Sua página de destino não funciona bem; boletins informativos por e-mail e notificações push são ineficazes. Qual é a causa disso? O que deve ser mudado para melhorar a eficiência? Mesmo o profissional de marketing mais experiente não responderá a essa pergunta com 100% de precisão. Adivinhar a resposta leva ao risco de perder tempo, dinheiro e clientes em potencial. 88% dos usuários dificilmente abrirão seu site novamente após uma experiência ruim. Além disso, os erros são caros. Empresas de todo o mundo perdem US $ 1.420.300.000.000 devido a um design ruim UX.
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Como você pode encontrar a opção de conteúdo certa? A resposta é relativamente simples. Use os dados dos testes A/B/n e MVT em vez de adivinhar. Neste artigo, você aprenderá a diferença entre esses tipos de testes, como realizá-los e por que eles são vitais para o seu negócio.

 

O que é teste A/B/n e por que você deve realizá-lo

A O teste /B/n é um método que envolve uma comparação da eficácia de várias opções de conteúdo na página do seu site, no seu boletim informativo por e-mail e em outras campanhas. Elementos individuais ou vários modelos diferentes são testados durante este processo. O teste A/B/n visa entender qual versão funciona melhor em termos de conversão.

Em geral, A/B/n teste é teste A/B, mas há uma diferença. O teste A/B (outro termo para teste A/B) permite testar apenas duas versões, e o tráfego é dividido 50/50% para cada uma.

 

Durante o teste A/B/n, você pode comparar mais de duas versões e o tráfego é dividido igualmente entre cada um.

Por exemplo, uma equipe de marketing oferece quatro versões de um novo design de site e não pode decidir qual é a melhor. Nesse caso, eles usam testes A/B/n, durante os quais cada versão receberá 25% do tráfego.

Alguns exemplos de elementos que podem ser testados pelo método A/B/n: um design de página inteira; design de botões de texto e conversão; o layout dos formulários para dados e botão posições; tamanhos de objetos: botões, texto, formulários; preços de mercadorias; um produto descrição; títulos nas descrições dos produtos ; ilustrações do produto; comprimento do texto; janelas pop-up; ímãs de chumbo.

  • Por que você deve realizar este teste? Você não terá que confiar em sua intuição e palpites dos profissionais de marketing. Você tomará decisões baseadas em dados. Esta abordagem:

     

reduzirá os riscos de tempo e recursos perdidos devido a erros;

    indicará as opções de conteúdo mais eficazes;

Vantagens e desvantagens do teste A/B/n

Vantagens

Reduzindo os riscos de perdas financeiras.

    1. Por exemplo, quanto mais fácil for para um cliente encontrar o produto necessário e fazer um pedido, maior a probabilidade de ele comprar de você. Por outro lado, botões imperceptíveis e navegação pouco clara levam ao desgaste do cliente e à perda de receita potencial.

 

Aumento na conversão. Ao usar este teste, você encontrará as opções mais clicáveis que levará seus clientes a comprar mais rápido.

Teste ideias diferentes. Uma equipe de marketing pode argumentar enquanto desenvolve um novo design. De quem é a melhor ideia? O teste de divisão responderá a essa pergunta. Ele testará hipóteses e resolverá o conflito pacificamente.

Aumento no tráfego. Isso acontecerá se você reduzir a taxa de rejeição, que os mecanismos de pesquisa levam em consideração ao classificar um local na rede Internet. Uma página de destino conveniente atrasará os usuários por mais tempo. Este é um bom sinal para os motores de busca. Se os usuários estiverem interessados, eles permanecem no seu site, o que significa que esta página pode ser exibida com mais frequência.

Economia de recursos. Este teste mostrará quais opções estão funcionando mais rápido do que discutir e testar uma versão do conteúdo por vez.

Novas ideias para campanhas futuras. O comportamento dos usuários com diferentes opções de design é uma fonte de novas , às vezes insights inesperados.

Desvantagens

Uma grande quantidade de tráfego. Para testes A/B regulares, o tráfego é dividido em duas partes. Para o teste A/B/n, ele é dividido em várias partes iguais. Portanto, os resultados serão válidos somente se houver tráfego suficiente para cada opção.

      1. Testando apenas um elemento. O teste mostrará qual opção é melhor (por exemplo, o botão escuro é clicado com mais frequência do que o claro). Outros fatores que influenciaram o resultado permanecerão desconhecidos.

Sanções do mecanismo de pesquisa. Os mecanismos de pesquisa podem suspeitar que você está ocultando (spam de pesquisa quando as opções da página diferem para o usuário e o mecanismo de pesquisa) ao realizar testes das opções de design do site.

Como conduzir A/B /n testando Identifique o problema

Procuramos elementos que funcionem de forma ineficiente ou não tragam resultados.

Por exemplo, os usuários raramente clicam no botão «bens adicionais» no site ou não acessam a página de pedidos do e-mail.

 

Ferramentas do Google Analytics, WebVisors , e a análise das solicitações dos usuários ao suporte técnico mostrará os “pontos fracos”.

Formar uma hipótese

A hipótese reflete qual ação melhorará o desempenho.

Por exemplo, se você alterar o cor do botão «bens adicionais» para uma mais clara, o número de cliques aumentará duas vezes.

    Criar opções para o teste

Você pode testar uma hipótese de cada vez.

Por exemplo, existem várias cores diferentes para o «adicional mercadorias» botão: vermelho, azul e amarelo. Você não pode alterar o tamanho da fonte e a posição do botão ao mesmo tempo.

No entanto, você pode testar todo o design de uma só vez.

    Verifique as métricas e elementos para o teste

Os resultados do teste não podem ser avaliados sem referência às métricas (consulte, altcraftdotcom) — o número de impressões, cliques e outros que você planeja melhorar. As ferramentas de rastreamento devem funcionar antes do início do teste. Não se esqueça de verificar os botões, formulários e exibição dos elementos que voc&e