Testes A B António Castro -

Apresentação em tema: "Testes A B António Castro -"— Transcrição da apresentação:

1 Testes A B António Castro - antonio.castro@usp.com.br
Igor Minotto -

2 O que são? 1/40

3 Testes com duas variantes de um elemento,
para decidir qual desperta maior interesse nos usuários, avaliando alguma métrica. 2/40

4 Cada usuário visualiza uma das duas versões, decida aleatoriamente.
3/40

5 Garante a correlação dos resultados,
com mudanças em apenas um elemento. 4/40

6 História 5/40

7 já era utilizado no marketing.
Anterior à internet, já era utilizado no marketing. 6/40

8 Era necessário otimizar a propaganda
através de uma análise estatística. 7/40

9 Importância do Teste A/B
8/40

10 Tire suas próprias conclusões e tome uma decisão - não imitar o concorrente
9/40

11 Dados reais e mensuráveis sobre o comportamento dos usuários
10/40

12 (Eric Ries - The Lean startup)
“...ajuda a refinar o entendimento do que os clientes gostam e não gostam.” (Eric Ries - The Lean startup) 11/40

13 Apostar suas fichas num layout puramente baseado no gosto do designer pode dar prejuízo
Investir toda a verba em trazer tráfego para o seu negócio sem estar preparado para receber os visitantes. 12/40

14 Onde deve ser aplicado 13/40

15 Páginas Web (lojas online) Marketing (e-mail) Mobile Apps
Propagandas tradicionais 14/40

16 Indicadores e Duração 15/40

17 Número de cliques por visitantes
Vendas por 100 visitas Registro mensal Bounce Rates Receita mensal Mínimo uma semana Número de cliques por visitantes Taxa de conversão 16/40

18 Quando e Onde 17/40

19 Sempre e o máximo que puder. Preferências dos usuários podem mudar.
18/40

20 É importante saber quais testes são relevantes para não perder tempo.
19/40

21 20/40

22 Botões de ações, layout do site. https://www.optimizely.com/ab-testing
21/40

23 Imagens, processo de checkout, ofertas promocionais, preços dos produtos.
22/40

24 O que os usuários lêem, tamanho do texto,
descrição, headlines, navegação. 23/40

25 Campos de segurança: como os usuários reagem a um formulário de detalhes de cartão de crédito? 24/40

26 Limitações e Críticas 25/40

27 É necessário um número razoável de usuários para fazer sentido,
por ser um teste estatístico. 26/40

28 A partir de que diferença nos resultados vale a pena mudar de versão?
(Uso indiscriminado.) 27/40

29 Os usuários preferiram uma versão à outra.
Mas por quê? 28/40

30 Ferramentas 29/40

31 Google Analytics. (Gratuita.)
30/40

32 KISSmetrics. 31/40

33 (Apenas para landing pages.)
Unbouce. (Apenas para landing pages.) 32/40

34 Optimizely. 33/40

35 Visual Website Optimizer.
34/40

36 Google Website Optimizer.
(Gratuita.) 35/40

37 Casos de sucesso 36/40

38 500 Testes A/B 20 meses Taxa Conversão 49% doações 161% sign up
Ferramentas Google Analytics Optimizely $115 mi 37/40

39 38/40

40 6 variações 5 dias Taxa de conversão 100% 36x sharing 39/40

41 Referências 40/40 http://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_A/B
40/40

42 Obrigado!!! Perguntas!!!