Hipóteses que convertem.
Programa estruturado de experimentação com 12 a 24 testes simultâneos. Hipóteses orientadas por economia comportamental, frameworks bayesianos e governance review trimestral.
Experimentação como disciplina, não como tática avulsa.
CRO mal feito é perigoso: falsos positivos levam times a implementar mudanças que degradam receita. A Caporal estruturou seu programa de experimentação ao longo de 12 anos servindo bancos e FMCG — onde erro de leitura de teste custa contrato. Nossa metodologia combina priorização por ICE com frameworks de economia comportamental (como Loss Aversion, Social Proof e Commitment Consistency) para gerar hipóteses com alta probabilidade de impacto positivo. Frameworks bayesianos substituem o teste t clássico para aceleração de leitura sem perda de rigor estatístico. Cada hipótese tem owner sênior, janela definida e critério de aceite numérico antes de iniciar.
O que entregamos
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.
Como operamos
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.
Perguntas frequentes
Qual o volume mínimo de tráfego para CRO enterprise fazer sentido?
Como referência geral, experimentos com menos de 500 conversões por variação por semana exigem janelas muito longas e frameworks bayesianos cuidadosos. Para tráfego abaixo desse limiar, trabalhamos com modelos de priorização alternativa — user research qualitativo + testes multivariados de menor granularidade. Em conta enterprise, esse diagnóstico é feito na fase de discovery antes de qualquer compromisso de escopo.
Como vocês evitam falsos positivos?
Através de três camadas: (1) framework bayesiano com threshold de probabilidade de 95% antes de declarar winner, (2) análise de métricas guardrail paralelas (receita por sessão, LTV, churn) além da métrica primária, e (3) revisão por estatístico sênior antes de qualquer roll-out. Documentamos todos os casos de testes que 'ganharam' na métrica primária mas foram descartados por impacto negativo em guardrails.
Vocês trabalham com plataformas de produto além de landing pages?
Sim — e é onde mais geramos impacto. Programas de CRO puramente em landing pages têm teto de crescimento. Nossos programas enterprise incluem experimentação em fluxos de onboarding, checkout, produto (feature flags) e e-mail. Requer integração mais profunda com time de produto e engenharia do cliente, o que mapeamos na fase de scoping.
O que acontece com os aprendizados ao final do contrato?
Toda a documentação de testes, hipóteses, resultados e playbooks é propriedade do cliente e entregue em formato estruturado (Notion ou Confluence). O repositório de conhecimento fica com o cliente e é projetado para ser operado internamente após o programa.
Como é o processo de aprovação de variações de design?
Trabalhamos dentro do design system do cliente. Para variações que demandam novos componentes, fazemos o spec em Figma e passamos por aprovação do time de design antes de qualquer implementação. Não comprometemos brand guidelines para ganhar velocidade de teste.