Como usar os testes A/B para melhorar a taxa de conversão de seu site

Introdução

Muitos marqueteiros podem pensar que têm um bom controle do que funciona e do que não funciona. Mas a verdade é que os instintos instintivos podem mentir. É aí que se deve tirar a adivinhação da equação e realizar testes A/B.

Os testes A/B são o processo de análise da eficácia de suas estratégias na vida real e em tempo real. Você pode ver como certos elementos, como manchetes ou chamadas à ação, e páginas se comportam. Você pode observar as reações dos visitantes. O resultado do teste A/B é sua compreensão do que introduzir ou remover do site.

Outro benefício dos testes A/B é sua capacidade de aumentar a taxa de conversão do website. Mas o que é teste A/B, que tipos existem, e como começar? Neste artigo, vamos estudar os fundamentos dos testes A/B e fornecer dicas para uma implementação bem sucedida para começar os testes com confiança.

Entendendo uma taxa de conversão e sua importância

O que é uma taxa de conversão?

Suponha que você inicie um negócio para vender seus produtos ou serviços. Você cria um website ou aplicativo e espera que os visitantes consumam seu conteúdo e façam algumas ações. Estas ações são conversões, e você precisa aumentar continuamente seu número. É aí que devemos definir a otimização da taxa de conversão (CRO).

Do que se trata a otimização da taxa de conversão? CRO é o processo de aumentar o número de pessoas que realizam a ação desejada (converter), como por exemplo:

• agende uma chamada;
• comprar um produto;
• subscrever um boletim informativo por e-mail;
• reservar uma demonstração, etc.

Você pode melhorar a taxa de conversão para qualquer negócio ou focar na otimização da conversão do eCommerce. Em qualquer caso, você precisa simplificar o caminho que os visitantes precisam tomar para comprar mercadorias. Pode incluir a desmarcação da navegação ou a exibição de determinados links, qualquer coisa para mostrar o caminho aos clientes.

Por que uma taxa de conversão é importante?

A taxa de conversão é uma das métricas mais cruciais porque ilustra o que os usuários estão procurando, o que eles gostam, e o que os impede de prosseguir para outras páginas. As possíveis razões para uma baixa taxa de conversão são infinitas, como por exemplo:

• fraca usabilidade;
• desempenho lento;
• ineficácia e ineficácia;
• colocação inconveniente dos botões;
• pequenos tamanhos de links para bater com um dedo, etc.

Imagine que você tem 100 visitantes em seu site, mas apenas um faz uma compra. Isso é uma taxa de conversão de 1%. Mas, com as táticas CRO em vigor, você pode potencialmente aumentar essa taxa de conversão para 2% ou até mais!

Uma análise profunda da taxa de conversão e o ajuste de vários componentes do website pode melhorar o design. Isso significa mais vendas e receita para seu negócio e maior satisfação do cliente, e quem recusaria isso? É por isso que você deve impulsionar esta métrica.

O que é teste A/B, e por que você deve considerar isso?

O que é teste A/B?

A/B denota a comparação de duas versões de características do website. Você cria as versões A e B de um elemento e as exibe aos usuários. Observe que você deve dividir o tráfego uniformemente para ver os resultados corretos.

Suponha que você queira verificar se o texto está visível o suficiente e torná-lo maior. O novo texto seria a versão B. A segunda metade dos visitantes veria um texto padrão em seu website (versão A). Em seguida, você compara os indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas em cada página e determina a opção vencedora.

Benefícios dos testes A/B

Os testes A/B são uma maneira confiável de definir como seu website deve ser para trazer mais conversões. De acordo com dados, 58% das empresas empregam testes A/B para CRO. Ele também oferece as seguintes vantagens para as empresas:

• tomar decisões informadas;
• aumentando a receita;
• removendo o atrito na viagem de compra;
• endereçando os pontos de dor dos clientes;
• melhorando a experiência do usuário;
• impedindo que as pessoas saiam do site (reduzindo a taxa de ressalto);
• fazendo modificações em menor escala e reformulando os websites passo a passo.

Que tipos de testes existem?

Teste de URL dividida

Há uma grande confusão entre as palavras teste dividido e teste A/B. O teste de divisão compara uma versão de seu website - a versão de controle - com outra página de "variação" - para ver qual dos visitantes de um website responde melhor.

