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Teste A/B
Teste A/B
O que fazer para extrair o máximo
de um teste - Marcell Almeida
MARCELL ALMEIDA
Mini Currículo:
Graduado em Ciência da Computação e Product Manager
com foco em startups de rápido crescimento. Já fundou sua
própria startup fintech e agora lidera o Product Lab da
Catho/Seek, um laboratório de inovação.
Life Achievements:
● Vendeu um site quando tinha 14 anos
● Gosta de fazer Kitesurfing
● Já perdeu um carro na bolsa de valores em 2013
https://br.linkedin.com/in/almeidamarcell
Empresas por onde passei:
Outros projetos:
Agora antes de começar...
Ainda não é aluno da PM3?
Ainda não é aluno da PM3?
Ainda não é aluno da PM3?
Vamos começar!
Muitas empresas passam anos tentando empurrar goela
abaixo o que eles pensam ser um produto que todo mundo
quer. Mas na verdade eles deviam se perguntar por que
alguém precisa desse produto.
Entã
O que é
Test?
● Um método científico adaptado do marketing
● Comparar duas ou mais versões para tirar conclusões
● Permite usar dados e estatística para determinar qual
versão é melhor
A/B tests são bons para
Como funciona?
Como funciona?
● Mitigar riscos
● Ajudar a identificar o impacto de cada mudança
● Aumentar o aprendizado
A/B tests são bons para
Ferramentas
https://optimizely.com
Mudança de ferramenta no VivaReal
http://optimize.google.com
Mudança de ferramenta no VivaReal
1. Speedindex (quando o primeiro
scroll está visualmente completo)
2. Time to interactive (indica quando
o usuário consegue interagir com o
site)
9.5s
12.5s
14s
7s
5.5s
4s
5s
10s
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Mudança de ferramenta no VivaReal
Cuidado com Hippos!
HiPPOs
Highest Paid Person Opinion
Cuidado com Hippos!
Deixe os dados guiarem as suas decisões, não o HiPPOs
 
Cuidado com Hippos!
Como formular um teste
 
Geral
Taxa de
Conversão
CTR da busca
para o anúncio
Controle-1 (C1) 1.23 51.96
Controle-1 (C2) 1.22 51.59
C1 Vs. C2 -0.75% -0.71%
Pouca diferença
Faça testes A/A
Sempre olhe as segmentações!
Efeitos contrários
podem se anular e
mascarar o
resultado final
1. Defina o problema
2. Defina cenários
3. Defina as métricas que você quer impactar
4. Faça rascunhos com o time de UX
5. Design
6. Desenvolvimento
Como preparar um bom teste A/B?
Dados qualitativos dão uma ideia
do que deveria ser testado
Quantitativos
Dados quantitativos falam para
você onde testar
Qualitativos
Use dados quantitativos e qualitativos
Dados qualitativos dão uma ideia
do que deveria ser testado
Quantitativos
Dados quantitativos falam para
você onde testar
Qualitativos
1. Testes com usuário
2. Mapa de calor
3. Hotjar
4. Comentários nas lojas de app
5. Feedbacks recebidos pelo
suporte ou time de vendas
1. Tráfego web
2. Email marketing
3. Tickets (chamados)
abertos
Use dados quantitativos e qualitativos
"Se [variável], então [resultado], porque [racional]."
Formule uma hipótese
● O elemento que vai ser
modificado
● Isole uma variável para o
A/B test
● Pense no Call to action,
visual ou formulário
"Se [variável], então [resultado], porque [racional]."
Formule uma hipótese
● Preveja o resultado
● Use dados para determinar
o efeito dele
● Mais e-mails? Mais
signups? Mais CTA? Mais
conversão?
"Se [variável], então [resultado], porque [racional]."
Formule uma hipótese
● Demonstre o quanto você
conhece os seus usuários
● O que vai estar provado
ser incorreto caso o
experimento seja igual ou
inferior ao atual?
"Se [variável], então [resultado], porque [racional]."
Formule uma hipótese
"Se as imagens chamarem mais atenção, então a
taxa de clique vai aumentar, porque sabemos que
as imagens são um dos fatores mais importantes
para quem busca um imóvel."
