Quais são as etapas da otimização de conversão - uma estrutura de conversão

“Precisamos melhorar nossas conversões.”

“Esta taxa de conversão é uma baixa do setor.”

“O que podemos fazer para converter mais clientes em compradores premium?”

As frases acima se tornaram onipresentes no mundo do comércio eletrônico. Obter conversões mais altas se tornou uma obsessão.

O problema dessa obsessão é que sempre haverá pessoas procurando atalhos e o caminho mais rápido para as conversões. Poucas pessoas sabem que melhorar consistentemente sua taxa de conversão é um processo que requer paciência e esforços consistentes.

Neste artigo, abordaremos o processo de otimização da taxa de conversão e tudo o que o acompanha.

Vamos pular!

Uma boa taxa de conversão depende de muitos fatores. Isso pode ser uma meta individual definida por você, uma referência usando as taxas de conversão médias do seu setor ou algo completamente arbitrário.

Lembre-se de que existem fatores adicionais que pesam nas taxas de conversão, como o dispositivo usado para a compra, a localização geográfica, a origem do tráfego etc.

A Shippypro reuniu resultados de uma variedade de nichos de comércio eletrônico, desde suprimentos agrícolas, alimentos e bebidas, bebês e crianças e muito mais.

As taxas de conversão podem variar de 0,87% a 1,50% e mais.

Fonte: Blog ShippyPro

A taxa de conversão indica a porcentagem de visitantes que chegam ao seu site e se tornam clientes reais.

A otimização da taxa de conversão visa aumentar o número de visitantes que se tornam clientes usando vários métodos.

Se você é proprietário de uma empresa de comércio eletrônico ou administra qualquer tipo de negócio on-line, é essencial aprender sobre a otimização da taxa de conversão (CRO).

Por quê?

Bem, porque vivemos em um tempo de escolha esmagadora. Isso significa que existem milhares, se não milhões, de outros clientes empresariais que podem recorrer se você não atender às necessidades deles.

Falando em necessidades, eles são tão inconstantes quanto os próprios clientes. Tudo, desde a rapidez com que sua loja online carrega até as cores que você usa, pode aumentar ou diminuir suas conversões.

Ter um kit de ferramentas de técnicas de otimização de taxa de conversão poderosas e testadas ao longo do tempo que você pode empregar em qualquer estágio da jornada de compra oferece uma vantagem significativa.

Existem 5 etapas para o ciclo de otimização da taxa de conversão . Aqui está o que acontece em cada etapa:

1. Fase de pesquisa: é aqui que você descobre as partes do seu funil de conversão que precisam de ajustes.

2. Fase de hipóteses: é onde você forma uma hipótese de trabalho com base em suas métricas e pesquisas.

3. Fase de priorização: é aqui que você descobre o que atacar primeiro para sua otimização.

4. Fase de teste: é onde você coloca sua hipótese em relação à versão existente do seu site.

5. Fase de Aprendizagem: é você implantar a hipótese vencedora e coletar informações para futuros testes e planejamento.

Etapa 1: Pesquisa e coleta de dados

A primeira parte do CRO exige que você colete dados adequadamente para informar seus testes.

Embora esse estágio possa ser um processo longo, vale a pena fazê-lo corretamente para economizar muito tempo e dores de cabeça no caminho.

Comece sua coleta de dados consultando os principais indicadores de desempenho , como custo de aquisição do cliente, valor da vida útil do cliente, receita recorrente mensal e duração do ciclo de vendas.

Os números frios e concretos, também conhecidos como Dados Quantitativos, podem fornecer uma imagem clara das taxas de cliques de seus clientes, tempos nos sites e muito mais.

Esse tipo de dados pode ser coletado por meio de mapas de calor, pesquisas, análises de KPI e testes A/B.

Os números rígidos frios são ótimos, mas não necessariamente pintam a imagem mais clara. É aí que entram os dados qualitativos. O tipo de dado deixa mais espaço para interpretação e pode ser analisado subjetivamente.

Em vez de apenas aceitar o que os números dizem, os dados qualitativos perguntam “por quê”.

• Por que os números de tráfego são tão baixos?

• Quais problemas os usuários podem estar tendo no site?

