Implementar um teste A/B é uma estratégia poderosa para aperfeiçoar a operação de um negócio. Ao testar duas diferentes alternativas em uma etapa de interação do cliente com o seu produto ou serviço, você é capaz de eliminar vieses pessoais e tomar decisões baseadas em dados.
Apesar de o teste A/B ter suas raízes no século XIX, com um período de amadurecimento ao longo do século passado, a revolução trazida pela internet nas últimas décadas o tornou uma estratégia muito mais comum. Historicamente, o sucesso de muitos negócios digitais globais está baseado em uma cultura recorrente de experimentações. A Netflix é um dos casos mais famosos de empresas da economia digital que possui uma forte tradição de testes A/B, como um artigo institucional da companhia menciona: “usamos testes A/B em praticamente todas as mudanças que são sugeridas em nosso produto”.
Um exemplo simples de teste A/B é o uso de uma cor diferente para um botão de “Fale conosco” em uma página de contato no site, garantindo que a exposição às cores (atual e experimental) seja randomizada e atinja, durante um período específico de tempo, o mesmo número de visitantes da página. Outra mudança pode ocorrer no título de um e-mail: ao se comunicar com uma base de leads, um e-commerce pode separar seu mailing e entender qual tom gera mais cliques (o atual “Confira nossas novas promoções” ou algo mais urgente, como “Oportunidades imperdíveis de descontos”).
Em ambos os exemplos, o teste A/B enriquece o conhecimento do lojista em relação ao seu produto em diferentes etapas do processo de compra e ajuda a definir, comparando o número de cliques no botão ou de aberturas no e-mail, qual a melhor alternativa para atingir resultados melhores.
Quando olhamos para a otimização da taxa de conversão (CRO), o teste A/B é um aliado do lojista digital de alto faturamento. Este é o tema deste artigo, que descreve outros exemplos de teste A/B, incluindo experimentações que podem ser feitas na sua página de checkout. Com este guia prático, você verá o poder que os dados podem trazer para que sua própria base de clientes e leads sejam fonte de insights para ampliar sua receita.
Por que os testes A/B são indispensáveis para um e-commerce de alto faturamento?
Negócios de alto faturamento e que buscam escalar ainda mais sua receita precisam tomar decisões baseadas em dados, e um exemplo prático de como fazer isso é a realização de testes A/B.
Em uma fase inicial do empreendedorismo via e-commerce, é comum que o lojista tome decisões com base em seu conhecimento a respeito do mercado em que está inserido e dos clientes que já conquistou. Esse conhecimento é valioso para o estabelecimento de uma marca própria e a criação de uma base inicial de clientes, mas o crescimento do negócio exige que decisões estratégicas não dependam apenas da opinião de um fundador ou de sua equipe. Daí a importância dos insights fornecidos por um teste A/B.
Testes que geram dados também mitigam os riscos envolvidos em grandes mudanças. Antes de decidir descontinuar a venda de um serviço, mudar a paleta de cores do seu e-commerce ou alterar a forma como seus produtos são apresentados em sua página, a realização de um teste ajudará a medir o nível de satisfação do seu público.
Como priorizar e implementar testes A/B no seu e-commerce?
O uso de testes A/B para tomar decisões em seu e-commerce ganha mais potencial quando faz parte da rotina da sua operação, tornando-se de fato parte da cultura do seu negócio.
Isso não significa que toda decisão estratégica deve ser colocada à prova de um teste: o foco é garantir que, onde há espaço para otimizar processos, você e sua equipe tenham o processo e os instrumentos certos para seguir em frente com uma decisão bem-informada.
Destacamos abaixo o ciclo do teste A/B, dando ênfase ao entendimento do esforço em realizar um teste em relação à recompensa trazida pelos dados coletados.
O ciclo do teste A/B: da hipótese à análise
Para tornar a experimentação uma realidade em sua operação, é essencial a compreensão do teste A/B, entendendo suas etapas e também quais testes valem a pena realizar.
É essencial que você comece com um objetivo de negócio claro, como aumentar o número de cliques em um botão de contato ou diminuir o abandono de carrinho, por exemplo.
Com o objetivo estabelecido, você deve traçar hipóteses a serem testadas. “E se incluirmos um e-mail lembrando o cliente do carrinho abandonado?”, por exemplo, é uma hipótese. Assim, com os clientes que abandonam o carrinho, você executará um teste para que parte da base não receba o e-mail (o “A” representa o grupo de usuários que seguirão o seu fluxo original) e outra metade receba a experimentação (o grupo “B”).
Antes de colocar em prática seu teste A/B, é importante exercitar diferentes hipóteses, para então entender qual gerará menos custos e trará mais clareza. Para isso, o uso do framework ICE ajuda a quantificar a relevância da sua iniciativa.
ICE é a sigla para Impacto, Confiança e Esforço. Na etapa de impacto, você deve responder de 1 (menor valor) a 5 (maior valor) qual o impacto para o negócio que o teste pode trazer caso os resultados sejam claros. Para confiança, você também avalia, de 1 a 5, se os dados obtidos serão sólidos o bastante para tomar uma decisão. Em relação ao esforço, a avaliação diz respeito ao trabalho necessário para implementação do teste.
Com os números, você multiplica “Impacto” por “Confiança” e divide o resultado por “Esforço”. Compare os números ICE de diferentes hipóteses e priorize a realização do teste com maior pontuação.