Formule uma hipótese
Hipótese forte
Se o funil de compra tiver menos
páginas, vamos aumentar a
conversão de compra da loja
Se a navegação for removida das
páginas de checkout, a taxa de
conversão em cada passo vai
aumentar porque o analytics do site
mostra que uma porção desses
usuários está deixando a página
antes de clicar no link dessas
páginas
Hipótese fraca
Hipóteses não devem ser genéricas
1. Maior transparência na empresa
2. O aprendizado fica disponível para todos na empresa
3. Facilita olhar o histórico e pensar em hipóteses baseado no aprendizado
Documente os testes
Visão
Qualitativa
Métrica Objetivo
● Conversão / Sessão
Métricas Restritivas
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● Taxa de Retorno
Métricas Explicativas
● CTR da Busca
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para estas métricas antes do
teste!
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https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Iyu59yTY4X
CYuSwL7wCbKJFNYnOodis3CsIzbeid1aE/edit#gid=0
Calculadora
http://ferramentas.resultadosdigitais.com.br/
calculadora-teste-ab/resultado
Calculadoras mais simples
http://www.experimentationhub.com/p-value
.html
Calculadoras mais simples
● Rode o teste por pelo menos 2 semanas
● Tenha um backlog de hipóteses
● Desenvolva novos testes enquanto outros estão rodando
● Não deixe de olhar as segmentações! Efeitos contrários podem se anular e
mascarar o resultado final
● Para ter 100% de certeza o teste precisa ter dado significância estatística
Regras básicas
Exemplos
Para refletir...
A receita total aumentou em um
24,7% e a Receita Por Visita
(RPV) em 17,1%.
Vencedor!
Para refletir...
1) Caixas de código promocional estavam fazendo com que os clientes saíssem do site na
hora de confirmar o pedido! Quando o usuário vê a opção de "Vale Presente" ou
"Cupom de desconto" antes da página de pagamento é como se você tivesse pedindo
para ele procurar algo que fosse dar um desconto. E isso faz com o que ele vá, de fato,
buscar.
Para refletir...
Por que deu certo?
"Sempre que você deixar a porta aberta para que um usuário
deixe o funil de conversão - mesmo que pareça que eles
voltariam - você corre o risco de perder vendas".
Para refletir...
Para refletir...
Forneça os códigos de desconto disponíveis aos visitantes antecipadamente (nas páginas do próprio
produto) pode ser uma alternativa para o problema. É assim que a Myntra, uma loja de comércio eletrônico
de moda indiana, faz isso com estilo:
Para refletir...
Para refletir...
Cases VivaReal
Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
A B
Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
"De acordo com a
pesquisa, os usuários
resistem ao contato com
o anunciante,
especialmente por e-mail,
porque temem que o
agente nunca atenda.
Talvez ao expor
diferentes o telefone no
mobile site possamos
aumentar a taxa de
conversão"
- Taxa de conversão de
leads total
- Taxa de conversão de
leads de telefone
- Taxa de conversão de
leads por e-mail
Hipótese Métrica principal Métricas secundárias
Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
A B
Vencedor!
17% + leads
Confiança: Alta
Range: 10%-24%
Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
A
Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
Hipótese Métrica principal Métricas secundárias
"Os usuários resistem ao
contato com o
anunciante,
especialmente por e-mail,
porque temem que o
agente nunca atenda.
Colocando que o
anunciante está ou esteve
online a pouco tempo
pode aumentar a
confiança e, por
consequência, aumentar
a conversão
- Taxa de conversão de
leads total
- Taxa de conversão de
leads de telefone
- Taxa de conversão de
leads por e-mail
Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Vencedor!
4.6% + leads
Confiança: Alta
Range: 1.4%-7.7%
Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Hipótese Métrica principal Métricas secundárias
"Os usuários resistem ao
contato com o
anunciante,
especialmente por e-mail,
porque temem que o
agente nunca atenda.
