Teste A/B do site para CRO: Guia de início rápido 2022

Ao longo de sua jornada de busca de formas de otimizar a taxa de conversão do seu site, é seguro dizer que muitas vezes são esperados testes A/B.

Bem, qual é o teste CRO? Por que você deve iniciar o teste CRO A/B para o seu site? Como executar efetivamente um teste A/B em seu site?

Respondemos todas essas perguntas neste post. Vamos começar com uma definição.

O que é um teste A/B para CRO?

Quando se trata de otimização da taxa de conversão (CRO), o teste A/B (também conhecido como teste de divisão ou teste de bucket) geralmente significa testar fatores que afetam a taxa de conversão de um site: cópia, cabeçalho, imagens, design, chamadas para ação e layout, só para citar alguns. É uma das técnicas mais usadas para garantir que seu site esteja configurado para ajudar a guiar os usuários pelas páginas e converter em pontos de contato cruciais.

A diferença entre testes A/B de CRO e SEO

O teste A/B para CRO é bem diferente do teste A/B para SEO. Nesta parte, procuraremos esclarecer cada técnica, como elas diferem e para que são usadas.

1. Metas e Objetivos

Embora os testes de CRO e SEO usem testes A/B, seus objetivos – e como eles são realizados – são muito diferentes. O CRO visa melhorar a taxa de conversão assim que os visitantes chegam ao site; O teste focado em SEO visa aumentar o número de visitantes do site , implementando mudanças técnicas que melhorarão a posição do site nas SERPs.

2. Controles e Variantes

No teste CRO A/B , duas versões da mesma página são configuradas e executadas ao mesmo tempo, e os usuários humanos são redirecionados para uma versão aleatória. Assim, são os próprios usuários que são divididos em controles e variantes. Os dados são coletados de como os usuários interagem com a versão da página à qual são atribuídos e comparados.

No teste A/B de SEO , as páginas são divididas em dois conjuntos: controles e variantes. As alterações são feitas apenas nas páginas variantes e os dados coletados são comparados a uma previsão de desempenho previamente determinada.

3. Versões das Páginas

O teste CRO A/B exige que duas versões da mesma página estejam ativas ao mesmo tempo para que os dados possam ser coletados e comparados.

No teste de divisão de SEO , há apenas uma versão de cada página a qualquer momento. Com o Google como o determinante de como essas páginas serão classificadas, o conteúdo duplicado (que o Google é contra) não é incentivado.

Em resumo, existem várias diferenças importantes entre os testes CRO e SEO A/B. Ambos os testes são etapas importantes para melhorar o desempenho online, mas visam métricas muito diferentes.

Por que você deve fazer o teste CRO A/B?

A principal razão pela qual os testes de CRO são importantes é que eles permitem que os profissionais de marketing testem a melhor alternativa possível que tem o potencial de trazer a maior taxa de conversão possível investindo menos.

Por exemplo, quando você sai da página “carrinho” de um portal de pedidos on-line sem fazer o pedido real, isso leva o site ou o desenvolvedor do produto a pensar o que o levou a fazê-lo. Foi perda de interesse? Ocorreu um lapso de tempo? O produto foi mais caro do que o que você havia orçado? Ou foi apenas todo o processo de encomenda? A menos que um teste seja realizado, você nunca poderá coletar informações e analisar o comportamento do cliente para avaliar a taxa de conversão em seu site.

Os testes eliminam as suposições da otimização de sites e permitem decisões informadas por dados que mudam as conversas de negócios de “nós pensamos” para “nós sabemos”. Ao medir o impacto que as mudanças têm em suas métricas, você sabe o que funciona em seu site.

É o método perfeito para melhorar a taxa de conversão, aumentar a receita, aumentar sua base de assinantes e melhorar seus resultados de aquisição de clientes e geração de leads.

3 principais softwares de teste A/B dignos de CRO

A execução de um teste A/B bem-sucedido requer uma hipótese baseada em dados, uma ferramenta de teste A/B eficaz e um sistema para coletar feedback à sua disposição para executar e analisar os resultados com precisão.

Nesta parte, apresentamos 3 softwares de teste A/B gratuitos e pagos dignos de CRO para você.

Então, vamos esmagar isso.

1. Google Optimize: comece seu teste A/B com a ferramenta gratuita do Google

O Google Optimize é uma ferramenta de teste A/B fornecida com o Google Analytics. Se você estiver procurando por uma solução de teste AB poderosa sem custo monetário, não procure mais.

O Google Optimize é uma ferramenta útil de teste A/B onde você pode criar, testar e analisar várias versões do seu site. Você também pode realizar testes simples de URL dividida e testes multivariados conforme desejado.

Juntamente com os recursos de teste, ele também oferece testes no lado do servidor, regras de URL personalizáveis, personalização de experiência e muito mais, para que você possa testar e fornecer experiências on-line para envolver os visitantes.

