7 etapas para formular uma forte hipótese de teste A/B

Hipótese é definida como "Uma suposição provisória feita com o objetivo de extrair e testar suas consequências lógicas ou empíricas". Quando se trata de otimização da página de destino, a hipótese de teste é a suposição que você deseja testar em relação ao que já tem. Para aumentar a probabilidade de sucesso de seus testes A/B, você precisa formar uma hipótese sólida por meio de pesquisa e observação.

Os profissionais de marketing especializados não testam ideias aleatórias na esperança de encontrar uma solução que funcione. Em vez disso, eles usam hipóteses de teste sólidas.

Uma hipótese fornece uma base sólida e direcionada Teste A/B que gerará aumentos e fornecerá lições vitais. Portanto, todo teste deve começar com uma hipótese que você está tentando provar ou desaprovar. Portanto, formular uma hipótese é a maneira mais rápida, mais precisa e menos dispendiosa de resolver um problema.

Aqui estão 7 etapas a serem seguidas para formular uma hipótese de teste A/B sólida

1. Defina seu problema

 Definir seu problema é a primeira coisa que precisa ser feita. O que você deseja testar ou resolver? É para dobrar suas vendas ou para aumentar o número de opt-ins? Quaisquer que sejam suas metas, elas precisam ser claramente definidas, quantificáveis e mensuráveis. Isso deve lhe dar uma ideia clara do que seu novo design deve resolver, inclusive o processo que será seguido para alcançar os resultados.

2. Descubra os motivos por trás dos números

Agora que você definiu o problema e tem uma visão clara do que deseja alcançar, a próxima coisa a ser feita é uma análise estatística aprofundada do problema atual. Isso pode ser equiparado a afiar o machado. Basicamente, você deve dedicar o máximo de tempo possível para conhecer os motivos por trás de seus números.

Você não conseguirá formar uma hipótese precisa sem estudar o que está acontecendo no site em que deseja fazer o teste A/B. Agora que você já está procurando as melhores variáveis para melhorar suas taxas de conversão, é lógico que você descubra os motivos que o levaram a essa situação atual. Por que sua taxa de rejeição está alta? Por que não está vendo mais conversões? Por que a maioria dos seus clientes não está conseguindo concluir o processo de pagamento? Esses são obviamente alguns dos motivos que podem levá-lo a melhorar seu site.

A única maneira de descobrir áreas de melhoria em seu site é estudar seu mercado-alvo. Você também precisa obter feedback dos clientes por meio de comentários, mídia social, pesquisas e e-mail.

3. Converse com seus visitantes

É importante obter feedback real de seus visitantes. Uma maneira é usar pesquisas - tanto as de entrada quanto as de saída - que são usadas para descobrir os objetivos dos visitantes e determinar se as metas deles foram atingidas, respectivamente, com o objetivo de entender o que eles querem ou quais são seus desejos.

Conhecer os motivos por trás de suas decisões e ações é a parte mais importante da pesquisa. Portanto, não hesite em pedir que eles deem motivos para suas ações na pesquisa. Por exemplo, você pode colocar uma pesquisa de saída no final de um processo de compra para perguntar a eles por que compraram o seu produto. Você também pode colocar uma pesquisa de saída imediatamente após o abandono de um processo de compra para entender por que eles fizeram isso.

Você também pode usar ferramentas de análise para coletar dados quantitativos, como localização, dispositivos usados, taxas de rejeição, número de visitantes e assim por diante. Em outras palavras, tanto as pesquisas quanto as ferramentas de análise podem se complementar quando se trata de coletar informações sobre o cliente.

4. Use a segmentação para obter dados acionáveis

Em estatística, as médias não contam toda a história. Os segmentos sim, e é por isso que a segmentação é uma etapa importante na formulação de hipóteses. Por exemplo, um experimento pode mostrar que um determinado produto não está tendo um bom desempenho, mas, após uma análise mais aprofundada, pode-se descobrir que a maioria das pessoas que compram o produto são mulheres com idade entre 18 e 29 anos. Após uma investigação mais aprofundada, pode-se descobrir que os anúncios do produto estavam sendo direcionados para a população em geral. Portanto, quando você faz a segmentação, pode acabar percebendo que deve concentrar seus esforços de marketing nas mulheres que se enquadram na faixa etária de 18 a 29 anos. Em outras palavras, a segmentação fornece dados acionáveis que, sem ela, seriam inúteis. Há muitas abordagens para a segmentação. Os exemplos incluem:

Segmentação de origem: envolve a separação dos visitantes que chegam ao seu site com base em suas origens, por exemplo, desktop ou celular, Android ou iOS, e-mail ou mídia social. Encontre todas as métricas associadas a todos esses segmentos, como taxas de rejeição, número de visitantes, taxas de conversão e regiões.

Segmentação comportamental: veja em quais elementos seus clientes se concentram mais em seu site. Atualmente, existem tecnologias de rastreamento ocular que permitem estudar os elementos que atraem mais atenção. Descubra quem são os 20% de seu segmento que geram os 80% de receita (consulte Princípio de Pareto). Outra maneira de coletar dados é por meio de testes de usabilidade, em que se observa o comportamento do cliente e se registram as observações.

Segmentação de resultados: aqui, você se concentra em diferentes tipos de produtos que foram comprados, o número de pessoas que não concluíram a compra, de onde vem a maioria dos pedidos etc.

