Como usar um Teste A/B e o Framework MVT para aumentar sua taxa de conversão 463%
Por isso, fizemos esse guia prático, de um caso real feito com um dos nossos melhores clientes, a Pontomais.
O que você não vai encontrar aqui são teorias mirabolantes ou “5 dicas para fazer um teste A/B”.
O que você vai encontrar é a estratégia completa que aplicamos com a Pontomais (e com outros clientes) para conseguir resultados como aumentar 463% a taxa de conversão de uma página.
Com essa guia, queremos que você consiga aplicar agora as ideias e conceitos nos seus testes A/B.
Boa leitura. ?
Como executar um teste A/B de sucesso, do início ao fim.
Testes A/B são uma das principais ferramentas do Marketing de Performance e das Estratégias de Mídias Pagas.
Um teste A/B é um método de comparação entre duas versões de uma página web para determinar qual tem a melhor performance para alcançar o objetivo.
Essas 2 versões são:
A metodologia consiste em mostrar as versões de forma aleatória para diferentes visitantes do website. Depois, é feito uma análise estatística para entender qual é a melhor versão para o objetivo determinado.
Imagine que você é uma empresa que vende coco online. Você tem uma landing page com o título “Compre com a melhor do mercado” e seu concorrente está usando “Mate sua sede com um coco fresco”.
Será que mudar a headline da sua página para deixar parecida com do seu concorrente vai aumentar as vendas?
Um teste A/B é perfeito para essa situação. Coloque no ar uma página com a headline diferente e meça os resultados.
Um teste A/B não é complicado. Conceitualmente, é parecido com o método científico e consiste de 5 passos:
Com estes 5 passos, você consegue rodar testes A/B que funcionam:
Apesar de simples, muitos times ainda pecam ao seguir esse método e falham durante o processo.
A consequência é perder tempo em testes que não fazem sentido e sem validação estatística.
Vamos explicar como é o processo de teste A/B na Traktor e como usamos a metodologia MVT para conseguir resultados como aumentar em 463% a taxa de conversão de uma página.
Como gerar uma hipótese a partir das informações que você já tem?
A resposta é dados e observação. É assim que se criam bons testes. E claro, você deve prestar atenção.
Foi assim que uma oportunidade apareceu com a Pontomais.
Navegando por essa página, percebemos que haviam elementos demais.
O site tinha muitos CTAs diferentes. É claro que isso confunde o usuário e fica difícil de entender o que ele deve fazer nessa página.
Logo que observamos isso, nosso time foi dar uma olhada na taxa de conversão da página – a taxa podia melhorar, muito. Por isso, o teste A/B foi feito nesta página.
Imagino que você vai pensar que nem sempre é simples encontrar oportunidades para testes.
Realmente, existem muitas possibilidades para levantar possíveis testes.
Vamos deixar para você 8 maneiras de coletar ideias:
Use a ferramenta de tracking a seu favor: encontre páginas com tráfego considerável e baixas taxas de conversão, altos índices de bounce, etc.
Além disso, ter ferramentas de gravação como Hotjar são úteis para entender onde os usuários mais clicam e o que mais ignoram.
Pesquise seus principais concorrentes e veja o que eles fazem diferente.
Exploram dores diferentes? Conteúdos em formato diferentes? Teste uma mímica.
Essas são as pessoas que têm contato direto com o cliente.
Converse, entenda se existem padrões de frases, objeções e dúvidas frequentes dos clientes e faça um teste com esses termos.
Em pesquisas e feedbacks, clientes compartilham desde dores até o que mais gostam no produto.
Use as frases que eles falam na copy de suas páginas.
Campanhas em mídia paga de sucesso têm frases, conceitos, propostas de valor e visuais que podem ser reutilizados no seu site.
Se inspire nos seus melhores anúncios e teste.
Muitas vezes, nós tentamos convencer os usuários de coisas demais em uma landing page.
Como você pode tornar uma página focada e clara para o usuário?
O Julian Shapiro desenvolveu uma equação que explica bem esse ponto:
Taxa de conversão = Desejo – Trabalho – Confusão
Você pode usar modelos de copywriting para fazer testes. Escolha um e faça um teste para ver se melhora a taxa de conversão.
