Testes A/B

Para isso, você divide o público-alvo do seu site em dois grupos iguais - um vê a versão A e o outro vê a versão B.

Após o término do experimento, você analisa qual página gerou mais ações desejadas - como inscrições, compras, visualizações de página etc. - e, em seguida, usa essa versão no futuro.

O teste A/B ajuda a aumentar a taxa de conversão do seu site, revelando como as alterações no conteúdo, na estrutura e no design influenciam o comportamento do usuário. Ele também permite testar como suas hipóteses influenciam métricas como valor total do pedido, tempo gasto em páginas ou seções específicas etc.

Além disso, os testes A/B podem ajudar a resolver debates internos e incertezas sobre decisões de design e interface, fornecendo insights claros e orientados por dados sobre o que realmente funciona. Com essas informações, você pode otimizar o seu site para garantir que ele seja o mais fácil e intuitivo possível para os usuários atingirem suas metas.

Para melhorar o desempenho do seu site, comece testando hipóteses relacionadas a elementos que afetam diretamente as conversões, como a mensagem principal na seção de heróis, botões de CTA (call-to-action), formulários e imagens.

Antes de iniciar um teste, reserve um momento para considerar se ele é realmente necessário neste momento e se você tem as condições certas para executá-lo com eficiência.

Para obter resultados confiáveis, você precisará de uma quantidade suficiente de tráfego, conversões consistentes (como inscrições, consultas ou compras) e um sistema de análise da Web configurado adequadamente.

Se algum desses itens estiver faltando, é melhor adiar - caso contrário, é provável que o teste apresente resultados enganosos. Mas se tudo estiver em ordem, você está pronto para começar.

Antes de iniciar o teste, identifique e formule claramente a hipótese específica que você pretende validar. Uma definição precisa da hipótese é essencial para gerar percepções significativas e acionáveis.

Sua hipótese deve ser fundamentada em dados e não em suposições. Baseie-a em métricas quantitativas e observações qualitativas do comportamento do usuário em seu site.

O ideal é que sua hipótese seja baseada nas descobertas e nos resultados de uma pesquisa completa.

• Converse com seus usuários ou clientes para descobrir o que eles mais valorizam em seu produto ou serviço e quais problemas ele os ajuda a resolver.
• Analise as solicitações de suporte e os tíquetes para identificar pontos problemáticos comuns. Examine a análise do seu site para detectar problemas como altas taxas de rejeição ou taxas de conversão excepcionalmente baixas em seções específicas.
• Use ferramentas de mapa de calor e de registro de sessão, como o Microsoft Clarity ou o Hotjar - elaspodem mostrar exatamente como os visitantes interagem com seu site e ajudar a descobrir bloqueadores ou pontos fracos na jornada do usuário.

Por exemplo, de acordo com a análise de seu site, os visitantes raramente clicam no botão "Buy Now". Talvez ele seja muito pequeno, se misture ao plano de fundo ou esteja localizado muito abaixo na página para ser facilmente percebido.

Você pode ter várias ideias para testar, mas é melhor se concentrar em apenas uma hipótese por experimento. Por exemplo, ao testar o botão, execute testes separados para o tamanho e a cor. Se você testar várias alterações ao mesmo tempo, não saberá qual delas realmente fez a diferença.

Depois de escolher a hipótese a ser testada, defina os critérios para avaliar seu sucesso ou fracasso.

Esses critérios podem incluir: Taxa de rejeição (a porcentagem de visitantes que saem imediatamente após a aterrissagem), tempo total gasto no site, número de leads ou inscrições, número de compras, valor médio do pedido e outras métricas relevantes.

Ao escolher as métricas, concentre-se sempre no problema principal que você pretende resolver.

Por exemplo, se você vende um curso on-line de condicionamento físico e bem-estar e deseja aumentar as vendas de um programa específico destacando sua seção na página com uma cor diferente, sua métrica principal deve ser as vendas desse programa específico.

Não importa quanto tempo os visitantes permaneceram na página, quantas consultas foram enviadas, quantos outros programas foram comprados ou a receita geral - o foco deve ser apenas o aumento das vendas da oferta destacada.

Depois de escolher as métricas, certifique-se de ter conectado e configurado corretamente um serviço de análise da Web para rastrear todos os dados relevantes com precisão.

Escolha um único elemento para testar que apóie diretamente sua hipótese. Por exemplo, se você acredita que um botão vermelho atrairá mais atenção e aumentará as inscrições, deverá testar somente a cor do botão, e não o tamanho ou a fonte ao mesmo tempo.

Depois de escolher o elemento, crie uma duplicata de sua página com a alteração implementada. Novamente, tenha em mente a regra geral: Uma hipótese, uma alteração por teste.

Faça uma estimativa antecipada de quantos visitantes você precisará para que seus resultados sejam estatisticamente significativos - isso ajuda a evitar confundir flutuações aleatórias com resultados significativos que não podem ser replicados ou confiáveis.

Normalmente, quanto maior o efeito esperado - por exemplo, um aumento na porcentagem de conversão -, menos pessoas você precisará para determinar se ele é eficaz.

Você não precisa calculá-lo manualmente - há ferramentas para isso, como a Sample Size Calculator de Evan Miller.