Uma estrutura de 5 etapas para otimização da taxa de conversão

Há um problema com a otimização da taxa de conversão: parece fácil . A maioria de nós, com alguma experiência trabalhando online, pode dar uma olhada em um site e encontrar rapidamente problemas que podem impedir alguém de se converter em um cliente. Existem alguns desses problemas que são bastante comuns:

• Falta de avaliações de clientes
• Falta de sinais de confiança/segurança
• Má comunicação dos pontos de venda do produto

A questão é: como sabemos com certeza que esses são problemas?

O fato é que não. A única maneira de descobrir é testar essas coisas e ver. Mesmo com isso em mente, porém, como você sabe testar essas coisas que são baseadas principalmente em seu próprio instinto?

Para mim, é aqui que fazer um alto nível de pesquisa e descoberta vale o tempo e o esforço. Pode ser muito fácil fazer suposições sobre o que testar e depois mergulhar direto e começar a testá-las. Não seria melhor fazer testes de taxa de conversão com base em dados reais do seu público-alvo?

Vou detalhar o processo que usamos na Distilled para otimização da taxa de conversão. Com o contexto acima, não deveria ser nenhuma surpresa que eu gaste muito tempo falando sobre a fase de descoberta do processo, em vez de testar e revisar os resultados.

Para aqueles que desejam a resposta imediata e uma conclusão fácil, aqui está um gráfico do processo: 

Antes de prosseguir, gostaria de fornecer alguns links que certamente me ajudaram nos últimos anos ao aprender sobre a otimização da taxa de conversão.

Todo esse estágio é sobre uma coisa: coletar os dados necessários para informar seu teste. Isso pode levar tempo e, se você estiver trabalhando com clientes, precisará definir expectativas em relação a isso. O fato é que esta é uma etapa muito importante e, se feita corretamente, pode poupar muita dor de cabeça mais adiante no processo.

Etapa 1: coleta de dados

Existem três áreas amplas das quais você pode coletar dados. Vejamos cada um deles por sua vez.

A empresa

Esta é a empresa/site para o qual você está trabalhando. Há um monte de informações que você pode coletar deles que ajudarão a informar seus testes. 

Por que a empresa existe?

Eu sempre acredito em  começar com o porquê e já falei sobre isso antes no  contexto do link building . É nesse ponto que você pode mergulhar no coração da empresa e descobrir o que a torna diferente das outras. Não se trata apenas de encontrar USPs, é muito mais profundo do que isso na cultura e no DNA da empresa. A razão aqui é que os clientes compram a empresa e a mensagem que ela transmite tanto quanto o próprio produto. Todos nós temos afinidades com certas empresas que provavelmente produzem um ótimo produto e serviço, mas é o amor pela própria empresa que nos mantém interessados ​​e comprando deles.

Quais são os objetivos da empresa?

Este é bastante crucial e as razões devem ser óbvias. Você precisa concentrar sua coleta de dados e testes para atingir essas metas. Há momentos em que alguns objetivos podem ser menos óbvios do que outros. Às vezes, são chamadas  de microconversões e podem incluir coisas que contribuem para o objetivo maior. Por exemplo, você pode descobrir que os clientes que se inscrevem em seu boletim informativo por e-mail têm maior probabilidade de se tornarem clientes recorrentes do que aqueles que não o fazem. Portanto, uma microconversão seria fazer com que as pessoas se inscrevessem em sua lista de e-mail.

Quais são as propostas únicas de venda (USPs) da empresa?

O que torna a empresa diferente em comparação com os concorrentes que vendem produtos iguais ou semelhantes? Pontos de bônus aqui se o USP for algo que um concorrente não pode emular . Por exemplo, oferecer entrega gratuita é algo que pode ajudar a melhorar as conversões, mas é provável que seus concorrentes também possam oferecer isso.

Quais são as objeções comuns?

É aqui que você deve falar com pessoas dentro da organização que estão fora da equipe de marketing. Um exemplo é conversar com a equipe de vendas e perguntar como eles vendem os produtos, o que eles acham que são os USPs e quais são as objeções típicas ao produto. Outro exemplo é conversar com a equipe de suporte ao cliente e ver com quais problemas eles tendem a lidar. Esses caras também terão informações sobre o que os clientes tendem a gostar mais e quais feedbacks positivos/melhorias do produto são sugeridos.

Outra equipe com quem falar é quem gerencia o bate-papo ao vivo de um site, se ele existir. Na Distilled, às vezes conseguimos acesso a transcrições de bate-papo ao vivo e realizamos análises para encontrar tendências e problemas comuns.

