Testes A/B e cultura de experimentos – o fim dos HiPPOs

Testes A/B e cultura de experimentos – o fim dos HiPPOs

– Por Fernando Koga

 

E se, ao mudarmos a call-to-action dos botões de produtos do site, o engajamento dos usuários crescesse, digamos, 3%? Ou se ao usarmos técnicas de aumento da urgência, durante um fluxo de compra, a passagem dos seus clientes para o próximo passo se tornasse 5% maior?

Nestes 2 exemplos hipotéticos, teríamos um ganho direto de resultado, no nível de usuários que passam para etapas mais avançadas no funil de compra ou de um lead (melhoria do aproveitamento de todos os esforços técnicos de mídia até aqui) e, detalhe, sem investir mais dinheiro em mídia, ou tendo que revisar toda estrutura do site, e-commerce ou aplicativo.

De acordo com a Forrester, esse grupo de empresas que busca e valida continuamente os insights de negócios tem uma média de crescimento esperado de 27% ao ano. Somando a esta pesquisa, a Deloitte também indica que empresas customer-centric, com foco em insights digitais como estes, são 60% mais lucrativas que a média – Ficou interessado?

Os resultados são claros e, caso não venham em forma de ganho direto na receita, com certeza vem em forma de aprendizado e maturidade digital.

Isso é CVO (conversion volume optimization – em tradução literal Otimização no Volume de Conversões) e se você trabalha neste mundo do digital, provavelmente já está buscando uma CVO – mesmo sem saber – ao buscar o melhor aproveitamento possível de quem entra em contato com a sua marca.

Entretanto, hoje em dia vemos que poucas empresas realmente testam estratégias de CVO, seja por falta tempo, por uma fila complicada do time de desenvolvimento ou mesmo por falta de conhecimento técnico de como fazer isso acontecer;

O que está sendo deixado de lado, na verdade, é vantagem competitiva. É isso que almejamos ao realizar experimentos (dos mais simples aos mais mirabolantes) e esta é uma grande sacada para sair na frente em qualquer mercado, novos e consolidados, pois ao falarmos com os nossos clientes de maneira mais interessante que os concorrentes, sermos mais claros ao fazê-los entender a proposta de valor e otimizarmos cada vez mais nossos ambientes digitais, podemos estar dando o passo que pode ser a diferença entre conseguir alcançar um objetivo ou não.


Na prática:

Os primeiros passos essenciais para começar um experimento ou uma cultura de testes orientada a dados são entender o que é um experimento, para que eles servem e querer ter esta vantagem.

A partir disso, os próximos ficam bem visíveis neste fluxo abaixo:

  1. Conhecer as suas fontes de dados, plataformas, métricas e parâmetros;
  2. Análisar as informações relevantes e encontrar os gargalos de resultados e/ou resultados abaixo do esperado, pode ser através de funis, relatórios das plataformas, mapas de calor, gravações, pesquisas e feedbacks – Busque e entenda sempre o cerne do problema, para isso recomendo a metodologia dos “5 por quês”;
  3. Idealizar hipóteses para contornar o cenário identificado e priorizar o que for mais importante – metodologia PIE (o que é metodologia PIE?);
  4. Operacionalizar as hipóteses através de plataformas como o Google Optimize, onde poderá haver um confrontamento estatístico dos resultados, através de um público de controle e outro do experimento, fundamental para garantir o acompanhamento da variação real das mudanças propostas;
  5. Com tudo pronto, basta analisar tudo isso e tomar a decisão da mudança permanente, de não mudar nada ou mesmo criar novas hipóteses;

 

3 Erros mais comuns:

  1. Achismos:

Um dos (de preferência use na 3° pessoa) objetivos até aqui foi deixar claro que o foco da experimentação e de uma cultura robusta de testes, é a base em dados. Ou seja, achismos não podem ser tolerados.

