Preciso de muito tráfego para fazer CRO?

Para teste A/B com conclusão estatística, sim: sem volume, o teste não termina. Com tráfego baixo, o caminho é outro e continua sendo CRO: teste de usabilidade, correção de erro óbvio, velocidade, clareza de oferta. São ganhos que não exigem validação estatística porque corrigem defeito, não preferência.

Quanto tempo rodar um teste?

No mínimo um ciclo semanal completo, para não confundir efeito de dia da semana com efeito da mudança, e até atingir o número de conversões definido antes. Duas semanas é uma referência comum para operação de volume médio.

Qual a diferença entre CRO e teste A/B?

O teste A/B é uma das etapas do CRO, a de validação. CRO é o processo inteiro, que começa em dado e termina em implementação e aprendizado registrado. Quem só faz teste A/B testa palpites; quem faz CRO testa hipóteses.

Pelas páginas com mais tráfego e mais queda, o que costuma significar a página de produto e o checkout no comércio eletrônico, e a página de destino das campanhas em serviço. Começar pelo que tem pouco tráfego é otimizar onde o ganho não aparece.

Conversão

Otimização de conversão

O que é

Otimização de conversão é o trabalho de aumentar a proporção de visitantes que fazem a ação desejada, mexendo na experiência em vez de comprar mais tráfego. É conhecida pela sigla CRO, e a diferença em relação a "melhorar o site" é o método: cada mudança nasce de um dado e é validada antes de virar definitiva.

A sequência é dado, hipótese, teste, análise e implementação. É um ciclo, não um projeto com fim.

Dado›Hipótese›Teste›Análise›Implementação

Por que a ordem é essa

Mudar direto do dado para a implementação é opinião com número de apoio. O dado diz que oitenta por cento abandonam o carrinho; a conclusão de reunião é que o problema é o frete; a mudança é feita, a conversão sobe dois por cento no mês seguinte, e ninguém sabe se foi a mudança, a estação ou a campanha nova. O aprendizado foi zero, e a próxima decisão volta a ser palpite.

A hipótese existe para transformar o dado em afirmação testável: "se mostrarmos o frete estimado na página de produto, o abandono de carrinho cai, porque a surpresa de frete é o motivo declarado em X por cento dos casos". Escrita assim, ela pode ser refutada, e é isso que faz o ciclo aprender.

E a análise antes da implementação impede o erro mais comum de quem testa: encerrar o teste no dia em que ele aparece favorável. Resultado que oscila é resultado que ainda não existe.

Etapa por etapa

Dado

Onde as pessoas saem, por qual dispositivo, com que velocidade e o que dizem no atendimento. Quantitativo aponta onde, qualitativo explica por quê.

Se sair do lugar: Otimizar por opinião de reunião mexe onde é mais fácil, não onde perde mais gente.
Hipótese

Uma frase testável: o que muda, o efeito esperado e a razão. Uma variável por teste.

Se sair do lugar: Testar cinco mudanças juntas ganha ou perde sem dizer qual delas causou o quê.
Teste

Comparar versões com o mesmo público ao mesmo tempo, com tamanho de amostra e duração definidos antes de começar.

Se sair do lugar: Comparar este mês com o mês passado não é teste: é comparação entre dois contextos diferentes.
Análise

Ler o resultado no prazo combinado, olhando também o efeito no que vem depois (ticket, cancelamento, devolução).

Se sair do lugar: Encerrar quando o número está favorável é a forma mais fácil de gerar melhora que não se repete.
Implementação

Aplicar o que venceu, documentar o aprendizado e voltar ao começo. O aprendizado vale para além daquela página.

Se sair do lugar: Sem registro, a mesma hipótese é testada de novo dois anos depois pela equipe seguinte.

O teste que parou no dia bom

Existe um erro estatístico que parece diligência: olhar o resultado todos os dias e encerrar quando a diferença aparece. Como o número oscila muito no começo, quem observa continuamente sempre encontra um momento em que a variante está ganhando, e encerrar ali produz resultado que não se sustenta.

A defesa é decidir antes: quanto tempo o teste vai rodar e quantas conversões são necessárias para concluir, e não olhar para decidir no meio. Vale também o inverso: teste sem efeito é resultado útil, porque impede que a empresa gaste esforço numa mudança que não muda nada.

Como medir

A métrica principal é a taxa de conversão, e ela precisa de duas companhias para não enganar: o valor médio do pedido (mudança que aumenta conversão e derruba ticket pode piorar a receita) e um indicador de qualidade posterior, como devolução, cancelamento ou taxa de contato com suporte. Otimizar a conversão isolada é o caminho conhecido para trazer mais gente errada mais rápido.

Perguntas rápidas

Preciso de muito tráfego para fazer CRO?: Para teste A/B com conclusão estatística, sim: sem volume, o teste não termina. Com tráfego baixo, o caminho é outro e continua sendo CRO: teste de usabilidade, correção de erro óbvio, velocidade, clareza de oferta. São ganhos que não exigem validação estatística porque corrigem defeito, não preferência.
Quanto tempo rodar um teste?: No mínimo um ciclo semanal completo, para não confundir efeito de dia da semana com efeito da mudança, e até atingir o número de conversões definido antes. Duas semanas é uma referência comum para operação de volume médio.
Qual a diferença entre CRO e teste A/B?: O teste A/B é uma das etapas do CRO, a de validação. CRO é o processo inteiro, que começa em dado e termina em implementação e aprendizado registrado. Quem só faz teste A/B testa palpites; quem faz CRO testa hipóteses.
Onde começar?: Pelas páginas com mais tráfego e mais queda, o que costuma significar a página de produto e o checkout no comércio eletrônico, e a página de destino das campanhas em serviço. Começar pelo que tem pouco tráfego é otimizar onde o ganho não aparece.