Ao escolher o teste, estabeleça um período de tempo para rodar as versões A e B e, ao final, analise os dados sempre colocando em perspectiva os números e o contexto do teste (sazonalidades que impactam o hábito de compra do seu público-alvo, por exemplo) para então tomar uma decisão.
Existem diversos detalhes técnicos, que dizem respeito à ciência de dados, que ajudam você a tornar seu teste A/B ainda mais preciso. Descrevemos acima apenas uma visão geral para mostrar como a experimentação está longe de ser uma prática sem embasamento e que trará mais esforço do que retorno para seu negócio digital.
O que você pode testar no seu e-commerce para otimizar a conversão?
A conversão é a consequência de diversos avanços feitos pelo seu potencial comprador até o ato de compra. O que significa que você pode realizar experimentações ao longo da jornada do consumidor, analisando onde há espaço para melhoria. Citamos alguns exemplos abaixo:
Testes em chamadas para ação (CTAs)
Em todas as etapas da jornada de compra online, o cliente deve ser direcionado para a próxima ação a ser tomada. Os call-to-actions (CTAs) muitas vezes são bons espaços para experimentação, pois envolvem baixo esforço para implementação.
Ao longo do texto, já demos alguns exemplos, mas para deixar mais claro, você pode testar mudar o texto de um botão que avança a jornada, assim como sua posição do botão em uma landing page, a cor do seu background, entre outras variáveis.
É natural que muitas vezes haja o desejo de testar diferentes variáveis. Realizar mais de um teste A/B ao mesmo tempo, em cima de uma mesma variável (como o CTA de uma jornada de compras) não é impossível, mas é essencial que você utilize ferramentas adequadas para segmentação de tráfego ou base de clientes e para as subsequentes análises. Plataformas como VWO (Visual Website Optimizer), AB Tasty, Optimizely e HotJar são alguns exemplos que valem a pena serem conferidos.
Testes na página de produto
E se a sua conversão estiver baixa porque, ao chegar na página de um produto seu, seus potenciais clientes se desinteressam de continuar o processo de compra? Será que não há clareza em relação ao item à venda? Ou o problema está na imagem utilizada para ilustrar o produto?
Traçadas as hipóteses, você pode realizar testes A/B na página de um produto do seu e-commerce ao modificar um elemento visual (imagem do produto sendo utilizado ou uma imagem do produto apresentado em um fundo branco) ou variar o formato de descrição do produto (texto corrido ou descrição técnica em bullet points).
A posição e o tamanho dos elementos na página também podem ser objetos de teste, como dar mais destaque às avaliações de compradores anteriores ou inserir vídeos ensinando como utilizar o produto ou serviço à venda.
Testes de layout e navegação
Para além das páginas de produto, você pode entender se outros testes no layout do seu e-commerce e na navegação entre páginas são capazes de afetar a taxa de conversão das suas vendas.
Aqui, entram testes como alterar a apresentação da sua vitrine de produtos (ordená-los automaticamente por qual critério? Novidades ou mais vendidos?), o layout do seu menu (horizontal ou vertical) ou o tamanho da área de busca por produtos.
Experiência de checkout: campo fértil para testes A/B
A etapa final da experiência compradora em seu e-commerce é um dos espaços mais interessantes para a execução de testes. Você pode coletar dados para desenvolver estratégias que endereçam métricas diretamente relacionadas à conversão, como redução de carrinhos abandonados e aumento de ticket médio. Confira alguns exemplos.
Testes relacionados a métodos de pagamentos
Você pode avaliar se priorizar a opção de pagamento via Pix aumenta a conversão, baseado no dado de que se trata do método de pagamento mais comum no Brasil.
Implementações como essa podem trazer certo grau de complexidade técnica. Em plataformas como Shopify e VTEX, por exemplo, você talvez precise utilizar apps ou plug-ins externos para customizar esse elemento.
Testes de layout no checkout
Lojistas cujos e-commerces foram desenvolvidos de forma independente podem testar a eficiência de um checkout de uma página em relação a uma experiência multi-etapas. Uma integração como o PagBrasil.JS é essencial para um teste como este, pois ela permite que sua equipe técnica construa as diferentes versões do front-end com total liberdade, sem perder a conformidade com os pré-requisitos de segurança necessários em um fluxo de pagamento online.
Testes a partir de dados de clientes frequentes
Se você já possui insights confiáveis relativos aos compradores mais frequentes do seu e-commerce, você pode testar a personalização do checkout, como o oferecimento de pagamentos com um clique, o que pode aumentar a velocidade da conversão e a satisfação do cliente.
Transforme dados em faturamento
O empresário digital tem em suas mãos ferramentas e estratégias suficientes para tomar decisões baseadas em insights e, com isso, ver efeitos positivos em seu faturamento e na recorrência de sua receita. Nesse artigo, exploramos o teste A/B como um exemplo, mas ele não é a única forma de estabelecer uma cultura data-driven.
Se você notar que grande parte da sua base possui um perfil de compra recorrente, talvez faça sentido estabelecer planos de assinatura. Se grande parte do fluxo dos visitantes do seu site são de usuários de Iphone, o oferecimento de Apple Pay entre os métodos de pagamento pode ser um investimento valioso.
Desenvolver tecnologias para que o gestor de e-commerce atinja o sucesso é uma das missões da PagBrasil. Você pode contar com o nosso time de especialistas para entender todas as nossas soluções capazes de ampliar a inteligência da sua operação e otimizar a conversão da sua loja. Clique e converse com o nosso time.