O site

Aqui, estamos nos concentrando especificamente no próprio site e vendo quais dados podemos coletar para informar nossos experimentos.

Como é o processo de vendas?

Nesse ponto, recomendo sentar com o cliente e um grande quadro branco para mapear o processo de vendas do início ao fim, incluindo cada ponto de contato entre o cliente e o site ou materiais de marketing, como e-mail. A partir daqui, você pode detalhar cada parte do processo para descobrir onde podem ocorrer problemas.

É também neste ponto que você deve  revisar os funis nas análises ou  configurá-los, caso ainda não existam. Tente descobrir onde estão os pontos de desistência mais comuns e mergulhe mais fundo no porquê. Às vezes  , um problema técnico pode ser o culpado pela queda nas conversões, portanto, certifique-se de pelo menos  segmentar os dados por navegador para tentar encontrar problemas. 

Qual é a repartição do tráfego atual?

Isso envolve um mergulho profundo nos dados analíticos existentes que você possui no site. Neste ponto, você está apenas tentando entender melhor algumas coisas essenciais:

• Quanto tráfego o site recebe: isso pode afetar seu teste, pois você pode descobrir números de tráfego baixo que podem influenciar quanto tempo leva para um teste ser concluído.
• Quais dados demográficos o site normalmente atrai – isso pode exigir que você  habilite um rastreamento extra se estiver usando o Google Analytics.
• Qual tecnologia os usuários normalmente usam: conforme mencionado acima, observar o uso do navegador é importante. Mas, além disso, quais dispositivos os usuários tendem a usar? Se você observar um grande número de usuários usando dispositivos móveis, verifique como o site é renderizado em um dispositivo móvel. Se você está vendo um número muito baixo de visitas de dispositivos móveis, provavelmente vale a pena investigar também, devido ao  crescimento do tráfego de dispositivos móveis nos últimos anos.

De onde vêm as conversões atualmente?

Esperançosamente, o site já terá alguns  objetivos ou  rastreamento de comércio eletrônico ativado, o que torna isso muito mais fácil! Caso contrário, você precisará configurá-los o mais rápido possível para poder começar a coletar os dados de que precisa. Este trabalho precisa ser feito de qualquer maneira, porque você não conseguirá medir os resultados de seus testes de CRO se não puder medir as conversões!

Se você ainda não tem metas configuradas, pode usar  o Paditrack , que sincroniza com sua conta do Google Analytics e permite aplicar metas a dados antigos. Ele também permite que você segmente seus funis que, irritantemente, o Google Analytics não permite que você faça por escrito.

Se você tiver esses dados, precisará tentar encontrar padrões no tipo de pessoas que convertem, bem como de onde elas vêm. Com o último, às vezes pode ser um pouco complicado porque, muitas vezes, os clientes o encontrarão por meio de diferentes canais. Portanto, você precisa  verificar os relatórios multicanal e ver quais são os mais comuns.

Existe algum dado de back-end que você possa acessar?

Embora  as coisas estejam mudando , muitas plataformas de análise não integram dados off-line ou de back-end por padrão, portanto, você pode precisar procurá-los. Uma coisa que muitas empresas têm são dados sobre taxas de cancelamento ou reembolso. Normalmente, isso não está incluído nas exibições analíticas padrão porque ocorre off-line; no entanto, pode fornecer uma grande quantidade de informações sobre produtos e clientes. Você pode descobrir o que faz com que os clientes cancelem um serviço ou o que os fez pedir um reembolso.

os clientes

Essa pode ser a área mais interessante para coletar dados e ter o maior impacto. Aqui estamos coletando informações diretamente de seus clientes por meio de vários métodos.

Quais são as maiores objeções que os clientes têm?

Para mim, essa é uma das coisas mais perspicazes a se perguntar, porque vai direto ao ponto central com o qual nos preocupamos neste processo – o que está impedindo o cliente de comprar?

Eu realmente gosto  desta apresentação dos Especialistas em Taxa de Conversão, que descreve suas perguntas favoritas para fazer aos clientes nesta fase do processo, bem como  estas três perguntas da Avinash .

Existem várias maneiras de fazer isso, sobre as quais darei alguns detalhes aqui.

Pesquisa de opinião do Google

Usamos  essas pesquisas algumas vezes na Distilled agora e elas geralmente nos fornecem bons insights. Os resultados podem ser bastante amplos e, francamente, algumas respostas podem ser bastante inúteis! Mas se você eliminar o ruído e procurar as tendências, poderá obter boas informações sobre as preocupações e considerações que as pessoas têm ao comprar produtos como o seu.

