Por exemplo, se a sua loja vende produtos de makeup para o público feminino, deve selecionar a idade (16 – 30), sexo feminino, classe social pretendida, por exemplo. Não caia no erro de ter uma amostra muito grande (várias faixas etárias ou homens, por exemplo) para não deitar dinheiro para o lixo e não chegar a conclusão nenhuma.
Deste modo, a amostragem irá garantir a qualidade do resultado, a partir de um determinado número que representa estatisticamente uma população, num universo concreto.
Um dos erros clássicos durante a análise de resultados do teste A/B é a periodicidade das atividades. Não adianta, por exemplo, ter a segmentação, amostragem correta, confiabilidade alta, objetivos e hipóteses bem definidas, mas realizar testes em períodos aleatórios. Ou pior, fazer um único teste e pensar que ele será válido por toda a eternidade!
Você deve esperar, no mínimo, 7 dias entre cada teste, para analisar as diferenças no tráfego entre dias de semana e fins de semana. No entanto, o ideal seria esperar pelo menos 2 semanas, para evitar impacto de feriados ou sazonalidades. Deve ainda esperar obter no mínimo 100 conversões para conseguir dados confiáveis.
Tenha os dias certos para iniciar e finalizar seus testes, considere sazonalidades e datas especiais. Cada fator externo de tráfego ou comportamento enviesado pode prejudicar todo o seu resultado.
Agora que você já sabe quais são os erros mais comuns, separamos algumas dicas que vão ajudá-lo a não cometer os mesmos erros e fazer o seu negócio online crescer ainda mais! Por isso:
Aguarde até que o tamanho de amostra calculado seja alcançado antes de interromper o teste — não interrompa o teste de forma prematura;
Decida um nível de confiança antes do início do teste e siga esse limite ao avaliar os resultados após o término do teste
Os bons resultados requerem tempo e análise. Estes são “apenas” alguns erros que a nossa equipe selecionou para o ajudar a não trabalhar mais na base da adivinhação! É importante garantir uma estratégia e uma linha condutora. Se quiser saber mais sobre esse assunto, leia este artigo.
Lembre-se sempre: não é só na taxa de conversão que encontra o segredo do seu (in)sucesso, mas em todos os dados, processos e escolhas que ficaram lá atrás.