Teste A/B para sites: como projetar testes para vitórias de UX

Quer projetar a experiência do usuário (UX) suprema para todos os visitantes do seu site? Faça testes A/B para sites hoje mesmo para descobrir maneiras baseadas em dados de atingir o potencial máximo do seu design UX.

A análise A/B é uma técnica testada e comprovada que profissionais de marketing especializados usam para melhorar seu trabalho. Desde anúncios pay-per-click (PPC) até campanhas de mídia social e até mesmo design UX, os profissionais de marketing digital costumam utilizar essa forma de experimentação para descobrir insights importantes para otimizar suas execuções.

Portanto, quer você esteja consertando uma plataforma de comércio eletrônico de uma marca de roupas ou fazendo testes A/B para sites médicos, você vai querer uma lista de dicas e técnicas para projetar experimentos eficazes para suas necessidades de otimização de experiência do usuário. Com este guia da Propelrr , você verá como e por que usar a experimentação dividida para desenvolver uma UX acessível, utilizável e agradável para os usuários online visitarem hoje.

Vamos começar com este excelente serviço de marketing digital , abordando primeiro os fundamentos da experimentação A/B.

Como os testes A/B podem ajudá-lo a melhorar o design UX?

O teste A/B, também conhecido como teste A/B, é o processo de comparação de duas versões de um site, página da web ou elemento da web, para que você possa determinar qual delas funciona melhor para o seu público online. Esse processo também é comumente usado em outros ambientes de marketing digital, como publicidade PPC , marketing de mídia social, marketing de influenciadores e muito mais.

O teste dividido pode ser útil para a otimização do design UX de várias maneiras. Por exemplo, você pode experimentar facilmente diferentes landing pages de sites com testes A/B, para poder descobrir a melhor versão para as necessidades da sua marca. Você também pode realizar testes de divisão A/B para sites móveis para garantir compatibilidade total em diferentes dispositivos.

Teste e experimentação são uma parte fundamental da UX, pois podem ajudá-lo a obter insights sobre como otimizar um design ao máximo. Essas práticas ajudarão você a testar hipóteses, descobrir novos insights e aplicar mudanças bem-sucedidas que hoje são apoiadas por um processo estratégico e científico.

Técnicas de design de testes A/B para otimização de UX

Pronto para mergulhar em técnicas de criação de experimentos que ajudarão a melhorar a experiência do usuário do seu site ? Confira este guia completo para obter as melhores dicas e práticas para otimizar seu site para pesquisa agora mesmo.

1. Preparação para testes A/B.

A primeira técnica que você precisa praticar ao planejar um experimento é preparar e definir um objetivo claro.

Você está comparando determinadas palavras-chave para otimização ? Se sim, por que você está fazendo isso em primeiro lugar? Ao definir claramente o objetivo de um teste, você poderá identificar mais aspectos dele, como métricas principais, segmentos de público e muito mais.

Suas métricas devem ajudar a medir a satisfação com a experiência do cliente , enquanto seu público deve ser segmentado em grupos significativos que permitam testes direcionados. Ao esclarecer todos esses aspectos com antecedência, você configurará seu experimento para abordar claramente um objetivo que o ajudará a atingir suas metas de negócios no longo prazo.

2. Formulação de uma hipótese.

Depois de preparar o básico para sua análise, a próxima técnica que você precisará empregar é a formulação de uma hipótese eficaz.

Uma hipótese deve apresentar uma questão que possa ser respondida pelo seu experimento. Para ser eficaz, precisa estar enraizado em insights baseados em dados, como tráfego do seu site, taxa de retenção, taxa de rejeição e outras formas de dados anteriores.

A hipótese baseada em dados que você definiu deve ajudar a identificar uma mudança viável e impactante em sua experiência do usuário. Se, por exemplo, você deseja otimizar seu site no celular, você pode definir uma hipótese que rastreie uma diminuição no tempo de carregamento do site e na subsequente taxa de rejeição.

3. Projetando variações.

Com seu objetivo, métricas, hipótese e público em mente, você pode criar variações em sua experiência do usuário para comparação e contraste. Suas variações incluem um “controle”, ou a versão existente de sua UX, e uma “variante”, ou a nova versão de seu design. A variante deve expressar apenas a mudança em uma única variável; caso contrário, você complicará a comparação e dificultará a obtenção de resultados claros.

Ao longo do experimento, você também comparará as duas variações para determinar a versão que melhor o ajuda a atingir seu objetivo geral. Ao executar o experimento comparativo em seus segmentos de público-alvo, você também precisará atribuir usuários aleatoriamente aos grupos de controle e variante para reduzir o viés e manter a validade do teste.

Por último, você deve garantir que o tamanho da amostra do seu público seja grande o suficiente para obter resultados relevantes. Se for muito pequeno, você não reunirá dados suficientes para obter significância estatística; se for muito grande, sua análise demorará muito e consumirá mais recursos do que o necessário.

4. Implementação de testes A/B apenas para sites.

Agora que suas etapas de pesquisa e preparação foram concluídas, você pode empregar técnicas para implementar a comparação em sua UX. A melhor maneira de configurar e executar um experimento eficaz é usando ferramentas e infraestrutura A/B que automatizam sua implementação e ajudam a coletar resultados de sua análise dividida.

Essas ferramentas automatizadas também devem ajudá-lo a realizar seu experimento em públicos por um período específico. Certifique-se de determinar essa duração com antecedência, para que você possa coletar uma quantidade adequada de dados significativos para a comparação.