Qualaroo

Qualaroo é uma pequena ferramenta de pesquisa legal que você provavelmente já viu em vários sites da web. Parece algo assim:

O que eu gosto no Qualaroo é que ele não interfere na experiência do usuário e você pode usar algumas configurações interessantes de personalização para que apareça exatamente quando quiser. Por exemplo, você pode configurá-lo para aparecer apenas em determinadas páginas ou com base no comportamento do usuário, como o tempo na página. Você também pode configurá-lo para aparecer quando parecer que alguém está prestes a fechar a janela.

Uma pequena dica interessante aqui é colocar a pesquisa na página de confirmação do pedido e fazer a pergunta “O que quase o impediu de comprar de nós hoje?” – isso pode fornecer um feedback de baixo risco porque o usuário já comprou de você.

Também vale a pena mencionar que o Qualaroo agora também pode ser usado em dispositivos móveis, para que você possa adaptar muito bem suas perguntas aos usuários móveis:

Outros serviços de pesquisa

Se você tem uma boa lista de e-mail que é razoavelmente ativa e engajada, você pode executar pesquisas por e-mail usando algo como o  Survey Monkey . Isso pode ser um pouco mais complicado porque as pessoas em sua lista de e-mail podem ser clientes existentes cuja mentalidade é um pouco diferente de alguém que nunca comprou de você antes. Também usamos  o AYTM no passado para executar pesquisas que oferecem mais algumas opções em sua versão gratuita do que o Survey Monkey.

Usertesting.com

Novamente, esta é uma ferramenta que usamos com frequência na Distilled e obtivemos alguns bons resultados com ela. Também houve algumas falhas em termos de utilidade do usuário, mas isso acontece de tempos em tempos. Usertesting.com permite que você recrute usuários com base em certas características (idade, sexo, interesses etc.) Essas tarefas geralmente são focadas em seu site ou em um concorrente e podem envolver a pesquisa e a compra de um produto. À medida que o usuário realiza as tarefas, ele grava um screencast e fala enquanto trabalha. 

Se você quiser se aprofundar mais nisso, gostei muito  deste webinar dos especialistas em taxa de conversão, que se concentra em como eles usam o serviço.

Etapa 2: listar hipóteses

Agora precisamos dar o passo da coleta de informações para delinear o que podemos querer testar. Sem perceber, muitas pessoas pularão direto para esta etapa do processo e começarão a testar o que parece certo. Ao fazer todo o trabalho que descrevemos na etapa 1, o restante do processo deve ser muito mais informado. Fazer a si mesmo as perguntas a seguir deve ajudá-lo a obter uma lista de itens a serem testados, respaldados por dados e insights reais.

O que estamos testando?

Com base em todas as informações coletadas no site, clientes e empresa na etapa 1, o que você gostaria de testar? Volte às informações e procure as tendências comuns. Prefiro começar com as objeções mais comuns dos clientes e ver o que há de comum entre eles. Por exemplo, se um tema comum de feedback do cliente é que eles valorizam muito saber que seus dados pessoais de pagamento estão seguros, você pode supor que adicionar mais sinais de confiança ao processo de checkout aumentará o número de pessoas que concluem o processo.

Outro exemplo pode ser se você descobrir que a equipe de vendas sempre recebe feedback de que os clientes adoram a garantia de devolução do dinheiro que você oferece. Portanto, você pode supor que tornar esse ponto de venda mais óbvio nas páginas de seus produtos pode aumentar o número de pessoas que iniciam o processo de checkout.

Depois de ter uma hipótese, é importante saber como é o sucesso e, portanto, como saber se o resultado do teste é positivo. Isso parece senso comum, mas é muito importante deixar isso claro desde o início para que você chegue ao final do teste e tenha grandes chances de obter uma resposta.

Quem estamos testando?

É importante entender as diferenças nos tipos de pessoas que visitam seu site, não apenas em termos demográficos, mas também em relação ao ciclo de compra. Um exemplo importante a ser lembrado são os clientes novos x recorrentes. Colocar esses dois tipos de clientes no mesmo teste pode levar a resultados não confiáveis ​​porque as mentalidades dos clientes são muito diferentes. 

