Apresentando o Circuito de Experimentação

Dê uma olhada na história do progresso tecnológico.

Você pode ver que a tecnologia avançada não surgiu do nada. Ele evoluiu com um avanço tornando-se a base para outro.

Por exemplo, a indústria de smartphones está baseada em inúmeras inovações tecnológicas. Dos primeiros telefones fixos, surgiu o conceito de telefones sem fio, seguido pela integração da comunicação móvel com o poder da computação.

Com o tempo, testemunhamos uma evolução dos assistentes digitais pessoais, como os dispositivos BlackBerry, até o advento do iPhone, que abriu caminho para a indústria de smartphones.

É como um loop, onde cada avanço cria novas oportunidades que, por sua vez, levam a um maior progresso. O loop revolucionou nossa tecnologia porque nunca deixamos uma ponta solta após um avanço.

E se seguíssemos a mesma abordagem em relação à experimentação em propriedades digitais?

A experimentação às vezes pode aumentar sua taxa de conversão além das expectativas e, às vezes, cair até mesmo para uma hipótese promissora. É parte integrante do processo.

Mas se você seguir uma abordagem linear de fechar o teste depois de obter os resultados e passar a testar algo novo, isso raramente lhe dará avanços. Você perderá chances de melhorar as taxas de conversão e ignorará informações valiosas para o sucesso futuro. Na melhor das hipóteses, isso estabilizará sua taxa de crescimento.

É por isso que é hora de deixar a abordagem linear e adotar uma abordagem estratégica com o Experimentation Loop para perceber o verdadeiro potencial de conversão de seus sites e aplicativos móveis.

Mas o que é um loop de Experimentação? Vamos mergulhar neste conceito fascinante.

O que é um Loop de Experimentação?

Um Loop de Experimentação começa com a identificação de um problema por meio da análise do comportamento e a criação de uma solução na forma de uma hipótese. Em seguida, você executa experimentos para testar a hipótese. Você ganha ou perde, mas com uma abordagem linear, você interrompe o ciclo de experimentação aqui. Mas com o Experimentation Loop, você investiga os resultados do teste para descobrir informações valiosas. Os insights descobertos podem gerar novas hipóteses, que levam a novos experimentos, criando um ciclo contínuo de aprendizado e otimização.

Aqui está uma ilustração visual de como o Experimentation Loop funciona:

Com os Experimentation Loops, você não está apenas parando nos resultados, mas mergulhando mais fundo para entender as razões por trás dos resultados, identificando anomalias e descobrindo se determinados públicos (ou participantes do experimento) reagem de maneira diferente dos outros. Isso se torna a base para suas novas hipóteses e experimentos.

É especialmente crítico no cenário digital em constante mudança de hoje, onde o comportamento do usuário está em constante evolução. Ao adotar o aprendizado e a otimização contínuos fornecidos pelos Experimentation Loops, você pode ficar à frente e continuar melhorando sua taxa de conversão.

Entendendo o Loop de Experimentação com um exemplo

Aqui está um exemplo hipotético que explica como o Loop de Experimentação funciona:

Considere uma página de destino criada com a intenção de gerar leads. A versão original da página possui uma descrição da oferta na primeira dobra, seguida do botão call-to-action (CTA) que levará ao formulário de contato.

Digamos que a análise comportamental da página de destino revela que muitos visitantes desistem na primeira página. Isso leva à hipótese de adicionar um CTA acima da dobra para melhorar o engajamento. Dessa forma, você cria um teste A/B para comparar a versão original e a variação com CTA adicional acima da dobra.

Aqui está a representação visual do original e a variação da página de destino:

Vamos supor que o teste termine com a variação superando o original em termos de taxa de conversão (ou seja, número de cliques no CTA). Aqui, a abordagem tradicional conclui o teste. Mas com o loop de experimentação, vamos tentar analisar os resultados para chegar a mais hipóteses e abrir múltiplas oportunidades de melhoria.

Suponha que zeramos a hipótese que exige testar o botão CTA. Em seguida, a segunda rodada envolverá várias variações do texto do CTA e da cor do CTA para otimizar o botão. Aqui, para descobrir a melhor variação, podemos executar um teste multivariado para comparar a versão original e múltiplas variações com diferentes combinações.

Ao final do teste, pode haver um aumento na conversão, o que não seria possível com a abordagem tradicional. E se o teste não conseguir aumentar a taxa de conversão, isso levará a insights que podem ajudar a saber mais sobre os usuários.

Da mesma forma, podemos verificar os resultados para saber se um determinado segmento de público interagiu mais com o botão do que outros (e se têm atributos em comum) – caso em que isso poderia levar à hipótese de uma campanha de personalização que inclua a personalização dos cabeçalhos ou subtítulo antes do CTA de acordo com o comportamento, atributos demográficos ou geográficos do segmento.

Assim, um Loop de Experimentação abre a oportunidade de melhorar, o que não é possível com uma abordagem isolada e linear.

Mas como você pode realizar a execução bem-sucedida do Loop de Experimentação?

O loop de experimentação consiste em três etapas, e vamos nos aprofundar em cada uma dessas etapas na próxima seção.

Três passos no Ciclo de Experimentação

A seguir estão as três etapas principais no Ciclo de Experimentação para melhorar as conversões.