Não se esqueça de testar propostas de valor diferentes. Elas podem ter taxas de conversão significativamente diferentes.
Propostas de valor são diferentes de qualidades, benefícios e funcionalidades do seu produto.
Por exemplo, vamos supor que nós temos um produto que automatiza a emissão de notas fiscais:
Qualidade / Feature / Benefício / Proposta de Valor
Automatize a emissão de notasMenos trabalho manualNunca mais faça a parte chataAutomatize a emissão de notasRegularidade na entregaNunca mais esqueça de emitir notasAutomatize a emissão de notasMais eficiênciaGanhe tempo para trabalhar no que é importante
Decidido onde vamos realizar o teste, é a hora de formular a hipótese.
Como a página estava com muitos CTAs diferentes, a hipótese desenvolvida foi: “se a página tivesse apenas um CTA de foco, a taxa de conversão aumentaria”.
O objetivo é dar menos opções para o usuário, até aqui tudo bem. A questão importante é: qual CTA vamos colocar nessa página?
As opções são inúmeras. Desde “fale com um consultor” ou “fale com um vendedor”, até “compre agora”.
Para tomar essa decisão, é importante se perguntar 2 coisas:
A partir dessas perguntas, você vai entender como conduzir a experiência dos usuários dentro dessa página e fica mais fácil definir para onde direcionar os usuários.
Nesse teste, a página era uma landing page de mídia paga (Google Ads e Facebook Ads). A resposta ficou assim:
Ou seja, provavelmente essas pessoas estavam tendo seu primeiro contato com a Pontomais ao cair nessa página.
Por isso, a decisão foi direcionar todas as ações possíveis para um único CTA:
Hipótese formulada, tudo pronto. Hora da ação, fazer o teste.
É comum que, antes mesmo de validar uma hipótese, você (ou seu time, ou chefe) tenha uma crença de que vai funcionar ou não, com base em nada.
Escolhas do que vai ser desenvolvido a partir dessa crença podem ser desastrosas.
Nesse caso, com a Pontomais, mesmo antes do teste começar, acreditamos fortemente que iria funcionar.
Mesmo que o Desejo dos usuários de converter e conhecer o produto da Pontomais fosse grande, o Trabalho que eles tinham para entender o que deviam fazer era muito grande.
Sem falar da Confusão que estava gerando tantas ações possíveis e diferentes que o usuários poderiam tomar.
Mesmo assim, gostamos de respeitar a estatística e o que os números nos contam, porém, conseguir essa resposta com um nível alto de certeza demora.
Tempo, principalmente em empresas de crescimento rápido, é essencial.
Por isso usamos um framework para executar testes e entender o que funciona mais rapidamente (e continuar com nosso respeito pela estatística).
É o Mínimo Teste Viável (do inglês minimum viable test, que vamos chamar de MVT). Esse conceito é derivado do modelo de Eric Ries no livro Startup Enxuta, o MVP.
O MVT é simples, consiste em uma pergunta:
Simples, porém efetivo.
Nesse caso, nós simplesmente limpamos a página de tudo o que era desnecessário.
Direcionamos todas as ações para “teste grátis” e fizemos algumas alterações no copy da página.
E quando eu digo tudo, foi tudo mesmo – inclusive o header.
O usuário só tem uma missão nessa página, virar um lead ou sair.
O objetivo aqui era claro: aumentar o desejo, diminuir o trabalho e a confusão.
Fazer tudo isso demorou cerca de 30 minutos, mas essas simples mudanças já nos deixavam em uma posição confortável para executar o teste.
Poderíamos ter só mudado o headline? Ou apenas um botão?
Sim, as duas opções eram viáveis.
Mas, como falei acima, gostamos de ter agilidade nos testes executados.
Você pode sim testar mudar a cor de um botão, mas qual o impacto real disso no seu negócio em relação aos recursos para executar o teste?
Mirar em aumentos pequenos na taxa de conversão (5%, ao mudar a cor de um botão, por exemplo), acaba gerando testes inconclusivos em muitos casos. Você deixaria um teste A/B rodando por 488 dias?
