Como executar testes A/B de checkout para SaaS

O teste A/B pode ser útil para otimizar seu produto SaaS e potencialmente melhorar as conversões, mas sua eficácia pode variar dependendo de fatores como público-alvo e metodologia de teste. Ao experimentar diferentes configurações de seu processo de checkout e modelo de preços, você pode obter insights sobre sua eficácia relativa. Este guia descreve o processo de tomada de decisões baseadas em dados em um formato passo a passo.

Articule claramente o que você deseja alcançar com seus esforços de teste A/B. Por exemplo, você deseja aumentar a taxa de conclusão do checkout, reduzir o abandono do carrinho ou melhorar o valor médio do pedido? Definir metas claras e mensuráveis fornece um roteiro para seu esforço e estabelece um benchmark para avaliar o progresso.

Identifique suas prioridades. Comece se perguntando estas questões-chave:

• Quais são os desafios mais críticos no meu processo de checkout ou de precificação?
• Os usuários estão abandonando seus carrinhos em uma taxa alta?
• É possível que as taxas de desistência estejam ligadas ao nível de complexidade no fluxo de checkout?
• Você não tem certeza se sua precificação atual está otimizada para receita máxima?
• Quais métricas específicas desejo melhorar?
• Deseja aumentar a porcentagem de usuários que concluem o processo de checkout?
• Você está procurando reduzir o tempo que os usuários levam para concluir a compra?
• Você deseja identificar o nível de preço que leva ao maior valor de vida útil do cliente?

Depois de identificar seus desafios e as melhorias desejadas, priorize-os. É melhor focar em um ou dois objetivos principais por teste A/B para evitar diluir seus resultados. Em seguida, defina metas mensuráveis para cada objetivo. Por exemplo, tente “Aumentar a taxa de conclusão de checkout em 5% dentro de um mês” ou “Reduzir a taxa de abandono de carrinho em 10% no próximo trimestre.”

Definir metas claras para seu teste A/B é essencial, pois ajuda a estabelecer uma estrutura adequada para avaliar as melhorias desejadas em seu produto SaaS.

Escolher as variáveis certas para testar é essencial para obter o máximo de seus testes A/B. Vamos analisar as principais áreas nas quais você pode se concentrar para checkout, juntamente com algumas dicas para escolher os testes mais impactantes.

Pense no seu processo de checkout como um funil. Você deseja torná-lo o mais tranquilo e sem atritos possível para que mais usuários concluam a compra. Aqui estão as opções para personalizar o texto:

Layout e design: Um processo de checkout claro e intuitivo pode minimizar as taxas de abandono do carrinho. Tente testar um checkout de uma página contra um processo de várias etapas ou experimente diferentes posicionamentos para o seu botão “Comprar agora” ou selos de confiança. Mesmo algo tão simples como alterar a cor de um botão pode fazer a diferença.

Campos de formulário e coleta de dados: Considere a lógica por trás de cada campo de formulário e sua importância para seus objetivos gerais de coleta de dados. Considere tornar partes específicas opcionais, utilizando a funcionalidade de preenchimento automático para melhorar a eficiência ou introduzir opções de login social como caminhos alternativos. Simplificar a experiência de compra é essencial para incentivar a conclusão do usuário. Teste: 

• Campos obrigatórios x opcionais (por exemplo, número de telefone, nome da empresa)
• Número de etapas no formulário
• Uso de opções de preenchimento automático ou login social

Opções de pagamento: Oferecer uma variedade de opções de pagamento pode estar relacionado a atender a um espectro mais amplo de preferências do cliente. Considere adicionar:

• Cartão de crédito/débito
• Carteiras digitais (por exemplo, PayPal, Apple Pay)
• Transferência bancária,
• Disponibilidade de opções de financiamento ou parcelamento (por exemplo, ordem de compra)

Confiança e segurança: Criar confiança é importante no processo de checkout. Tente exibir isso de várias maneiras para promover a confiança do usuário:

• Exiba selos de segurança, como certificado SSL ou McAfee Secure
• Recomendações, avaliações ou referências de usuários satisfeitos
• Ofereça garantias ou garantias de satisfação

Depois de identificar as variáveis de teste, seja criativo e crie variações definidas para cada uma. Esta etapa é crucial para validar suas hipóteses e identificar áreas potenciais para melhoria por meio de análise comparativa. 

Crie duas ou mais versões separadas para cada variável de teste. Por exemplo, crie duas páginas de checkout, uma com um processo de várias etapas e a outra com um fluxo de uma página. Certifique-se de que elas sejam claramente diferentes para gerar resultados significativos e considere como cada uma afetará a experiência do usuário. Busque clareza e facilidade de uso. Use seus dados existentes e o feedback do cliente para suas variações. Uma tabela como esta é sugerida para montar suas variações:

Por meio de testes A/B, várias modificações nos sistemas de checkout e preços podem ser avaliadas para identificar as estratégias mais eficazes.

