Na maioria dos casos, você medirá as taxas de conversão em uma web ou página de destino para determinar quais elementos aumentam as conversões. Para e-mails ou anúncios, suas metas SMART podem ser cliques, taxa de cliques (CTR), conversões ou aberturas de e-mail.
Você deve definir metas SMART para garantir que tenha algo para medir antes do início da campanha.
Identificar variáveis
Quais elementos você deseja testar? Identifique as diferentes variáveis que você acha que podem ser modificadas para melhorar as taxas de conversão e ajudá-lo a alcançar suas metas.
Neste ponto, você deve ter uma hipótese. Por exemplo, se você estiver testando a colocação do botão de chamada à ação e um novo título, pode fazer a hipótese de que um novo título melhorará as taxas de conversão.
Criar variações de teste
Depois de formar sua hipótese e definir metas, você pode criar variações. Você precisará usar uma ferramenta de teste multivariada como o Google Optimize para criar quantas variações precisar.
Direcionar tráfego
Depois que suas variações forem publicadas, você precisará continuar a direcionar o tráfego para sua página. Se o seu site receber tráfego significativo da otimização do mecanismo de busca (SEO), talvez você não precise investir em publicidade adicional.
No entanto, se quiser garantir um tamanho de amostra maior, você pode investir em mídias sociais ou anúncios do Google para aumentar o tráfego para a página e garantir que seus resultados sejam mais precisos.
Analisar resultados
Quando sua campanha terminar, é hora de analisar os resultados dos testes. Compare os resultados com seus objetivos SMART originais para determinar quais elementos tiveram melhor desempenho.
Agir
Depois de analisar seus resultados, você está armado com os dados para ajudá-lo a redesenhar ou modificar sua página da web, e-mail ou anúncio. Por exemplo, se você testou diferentes assuntos de e-mail, agora sabe qual tem melhor desempenho e pode usá-lo em campanhas futuras para aumentar as taxas de abertura, cliques e conversões.
Testes multivariados vs. testes A/B
O teste multivariável é semelhante ao teste A/B, mas há algumas diferenças importantes, incluindo o seguinte:
- Número de variáveis: a principal diferença mais significativa entre os dois métodos experimentais é que o teste A/B tem apenas duas variações, enquanto um teste MVT terá pelo menos quatro. Você ainda pode testar os mesmos tipos de variáveis, mas precisará esperar que um teste seja concluído antes de fazer quaisquer alterações adicionais.
- Facilidade de uso: o teste A/B é mais fácil do que executar testes multivariável, pois há apenas duas combinações possíveis de variáveis. Com menos variações diferentes, você pode entender melhor seus dados e sua significância estatística para sua campanha, permitindo que tome decisões mais informadas com um tamanho de amostra menor.
- Tamanho de amostra necessário: como há menos tráfego necessário, o teste A/B é melhor para pequenas empresas que não recebem tráfego significativo em uma única página.
- Tempo de teste: o teste A/B fornece resultados mais rápidos do que os testes multivariável, principalmente se você não tiver tráfego significativo no site. Em vez de esperar tráfego suficiente para o seu site, você pode usar o teste A/B em quase qualquer página para fazer alterações drásticas que tenham um impacto significativo. O período de tempo no qual você deve executar um teste A/B depende da quantidade de tráfego do site ou do número de assinantes, se estiver testando uma campanha de e-mail. No entanto, quanto mais tempo você deixar seus testes serem executados, mais precisos serão os resultados já que terá um tamanho de amostra maior.
- Tipos de resultados: o teste A/B pode indicar qual versão ou variável é melhor. Enquanto isso, um teste multivariável pode determinar qual combinação de elementos funciona melhor, permitindo que você crie campanhas mais eficazes com um único teste.
- Nível de especialização: o teste A/B é fácil para profissionais de marketing de todos os níveis. No entanto, os testes multivariável são mais complexos e melhores para indivíduos com experiência na execução de testes com múltiplas variáveis. Além disso, muitas combinações associadas a resultados de MVT podem levar a confusão ou resultados imprecisos devido a um tamanho de amostra baixo.
Na maioria dos casos, o teste A/B é ideal para campanhas em que você deseja fazer alterações mais drásticas. Enquanto isso, o teste multivariável é melhor para sites com tráfego substancial que desejam fazer pequenas modificações para determinar se podem aumentar as taxas de conversão.
Os testes A/B são normalmente usados para tomar decisões informadas sobre novos projetos, enquanto os testes multivariável são melhores para alterar alguns elementos pequenos que podem não afetar significativamente os resultados.
Otimizar suas campanhas
Os testes multivariável podem beneficiar campanhas de marketing de todos os tipos para melhorar as conversões e ajudar você a alcançar suas metas. Em comparação com os testes A/B, o método de teste multivariável é mais complicado de configurar e requer volumes de tráfego maiores. No entanto, você pode testar vários elementos simultaneamente se tiver tráfego suficiente em uma única página da web. Criar variações por meio de qualquer método de experimentação pode ajudar a aumentar as conversões e melhorar suas campanhas de marketing.
Pronto para começar a testar suas campanhas de e-mail com testes multivariável ou A/B? Com o Mailchimp, você pode experimentar ambos. O teste multivariável do Mailchimp permite determinar quais variáveis do seu e-mail você deve testar para melhorar aberturas, cliques e conversões. Otimize suas campanhas hoje mesmo com os testes A/B do Mailchimp ou saiba mais sobre campanhas multivariadas.
