Como funciona o ciclo HADI

HADI é um método de pesquisa que inclui quatro etapas: formulação de hipótese (H), ação (A), coleta de dados (D), conclusões (I). Assim, é uma sigla onde cada letra corresponde a uma etapa do ciclo.

Supõe-se que o ciclo é infinito. Ou seja, depois que a empresa tira conclusões, ela formula uma nova hipótese. Isso permite desenvolver continuamente o negócio ou projeto.

Este método é ótimo para testar hipóteses, permite formular a hipótese corretamente de modo que a lista de ações para testá-la se torne óbvia.

Vamos analisar cada etapa.

H — hypothesis — hipótese. Nesta etapa, a hipótese é formada. Simultaneamente com a hipótese, são escolhidos os indicadores que a mudança deve afetar. Assim, é necessário descrever o que se planeja mudar, quais métricas e como isso afetará.

É importante que em um ciclo apenas uma hipótese seja testada. Caso contrário, não ficará claro o que influenciou a métrica. Se for necessário testar várias hipóteses ao mesmo tempo, elas devem se referir a métricas diferentes.

Por exemplo: "Queremos adicionar mais um botão 'comprar' na landing page, isso deve aumentar a conversão da página de destino".

A — action — ação. Esta é a etapa durante a qual as mudanças são implementadas. No exemplo da landing page, A é a etapa em que botões adicionais são instalados na página de destino.

D — data — coleta de dados. Na terceira etapa, são coletados dados que confirmam ou refutam a hipótese. Primeiramente, são coletados dados sobre a métrica que se tentou influenciar.

No nosso exemplo, essa métrica é a conversão em lead. É necessário coletar dados sobre a conversão durante o período em que o botão 'Comprar' adicional estava no site, bem como dados de períodos anteriores. Assim, pode-se entender se a mudança afetou a conversão.

I — insights — conclusões. Na última etapa, é necessário analisar se a hipótese funcionou. Se sim, a mudança pode ser mantida ou escalada. Se não, é necessário testar outra hipótese.

No exemplo da landing page, se após adicionar o botão a conversão aumentou, o botão é mantido. Agora é possível testar outras mudanças que devem aumentar a conversão.

Dicas: como testar hipóteses com a metodologia HADI

Para que o teste de hipóteses com HADI seja eficaz, é importante organizar o trabalho corretamente:

• Formule várias hipóteses para uma métrica. Analise cada uma para escolher a mais útil. Ela deve ser testada primeiro.
• Formule a hipótese como uma pergunta que possa ser respondida inequivocamente com 'sim' ou 'não'.
• Descubra se a equipe acredita na hipótese. Se não, provavelmente não vale a pena testá-la.
• Avalie o quão difícil é testar a hipótese. Se for difícil e a equipe quase não acredita nela, é melhor adiá-la.
• Comece a testar a hipótese o mais rápido possível e pare assim que obtiver as informações necessárias.
• Os dados devem ser estatisticamente significativos. Por exemplo, se você está testando um site, ele deve ser visitado por usuários suficientes durante o período de pesquisa. O número mínimo estatisticamente significativo é considerado 30. Assim, se você quiser testar uma mudança em uma landing page, precisa obter pelo menos 30 leads.
• Uma semana é o prazo ideal para testar uma hipótese simples. Esse tempo geralmente é suficiente.

Alguns exemplos de pesquisas usando o modelo HADI

Os ciclos HADI são frequentemente usados em marketing digital para testar e-mail marketing, SEO, publicidade contextual e segmentada. Vamos ver alguns exemplos simples.

Publicidade contextual de uma pet shop online. Hipótese: se pagar não por cliques em anúncios de publicidade contextual, mas por leads, o custo da conversão diminuirá.

Ação: mudar a estratégia de publicidade de pagamento por cliques em anúncios para pagamento por conversões.

Coleta de dados: os leads da publicidade se revelaram muito caros. O custo da conversão aumentou 1,5 vezes.

Conclusões: a hipótese está incorreta. É necessário voltar ao esquema de pagamento por cliques em anúncios.

Publicidade de escadas de madeira. Hipótese: se no anúncio escrever que as medições são gratuitas, o número de cliques no site aumentará.

Ação: adicionar ao anúncio a informação sobre a medição gratuita para fabricação da escada.

Coleta de dados: a taxa de cliques do anúncio aumentou de 4% para 9%.

Conclusões: a hipótese está correta. É necessário adicionar a informação sobre a medição gratuita em todos os anúncios.

Site de um confeiteiro. Hipótese: se adicionar ao site informações sobre a composição dos bolos e fotos, o número de pedidos aumentará.

Ação: tirar fotos dos bolos, descrever sua composição e publicar no site.

Coleta de dados: o número de pedidos por telefone dobrou, online aumentou 1,5 vezes.

Conclusões: a hipótese está correta. Provavelmente, vale a pena adicionar ainda mais informações sobre o produto e atualizar as fotos regularmente.

Exemplo de preenchimento