(você pode calcular seu tempo de teste aqui)
Esse é o exemplo de um micro teste, que pode demorar muito e ter um resultado pouco impactante (variação de 5% na taxa de conversão).
Além disso, esse tipo de teste exige um alto volume de tráfego para a confirmação da hipótese.
Já fazer um macro teste, além de demorar menos, serve como aprendizado para gerar novas hipóteses do que está funcionando, e assim realizar novos testes.
Micro teste
Mudar elementos pequenos dentro da página, como a cor de um botão, uma frase ou uma imagem.
Macro teste
Fazer mudanças radicais, como a proposta de valor da página e remover elementos.
Macro testes são mais trabalhosos, desde o momento da concepção até a aplicação. Uma saída é reunir vários micro testes de uma só vez, transformando-as em um macro teste.
Alterações feitas, é o momento de subir o teste no ar.
Essa é uma parte extremamente importante de fazer testes A/B. É aqui que muitos times falham.
Na pressa de colocar o teste no ar rapidamente, muitos podem tentar uma gambiarra, dar um jeitinho de colocar o teste no ar sem as ferramentas adequadas.
O que de pior pode acontecer?
Você pode detonar o seu teste. Sem as ferramentas adequadas, é difícil mensurar e comparar os resultados de forma satisfatória.
Sem dados confiáveis para analisar você continua no achismo – as decisões são tomadas com base nas crenças de quem está executando. Por isso…
Não faça gambiarra, p***!
A Ferramenta de Testes A/B Google Optimize é gratuita e te ajuda a rodar um teste da forma certa. Lembre-se que aqui estamos falando de um teste A/B em uma landing page.
Se você for realizar outros tipos de teste, como por exemplo um teste que envolva precificação do seu produto, provavelmente você vai precisar de um esforço extra com desenvolvimento interno para o teste funcionar.
Nesse caso, usamos o Google Optimize.
Vou explicar como instalar e configurar um teste pelo Google Optimize em um site WordPress.
Se você tem WordPress, a melhor ferramenta de teste A/B é o Google Optimize. Fazer teste A/B no Google Analytics não é a solução ideal.
O Google Optimize vai dividir o tráfego da sua página e mensurar o comportamento dos usuários em cada uma delas. Em tempo real, ele te mostra a performance de cada página e a diferença entre elas.
Faça uma conta no Google Optimize, crie um container e registre o seu domínio.
Você pode seguir o próprio guia do Google sobre como realizar seu primeiro teste. Vale lembrar que se você instalar o plugin do Google Optimize, consegue fazer a manipulação visual dos elementos na página do seu site.
Não se esqueça de fazer a linkagem com o Google Analytics e selecionar uma meta de conversão condizente com o experimento.
Agora vamos explicar a instalação do Snippet do Google Optimize.
Essa instalação é diferente conforme a forma que você instalou o Google Analytics.
Você pode instalar o Snippet diretamente por meio do Tag Manager, seguindo as instruções do Google. Entretanto, essa não é a forma recomendada da instalação, segundo o próprio Google.
Para instalar o snippet pelo Tag Manager de forma ideal, pause o script do Google Analytics no Tag Manager. Depois, insira uma versão modificada do código diretamente no seu site.
Caso você tenha instalado o script do Google Analytics manualmente, basta substituir por uma versão modificada que vamos apresentar abaixo.
Antes de fazer isso, você precisa de 2 IDs:
Para encontrar esses 2 IDs, você deve ir até a homepage do Google Optimize. A ID em preto é do Optimize; em azul, do Analytics.
Confira a localização de ambas IDs na imagem abaixo:
Anote esses IDs em um bloco de notas!
Você pode usar o Plugin Insert Headers and Footers para inserir as IDs no WordPress.
Outra opção é fazer a instalação pelo WordPress manualmente, e clicar em Opções > Insert Headers and Footers.
Trecho 1
<!– Anti-flicker snippet –>
<style>.async-hide { opacity: 0 !important} </style>
<script>
(function(a,s,y,n,c,h,i,d,e){s.className+=’ ‘+y;h.start=1*new Date;h.end=i=function(){s.className=s.className.replace(RegExp(‘ ?’+y),”)};(a[n]=a[n]||[]).hide=h;setTimeout(function(){i();h.end=null},c);h.timeout=c;})(window,document.documentElement,’async-hide’,’dataLayer’,4000,{‘GTM-XXXXXX‘:true});
</script>
Substitua o vermelho pelo ID do Google Optimize.
