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.
Tem uma ideia, desafio ou produto que precisa sair do papel?
Podemos ajudar a transformar esse ponto de partida em uma jornada clara de validação, construção e crescimento.