• Por que as taxas de abandono de carrinho são tão altas?

Essas são perguntas que os dados qualitativos podem responder.

Algumas maneiras populares de coletar esses dados incluem: entrevistas com clientes, grupos focais e outros métodos observacionais.

Quando você coletar esses dados com eficiência, precisará entender o que eles realmente significam. Vamos pegar pesquisas com clientes, por exemplo. Depois de coletar as respostas das pesquisas, você deve observar os padrões, as objeções e a linguagem usada nelas.

Tome nota de palavras repetidas, palavras enfatizadas, “pontos de resistência” ou lugares que dificultaram a navegação ou a compra de você.

Por fim, analise de perto o tom da linguagem usada nessas pesquisas. Eles podem servir como ferramentas poderosas para prova social, cópia de vendas e outras mensagens personalizadas.

Quase tudo pode ser rastreado com o Google Analytics hoje em dia.

Cada empresa tem seus próprios indicadores-chave de desempenho e prioridades diferentes, mas existem métricas de conversão que são mais ou menos as mesmas, independentemente do setor/nicho. Confira este artigo para ajudá-lo a identificar quais métricas de conversão valem a pena acompanhar.

Embora o Google Analytics seja uma ferramenta incrível, não é perfeito.

Lembra daquelas dores de cabeça que mencionei anteriormente? Bem, isso pode acontecer quando você gasta tempo coletando todos os dados errados (o que é uma droga, mas acontece com mais frequência).

Evite fazer escolhas erradas e ser enganado por seus dados e acesse aqui para saber como fazer uma auditoria do Google Analytics.  

Estágio 2: Hipóteses

Uma hipótese é uma suposição provisória para experimentar consequências lógicas e empíricas de uma ação.

Na palestra do CRO, isso significa uma teoria de trabalho (baseada em sua pesquisa e dados) de “Se eu mudar X, terá efeito Y”.

Depois de construir sua lista de hipóteses, você precisa priorizar essa lista das mais urgentes às menos urgentes. Veremos isso em profundidade no capítulo seguinte. Antes disso, vejamos os componentes de uma hipótese.

Fonte: Blog Optimizely

Componente 1: A variável (IF)

• Este é um elemento do site que pode ser modificado, adicionado ou removido para resultar em um resultado desejado.

Componente 2: O resultado (ENTÃO)

• O resultado previsto (por exemplo: mais cliques em uma frase de chamariz, mais inscrições em uma página de destino etc.).

Componente 3: Justificativa (DEVIDO A)

• É aqui que você mostra que o resultado ocorreu porque foi informado pela pesquisa (quantitativa e qualitativa).

Parece uma coisa bastante simples de se fazer – e pode ser quando bem feita, mas muitos proprietários de empresas de comércio eletrônico não fornecem detalhes suficientes em suas hipóteses para realmente mover a agulha em seu processo de CRO.

Aqui está um exemplo de uma hipótese mais fraca e muito comum:

“Se eu tornar a cópia da nossa página de destino mais impessoal, obteremos mais cliques devido aos clientes dizendo em pesquisas que achavam que a cópia anterior era muito genérica e pareciam frias”.

Agora, uma hipótese mais forte e detalhada se parece com isso:

“Com base em nossos mapas de calor, resultados de pesquisas e dados quantitativos, a página 3 do produto é muito longa e os visitantes não convertem porque não rolam até o final para ver a frase de chamariz. Se reduzirmos o texto, destacarmos os principais recursos e colocarmos a frase de chamariz acima da dobra, veremos as conversões passarem dos atuais 0,8% para a média do site de 2,6%.”

Estágio 3: Priorizando ideias

Prioridades, prioridades, prioridades. Eles nos ajudam a tomar boas decisões e guiam nossas escolhas de vida. O que priorizamos nos torna quem somos. No processo CRO, isso também se aplica.

A priorização de ideias e hipóteses não apenas ajuda a resolver os problemas mais prementes do seu negócio, mas também cria um precedente que você pode seguir para futuras práticas de otimização.

Feito corretamente, você terá um sistema de teste eficaz pronto para tudo.

Priorizar não é maravilhoso? Vejamos alguns frameworks de priorização bem conhecidos!