Trecho 2
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i[‘GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)})(window,document,’script’,’https://www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga’);ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXX-Y’, ‘auto’); // Update tracker settingsga(‘require’, ‘GTM-XXXXXX‘); // Add this linega(‘send’, ‘pageview’);
</script>
Em Azul, substituir pelo ID do Google Analytics.
Já em Vermelho, pelo ID do Google Optimize.
Junte os 2 trechos de script numa só.
Cole essas configurações no primeiro campo, e salve.
Pronto! Seu Google Optimize vai estar funcionando.
Essa é a hora que os cientistas de dados piram.
Como falei antes, nós queremos estatística + velocidade, simultaneamente.
O ideal, quando se vai rodar um teste, é ter 95% de intervalo de confiança estatística. Isso significa que se eu repetisse esse teste 100 vezes, em 95 delas teria o mesmo resultado.
Como estávamos testando o MVT, o mínimo possível para validar nossa hipótese, foi usado um intervalo de confiança de 85%. Nós definimos que esse intervalo de confiança é aceitável. Vamos estar errados 15% das vezes, mas é um preço que estamos dispostos a pagar pela agilidade.
Lembre-se, você sempre deve manter um teste A/B o mínimo possível de tempo no ar, pois deixa a webpage mais lenta. Isso prejudica a experiência do usuário, o que normalmente causa uma menor taxa de conversão.
O resultado do nosso teste MVT foi esse:
A taxa de conversão subiu de 1,19% para 1,80%. Um aumento de 51,2% na taxa de conversão da página – bastante coisa!
O que isso significa?
Que nossa hipótese está, à princípio, comprovada.
Jeff Bezos, fundador e CEO da Amazon, diz que para manter a agilidade na tomada de decisões e inovações acontecendo na companhia, ele incentiva seu time a tomar decisões com 70% das informações. Esperar para ter 90%, na maioria dos casos, significa que você está sendo muito lento.
Essa foi a principal razão porque nós, junto com o time da Pontomais, decidimos que tínhamos informação suficiente para fazer a implementação de uma nova página sem header e com as mudanças feitas.
Sabíamos da necessidade de uma nova página, pois no MVT é natural que você trabalhe um pouco abaixo do ideal. Nesse momento, nosso time começou a construir a nova Landing Page de mídia paga, usando o aprendizado que conseguimos com o teste.
O resultado? Foi bem acima do esperado.
A nova Landing Page foi feita do zero pelo nosso time.
Como percebemos que deixar a página mais clean no teste melhorou a conversão, decidimos por remodelar o design da nova página também com a mesma ideia.
Além disso, ficou mais fácil remodelar a proposta de valor da página e enfatizar os benefícios do produto da melhor forma possível.
Basicamente, diminuímos a quantidade de Trabalho e Confusão dos usuários na página.
Embaixo, tem um exemplo de como a página ficou:
Após todo o aprendizado do teste e a produção da nova página, colocamos ela para rodar nas campanhas de mídia paga e esperamos uma semana.
O que aconteceu?
A página teve uma taxa de conversão de 5,51%.
Isso é um aumento relativo de 463% na taxa de conversão da página. Se antes, para cada 1000 usuários tínhamos 18 leads, agora são 55 leads.
Esse é um dos benefícios de fazer um teste A/B, alcançar resultados desse nível em pouco tempo.
É claro que mesmo depois de otimizar tanto uma página (aumentar mais de 400% a taxa de conversão), os testes devem continuar.
Principalmente com relação à proposta de valor do produto. Testar diferentes abordagens com diferentes públicos pode ter um resultado surpreendentemente diferente.
Chegamos ao fim do nosso case!
Explicamos como funciona a metodologia do MVT e os resultados que trouxe para nosso cliente, a Pontomais.
Saiba mais do nosso trabalho na TraktorCast – episódios sinceros sobre growth marketing para acelerar seus negócios.
Fontes: