Profissionais de marketing, evitem essas 10 principais gafes em testes A/B

O que é pior do que negligenciar Teste A / B Exemplo: crie XNUMX textos de email > XNUMX pessoas na sua lista, XNUMX receberao XNUMX email e XNUMX receberão outro e veja qual email converteu mais? Fazer isso da maneira errada. Embora 72% dos profissionais de marketing acreditem que o teste A/B é “altamente valioso", é preciso mais do que apenas preparar experimentos para acertar. Neste artigo, veremos alguns erros comuns de A/B e como evitá-los.

Primeiro, confira nossos outros artigos sobre testes A/B:
5 principais falhas de teste a evitar em suas iniciativas de marketing
Teste, Teste, A/B/C
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Testando com uma hipótese

O primeiro passo em qualquer teste A/B é criar uma hipótese. Sem ela, você perderá tempo e dinheiro analisando ideias aleatórias. Abaixo estão três elementos essenciais para uma formulação produtiva de hipóteses:

1. Problema de Conversão: Determine o que você gostaria de mudar utilizando o feedback do cliente, análises e testes de usuários
2. Solução proposta: Defina o que será feito para corrigir seu problema de conversão. Por exemplo, alterar o texto do seu CTA de "Comprar" para "Compre Agora" deve aumentar as vendas online.
3. Declaração de impacto: Defina como a solução proposta afetará os resultados da conversão

Não usar segmentação

Abandonado segmentação é um grande erro em testes A/B. Uma variação que não supera o desempenho geral pode ter resultados diferentes dentro de um segmento específico. É por isso que 56% dos profissionais de marketing consideram a segmentação útil para melhorando as taxas de conversão. Aqui estão três dicas para ter em mente ao usar segmentação em testes A/B:

• Metodologia de Segmentação: Segmente seus usuários por fonte, comportamento, demografia ou resultado. Ao criar sua estratégia de segmentação, analise quais setores têm o maior LTV para o seu negócio.
• Refine seu segmento: Não segmente a um nível tão granular que os resultados se tornem inúteis. Certifique-se de que o tamanho da amostra do seu menor segmento seja grande o suficiente para detectar a diferença esperada.
• Evite comparações múltiplasComparar vários segmentos aumenta a probabilidade de erro. Escolha um tamanho de amostra grande o suficiente para cada segmento, compare segmentos significativos e certifique-se de que seus dados sejam relevantes.

Chamando testes A/B com antecedência

Encerrar um teste A/B assim que você vir uma variação vencedora criará falsos positivos. Marque estas caixas antes de desistir:

 Tamanho de amostra suficiente: Não interrompa o teste até atingir o tamanho de amostra necessário. Determine o tamanho da amostra com antecedência, certificando-se de que ela represente seu tráfego regular.

Significado estatístico: Certifique-se de testar a diferença entre sua versão de controle e de teste e descartar as chances de o resultado não ter sido devido a erro.

Dica:Aguarde até terminar o teste para registrar um nível de significância final.

Duração do teste: Execute o teste por *pelo menos* algumas semanas antes de tirar conclusões. Teste pelo tempo que for necessário para incluir todos os segmentos de público e experimente enquanto ainda for economicamente viável descobrir um aumento percentual a partir da variação.

Dica:Se você precisar prolongar um teste, faça-o por uma semana inteira.

Esquecendo que é época de festas 

O método da a correria do feriado pode afetar o trânsito e taxas de conversão, distorcendo a validade do seu teste. Isso significa que, se você estiver realizando um teste durante o Natal, sua variação vencedora pode não permanecer no topo quando o período de feriado acabar. Para evitar resultados de teste distorcidos, lembre-se do seguinte:

• Observe seus dados: Consulte dados anteriores para ver quando o tráfego e o aumento de conversões começam e terminam. Saber quando esperar um tráfego alto ajudará você a preparar planos de teste antes do início das festas de fim de ano.
• Repita o teste: Repita os "testes de férias vencedores" durante a baixa temporada para confirmar seus resultados. Ao testar novamente, avalie como você configurou o teste original e corrija quaisquer erros.
• Execute uma campanha ABN: Uma campanha ABN permite que você compare A com B, mas você também terá um grupo de controle, que mostrará como os clientes provavelmente se comportarão sem uma campanha durante a temporada de festas de fim de ano.

Os efeitos do poder estatístico

O poder estatístico é a probabilidade de um teste detectar uma diferença real na taxa de conversão entre as ofertas. Sem entender o poder estatístico, você não pode implementar mudanças que gerem receita em seu site, nem reduzir falsos positivos. Além da significância estatística, há mais duas variáveis ​​que afetam o poder estatístico:

Tamanho da amostra: Uma amostra pequena aumenta a probabilidade de um falso positivo. Use uma calculadora de tamanho de amostra para garantir que sua amostra seja grande o suficiente para alimentar seu teste.

Nivel de poder:Para evitar subestimar o poder do seu teste, você precisa de um nível de confiança de 95% e um poder estatístico de 80%.

Esquecendo o efeito da novidade

O efeito de novidade é usado para descrever um efeito positivo que se deve inteiramente a uma mudança, como um novo recurso de design. Como resultado do efeito de novidade, qualquer aumento registrado se dissipará com o tempo. Para evitar que isso distorça seus resultados, faça o seguinte:

Segmento: Para distinguir entre um efeito de novidade e uma inferioridade real, você segmenta seus acessos em visitantes novos e recorrentes e compara as taxas de conversão

Duração do teste: Prolongue a duração do seu teste para permitir que a novidade passe e para regular os resultados do teste

Ignorando a priorização

 Como um número significativo de testes A/B produzem resultados negativos ou neutros, aumente as chances de obter um resultado positivo impacto na sua métrica de conversão. Para economizar tempo e recursos, priorize o que você testa. Mas lembre-se destas dicas:

Se for óbvio, não teste: Não perca tempo testando elementos que não interessam aos seus consumidores, como imagens e textos aleatórios. Teste elementos como layout da página, navegação e seu processo de checkout.

Crie uma estrutura: Usar uma estrutura aumenta a transparência, define as expectativas corretas e reduz o custo de oportunidade. Você pode usar estruturas de priorização como ICE, PIE ou PXL — ou criar a sua própria.

Teste as páginas de dinheiro primeiro: Suas páginas de dinheiro, como páginas de vendas ou páginas de checkout, devem ter prioridade nos testes A/B

Realizando menos testes

Não se pode realizar apenas um ou dois testes por mês e esperar melhorias. É preciso realizar testes regularmente para obter resultados. 83% das empresas que realizam testes frequentes observam melhorias nas taxas de conversão. Coisas a serem observadas ao testar:

Estratégia de teste: Elabore uma estratégia de testes clara e garanta que ela inclua testes A/B simples e experimentos complexos.

Programação do dia: Mantenha um cronograma regular de testes que detalhe quais testes você executará, o que pretende otimizar e as datas de início e término. Independentemente da complexidade, considere executar de 3 a 5 testes por mês.

Mantenha o ímpeto: Independentemente de você ver resultados significativos ou não, continue testando. Considere destinar parte do seu orçamento para testes constantes da sua plataforma de vendas online, para incentivar a compreensão de que o teste A/B é um processo contínuo, não um evento isolado.

Mais dois "nãos" rápidos

Não testar toda a jornada do cliente: Não limite seus testes a sites, páginas de destino, ou formulários de checkout. Teste elementos em outros canais que pertençam a todas as etapas da jornada do cliente, para que você possa otimizá-la completamente.

Não alocar tráfego igualmente: Enviar alocação desigual de tráfego para o seu "controle e variação" resultará em um teste ineficiente ou com falha. Mesmo que suas ferramentas permitam alocação desigual de tráfego, mantenha uma divisão 50/50 para obter resultados conclusivos.

Teste da maneira certa

Nunca presuma que você "conhece" categoricamente seus clientes. Sempre teste para confirmar seus instintos. Em testes A/B, use métricas alinhadas aos seus objetivos de negócios e aos objetivos específicos da campanha AB (por exemplo, se for fazer uma compra, teste isso; se for outra atividade, como apostar em jogos, teste KPIs relevantes). Implemente testes vencedores rapidamente, mantenha a mente aberta e não tenha medo de falhar.

Teste feliz!