Você também pode utilizar ferramentas de design UX para implementar sua comparação. Use-os para criar variações de UX que proporcionem experiências consistentes em todos os segmentos de seu público, para uma comparação geral justa.

5. Monitoramento e coleta de dados.

Depois de iniciar sua análise, você precisa monitorar os resultados e coletar dados em tempo real. Essa prática ajudará você a acompanhar o progresso do experimento e garantir seu desempenho consistente durante todo o processo.

Esta prática também o ajudará a detectar anomalias inesperadas imediatamente, para que não prejudiquem o progresso da sua análise. Monitore os resultados e configure mecanismos de rastreamento usando as ferramentas A/B mencionadas anteriormente e você poderá coletar dados de público relevantes suficientes para suas necessidades analíticas atuais.

6. Estabelecer significância estatística.

Depois que o teste terminar, você poderá analisar suas descobertas, tirar conclusões significativas e aplicar os resultados à sua experiência do usuário. Isso requer a seleção de um método estatístico apropriado, com base nas métricas e metas estabelecidas.

Qual nível de significância estatística funciona melhor para sua análise? Quantos dados válidos você precisa coletar para declarar os resultados como estatisticamente significativos? Certifique-se de definir esses limites claramente para que você possa determinar com sucesso um vencedor entre suas variantes.

Contanto que você configure seu teste A/B corretamente e ele seja executado sem interrupções ou anomalias, você poderá determinar um vencedor claro e seguro entre as duas variantes de teste. Armado com esses insights, você pode finalmente tomar uma decisão baseada em dados que o ajudará a projetar e melhorar sua experiência do usuário existente.

7. Tomar decisões informadas.

Ao aplicar os resultados da análise à sua experiência do usuário, certifique-se de acompanhar as implicações práticas da atualização. Além de aplicar os resultados e encerrar o dia, você precisa acompanhar o impacto real que essas mudanças têm nas experiências dos usuários, para ver se elas estão alinhadas com as descobertas projetadas.

Ao registrar essas descobertas, você pode continuar a tomar decisões de negócios informadas em torno de sua experimentação, para ver como pode melhorar o design de sua análise A/B no futuro.

8. Iterar e melhorar continuamente.

Uma coisa que você talvez não saiba sobre a experimentação de marketing é que ela não termina com apenas um teste. Na verdade, sua jornada apenas começou. À medida que você aprende mais e mais sobre o que funciona e o que não funciona para o seu público, você precisará realizar ainda mais análises para melhorar continuamente cada iteração do site da sua marca.

Através de sucessivos testes e refinamentos progressivos, você poderá otimizar gradativamente a experiência do cliente em seu web design , para que ele atinja todo o seu potencial. Portanto, certifique-se de aprender constantemente com os resultados, incorporar novos insights e iterar sua experiência do usuário continuamente hoje.

9. ROI da análise A/B.

Este processo de experimentação dividida pode parecer árduo e interminável para o profissional de marketing digital novato. Afinal, não é redundante realizar o mesmo tipo de teste repetidamente no design do site da sua marca?

A verdade é que você não está realizando o mesmo teste repetidamente. A configuração é a mesma, mas na verdade você comparará diferentes elementos, variáveis ​​e variantes do design do seu site a cada iteração. Este processo iterativo é a forma como você obterá insights valiosos a cada execução – criando assim um valioso retorno sobre o investimento (ROI) para esse processo contínuo.

10. Comunicação de resultados

Agora que você conhece o valor de melhorar sua experiência do usuário por meio de testes A/B consistentes, pode comunicar os resultados de sua experimentação às partes interessadas dentro e fora da empresa.

Você pode comunicar os resultados de maneira eficaz por meio da visualização de dados que acompanha a melhoria do seu projeto ao longo do tempo. À medida que você executa mais testes e aplica suas descobertas de acordo, você terá uma riqueza de dados para apresentar às partes interessadas para provar que suas técnicas obtêm resultados positivos e infalíveis para a marca hoje.

Roteiro para experimentação de marketing bem-sucedida

É um caminho longo e tortuoso para otimizar ao máximo a experiência do usuário do seu site. Mas com o teste A/B, você pode definir sua direção com dados e tornar o caminho muito menos difícil no longo prazo.

Apenas lembre-se de aplicar os princípios básicos da análise A/B ao processo iterativo de design de seu site. Por meio desses princípios, você pode coletar consistentemente novas descobertas e informações que reforçarão sua tomada de decisão para uma melhor experiência do usuário em geral.

Principais conclusões

Descubra hoje novas maneiras de melhorar sua experiência do usuário com testes A/B. Lembre-se de trazer essas dicas importantes com você ao pegar a estrada com esta nova prática de experimentação de marketing:

• Impulsione decisões com dados. Ao testar, coletar e criar estratégias com dados, você pode tomar melhores decisões de otimização da experiência do usuário e, ao mesmo tempo, manter uma rica fonte de descobertas históricas.
• Lembre-se de seus usuários. Sempre inclua também a experiência real do cliente em mente. Embora os dados possam ajudá-lo a tomar decisões, os usuários determinarão se essas decisões realmente funcionam ou não em tempo real.
• Peça ajuda ao combinar conhecimentos. Aplicar a experimentação de marketing ao design UX requer uma ampla gama de conjuntos de habilidades de marketing digital - portanto, não tenha medo de entrar em contato com os especialistas da Propelrr para obter assistência nesses dois campos hoje mesmo.

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