Etapa 1: identificar problemas

O Loop de Experimentação começa com a identificação do problema existente na experiência do usuário. Primeiro, você faz uma análise quantitativa que envolve passar por métricas-chave como taxa de conversão, taxa de rejeição e visualizações de página para identificar as páginas de baixo desempenho na jornada do usuário.

Depois de zerar os elos fracos, você pode fazer uma análise qualitativa para entender os pontos problemáticos. Você pode verificar as gravações da sessão e mapas de calor para saber o desempenho de cada elemento que afeta a taxa de conversão.

Depois de identificar o problema associado aos elementos, isso pode ajudar a elaborar uma hipótese.

Etapa 2: Construir hipóteses a partir de insights

Depois de identificar os elementos que estão afetando negativamente a conversão, você pode começar a pesquisar os dados do insight para entendê-los.

Por exemplo, você identificou a posição da imagem do banner como o motivo da alta taxa de rejeição do blog após todas as análises quantitativas e qualitativas. Então você pode construir uma hipótese sobre a posição desta imagem que oferece uma solução para a alta taxa de rejeição.

Ao enquadrar a hipótese, você deve especificar o indicador-chave de desempenho (KPI) a ser medido, a elevação esperada e o elemento a ser testado.

Em seguida, você avança para executar o experimento.

Etapa 3: executar experimentos

Com base na hipótese, você escolhe entre testes como o teste A/B, teste multivariado, URL dividida e teste multipage. Você o executa até que o teste atinja uma significância estatística.

O teste pode resultar em uma mudança na taxa de conversão, e os insights sobre o comportamento do usuário diante da nova experiência podem abrir portas para identificar áreas para o segundo ciclo de experimentação.

Assim, o Loop de Experimentação abrirá constantemente um caminho para melhorar a conversão.

Ciclo de experimentação e funil de vendas

A execução de loops de experimentação em cada estágio do funil pode melhorar substancialmente a taxa de conversão e fornecer uma estrutura estratégica para testar hipóteses, em vez de uma abordagem aleatória.

Para aumentar a taxa de conversão do mesmo elemento, você pode executar um Loop de Experimentação, como visto no exemplo de teste A/B para teste multivariado.

Como alternativa, você pode analisar os insights de um teste que melhorou uma métrica para ver como isso afetou outras métricas, o que pode levar ao segundo ciclo do teste.

Por exemplo, vamos pegar o estágio de conscientização. O objetivo nesta etapa é atrair usuários e apresentá-los a produtos ou serviços em uma plataforma digital.

Suponha que você executou um teste A/B em anúncios de pesquisa para obter mais usuários para o site e monitorou métricas como o número de visitantes.

Digamos que o teste tenha levado a uma melhora no tráfego. Agora, você pode analisar outras métricas, como % de profundidade de rolagem e taxa de rejeição da página de destino, e identificar áreas de melhoria. Para identificar as áreas específicas de onde os usuários estão saindo, você pode usar ferramentas como mapas de rolagem, mapas de calor e gravações de sessão. A análise pode levar você a criar hipóteses para a segunda etapa do experimento. Pode envolver melhorar o engajamento do usuário testando um elemento visual ou um título cativante.

Da mesma forma, executar o Loop de Experimentação em outras etapas do funil pode otimizar a microjornada que o cliente faz em cada etapa do funil. Além disso, o Experimentation Loop pode levar à criação de hipóteses de um estágio de funil para outro, resultando em uma experiência perfeita que é difícil de alcançar com uma abordagem isolada.

Como o Frictionless Commerce usa Experimentation Loops para copywriting de conversão

A Frictionless Commerce, uma agência digital, conta com a VWO há mais de dez anos para realizar testes A/B nas jornadas de novos compradores. Eles estabeleceram um sistema onde constroem novos experimentos com base em seus aprendizados anteriores. Por meio de experimentação iterativa, eles identificaram nove motivadores psicológicos que afetam as decisões do comprador de primeira viagem.

Recentemente, eles trabalharam com um cliente na indústria de xampus, onde criaram uma cópia da página de destino que incorporou todos os nove drivers. Depois de executar o teste por cinco semanas, eles observaram um aumento de 5,97% na taxa de conversão, resultando em 2.778 novos pedidos.

Ele apenas mostra como os Loops de Experimentação podem trazer informações valiosas e levar a experiência do usuário para o próximo nível.

Você pode aprender mais sobre o processo de experimentação da Frictionless Commerce em seu estudo de caso.

Conclusão

Adotar o aprendizado contínuo e a otimização fornecidos pelos Experimentation Loops é crucial para as empresas que buscam se manter à frente e melhorar suas taxas de conversão.

Para realmente impulsionar o sucesso de sua propriedade digital, é hora de quebrar o molde linear e adotar o Ciclo de Experimentação. Ao usar uma estrutura estratégica para testar hipóteses, em vez de uma abordagem aleatória, as empresas podem otimizar e melhorar continuamente suas ofertas digitais.

Você pode criar Loops de Experimentação usando VWO, a plataforma de experimentação líder mundial. A VWO oferece testes gratuitos para até 5.000 usuários rastreados mensalmente. Visite nossa página de planos e preços agora para obter mais informações.