Estrutura de TORTA

Não a sobremesa deliciosa, mas abreviação de Potencial Para Melhoria, Importância e Facilidade .

Fonte: comércio eletrônico prático

O aspecto “Potencial de Melhoria” analisa a probabilidade de que a hipótese resulte em uma melhoria geral. “Importância” refere-se à gravidade do problema observado, e “Facilidade” analisa bem, quanto esforço é necessário para implementar a hipótese (horas, dias, semanas, etc).

Usando uma escala de 1 a 10, as hipóteses são classificadas da mais baixa para a mais alta.

Os problemas com este modelo?

A parte potencial é muitas vezes difícil de quantificar/estimar. Em segundo lugar, a escala de priorização de 1 a 10 pode levar algumas empresas a priorizar questões menores na esperança de alcançar resultados significativos.

Estrutura HotWire

O site de viagens HotWire tem um método de priorização aditiva que elimina a emoção dos testes A/B.

Se uma ideia atende a um requisito, recebe 1 ponto. Se não atender a um requisito, recebe zero.

Esses pontos são então somados em uma planilha para dar a cada ideia uma pontuação geral de 10. Essas ideias são então classificadas de acordo com a pontuação geral. Para saber mais sobre essa estrutura e criar uma semelhante, confira esta postagem no blog.

Esse método funciona melhor para grandes empresas que têm centenas e milhares de ideias de otimização no backlog, mas também para empresas menores que desejam implementar ideias rapidamente.

Estrutura PXL

Criado por Peep Laja do popular blog de conversão ConversionXL, esse framework se concentra em fazer um conjunto de perguntas sobre o comportamento do usuário para priorizar melhor as ideias.

O objetivo desse método é tornar qualquer classificação de “potencial” ou “impacto” mais objetiva, promover uma cultura informada por dados e tornar a classificação de “facilidade de implementação” mais objetiva.

As perguntas no framework são assim:

• A mudança está acima da dobra? → Alterações acima da dobra são percebidas por mais pessoas, aumentando assim a probabilidade de o teste ter impacto.
• A mudança é perceptível em menos de 5 segundos? → Mostre a um grupo de pessoas o controle e, em seguida, a(s) variação(ões), eles podem dizer a diferença depois de vê-lo por 5 segundos? Se não, é provável que tenha menos impacto.
• Acrescenta ou remove alguma coisa? → Mudanças maiores, como remover distrações ou adicionar informações importantes, tendem a ter mais impacto.
• O teste é executado em páginas de alto tráfego? → Melhoria relativa em uma página de alto tráfego resulta em mais dólares absolutos.

Um aspecto sólido dessa estrutura é que ela está fundamentalmente enraizada em dados.

Ele pergunta se todos os problemas observados foram descobertos em testes de usuários, rastreamento de mapa/calor ou qualquer outra ferramenta de análise. Isso transforma a priorização de “Acho que devemos focar em X” para “Os números dizem que Y e Z são as duas causas mais prováveis ​​de nossa baixa taxa de conversão” .

Estrutura TIR

TIR significa Tempo, Impacto e Recursos. O sistema de classificação no modelo TIR, exceto a escala, vai de 1 a 5.

Tempo – Quantos dias corridos, horas-homem, horas de desenvolvimento, etc. serão necessários para que este teste alcance o máximo impacto?

“Uma pontuação de 5 seria dada a um projeto que leva menos tempo para executar e perceber o impacto.”

Impacto – O valor da receita (ou custos reduzidos) que será alterado no caso de um teste bem-sucedido. Você está testando em toda a base de clientes ou apenas em um segmento? Você está olhando para um aumento de 3% ou 15%?

“Uma pontuação de 5 seria dada a um projeto que leva o mínimo de tempo para executar e perceber o impacto.”

Recursos – Quanto custarão as ferramentas, pessoas e tudo mais associado a este teste?

“Uma pontuação de 5 é dada quando os recursos necessários são poucos e estão disponíveis para o projeto.”

Fundado pelo veterano em otimização da taxa de conversão Bryan Eisenberg, o modelo TIR incentiva você a se aprofundar no aspecto humano da otimização da taxa de conversão.