Colocando que o
anunciante é qualificado
pode aumentar a
confiança e, por
consequência, aumentar
a conversão
- Taxa de conversão de
leads total
- Taxa de conversão de
leads de telefone
- Taxa de conversão de
leads por e-mail
Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A B
Possível vencedor!
2.3% + leads
Confiança: Média
Range: - 0.79% a 5.4%
Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop
e mobile
A
B
C
Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
"Se os usuários filtrarem
mais, então a taxa de
conversão vai aumentar,
porque usuários que
filtram mais convertem
mais já que ele encontra
com mais facilidade o
imóvel relevante para
ele."
- Taxa de conversão de
leads
- CTR Busca > Imóvel
- Uso dos filtros
- Paginação
Hipótese Métrica principal Métricas secundárias
Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
A
B
C
Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
A
B
C
Vencedor!
+2.09% leads
Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
A
B
C
-3.5% iterações no
site. Conversão igual
Vencedor!
+2.09% leads
Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
Case 5: Mudança nos cards da RP
"Se as imagens
chamarem mais atenção,
então a taxa de clique vai
aumentar, porque
sabemos que as imagens
são um dos fatores mais
importantes para quem
busca um imóvel."
- Taxa de conversão de
leads
- CTR Busca > Imóvel
- Bounce Rate
Hipótese Métrica principal Métricas secundárias
Case 5: Mudança nos cards da RP
Case 5: Mudança nos cards da RP
Vencedor!
8% melhor
Case 5: Mudança nos cards da RP
Case 6: Busca com grid
Case 6: Busca com grid
Vencedor!
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Case 6: Busca com grid
Vencedor!
7% melhor
Riscos com SEO
Case 7: Aumentar leads de lançamento
Case 7: Aumentar leads de lançamento
Sem impacto em
métricas
Case 7: Aumentar leads de lançamento
Case 8: Busca por mapa
Case 8: Busca por mapa
Case 8: Busca por mapa
Vencedor!
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Case 8: Busca por mapa
Case 8: Busca por mapa
Case 8: Busca por mapa
Agora antes de acabar...
http://bit.ly/marcell-abtest-cupom
PARA GANHAR
10% OFF
Ou digite: ABMARCELL no checkout
@almeidamarcell
MUITO
OBRIGADO!
https://www.linkedin.com/in/almeidamarcell
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Teste A/B - O que fazer para extrair o máximo de um teste - Marcell Almeida - PM3 Lives #1

  • 1. Teste A/B Teste A/B O que fazer para extrair o máximo de um teste - Marcell Almeida
  • 2. MARCELL ALMEIDA Mini Currículo: Graduado em Ciência da Computação e Product Manager com foco em startups de rápido crescimento. Já fundou sua própria startup fintech e agora lidera o Product Lab da Catho/Seek, um laboratório de inovação. Life Achievements: ● Vendeu um site quando tinha 14 anos ● Gosta de fazer Kitesurfing ● Já perdeu um carro na bolsa de valores em 2013 https://br.linkedin.com/in/almeidamarcell Empresas por onde passei: Outros projetos:
  • 3. Agora antes de começar...
  • 4. Ainda não é aluno da PM3?
  • 5. Ainda não é aluno da PM3?
  • 6. Ainda não é aluno da PM3?
  • 7.
  • 9. Muitas empresas passam anos tentando empurrar goela abaixo o que eles pensam ser um produto que todo mundo quer. Mas na verdade eles deviam se perguntar por que alguém precisa desse produto. Entã O que é Test?
  • 10. ● Um método científico adaptado do marketing ● Comparar duas ou mais versões para tirar conclusões ● Permite usar dados e estatística para determinar qual versão é melhor A/B tests são bons para
  • 13. ● Mitigar riscos ● Ajudar a identificar o impacto de cada mudança ● Aumentar o aprendizado A/B tests são bons para
  • 17. 1. Speedindex (quando o primeiro scroll está visualmente completo) 2. Time to interactive (indica quando o usuário consegue interagir com o site) 9.5s 12.5s 14s 7s 5.5s 4s 5s 10s 6s 2.5s Mudança de ferramenta no VivaReal
  • 19. HiPPOs Highest Paid Person Opinion Cuidado com Hippos!