Divida os usuários em grupos aleatórios para uma comparação justa. A randomização garante que quaisquer diferenças observadas são devido às variações, não às características preexistentes do usuário.

Para determinar a melhor abordagem de segmentação, considere estes fatores:

Seus objetivos: O que você está tentando alcançar com seu teste A/B? Você está procurando insights gerais ou resultados direcionados para grupos específicos de usuários?

Sua hipótese: Você tem alguma suposição sobre como diferentes segmentos podem responder às suas variações?

Seu tamanho de amostra: Você tem usuários suficientes em cada segmento para garantir resultados estatisticamente significativos?

Para uma segmentação eficaz, siga estas dicas:  

• Mantenha a simplicidade: Não complique demais sua segmentação. Comece com alguns atributos-chave e expanda conforme necessário.

• Use dados: Baseie suas decisões de segmentação em dados e insights do comportamento e feedback do usuário.
• Teste vários segmentos: Se você tiver um tamanho de amostra grande o suficiente, considere testar vários segmentos simultaneamente para obter insights mais abrangentes.

Use ferramentas de teste A/B para implantar suas variações em diferentes segmentos de usuários. Essas ferramentas têm o potencial de facilitar a automação de processos e fornecer recursos avançados de análise, embora os impactos específicos possam variar dependendo da implementação individual e dos casos de uso. Os recursos de teste A/B com relatórios estão disponíveis em alguns provedores, incluindo a PayPro Global, como parte de seus pacotes de serviço.

A coleta de dados é importante para compreender o impacto de suas variações. De modo geral, recomendamos que você teste por pelo menos uma a duas semanas. A duração dos seus testes A/B dependerá de vários fatores, incluindo:

• Volume de tráfego: Se você tiver alto tráfego, alcançará significância estatística mais rápido.
• Impacto esperado: Se você antecipar um pequeno efeito, você deve executar seu teste por mais tempo.
• Sazonalidade: Considere flutuações sazonais em seu negócio que podem afetar seus resultados, como feriados.

Monitore os resultados com base no sistema de CRM ou qualquer ferramenta que você escolher. Se você está inscrito no PayPro Global, revise os resultados registrados por suas campanhas no relatório de teste Checkout A/B, disponível em Relatórios -> Outros -> Relatório de teste A/B de checkout. Este relatório contém informações como:

• O número de visitantes registrados por versão da página de checkout
• O número de pedidos finalizados em suas páginas
• o taxa de conversão e receita obtida estão positivamente correlacionados, sugerindo um possível vínculo entre os dois. 

Essas informações apresentam os principais aspectos do desempenho da sua campanha. A visão geral cronológica dos resultados do teste A/B apresenta o desempenho das variações da sua página de checkout em um formato de linha do tempo.

Lembre-se, a coleta de dados consistente e completa é essencial para entender o impacto das suas variações e tomar decisões informadas com base em evidências empíricas. Monitorar a eficiência do checkout e as estruturas de preços por meio da avaliação de dados é essencial para ajustar esses elementos.

Depois de encontrar a variação com o melhor desempenho, você pode optar por implementá-la. Considere essas descobertas e incorpore os ajustes necessários em seu produto com base em seu próprio discernimento.

Após cuidadosa coleta e análise de dados, esclareça suas descobertas e traduza-as em melhorias acionáveis. Conduza investigações sobre as variações de alto desempenho para revelar os fatores contribuintes e integrar o conhecimento derivado em iterações subsequentes do seu produto SaaS.

• Determine a variação vencedora:

Mais importante ainda, identifique se as diferenças entre suas variações são estatisticamente significativas. Isso garante que os resultados não sejam devidos ao acaso. Utilize sua ferramenta de teste A/B ou software estatístico para esta análise.

Estude o desempenho de cada variação com base em suas métricas-chave predefinidas (por exemplo, taxas de conclusão, receita, número de usuários registrados). Certifique-se de distinguir a(s) opção(ões) que mostram um efeito positivo óbvio na realização de seus objetivos.

• Saiba por que uma variação venceu:

Análise qualitativa: Analise mais a fundo os dados de comportamento do usuário (por exemplo, mapas de calor, gravações de sessão, pesquisas) para entender por que a variação vencedora ressoou com os usuários. Procure padrões em como os usuários interagiram com cada variação e identifique elementos que contribuíram para seu sucesso.

Considere o contexto: Leve em consideração fatores externos que podem ter influenciado seus resultados, como sazonalidade, campanhas de marketing ou tendências do setor.

• Implementando alterações.

Depois de identificar com confiança a variação vencedora, implemente-a como a experiência padrão para todos os usuários ou para o segmento-alvo.

Se seus resultados forem inconclusivos ou você quiser explorar mais melhorias, considere executar testes A/B adicionais com novas variações.