Os clientes recorrentes (supondo que você tenha feito um bom trabalho!) Todas essas coisas provavelmente os tornarão automaticamente mais propensos a se converter em um cliente em comparação com um novo cliente. Uma coisa a mencionar aqui é que você nunca conseguirá segmentar todos perfeitamente porque  a qualidade dos dados analíticos nunca é 100% perfeita . Não há muito que possamos fazer sobre isso além de garantir que estamos rastreando corretamente e usando  as melhores práticas ao segmentar usuários.

Quando você executa seu teste, a maioria dos softwares permite que você direcione o tráfego para suas páginas de teste com base em vários atributos, aqui está um exemplo do  Optimizely :

Outro segmento útil, como você pode ver acima, é a segmentação por navegador. Isso pode ser particularmente útil se você tiver algum bug com determinados navegadores e sua página de teste. Por exemplo, se algo que você deseja testar não carregar corretamente no Firefox, você pode optar por excluir os usuários do Firefox do teste. Obviamente, se o teste for bem-sucedido, o lançamento final precisará funcionar em todos os navegadores, mas essa configuração pode ser útil como uma correção de curto prazo. 

Onde estamos testando?

Este é um bastante direto. Você só precisa especificar qual página ou conjunto de páginas está testando. Você pode optar por testar apenas uma página de produto ou um conjunto de produtos semelhantes de uma só vez. Uma coisa a mencionar aqui é que, se você estiver testando várias páginas ao mesmo tempo, deve estar ciente de como os ciclos de compra desses produtos podem diferir. Se você estiver testando duas páginas de produtos com um único teste e um desses produtos for um galpão de jardim de $ 500 e o outro produto for um enfeite de jardim de $ 10, os resultados do teste podem ser um pouco distorcidos. 

Ao listar as páginas que está testando, também é um bom momento para executar uma lista de verificação simples para garantir que o código de acompanhamento foi adicionado a essas páginas corretamente. Novamente, isso é bastante básico, mas pode ser facilmente esquecido.

Objetivos da fase de descoberta:

1. Você coletou dados de clientes, do site e da empresa
2. Você usou esses dados para formar uma hipótese sobre o que testar
3. Você identificou quem está segmentando com este teste e a quais páginas ele se aplica
4. Você verificou se o código de acompanhamento está configurado corretamente nessas páginas

Esta etapa é onde começamos os testes! Novamente, esta é uma etapa para a qual as pessoas podem pular imediatamente e não ter dados para fazer backup de seus testes. Certifique-se de que não é você!

Etapa 3: designs de teste de wireframe

É provável que esta etapa varie de acordo com suas circunstâncias específicas. Pode nem ser necessário que você faça wire-framing! Se você estiver em uma posição em que não precisa obter aprovação em novos designs de teste, poderá fazer alterações em seu site diretamente usando uma ferramenta como  Optimizely ou  Visual Website Optimizer .

Dito isso, há benefícios em dedicar algum tempo para planejar as alterações que você fará, para que você possa verificar novamente se elas estão alinhadas com as etapas 1 e 2 acima. Aqui estão algumas perguntas que você deve fazer a si mesmo ao passar por esta etapa. 

As mudanças estão testando diretamente minha hipótese?

Isso parece básico; claro que deveriam! No entanto, pode ser fácil se desviar ao fazer esse tipo de trabalho. Portanto, é bom dar um passo para trás e se fazer essa pergunta, porque você pode facilmente fazer muito e acabar testando mais do que esperava.

As mudanças estão mantendo o design na marca?

É provável que isso seja um problema maior se você estiver trabalhando em um site muito grande, onde há várias partes interessadas no site, como equipes de UX, equipes de design, equipes de marketing etc. muitas vezes são boas razões para isso. Se você sugerir um design que envolva mudanças fundamentais no layout e design da página, é menos provável que seja aprovado, a menos que você já tenha construído uma grande quantidade de confiança. 

As mudanças são tecnicamente viáveis?

Na Distilled, às vezes encontramos problemas em que nossas alterações foram um pouco complicadas de implementar e exigiram um pouco de tempo de desenvolvimento para funcionar. Isso é bom se você tiver o tempo de desenvolvimento disponível, mas se não tiver, isso pode limitar a complexidade dos testes executados. Portanto, você precisa ter isso em mente ao projetar testes e escolher quais hipóteses testar.

Se você está procurando uma boa ferramenta de estruturação de arame para esta etapa, existem algumas opções, incluindo  Balsamiq e  Mockingbird .

Etapa 4: Implementar o design

Na Distilled, usamos o  Optimizely para implementar designs e executar testes A/B em sites de clientes, mas  o Visual Website Optimizer é uma boa alternativa.