Estas páginas devem ter o mesmo objetivo, como, por exemplo, incentivar as pessoas a comprar. Mas o design deve diferir mais significativamente em comparação com os testes A/B, que envolvem pequenas e únicas modificações feitas no controle no front end. Além disso, as páginas em testes divididos devem residir em URLs diferentes.

Testes multivariados

Este tipo de teste se refere a testar várias combinações de itens simultaneamente. Você altera vários itens em uma página, de modo que a aparência do produto final pode flutuar significativamente entre as versões.

Teste de várias páginas

Um teste de várias páginas entra em jogo se o elemento estiver presente em várias páginas, mas não for o mesmo, aparecer em outro lugar, ou tiver um nome diferente. Você pode fazer isso de duas maneiras:

• Teste de Funil Multipáginas: redesenhando todo o funil de vendas para produzir uma nova versão;
• Testes convencionais de várias páginas: mudança ou substituição de elementos particulares, tais como botões, banners, crachás, revisões, etc.

Processo de teste A/B em detalhes

1. Quais são seus objetivos?

Identificar seu negócio e o propósito do site. O que você considera conversão, e o que traz mais lucro? Você pode ter como objetivo aumentar o número de pedidos, o valor médio dos pedidos, assinaturas ou apenas cliques em anúncios. Você também deve priorizar páginas a serem testadas. Como? Identifique as páginas com melhor e pior desempenho em relação ao tráfego e classificação nos mecanismos de busca com ferramentas como o Ranktracker's Website Audit.

2. O que motiva e preocupa seu público?

Para limpar os bloqueios de estrada no funil de marketing de seus visitantes, determine os problemas e as forças motrizes por trás de seu comportamento. Por exemplo, se você quiser impulsionar as vendas em um site de comércio eletrônico, as possíveis preocupações dos consumidores podem ser:

• frete grátis/pago;
• a capacidade de devolver mercadorias;
• a disponibilidade de vários métodos de pagamento, etc.

3. Qual é a sua hipótese?

O próximo passo após as duas etapas anteriores é formular uma hipótese. Quais aspectos de seu site devem ser testados para oferecer um melhor serviço aos seus clientes? Especifique o que você planeja alcançar e considere fatores externos, por exemplo, férias, promoções, colaborações com influenciadores, etc. Um caso em questão é o de impulsionar as vendas. Uma hipótese possível pode ser a seguinte: se eu exibir mais opções de pagamento na caixa, as pessoas estarão mais propensas a comprar através do método preferido.

4. Testes de lançamento A/B

Agora é hora de transformar a pesquisa em prática. Criar um teste A/B ou multivariado (com várias opções) para cada hipótese. Use a teoria para orientar quaisquer ajustes de projeto durante a elaboração de sua página de variantes. Você pode utilizar ferramentas dedicadas para executar o teste e rastrear seus resultados, que discutiremos mais tarde.

Voltando ao exemplo anterior com serviços de pagamento, você pode integrar mais opções como Apple Pay, Google Pay, Samsung Pay, ou até mesmo a moeda criptográfica. Divida o tráfego pela metade para que uma metade veja o desenho antigo e a outra metade o novo.

5. Rastrear e analisar os resultados

Você conseguiu atingir seus objetivos estabelecidos no início do teste? Meça os resultados do teste, como por exemplo:

• uma taxa de conversão;
• uma taxa de ressalto;
• um aumento na receita.

Determine a diferença nas taxas de conversão entre os dois grupos e compare-as com seus parâmetros médios. Isso lhe permitirá medir a utilidade no mundo real dos resultados.

6. Implementar a melhor alternativa

Implantar o vencedor e garantir que ele seja a única opção exibida no site. Agora você tem estatísticas reais mostrando o que seus visitantes gostam em seu site. Se você não tiver visto muita mudança, reavalie a hipótese e comece de novo. Mesmo as falhas percebidas podem levar a realizações. Aprenda com eles e reconsidere o que irá ou não produzir os resultados.

Ferramentas de teste A/B

Como mencionado anteriormente, o uso de uma ferramenta de teste A/B irá agilizar o processo. Seu software de vendas/marketing provavelmente tem capacidades de teste embutidas, dependendo do que você procura. Estas ferramentas permitem que você adapte suas campanhas de teste, analisando o comportamento do usuário usando heatmaps e gravação/reprodução.

Mas, os sistemas de teste A/B especializados fornecem mais do que apenas o mínimo necessário. Por exemplo, muitos vêm com cenários de teste pré-definidos. É por isso que eles são tão populares, com cerca de 75% dos principais varejistas on-line usando tais softwares.

