Construção de hipóteses práticas: a maneira como os especialistas fazem

Publicados: 2019-08-16
Construção de hipóteses práticas: a maneira como os especialistas fazem

O que é uma Hipótese?

Uma proposta de solução para um problema, cuja validade requer avaliação.

Por que uma hipótese é crítica para seu programa de otimização?

O desejo inato de melhoria é o que impulsiona um programa de otimização, mas testar apenas por testar é uma configuração para o fracasso. Um experimento precisa de um objetivo principal que determine o sucesso.

A formulação de uma hipótese nos obriga a pensar sobre qual é esse objetivo, como devemos tentar alcançá-lo e quais resultados buscar. Uma boa hipótese fornece estrutura.

Uma hipótese pobre cria confusão; lixo dentro, lixo fora. A hipótese é a base de um experimento, ela contém todas as informações necessárias para construir um teste A/B.

Como você constrói uma hipótese de teste de divisão?

Existem três componentes principais de uma hipótese de teste dividido: Compreensão, Resposta e Resultado .

Para tornar os componentes fáceis de lembrar, eles seguem a sigla CRO com a qual todos nós estamos muito familiarizados.

Cada componente é composto de dois a quatro pequenos trechos escritos que descrevem os dados coletados por meio de pesquisa, design e medição. Junte os fragmentos em frases e você construiu uma hipótese sólida. Veja um exemplo, com cada snippet de dados marcado em negrito:

  • Compreensão: Observamos uma redução nas compras de vários itens comparando os últimos 6 meses de dados de compra .
  • Resposta: queremos promover produtos pareados com um upsell embutido na página do carrinho em telefones celulares para usuários recorrentes com um item já no carrinho .
  • Resultado: isso deve levar os compradores de um único item a encontrar e comprar produtos complementares com mais facilidade , que serão medidos pelo valor médio do pedido (AOV) e apoiados pelo tamanho médio do pedido, contagem de compras de vários itens, conversão do pedido e receita .

Você pode ver como cada snippet é uma descrição de um dado importante que foi coletado de pesquisa, proposto por meio de design ou descreve critérios de medição.

Reunidos, eles são lidos como uma hipótese completa. Agora, vamos mergulhar em cada componente.

Compreensão

A compreensão vem da pesquisa; é identificar e compreender um problema sobre o qual você deseja capitalizar. Por exemplo: “ 90% dos usuários estão abandonando o formulário de inscrição após a 3ª entrada .” A compreensão é composta por dois fragmentos: a observação e o método de observação.

Observação

Para identificar um problema, primeiro você deve observá-lo. Mergulhe em alguns dados e suje as mãos. Encontre algo sobre seu site que não esteja funcionando tão bem quanto você gostaria. As duas principais vias de pesquisa são análises e feedback . Analytics são dados numéricos e quantitativos em grande escala; tipicamente numéricos, dados estatísticos que são coletados passivamente para agregação posterior. O feedback é um dado descritivo e anedótico que é coletado ativamente e representa o comportamento do usuário.

Método de Observação

A ferramenta, técnica ou processo que você usou para identificar o problema. Incorporar o método de observação na hipótese ajuda a provar que você fez sua pesquisa. Exemplos de métodos de observação para cada tipo de pesquisa incluem:

Análise

  • Técnicas: mapas de calor, funis de página, repetição de sessão
  • Ferramentas: Google Analytics, SessionCam, FullStory

Comentários

  • Técnicas: pesquisas, testes de usabilidade, análises de produtos
  • Ferramentas: Hotjar, Qualaroo, TurnTo

Resposta

A resposta vem do design; ele está propondo e direcionando a mudança que você deseja fazer. Muitas vezes, isso pode ser abordado começando com uma pergunta, como “ o que acontecerá se aumentarmos o tamanho das imagens do produto na exibição da grade de categorias ?”

A resposta é a “carne e batatas” do seu experimento; o núcleo que será configurado no software de teste de divisão. Os snippets que formam uma resposta são: variação, localização e público-alvo .

Variação

O que está sendo proposto como melhoria. Esta é a parte teórica de um experimento. Qualquer que seja a mudança que você ache que superará o estado atual do site, grande ou pequeno: texto de call-to-action mais forte em um botão, imagens maiores, redução de entradas de formulário, navegação de cabeçalho redesenhada. Você obtém a imagem; uma breve descrição de sua ideia para superar a linha de base.

Localização

Onde a experiência será realizada em seu site; tipos de páginas, segmentação por URL, escopo do dispositivo e/ou pontos de interrupção da tela.

Público

Quem deve ver o experimento; detalhes específicos sobre o status do usuário em relação ao fornecimento de feedback comportamental significativo.

Os fragmentos de uma resposta são como você define o escopo de um experimento e ajusta a relação sinal-ruído dos dados do resultado.

Por exemplo, se a variação estiver alterando a posição do total estimado do pedido de um site eCom, a segmentação pode ser a página do carrinho e o público-alvo seria apenas os usuários que têm um item no carrinho. Você não gostaria de coletar dados de usuários que interagem com uma página de carrinho vazia, pois eles não veriam os elementos de interface do usuário que exibem um total de carrinho de qualquer maneira.

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Resultado

O resultado vem da medição; é como o sucesso é definido e avaliado. Os fragmentos de um resultado são: mudança comportamental desejada, o KPI primário e os KPIs secundários .

Mudança de comportamento desejada

A mudança no comportamento do usuário que você deseja que seja causada pela resposta; encorajando uma ação positiva ou desencorajando uma ação negativa.

KPI principal

A métrica que determina o sucesso ou o fracasso de um experimento. Medição de uma ação do usuário que o experimento está tentando afetar. A razão de ser de um experimento.

KPIs secundários

Métricas que fazem backup do KPI Primário. Isso ajuda você a detalhar a história contada pelo KPI principal e/ou verificar o comportamento inesperado do usuário. Os KPIs secundários geralmente são conversões em cada estágio do funil entre a área de destino e o endpoint primário do KPI.

Por exemplo, se seu KPI principal for receita de pedidos e o experimento segmentar uma página de produto, os KPIs secundários seriam adicionar a carrinhos, visualizações de página de carrinho, visualizações de página de finalização de compra e conversões de pedido.

Construtor de hipóteses

Na Corvus CRO, trabalhamos com a construção de pequenas ferramentas para ajudar a tornar a vida dos especialistas em CRO mais fácil. Para isso, construímos um construtor de hipóteses para ajudar a simplificar e padronizar a construção de hipóteses de teste de divisão. É um formulário da web que recebe entrada de texto para cada um dos trechos necessários e os monta em uma hipótese completa. Você pode usar a ferramenta para provar e construir suas próprias hipóteses. Existe até um botão “copiar para a área de transferência” para que você possa facilmente pegar sua hipótese construída e colá-la na ferramenta de gerenciamento de projetos de sua escolha. Esperamos que você aproveite a ferramenta tanto quanto nós!

A coleta de cada snippet pode ser um processo demorado, mas a recompensa são experimentos solidamente construídos que fornecerão mais valor geral a longo prazo.

Um grama de prevenção vale um quilo de cura; um pouco mais de trabalho preparatório na frente reduz significativamente a sobrecarga posterior.

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