Principais recursos do Google Optimize:

• Você pode executar testes A/B, testes multivariados, testes de URL dividida e testes de redirecionamento usando o Google Optimize.
• O Optimize também possui um editor WYSIWYG para que você possa criar e implantar suas variações rapidamente para qualquer dispositivo.
• Você pode segmentar seu público de acordo com a fonte, dispositivo, local etc., para personalizar a experiência deles.
• Ele permite que você defina objetivos e metas para medir o sucesso de sua hipótese à medida que você executa o teste.
• O mecanismo analítico do Google Optimize utiliza inferência Bayesiana para mostrar o desempenho em tempo real de suas variações em comparação com o controle, como variantes de probabilidade de sucesso, comparação de taxa de conversão, significância estatística, nível de confiança etc.
• O Optimize também é integrado nativamente ao Google Analytics para que você possa obter informações em tempo real sobre o comportamento do visitante, desempenho do site, segmentação de público, fontes de tráfego etc.

2. Otimize – Ferramentas Empresariais A/B e CRO a Preços Competitivos

Para empresas maiores, o Optimizely geralmente é a escolha preferida para ferramentas de teste A/B de primeira linha.

Usando sua poderosa ferramenta de experimentação A/B e de várias páginas, você pode executar vários experimentos em uma página ao mesmo tempo, permitindo testar várias variáveis ​​do seu web design.

O Optimizely também oferece testes em sites dinâmicos, várias dimensões de experimentos, como campanha publicitária, geografia e cookies, e vários parâmetros de segmentação de experimentos, como dispositivo, navegador e campanha.

Principais recursos otimizados:

• Execute com eficiência testes A/B e testes de várias páginas.
• Ele oferece um poderoso editor visual para construir e testar variações.
• Você pode alocar tráfego para as variações manualmente ou usar o Stats Accelerator para distribuir o tráfego de acordo com o comportamento do visitante automaticamente.
• Mecanismo de recomendação: recomendações de configuração e teste diferentes algoritmos
• Inclui opções como: segmentação personalizada, priorização do público, modelos personalizados, editor visual, ferramentas para desenvolvedores e APIs.

3. VWO – Muito parecido com o Optimize, mas muito mais econômico

O VWO ((Visual Website Optimizer) também é uma ferramenta de teste A/B popular no espaço de marketing. Além de servir como a melhor opção para empresas com orçamentos menores, também é frequentemente usado em conjunto com o Optimizely por empresas que executam testes complexos campanhas.

Principais características do VWO:

• Realize testes A/B, testes multivariados e testes de URL divididos para testar suas variações.
• Ele oferece gravação de sessão, mapas de calor, pesquisas na página, etc., para obter informações reais sobre o comportamento e a experiência do visitante.
• Seu editor visual fácil de usar permite criar variações de teste em minutos.
• Permite a segmentação de visitantes, como tráfego de dispositivos móveis versus computadores ou visitantes novos versus recorrentes, ou você pode usar dimensões personalizadas para criar novas segmentações.
• Integrações disponíveis: Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento e outros.

Como executar um teste A/B no seu site?

Independentemente de quais ferramentas de teste A/B você está usando ou qual objeto você está testando, qualquer teste A/B no mundo segue padrões semelhantes:

Etapa 1. Defina as principais metas de negócios

Assim como fazer qualquer coisa na vida, você precisa de um objetivo explícito para apoiar as decisões de teste posteriores. Seus objetivos são as métricas que você está usando para determinar se a variação é ou não mais bem-sucedida do que a versão original. Os objetivos podem ser qualquer coisa, desde clicar em um botão ou link para compras de produtos e inscrições por e-mail.

E, na maioria das vezes, você deve observar as seguintes métricas de teste A/B :

• Resolvendo problemas de UX e pontos problemáticos comuns do visitante
• Melhorar o desempenho do tráfego existente (maior conversão e receita, melhorar os custos de aquisição de clientes)
• Aumentar o envolvimento geral (reduzindo a taxa de rejeição, melhorando a taxa de cliques e muito mais.)

Etapa 2. Selecionando o que testar

Quando se trata de otimizar a taxa de conversão do seu site, suas opções de teste podem ser agrupadas em 3 tipos principais com base em seu objetivo:

• Teste de elemento : Elementos individuais dentro de uma página. Ex.: Título, botões, cópia, etc.
• Teste de página : Combinações de muitos elementos. Por exemplo: layouts de página.
• Teste de fluxo de visitantes : a ação que você esperava que os visitantes realizassem ao entrar em seu site. Por exemplo: Check-out em várias etapas vs Check-out em uma única etapa.

Com base em pesquisas e experiências práticas, você decide o que testar para melhorar a taxa de conversão do seu site.