  • 20. Deixe os dados guiarem as suas decisões, não o HiPPOs   Cuidado com Hippos!
  • 22.   Geral Taxa de Conversão CTR da busca para o anúncio Controle-1 (C1) 1.23 51.96 Controle-1 (C2) 1.22 51.59 C1 Vs. C2 -0.75% -0.71% Pouca diferença Faça testes A/A
  • 23. Sempre olhe as segmentações! Efeitos contrários podem se anular e mascarar o resultado final
  • 24. 1. Defina o problema 2. Defina cenários 3. Defina as métricas que você quer impactar 4. Faça rascunhos com o time de UX 5. Design 6. Desenvolvimento Como preparar um bom teste A/B?
  • 25. Dados qualitativos dão uma ideia do que deveria ser testado Quantitativos Dados quantitativos falam para você onde testar Qualitativos Use dados quantitativos e qualitativos
  • 26. Dados qualitativos dão uma ideia do que deveria ser testado Quantitativos Dados quantitativos falam para você onde testar Qualitativos 1. Testes com usuário 2. Mapa de calor 3. Hotjar 4. Comentários nas lojas de app 5. Feedbacks recebidos pelo suporte ou time de vendas 1. Tráfego web 2. Email marketing 3. Tickets (chamados) abertos Use dados quantitativos e qualitativos
  • 27. "Se [variável], então [resultado], porque [racional]." Formule uma hipótese
  • 28. ● O elemento que vai ser modificado ● Isole uma variável para o A/B test ● Pense no Call to action, visual ou formulário "Se [variável], então [resultado], porque [racional]." Formule uma hipótese
  • 29. ● Preveja o resultado ● Use dados para determinar o efeito dele ● Mais e-mails? Mais signups? Mais CTA? Mais conversão? "Se [variável], então [resultado], porque [racional]." Formule uma hipótese
  • 30. ● Demonstre o quanto você conhece os seus usuários ● O que vai estar provado ser incorreto caso o experimento seja igual ou inferior ao atual? "Se [variável], então [resultado], porque [racional]." Formule uma hipótese
  • 31. "Se as imagens chamarem mais atenção, então a taxa de clique vai aumentar, porque sabemos que as imagens são um dos fatores mais importantes para quem busca um imóvel." Formule uma hipótese
  • 32. Hipótese forte Se o funil de compra tiver menos páginas, vamos aumentar a conversão de compra da loja Se a navegação for removida das páginas de checkout, a taxa de conversão em cada passo vai aumentar porque o analytics do site mostra que uma porção desses usuários está deixando a página antes de clicar no link dessas páginas Hipótese fraca Hipóteses não devem ser genéricas
  • 33. 1. Maior transparência na empresa 2. O aprendizado fica disponível para todos na empresa 3. Facilita olhar o histórico e pensar em hipóteses baseado no aprendizado Documente os testes
  • 34. Visão Qualitativa Métrica Objetivo ● Conversão / Sessão Métricas Restritivas ● Taxa de Saída ● Taxa de Retorno Métricas Explicativas ● CTR da Busca ● Scroll no Listing ● Tempo Médio de Sessão Defina valores aceitáveis para estas métricas antes do teste! + Desenho do teste e métricas secundárias
  • 38. ● Rode o teste por pelo menos 2 semanas ● Tenha um backlog de hipóteses ● Desenvolva novos testes enquanto outros estão rodando ● Não deixe de olhar as segmentações! Efeitos contrários podem se anular e mascarar o resultado final ● Para ter 100% de certeza o teste precisa ter dado significância estatística Regras básicas
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 44. A receita total aumentou em um 24,7% e a Receita Por Visita (RPV) em 17,1%. Vencedor! Para refletir...
  • 45. 1) Caixas de código promocional estavam fazendo com que os clientes saíssem do site na hora de confirmar o pedido! Quando o usuário vê a opção de "Vale Presente" ou "Cupom de desconto" antes da página de pagamento é como se você tivesse pedindo para ele procurar algo que fosse dar um desconto. E isso faz com o que ele vá, de fato, buscar. Para refletir...
