Não é novidade que dados devem prevalecer sobre opiniões, mas obter dados significativos que promovam uma mudança na empresa é uma tarefa desafiadora.
Em produtos digitais, fazer experimentos criando testes é importante para tornar uma empresa mais inovadora, moderna, ágil e, claro, mais competitiva no mercado, porque permite tomadas de decisão mais inteligentes com menos achismo.
Se criar testes é tão valioso, por que muitas empresas não o fazem?
"Parte do problema se deve à falta da cultura de experimentação", esta foi a conclusão publicada pela revista Harvard Business Review, que dedicou a edição de Março de 2020 ao tema da criação de uma cultura de experimentação. A matéria mostrou como gigantes digitais como Amazon, Facebook, Google e Microsoft descobriram que a cultura de experimentação é uma virada de jogo quando se trata de marketing e inovação.
A Amazon é um dos maiores exemplos de cultura de experimentação do mundo. Jeff Bezos, CEO da Amazon, disse: “Nosso sucesso na Amazon é em função de quantas experiências fazemos por ano, por mês, por semana e por dia”
No entanto, para que a cultura da experimentação seja implementada em uma empresa de forma eficaz e traga resultados positivos, é preciso democratizar a experimentação permitindo que colaboradores de diferentes departamentos possam apresentar novas ideias para serem testadas.
Afinal, como o pai do método científico, Francis Bacon disse,“Se um homem começar com certezas, ele terminará em dúvidas; mas se ele se contentar em começar com dúvidas, terminará em certezas. ”
Como o Google Optimize pode ajudar
Antes de criar um experimento, é necessário identificar um problema e, em seguida, criar hipóteses que expliquem a origem desse problema. Uma hipótese é uma afirmação que pode ser desafiada. Dados valiosos para o desenvolvimento de uma hipótese podem ser encontrados com uma boa análise de comportamento do usuário no decorrer da sua jornada.
O Google Optimize é uma ferramenta que oferece a tecnologia completa para executar testes em sites, e assim, validar essas hipóteses.
Com a ferramenta é possível alterar qualquer elemento da página como textos, imagens, call to actions e até toda página para analisar a resposta do usuário em relação a alteração executada.
Qualquer mudança definitiva baseada em suposições pode custar mais tempo e dinheiro para empresa do que antes da mudança empregada. Com testes bem executados, você não perde tempo supondo o que deve ou não funcionar melhor.
O Google Optimize oferece três tipos de testes:
Teste A/B: É um dos testes mais conhecidos e eficientes, consiste em dividir o tráfego de uma determinada página em duas versões. Uma com uma variante modificada e uma original.
Teste de Redirecionamento: Nesse teste, comparamos o desempenho de páginas completamente diferentes, do conteúdo ao design. Aplicado para responder qual página responde melhor às expectativas.
Teste Multivariado: São testes mais complexos que utilizam diversas variantes ao mesmo tempo para descobrir a melhor combinação.
Operando um teste
Operar testes passa por conhecimentos estatísticos na configuração e interpretação dos resultados. O Google Optimize facilita muito a vida de quem executa os testes, mas, ainda assim existem pontos de atenção que são cruciais para obter resultados válidos. Alguns erros comuns são:
Ignorar o nível de significância estatística
Indica a probabilidade de obter um falso positivo, ou seja, a probabilidade do resultado não ser advindo de erro ou acaso.
Declaração de vencedores precocemente
É necessário reconhecer uma diferença estatisticamente significativa entre os resultados antes de declarar o vencedor no teste.
Não considerar efeitos de novidade
Se você alterar uma parte bem estabelecida do seu site, os visitantes recorrentes poderão, a princípio, se envolver menos com a nova oferta devido a alterações no fluxo normal.
Usar métricas que não refletem objetivos de negócios
Nem sempre a métrica escolhida para o teste reflete o objetivo do negócio. Um bom exemplo é quando se olha para o CTR (Click Through Rate) entre duas ofertas e essa métrica nem sempre reflete uma receita mais alta.
Conclusão
A tomada de decisão baseada em dados sempre é benéfica para a empresa. Mais do que isso, os testes colocam à prova hipóteses levantadas acerca desses dados, garantindo uma tomada de decisão mais inteligente.
Dentro de uma organização, decisões são tomadas a todo tempo em diferentes níveis e departamentos. Definir procedimentos para que todos possam apresentar ideias ajuda a empresa a sobreviver e prosperar nos mercados em constante evolução.
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