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Testes cuidadosos

Mas para que eu possa validar todas essas informações, é aí que entra o teste AB. Não posso realmente fazer uma mudança e depois olhar, ah, bem, você sabe, que tipo de impacto isso teve? Porque apenas olhar minhas análises não me dirá muito. Os testes AB vão me ajudar a validar exatamente se essa mudança teve ou não impacto em meus visitantes.

E lembre-se, mais uma vez, embora tenhamos feito a pesquisa e encontrado uma área problemática, isso não significa que minha solução irá necessariamente repercutir nos visitantes. É por isso que eu realmente preciso testá-lo AB para validá-lo ainda mais.

Pergunte

A outra coisa é que muitas vezes as pessoas dizem que a AB testa tudo. AB testa isso, AB testa aquilo. Mas isso significa que realmente não estou conduzindo nenhuma pesquisa. Estou apenas escolhendo aleatoriamente qualquer coisa. Posso trazer qualquer grupo de designers, posso trazer qualquer grupo de pessoas, e eles terão centenas de sugestões diferentes que devo fazer em um site. Isso significa que devo testar AB todas essas coisas? Porque o teste AB leva tempo, exige esforço, exige desenvolvimento. Quero ter certeza de que tudo o que estou testando está baseado em algum tipo de pesquisa. Estou procurando um processo repetível e sustentável. E a única maneira de chegar a esse processo é fazendo muitas dessas coisas diferentes. Estou tentando realmente conduzir toda essa pesquisa.

Você notará que muitas ferramentas de teste AB relatam que apenas 15 a 20% dos testes lançados em suas plataformas produzem resultados positivos. Isso é louco. 15 a 20%. Este é Optimizely, VWO, Google Optimize antes, você sabe, bem, obviamente, está sendo encerrado ou já desativado, mas a ideia é que muitos testes não funcionam bem. E a razão é que eles não são baseados em pesquisas. Eles não estão sendo examinados. São apenas experimentos aleatórios nos quais as pessoas simplesmente pensam. Vamos apenas testar isso e ver como funciona.

Agora direi que se você for adicionar um elemento ao seu site, você quer ter certeza de que ele realmente será testado. A razão é porque, novamente, você não quer adicionar algo ao seu site que possa impactar o desempenho, que possa impactar seus visitantes sem necessariamente descobrir se terá ou não um resultado positivo, produzirá um resultado positivo para você .

Atualize suas estatísticas

O terceiro ponto que quero ressaltar é que você deseja atualizar suas estatísticas. Então, você não precisa de um diploma em estatística. Definitivamente não sou formado em estatística, vou te dizer isso. Mas você precisa entender alguns dos princípios básicos.

Seu teste foi executado por tempo suficiente?

Em primeiro lugar, você quer ter certeza de que seu teste será executado por tempo suficiente. Falei um pouco sobre esses estudos de caso sensacionais. Muitas vezes, quando você analisa os dados desses estudos de caso sensacionais, eles não duram o suficiente, não alcançam um resultado significativo. Portanto, você deve evitar falsos positivos e negativos para ter certeza de que está atingindo um tamanho de amostra específico. Agora, às vezes o tamanho da sua amostra pode ser de apenas três dias.

Execute seu teste por no mínimo uma semana

Sempre recomendamos que você execute um experimento por pelo menos uma semana para ter certeza de que o teste atinge todo o ciclo de negócios, certo? Porque, novamente, quando estou pensando nos meus clientes e quando eles vêm, quero pensar nos finais de semana, quero pensar na semana inteira. Então sempre dizemos um mínimo de uma semana. Tínhamos um cliente, por exemplo, que sempre víamos um aumento repentino de conversões no dia 15 e no final do mês, e essas são dias de pagamento. Então, novamente, você quer ter certeza de que executou o tempo suficiente, no mínimo uma semana.

Veja 85% – 90% de chance de ganhar

E quando você pensa na chance de ganhar, eu sempre digo: olhe para 85% a 90% de chance de ganhar. E a razão pela qual, novamente, porque sempre há uma chance de que realmente possa ser um falso positivo, você quer ter certeza de diminuir ainda mais essa chance. Portanto, certifique-se de observar todas essas estatísticas, considerar todas essas áreas, realizar um tamanho de amostra, há muitas calculadoras por aí. Você pode apenas observar o tamanho da amostra e descobrir qual é o tamanho da amostra antes de realmente executar o experimento para ter certeza de não ter problemas no que diz respeito às estatísticas do experimento.

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