Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Test A/B Como Método de Otimização de Interfaces - Huxley Dias

7,153 views

Published on

Conteúdo apresentado na UXConfBR - Porto Alegre no dia 12/09/2015, no qual foi abordado o test a/b para otimização de interfaces e conversões.

Published in: Data & Analytics

Test A/B Como Método de Otimização de Interfaces - Huxley Dias

  1. 1. Teste A/B Como Método de Otimização de Interfaces: saindo do campo do "achismo" Huxley Dias @huxleydias Patrocínio: Organização:
  2. 2. O que é um Teste A/B? ou teste multivariável
  3. 3. Teste e Validação de Interfaces Existem vários métodos, executados na fase de concepção do produto.
  4. 4. Teste A/B é Feito Com o Produto Final Com usuários reais.
  5. 5. Hipóteses Não se inicia um teste A/B sem que exista um questionamento a ser respondido. *
  6. 6. Por que TESTAR?
  7. 7. ● Traz respostas objetivas ● Apoiado por dados ● Reduz custos ● Aumenta a converssão ● Melhora a experiência do usuário
  8. 8. O Que eu posso testar? ● Nome ou descrição do produto ● Cor, peso ou posicionamento ● Palavra e tempo verbal do call-to-action ● Argumento de venda ● Imagem ou vídeo ● Formulários de contato/cadastro
  9. 9. Um exemplo: Tempo Verbal do Label do CTA
  10. 10. Teste A/B na Prática é muito fácil.
  11. 11. Mensure os Resultados Utilize as informações para a tomada de decisão
  12. 12. Google Analytics Visual Website Optimize
  13. 13. Pode Haver Resistência
  14. 14. Data Driven Os dados dão força para a argumentação *
  15. 15. Dê o Primeiro Passo ● Faça você mesmo ● Compartilhe os resultados ● Faça sugestões ● Assuma que pode estar errado *
  16. 16. CASES Wine.com.br
  17. 17. A B Aumento da Performance (tax. click): 11,5%
  18. 18. A B
  19. 19. Aumento da Performance (tx. conversão): 287,34% Taxa de Conversão Geral do Site: 7.5% Taxa de Conversão Uso da Busca 15.40% Análise 1 semana: Análise 1 dia isolado:
  20. 20. A B Aumento da Performance (tx. click): 149%
  21. 21. A B Redução da Performance: -31.56% Tx. Click: 18.48% Tx. Click: 12.64%
  22. 22. A B Aumento da Performance (tx. click): 5%
  23. 23. Quando Definir o Vencedor? Intervalo de Confiança 95%
  24. 24. Para Levar pra Casa ●  Designer pode entender de métricas sim. ●  Sua opinião "achismo" não vale nada. ●  Conheça seu site e seu público. ●  Teste hipóteses reais/relevantes. ●  Segmente o tráfego quando necessário. ●  Repita o teste se for preciso. ●  Aceite o fracasso. ●  Compartilhe os resultados. *
  25. 25. Obrigado! Deixe seu feedback aqui: bit.ly/uxconf-feed Teste A/B Como Método de Otimização de Interfaces huxley@wine.com.br Conferência sobre User Experience em Porto Alegre, set/2015. Patrocínio: Organização:

×