Este modelo faz você pensar em três questões importantes antes de testar:

1. Quem estamos tentando convencer?

2. Que ação específica queremos que eles tomem?

3. Que ação eles realmente querem tomar?

O que você encontrará com frequência é que a ação que você deseja que os visitantes realizem não é necessariamente a mesma ação que eles desejam realizar. É aqui que o feedback real do cliente é útil.

Quando você realmente se aprofunda e extrai esses pontos acionáveis ​​de suas pesquisas de clientes e outras ferramentas de coleta de dados, você pode fazer melhorias mais poderosas em uma página específica, funil de e-mail etc.

Etapa 4: Implementação e teste

Agora que você priorizou suas hipóteses e sabe quais testes são os mais urgentes, é hora de colocar essas hipóteses em ação.

Testes potencialmente revolucionários exigem que você tenha as melhores ferramentas à sua disposição. Para ajudá-lo a fazer isso, aqui está uma lista das principais ferramentas a serem usadas para sua experimentação:

1) Otimize

Optimizely é uma das principais plataformas de experimentação do mundo, permitindo que as equipes de marketing e produto testem, implantem, revisem e implantem todos os tipos de experiências digitais. Mais especificamente, o Optimizely oferece acesso a um conjunto de ferramentas de teste A/B que permitem direcionar efetivamente suas mensagens e lançar campanhas mais personalizadas.

2) Descarte

Seja sua página inicial ou página de inscrição, você precisa de uma ferramenta sólida que possa ajudá-lo a “extrair o máximo” dessa página. O Unbounce é líder em otimização de páginas de destino e permite personalizar e testar facilmente diferentes versões de suas páginas mais importantes. Você pode então estudar quais versões funcionam melhor (e por quê) para melhorar sua taxa de conversão.

Se você é alguém que não quer se preocupar com codificação ou design gráfico, o Unbounce se torna ainda mais atraente, pois você pode obter páginas bonitas e responsivas em poucos minutos.

3) Hub de usabilidade

O Hub de Usabilidade é uma plataforma de pesquisa remota de usuários que elimina as suposições das decisões de design, validando-as com usuários reais. Também conhecido como o canivete suíço da pesquisa de usuários, você pode realizar uma variedade de testes, como testes de primeiro clique, testes de preferência e testes de cinco segundos para confirmar suas hipóteses.

Com esta ferramenta, não existe mais “acho que essa é a cor que os usuários gostam ” e mais “as pesquisas e os testes que realizamos comprovam que os usuários respondem melhor a essa paleta de cores” .

Você já está pegando o tema abrangente deste post? Trata-se de chegar o mais próximo possível da certeza em suas decisões porque suas fontes de dados apoiam suas ideias!

4) AB saboroso

AB Tasty é uma plataforma de otimização de taxa de conversão tudo-em-um que permite que você execute uma infinidade de testes em praticamente qualquer coisa. Com a implementação e personalização com tecnologia de IA, você pode obter rapidamente insights do usuário, experimentar, personalizar e aumentar o engajamento e as conversões.

Com alguns dos maiores nomes em vários setores usando o AB Tasty como plataforma de teste, você pode ter certeza de que está usando um dos melhores produtos do mercado quando se trata de Otimização da Taxa de Conversão.

5) Otimização do Google

O Google Optimize é uma plataforma de otimização criada no Google Analytics. Isso significa que você pode usar seus dados existentes do GA para ver rapidamente o que pode ser melhorado. Você também pode se beneficiar de uma ferramenta de modelagem estatística avançada, bem como de um conjunto de ferramentas de segmentação sofisticadas.

6) VWO

O VWO é outra plataforma completa para otimização da taxa de conversão que ajuda você a realizar pesquisas de visitantes, criar um roteiro de otimização e executar experimentos contínuos.

Falamos sobre a importância de criar um sistema de experimentação de conversão sólido para que você nem sempre precise começar do zero para experimentos futuros. Bem, você ficará feliz em saber que o VWO está enraizado na otimização orientada a processos e pode ajudá-lo a encontrar maneiras de melhorar constantemente a experiência do usuário.