  • 46. Por que deu certo? "Sempre que você deixar a porta aberta para que um usuário deixe o funil de conversão - mesmo que pareça que eles voltariam - você corre o risco de perder vendas". Para refletir...
  • 48. Forneça os códigos de desconto disponíveis aos visitantes antecipadamente (nas páginas do próprio produto) pode ser uma alternativa para o problema. É assim que a Myntra, uma loja de comércio eletrônico de moda indiana, faz isso com estilo: Para refletir...
  • 51. Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
  • 52. Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
  • 53. A B Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
  • 54. "De acordo com a pesquisa, os usuários resistem ao contato com o anunciante, especialmente por e-mail, porque temem que o agente nunca atenda. Talvez ao expor diferentes o telefone no mobile site possamos aumentar a taxa de conversão" - Taxa de conversão de leads total - Taxa de conversão de leads de telefone - Taxa de conversão de leads por e-mail Hipótese Métrica principal Métricas secundárias Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
  • 55. A B Vencedor! 17% + leads Confiança: Alta Range: 10%-24% Case 1: Aumentar a taxa de conversão no mobile
  • 56. A Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 57. Hipótese Métrica principal Métricas secundárias "Os usuários resistem ao contato com o anunciante, especialmente por e-mail, porque temem que o agente nunca atenda. Colocando que o anunciante está ou esteve online a pouco tempo pode aumentar a confiança e, por consequência, aumentar a conversão - Taxa de conversão de leads total - Taxa de conversão de leads de telefone - Taxa de conversão de leads por e-mail Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 58. A B Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 59. A B Vencedor! 4.6% + leads Confiança: Alta Range: 1.4%-7.7% Case 2: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 60. Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 61. A B Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 62. A B Hipótese Métrica principal Métricas secundárias "Os usuários resistem ao contato com o anunciante, especialmente por e-mail, porque temem que o agente nunca atenda. Colocando que o anunciante é qualificado pode aumentar a confiança e, por consequência, aumentar a conversão - Taxa de conversão de leads total - Taxa de conversão de leads de telefone - Taxa de conversão de leads por e-mail Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 63. A B Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 64. A B Possível vencedor! 2.3% + leads Confiança: Média Range: - 0.79% a 5.4% Case 3: Aumentar a taxa de conversão no desktop e mobile
  • 65. A B C Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
  • 66. "Se os usuários filtrarem mais, então a taxa de conversão vai aumentar, porque usuários que filtram mais convertem mais já que ele encontra com mais facilidade o imóvel relevante para ele." - Taxa de conversão de leads - CTR Busca > Imóvel - Uso dos filtros - Paginação Hipótese Métrica principal Métricas secundárias Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
  • 67. A B C Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
  • 68. A B C Vencedor! +2.09% leads Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
  • 69. A B C -3.5% iterações no site. Conversão igual Vencedor! +2.09% leads Case 4: Destaque para os filtros mais importantes
  • 70. Case 5: Mudança nos cards da RP
  • 71. "Se as imagens chamarem mais atenção, então a taxa de clique vai aumentar, porque sabemos que as imagens são um dos fatores mais importantes para quem busca um imóvel." - Taxa de conversão de leads - CTR Busca > Imóvel - Bounce Rate Hipótese Métrica principal Métricas secundárias Case 5: Mudança nos cards da RP
  • 72. Case 5: Mudança nos cards da RP
  • 73. Vencedor! 8% melhor Case 5: Mudança nos cards da RP
  • 74. Case 6: Busca com grid
  • 75. Case 6: Busca com grid
  • 76. Vencedor! 7% melhor Case 6: Busca com grid
  • 78. Case 7: Aumentar leads de lançamento
  • 79. Case 7: Aumentar leads de lançamento
  • 80. Sem impacto em métricas Case 7: Aumentar leads de lançamento
  • 81. Case 8: Busca por mapa
  • 82. Case 8: Busca por mapa
  • 83. Case 8: Busca por mapa
  • 85. Case 8: Busca por mapa
  • 86. Case 8: Busca por mapa
  • 87. Agora antes de acabar...