Conforme mencionado acima, quanto mais complexo for o seu design, mais trabalho você precisará para colocá-lo no ar. É muito importante, neste ponto, certificar-se de que você está testando o design em diferentes navegadores antes de colocá-lo no ar. Os elementos visuais podem mudar drasticamente e a última coisa que você deseja fazer é distorcer seus resultados por um determinado navegador que não renderiza o design corretamente.

É também nesta fase que pode escolher algumas opções em termos de quem deve ver o teste. É assim que fica no Optimizely:

Você também pode escolher qual proporção de seu tráfego será enviada para as páginas de teste. Se você tiver números de tráfego altos, isso pode ajudar a compensar o risco se um teste resultar na queda das taxas de conversão – isso acontece! Portanto, enviar apenas 10% do seu tráfego para o teste significa que os 90% restantes continuarão normalmente.

Esta é a aparência desta configuração se você estiver usando o Optimizely:

Você também deve conectar o Optimizely à sua conta do Google Analytics para poder determinar o valor médio do pedido para cada grupo de visitantes que está enviando para seus testes de conversão. Às vezes, a taxa de conversão bruta para um teste pode não aumentar, mas o valor médio do pedido pode aumentar, o que obviamente é uma vitória que você não deve ignorar.

Objetivos da fase de experimentos:

1. Variações de teste estão ao vivo e recebendo tráfego
2. O teste entre navegadores está concluído
3. O design foi assinado pelo cliente / partes interessadas, se aplicável
4. Segmentos de clientes / alocação de tráfego corretos foram definidos

Agora é hora de ver se nosso trabalho valeu a pena! 

Passo 5: A hipótese estava correta?

A significância estatística foi alcançada? 

Antes de mergulhar e avaliar se sua hipótese estava correta, você precisa ter certeza de que a significância estatística foi alcançada. Eu gosto  desta curta definição de Chris Goward que ajuda a explicar o que é isso e sua importância. Se você quiser ir um pouco mais fundo e ver alguns exemplos,  esta postagem de Will no blog Distilled é uma ótima leitura.

Muitas ferramentas de teste de divisão realmente informam se a significância foi alcançada ou não, então isso tira um pouco do trabalho duro do processo. Dito isso, ainda é uma boa ideia entender as teorias por trás disso para que você possa identificar problemas caso ocorram.

Em termos de quanto tempo pode levar para alcançar significância estatística, pode ser difícil prever, mas  esta é uma ferramenta interessante que ajuda você nisso. Evan tem  outra ferramenta em relação a isso que permite determinar como o valor do pedido difere em dois grupos de teste diferentes. Esse é um dos principais motivos para conectar o Optimizely ao Google Analytics, conforme mencionado acima.

A hipótese estava correta?

Sim? Excelente! Se o seu teste foi um sucesso e aumentou as conversões, ótimo, mas o que vem a seguir? Bem, em primeiro lugar, você precisa ver como implantar o design bem-sucedido no site corretamente, ou seja, não depender do Optimizely ou do Visual Website Optimizer para exibir o design aos visitantes. A curto prazo, você pode enviar 100% do seu tráfego para o design de sucesso (se ainda não o fez) e ficar de olho nos números. Mas, em algum momento, você provavelmente precisará da ajuda dos desenvolvedores para implantar as alterações diretamente no site.

Quando a hipótese não está correta

Isto vai acontecer; a maioria dos especialistas em taxa de conversão não fala sobre seus testes que falharam, mas eles acontecem. Um cara que falou sobre isso foi  Peep Laja neste artigo e ele entrou em mais detalhes  neste estudo de caso, onde disse que foram necessários seis testes antes que um resultado positivo fosse alcançado.

O importante aqui é não desistir e ter certeza de que aprendeu algo com o processo. Sempre há coisas para aprender com testes com falha e você pode iterá-los e alimentar os aprendizados em testes futuros. Além disso, certifique-se de acompanhar todos os dados coletados de testes com falha, para que você tenha um registro de todos os testes aos quais possa se referir no futuro.

Objetivos da etapa de revisão:

1. Saber se uma hipótese estava correta ou não
2. Se estiver correto, implemente amplamente
3. Se não estava correto, o que aprendemos?
4. Para o próximo teste!

É sobre isso! A otimização da taxa de conversão deve ser um processo contínuo porque sempre há coisas que podem ser melhoradas em sua empresa. Procure oportunidades para testar tudo, siga um bom processo e você poderá fazer uma grande diferença no resultado final.