As ferramentas de teste A/B mais eficazes podem acelerar, escalar e ajudar a desenvolver seu programa de experimentação. Os dois tipos mais típicos de soluções são os seguintes:

• Ferramentas quantitativas baseadas em dados precisos e numéricos: O melhor uso dessas tecnologias é reunir informações de forma quantificável e numérica, como por exemplo:
  1. o número de pessoas que utilizaram seu site, aplicativo ou produto;
  2. a proporção de usuários que se tornaram líderes ou clientes;
  3. a freqüência dos cliques dos botões.

Tais soluções são VWO e Omniconvert.

• Ferramentas qualitativas que são centradas no usuário e no produto (PX): Elas combinam a experiência do usuário, o comportamento do usuário e a percepção da experiência do produto para descobrir por que as pessoas agem de uma certa maneira. Hotjar, Usersnap, e CrazyEgg são alguns exemplos de tais softwares.

É melhor utilizar ambas as ferramentas para obter o máximo valor para o seu site.

Melhores práticas para testes A/B eficazes

Aqui está o que você deve lembrar ao elaborar seus processos de teste A/B:

• Variações de teste de uma única variável de cada vez. Suponha que você mude a cor do botão e o tamanho do texto. Como você identificará o que influenciou suas taxas de conversão e até que ponto? Você precisará levar apenas um elemento para um teste.
• Foco na relevância. Os testes A/B podem fornecer insights sobre conteúdos mais relevantes para seu público-alvo, atraindo e convertendo visitantes em leads.
• Desenvolver um processo que possa ser repetido. Isso implica em usar o que você aprendeu para realizar mais testes e selecionar se deve manter, remover ou escalar cada conceito de teste.
• Assegure-se de que seu objetivo seja claro. Os negócios SaaS, B2B e eCommerce podem ter objetivos diferentes: compras, inscrições para testes gratuitos ou envio de formulários de leads. Sua tarefa é encontrar o seu próprio.

Erros a evitar durante os testes A/B

O tópico de testes A/B seria incompleto sem discutir possíveis erros ao longo do caminho. Estes são:

• Negligenciando o planejamento adequado. Você deve pesquisar para estabelecer uma hipótese. Ela determinará os elementos a serem mudados, os resultados esperados e as prioridades. Uma suposição errada no início pode orientar mal todo o processo de teste. Você também deve seguir seu próprio caminho em vez de confiar no que funcionou para os outros. É por isso que identificar seu público e suas exigências é fundamental.
• Teste de múltiplos elementos ao mesmo tempo. Escolher várias características para testar de cada vez é confuso e requer uma análise mais detalhada. Defina suas prioridades e teste cada peça passo a passo.
• **Determinando a duração incorreta do teste. **Os resultados finais se apoiarão em vários fatores à medida que você executar o teste em usuários reais. Por exemplo, você pode ter diferentes taxas de conversão dependendo da estação do ano, dia da semana ou promoção. É por isso que a duração recomendada de um teste é de uma ou duas semanas.
• Não equilibrar o tráfego. Você não deve apenas dividir o tráfego uniformemente, mas equilibrá-lo em termos de clientes existentes e novos clientes para obter as taxas de conversão corretas.
• Parada após um teste. Você precisa de provas para sustentar uma hipótese para continuar testando-a. É por isso que você deve coletar dados diversos para apoiar as descobertas para estar mais confiante na tese. Isso significa realizar vários testes, por exemplo, durante seis meses, para encontrar a versão mais adequada.

Conclusão: Melhorando o website através de testes A/B

Você está procurando maneiras de maximizar as conversões? Os testes A/B podem ajudá-lo com esta tarefa. As estatísticas mostram que esta é a segunda estratégia mais utilizada na otimização de conversões após a análise. E 97,6% das empresas relatam fazer testes A/B. Você pode testar vários componentes do website enquanto confia na pesquisa para otimizar a experiência do usuário. Assim, você faz previsões precisas, levando a mais vendas e receitas.

Discutimos os passos cruciais para lançar seu primeiro teste A/B e possíveis erros a serem evitados. Escolha um elemento para testar, especifique seus objetivos e aprenda com os resultados.

Além disso, empregar ferramentas de teste A/B para tornar este processo mais gerenciável. Eles são versáteis e poderosos e variam em complexidade, preço e tipo de dados utilizados durante os testes. Portanto, você pode encontrar o que mais lhe convém, seja você uma pequena agência ou uma empresa em rápido crescimento.