Em resumo, o objetivo da segmentação é descobrir de onde vem seu segmento mais lucrativo e concentrar seus esforços nesse segmento.

5. Articule uma hipótese para o seu teste

Agora que você reuniu evidências suficientes para mostrar o que ou onde está o problema, é hora de dizer por que você acha que o problema ocorre.

Sua hipótese deve ter as seguintes características:

• É orientado por objetivos - indica claramente o que precisa ser realizado
• Pode ser testado - pode ser facilmente implementado
• É perspicaz - olhando para a hipótese, deve-se aprender algo sobre o problema.

Um exemplo de hipótese

Problema: menos de 5% dos visitantes compram o aplicativo móvel

Hipótese: O texto no botão de CTA não fornece uma mensagem clara para o cliente. O texto precisa ser alterado de "Get it" para "Download you app now".

6. Teste variações substanciais com base em sua hipótese

Podemos chamar esse estágio de brainstorming. Depois de determinar o problema e articular uma hipótese. O próximo passo é criar variações substanciais com base em sua hipótese. Tomando o exemplo acima, a hipótese afirma que "O texto no botão de CTA não fornece uma mensagem clara ao cliente". As variações substanciais podem incluir coisas como mudar a cor do botão, mudar a posição do CTA na página de destino, mudar as palavras, criar um ícone diferente etc. As variações substanciais de sua hipótese têm o objetivo de aproximá-lo da solução o mais rápido possível e fornecer insights.

7. Analisar os resultados para validar sua hipótese e repetir

Depois que você conseguir articular suas hipóteses e testar variações substanciais, é hora de analisar os resultados para validar sua hipótese. Você precisa ter resultados de teste suficientes para analisar e comparar. Quando estiver analisando seus testes com o objetivo de implementar soluções, lembre-se de que a receita é a medida final do aprimoramento. O feedback e a análise do cliente são ferramentas que você pode usar. Você deve observar os dados que seus clientes deixaram para ajudá-lo a escolher os elementos que precisam ser analisados. Os vários elementos que você poderia testar incluem:

• CTAs - cores, textos, tamanho
• Tamanho do posicionamento das imagens
• Manchetes - tamanho, comprimento, estilo, tom, cor do texto
• Depoimentos - localização, número, duração
• Vídeos - número, com ou sem vídeos
• Formulários - tipo de arquivo, cor, número de campos
• Ícone do carrinho de compras, texto, número de etapas
• Redação - texto longo ou curto, estilo, tom

Depois de aprender com seus resultados, você deve recomeçar o processo, pois sempre há espaço para melhorias. No marketing, nunca se chega à solução perfeita e nem mesmo há como saber se você atingiu a perfeição. Melhoria constante é o nome do jogo nesse campo. Portanto, trata-se de um processo contínuo.

Sobre o autor:

Steven Sanchez tem se envolvido ativamente com SEO e marketing na Internet desde 1999. O conhecimento e a experiência de Steven o tornaram um dos SEOs mais respeitados e referenciados do setor, e sua paixão por inovação e crescimento levou sua empresa, a Internet Marketing Invesp, a se tornar uma das principais empresas de marketing on-line do mundo.

PERGUNTAS FREQUENTES

Qual é um exemplo de uma hipótese para o teste AB?

No contexto do teste A/B, uma hipótese é uma suposição fundamentada sobre quais alterações melhorarão uma métrica específica em seu site. Por exemplo, você pode levantar a hipótese de que "Alterar o botão de call-to-action de verde para vermelho em nossa página de produto aumentará a taxa de cliques em 15%". Essa hipótese se baseia em sua compreensão do comportamento do visitante, na ciência dos dados e no desempenho de seu site atual. A eficácia da hipótese é então testada por meio de testes A/B ou divididos.

O que são as hipóteses nula e alternativa no teste AB?

No teste A/B, a hipótese nula afirma que não há diferença significativa entre o desempenho da versão A (o controle) e da versão B (a variante). Por exemplo, "Alterar a cor do botão de call-to-action não terá impacto sobre a taxa de cliques". A hipótese alternativa, por outro lado, postula que há uma diferença significativa. Em seguida, é realizada uma análise estatística, usando uma ferramenta de teste e aprendizado de máquina, se disponível, para determinar se a hipótese nula pode ser rejeitada com base no comportamento do usuário e nos resultados do teste multivariado.

Como você valida um teste AB?

Para validar um teste A/B, é necessário coletar e analisar dados para verificar se as alterações feitas na variante (B) levaram a uma melhoria significativa em relação ao controle (A). Isso envolve determinar o tamanho da amostra, executar o teste até que você tenha dados suficientes e, em seguida, usar a análise estatística para determinar se há uma diferença significativa. Esse processo faz parte de seu programa de otimização da taxa de conversão, e um resultado estatisticamente significativo fornece um excelente ponto de partida para validar a solução proposta.

Como você escreve um teste de hipótese?

Uma hipótese para um teste é escrita como uma declaração que prevê um possível resultado. A declaração deve especificar a alteração que está sendo testada, a métrica que se espera impactar e o resultado previsto. Por exemplo, "Aumentar o tamanho da fonte dos preços dos produtos em nosso site aumentará o envolvimento do usuário em 10%". Essa hipótese é então validada por meio de testes A/B. Também é útil complementar os testes A/B com outras formas de coleta de dados, como testes com usuários ou pesquisas com clientes, para entender por que determinadas alterações podem ou não ser eficazes.