Uma associação abre uma investigação
Duas variáveis podem se mover juntas sem que uma provoque a outra. Uma campanha e um aumento de vendas podem coincidir com uma data sazonal. A hipótese é útil, mas ainda exige comparação e contexto.
Procure explicações alternativas
Volume de clientes, calendário, mudanças de preço e disponibilidade podem afetar o resultado ao mesmo tempo. Liste essas possibilidades antes de contar uma história causal. Verifique também se a amostra representa o público que receberá a decisão.
Compare grupos de forma cuidadosa
Quando viável, teste uma mudança em grupos comparáveis e estabeleça antes a métrica principal e o período de avaliação. A distribuição aleatória ajuda a reduzir diferenças iniciais, mas exige desenho adequado e volume suficiente para a pergunta.
Cuidado com a escolha posterior da métrica
Ao procurar muitas relações, algumas podem parecer interessantes por acaso. Evite selecionar só o recorte que confirma a expectativa. Registre o que foi investigado e apresente limitações junto com o resultado.
Como comunicar ao executivo
Distinga observação, hipótese e evidência. Dizer que dois indicadores variaram juntos é diferente de afirmar que uma ação causou o resultado. Essa precisão torna a conversa mais útil para decidir o próximo teste.
Qual decisão isso ajuda você a tomar?
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