Além disso, você pode executar testes A/B em escala sem reduzir o desempenho porque o VWO foi desenvolvido para lidar com testes de nível empresarial.

7) Rebrandly

Rebrandly é uma plataforma bem conhecida para criar e gerenciar URLs curtos personalizados. É também uma poderosa ferramenta de análise que pode ajudá-lo a executar testes de otimização da taxa de conversão em seu site.

URLs curtos personalizados (ou links de marca) podem ser usados ​​para coletar uma tonelada de dados de origem com base em cliques – dados que você pode usar para testar elementos pequenos, mas importantes em qualquer página que você criar, de botões a opções de menu de navegação e muito mais.

Teste A/B x Teste de divisão x teste multivariado

Fonte: Wingate Media

O teste A/B é quando você compara duas ou mais versões da mesma página observando as taxas de conversão e as métricas que importam para sua empresa (como cliques, visualizações, inscrições etc.).

Por exemplo: se você alterar o título em uma página de destino, poderá segmentar todas as páginas de destino de uma vez e elas serão consideradas variações do mesmo grupo. Este grupo é um nome ou título de observação que você dá a um teste específico (exemplo: título da página de destino testgroup1). Espero que você tenha um nome de grupo muito mais legal, mas você entendeu.

Por fim, os testes A/B são uma ótima maneira de obter resultados rápidos e alcançar e maximizar o tempo de teste.

Se você tiver uma grande quantidade de tráfego em seu site e quiser testar seções-chave em uma página, é aqui que você executa testes multivariados. O teste A/B procura fazer alterações em uma página inteira, enquanto o teste multivariado analisa as principais seções de uma página e como elas interagem umas com as outras.

Com isso dito, o teste multivariado é mais complicado do que o teste A/B porque há mais camadas envolvidas. Ao testar diferentes seções-chave, você pode obter um grande número de combinações possíveis que podem ser muito difíceis de lidar se você não for um profissional de marketing experiente.

Confira este post para ter uma ideia de como é uma multivariada.

O teste de divisão é onde você testa um elemento em uma página e vê como os resultados dessa página são diferentes da versão original. Isso pode parecer semelhante ao teste A/B porque é o mesmo.

A diferença entre o teste A/B, também conhecido como teste de divisão e teste multivariado, é que o primeiro testa uma variação, enquanto o último testa várias combinações ao mesmo tempo.  

Principais elementos do teste A/B

Decidir os principais elementos a serem testados pode ser difícil. Testar todos os aspectos aleatórios do seu site é obviamente contraproducente (a menos que você tenha tempo e recursos para fazê-lo). Consulte os métodos de priorização no capítulo acima para ajudar com isso.

Para lhe dar uma vantagem sobre lugares óbvios para começar a testar em uma página, aqui está uma lista útil do guru de marketing, Neil Patel. Se existe algum “guru de marketing” cujas técnicas de otimização de taxa de conversão você deveria seguir, é ele.

Neste artigo, você encontrará a lógica por trás dos testes de tipografia, cores, posicionamento, esquemas de preços, vídeo, imagens e muito mais!

Lembre-se, embora Neil seja um profissional de marketing bem respeitado e orientado por dados, alguns dos elementos que ele menciona podem não estar alinhados com seus objetivos de negócios específicos. Isso está perfeitamente bem.

Lembre-se que muita otimização da taxa de conversão é subjetiva e cada negócio tem objetivos diferentes!

Quanto tempo os testes A/B devem durar?

Esta é uma pergunta complicada porque muitos fatores influenciam. Fatores como tamanho da amostra , confiança estatística, sazonalidade, representatividade de sua amostra e tempo. Não há uma resposta clara sobre quão curto ou longo um teste A/B deve durar porque… rufar dos tambores… depende do seu setor, entre vários outros fatores.

No entanto, isso não significa que executar um teste por 1 ou dois dias seja suficiente. Geralmente, um intervalo de algumas semanas a um mês pode ser considerado um território seguro para um teste, desde que a coleta de dados tenha sido feita corretamente, as condições não fossem fora do comum, o teste foi realizado por profissionais de marketing experientes.