Um termo conhecido neste meio são os HiPPOs – Highest Paid People’s Opinion, um acronônimo para hipopótamo (em inglês) e que significa a Opinião da Pessoa Mais Bem Paga. Devemos fazer de tudo para evitar que opiniões, não argumentada em dados, sejam levadas como verdades absolutas no meio digital. Precisamos garantir que o que está sendo mostrado para o cliente é realmente o que trás resultado e não para agradar um diretor/CFO, por um ‘feeling’ ou apenas por que a concorrência está fazendo – caso esteja acontecendo volte 1 casa ao passo 2. na lista acima)

 

  1. Comparações equivocadas de períodos:

Fazer uma mudança em 100% do ambiente digital para depois comparar com um período “parecido” irá enviezar completamente um experimento (para cima ou para baixo).

Vivemos um momento de mercado em grande mudanças frequentes: o cenário desta semana pode não ser o mesmo da semana que vem por conta de datas comemorativas, estratégias do negócio, contexto do mercado, cenário político, o clima ou o time que ganhou o campeonato.

Para isso usar ferramentas que consigam randomizar o tráfego que participa do teste e fornecer maneiras de ver a diferença entre o público A x B, é fundamental.

Exemplo de ferramentas: Google Optimize, Google Optimize 360, Optimizely e VWO.

 

  1. Nem sempre você estará certo e não é isso que deve ser buscado:

Começar um experimento com a expectativa de que ele provará com dados que a sua hipótese está correta, é a melhor combinação, é o primeiro passo para cometer erros. Comece um teste livre de pré concepções, colocando as hipóteses à prova, desta forma a análise e decisão não é enviezada e o aprendizado é sempre maior.

Reforço ainda que todos experimentos podem trazer resultados diretos, mas se não trouxerem com certeza irão gerar aprendizado para alavancar a presença digital da sua marca. Exemplo: Caso hoje a ordem dos produtos não faça diferença para o seu site, então este é um ponto que você não precisará mais investir tempo e energia para decidir e poderá focar em outra coisa –tempo também é dinheiro.

Exemplos de Experimentos:

  • Pra fechar, alguns bons pontos de partida para iniciar uma cultura de testes:
  • Títulos dos textos principais, descrições e call to actions – fisgar quem está interessado apenas em ‘dar uma voltinha’
  • Mudar o conteúdo e usar vídeos
  • Redução do tamanho da página – melhorando tempo de carregamento
  • Abordagem dos Banners
  • Cores dos botões ou de áreas específicas do site – sem comprometer a identidade da marca
  • Ordem dos menus principais
  • Localizações de botões – seu usuário realmente lê tudo que está colocado na página
  • Produtos escolhidos para as vitrines
  • Tipo de linguagem – coloquial, rebuscada, positiva, gírias, memes
  • Mudança em funcionalidades como buscas internas, acessibilidade, players
  • Ordem das etapas do funil – buscar fluidez e diminuir a ansiedade do usuário
  • Listas de audiências, remarketing e interesses
  • Mídia digital, campanhas, peças gráficas – já ouviu falar de desobramento automático?
  • Links precisam parecer links e áreas não clicáveis podem estar confundindo seu usuário
  • Trabalhar técnicas de redução da ansiedade e/ou aceleração da tomada de decisão – excelente aplicabilidade no varejo

E pra fechar, ressalto que durante todo este artigo o foco foi dado em experimentos que podem ser aplicados em sites e apps (essa é a minha praia), contudo a metodologia, a estratégia e os benefícios podem ser aplicados em todas áreas do marketing digital como mídia, criação, seo, e-mail marketings, vitrines e muito mais.

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A i-Cherry é uma agência especializada em dados aplicados ao marketing. Nosso time de Martech dispõe de profissionais experientes dos mais variados perfis para orientar, configurar e gerenciar as mais variadas soluções de dados aplicados ao marketing. Com experiência de muitos anos neste setor, trabalhando com clientes dos mais variados setores, produzimos soluções customizadas de acordo com a realidade e necessidades do seu negócio.

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