Etapa 3. Observar e formular hipóteses

Um teste A/B começa identificando um problema que você deseja resolver ou um comportamento do usuário que deseja incentivar ou influenciar. Uma vez identificado, o profissional de marketing normalmente concluiria uma hipótese – um palpite que validaria ou invalidaria os resultados do experimento.

Uma hipótese normalmente se parece com isso:

“Se adicionar um selo de prova social às páginas de detalhes do produto , a taxa de conversão aumentará em 10% porque informa os visitantes sobre a popularidade do produto.”

Como você vê, uma hipótese adequada fornece uma visão geral decente do que seria alterado, qual é o impacto das mudanças e o mecanismo por trás do impacto.

Etapa 4. Criar variações

A próxima etapa em seu programa de teste deve ser criar uma variação com base em sua hipótese e testá-la A/B em relação à versão existente (controle). Uma variação é outra versão da sua versão atual com alterações que você deseja testar. Você pode testar várias variações em relação ao controle para ver qual funciona melhor.

Etapa 5. Executando o teste

Assim que as variações estiverem prontas, você inicia essas variações exatamente no mesmo ambiente para iniciar o teste. Dependendo da natureza da peça, do tráfego do seu site e da significância estatística que precisa ser alcançada, o teste pode levar de algumas horas a algumas semanas.

Etapa 6. Avaliação e Conclusão

Usando sua hipótese pré-estabelecida e métricas-chave, é hora de interpretar suas descobertas. Tendo também em mente os níveis de confiança, será necessário determinar a significância estatística com a ajuda de sua ferramenta de teste.

Se nenhuma das variações produziu resultados estatisticamente significativos – ou seja, o teste foi inconclusivo – várias opções estão disponíveis. Por um lado, pode ser razoável simplesmente manter a variação original no lugar. Você também pode optar por reconsiderar seu nível de significância ou re-priorizar determinados KPIs do contexto da peça que está sendo testada. Finalmente, uma variação mais poderosa ou drasticamente diferente pode estar em ordem.

Dicas e práticas recomendadas para testes A/B

Abaixo estão várias práticas recomendadas para testes A/B que podem ajudar você a evitar problemas.

• Garanta a confiabilidade dos dados para a solução de teste A/B

Realize pelo menos um teste A/A para garantir uma atribuição aleatória de tráfego para diferentes versões.

• Testar uma variável por vez

Isso permite isolar com precisão o impacto da variável. Se a localização de um botão de ação e seu rótulo forem modificados simultaneamente, é impossível identificar qual alteração produziu o impacto observado.

• Adapte o número de variações ao volume

Se houver um grande número de variações para pouco tráfego, o teste durará muito tempo antes de fornecer resultados interessantes. Quanto menor o tráfego alocado para o teste, menos deve haver versões diferentes.

• Testes de segmento

Em alguns casos, realizar um teste em todos os usuários de um site não faz sentido. Se um teste visa medir o impacto de diferentes formulações de vantagens do cliente na taxa de registro de um site, o envio do banco de dados atual de usuários registrados é ineficaz. Em vez disso, o teste deve segmentar novos visitantes.

• Deixe os testes durarem o suficiente

Mesmo que um teste apresente rapidamente confiabilidade estatística, é necessário levar em consideração o tamanho da amostra e as diferenças de comportamento relacionadas ao dia da semana. É aconselhável fazer um teste por pelo menos uma semana – duas idealmente

• Espere ter uma confiabilidade estatística antes de agir

Enquanto o teste não atingir uma confiabilidade estatística de pelo menos 95%, não é aconselhável tomar nenhuma decisão. A probabilidade de que as diferenças nos resultados observados sejam devidas ao acaso e não às modificações feitas é muito alta de outra forma.

• Saiba quando terminar um teste

Se um teste demorar muito para atingir uma taxa de confiabilidade de 95%, é provável que o elemento testado não tenha impacto no indicador medido. Nesse caso, é inútil continuar o teste, pois isso monopolizaria desnecessariamente uma parte do tráfego que poderia ser usada para outro teste.

• Anote as ações de marketing durante um teste

Variáveis ​​externas podem falsificar os resultados de um teste. Muitas vezes, as campanhas de aquisição de tráfego atraem uma população de usuários com comportamento incomum. É preferível limitar os efeitos colaterais detectando esses tipos de testes ou campanhas.

Empacotando

O teste A/B é uma das formas mais poderosas e eficazes de melhorar a taxa de conversão. Depois de ler este artigo abrangente sobre testes A/B para otimizar a taxa de conversão, agora você deve estar totalmente equipado para planejar seu próprio roteiro de otimização.

Se você achou este guia útil, divulgue e ajude outros otimizadores de experiência a testar A/B sem cair nas armadilhas mais comuns. Feliz teste!