Determinando o vencedor e os erros que os especialistas cometem

Determinar a validade de um teste pode ser feito em 3 etapas:

Etapa 1: calcular o tamanho mínimo da amostra

Defina o nível de confiança que você gostaria nos resultados do seu teste (por exemplo: 90-95% é amplamente considerado um alvo sólido a ser almejado) e calcule o tamanho da amostra com base nesse número. Isso lhe dará o número mínimo de visitantes que suas variações precisam.

Etapa 2: verifique se há discrepâncias nos segmentos

Antes de concluir o teste, você deve saber como segmentar seus visitantes. Com a amostra e os segmentos mínimos, verifique se há grandes discrepâncias e, se não houver, mantenha o restante funcionando.

Etapa 3: avalie seu ciclo de negócios

Como mencionado acima, os ciclos de negócios e a sazonalidade podem desempenhar um papel importante na validade de qualquer teste de otimização. Execute o teste em diferentes ciclos e compare como eles se saem entre si (por exemplo: os visitantes e as vendas são as mesmas no quarto trimestre com o Natal/Ano Novo do resto do ano?)

Mesmo com todos os números certos do mundo, há erros a serem cometidos. Aqui está um resumo dos principais erros de teste que até os profissionais cometem:

• Fazer testes A/B sem tráfego ou conversões suficientes
• Não basear testes em uma hipótese
• Não enviar dados para o Google Analytics
• Desistir após os primeiros testes falharem
• Não entender os falsos positivos
• Não executar testes regularmente

Esses são apenas alguns dos muitos erros comuns em testes A/B.

É um processo perpétuo que vai chutar sua bunda muitas vezes, mas também levará seu negócio para o próximo nível se você aprender a adotá-lo. Isso vale para iniciantes e profissionais.

Analisando seus resultados

Se você deseja aumentar o número de pessoas que se inscrevem para uma avaliação gratuita de um produto, convém definir metas para as pessoas que chegam à página de inscrição e para as pessoas que realmente cruzam a linha e se inscrevem .

Em qualquer plataforma de teste que você usa, você deve ver o teste em execução e algum tipo de indicação se essa nova variação melhorou as conversões ou não. Observe atentamente os dois números (variação original versus nova variação) e observe a porcentagem de crescimento, bem como o potencial que tem (também em porcentagens) para superar o original. Se essa porcentagem estiver aquém da meta ideal de 90-95%, continue otimizando e executando testes para atingir essa meta.

Se você acabar com resultados inconclusivos, aqui estão algumas coisas que você pode fazer:

1) Segmente os dados

Segmentos individuais geralmente revelam dados mais claros do que segmentos agrupados. Observe segmentos como origens de tráfego, dispositivos e outras coisas que fazem sentido em seus negócios. Às vezes, você precisa se aprofundar ainda mais nos números para encontrar clareza, especialmente com testes A/B.

2) Não teste coisas que não importam

Outra razão para resultados inconclusivos são muitas vezes os testes executados em coisas que realmente não importam para o negócio. Certifique-se de que todos os seus testes sejam apoiados por hipóteses e sejam claramente priorizados antes de começar a coçar os dedos para testar cada coisa em sua página.

3) Desafie sua hipótese

Se você seguir um processo e ainda obter resultados inconclusivos, talvez seja hora de revisar sua hipótese e até mesmo descartar tudo. Você pode testar novas variações da mesma hipótese ou voltar à prancheta para entender melhor os dados coletados e formar uma hipótese mais forte.

Neste artigo, você aprendeu sobre os 5 estágios do processo de otimização de conversão.

Você aprendeu sobre as melhores maneiras de coletar dados, descobriu como formar hipóteses orientadas por dados, desenterrou os melhores formatos para priorizar suas hipóteses, depois aprendeu a pegar essas ideias e testá-las usando as melhores ferramentas do mercado. mundo. Por fim, você aprendeu a tirar conclusões de sua pesquisa e desafiar suas hipóteses.

Lembre-se: a otimização da taxa de conversão é um processo em evolução.

Há uma enorme curva de aprendizado em quase todas as etapas do processo de CRO e às vezes pode ser esmagadora. Comprometa-se com o aprendizado do processo, comprometa-se a otimizar regularmente e sempre visando melhores resultados, comprometa-se com o crescimento.

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