servicoCro.faq.items.4.q
servicoCro.faq.items.4.a