Como fazer CRO em 7 passos

1. Definição de objetivos

Não existe otimização sem definição de objetivos, por isso utilize a metodologia SMART para definir um objetivo específico, mensurável, atingível, relevante e temporal.

• Específico (Specific) – essa característica garante que a subjetividade ou objetivos amplos, que só atrapalham, passem longe dos nossos experimentos.
• Mensurável (Measurable) – faz com que o progresso do seu experimento possa ser acompanhado em qualquer estágio.
• Atingível (Attainable) – saia do plano das ideias, da subjetividade e da metas impossíveis como dobrar o faturamento anual em pouco dias, por exemplo.
• Relevante (Relevant) – é um bom momento para isso? Como a empresa será impactada?
• Temporal (Time based) – determine um tempo para conclusão ou periodicidade ao invés de deixar o prazo ao acaso.

Não esqueça de definir os KPIs (key performance indicator), eles são indicadores para saber se o objetivo estabelecido foi atingido. Ao selecionar os KPIs relevantes para o negócio você conseguirá impactar o crescimento da startup.

Exemplo

Objetivo: Aumentar em 20% o número de leads no segundo trimestre.

KPI: Cadastros realizados

2. Coleta de dados

Utilize ferramentas ou qualquer fonte que tenha acesso para realizar a coleta de dados e gerar insights para os experimentos. Plataformas de e-commerce, CRM, Hotjar, Google Analytics e HubSpot são alguns exemplos dessas fontes.

Faça uma lista das ferramentas disponíveis, agrupe as informações relevantes e mãos a obra.

3. Análise de dados

Quando quiser saber o que está ou não funcionando utilize valores numéricos por meio de pesquisas quantitativas. Para entender porque está ou não funcionando utilize pesquisas qualitativas que podem ser desde uma entrevista até mapa de calor, passando por click tracking.

Análise Quantitativa (o que?)	Análise Qualitativa (por quê?)
use gráficos	pesquisa exploratória
compare dados	click tracking
	eye tracking
	teste de usabilidade
	grupo focal

4. Formulação de hipóteses

Nada acontece sem que antes você tenha coletado e analisado os dados.

Parte I

Vamos ao exemplo para ficar mais fácil de compreender. Imagine que o site da sua startup é muito acessado por dispositivos móveis e no relatório quantitativo (Google Analytics, por exemplo) foi detectado que os celulares com resolução de 360×640 não passam de uma página X, isso fica ainda mais evidente quando comparado com celulares com outras resoluções.

Parte II

No segundo momento foi realizada uma análise qualitativa (teste de usabilidade) para verificar como o layout se comportava nesse formato de tela e, pimba, foi descoberto que o botão não ficava muito visível dificultando o clique e, consequentemente, nem todos conseguiam acessar o próximo conteúdo.

Percebe como agora você consegue formular uma hipótese com base em dados e não em achismos? Primeiro você entendeu o que não estava funcionando, página X em celulares com resolução de 360×640, e depois você entendeu o porquê de não está funcionando.

Framework de formulação de hipóteses

Mudar o [botão] da [posição x] para a [posição y] vai aumentar a [taxa de clique].

5. Modelagem de experimento

Você sabe o que um experimento precisa ter para ser bem-sucedido? Podemos iniciar com quatro requisitos:

Propósito

Que problema queremos resolver?

Tamanho amostral

Descubra qual o tamanho da amostra que deve submeter o seu experimento para saber o quão confiável ele será. Esse cálculo é composto por quatro variáveis: taxa de conversão atual; significância estatística; poder de teste; efeito mínimo detectável.

Utilize uma calculadora de tamanho amostral.

Tempo de execução

Nem todos os testes são viáveis em função do tempo que será despendido, para isso é necessário calcular a duração em que o experimento estará em execução. Entra no cálculo variáveis como tamanho amostral, visitas mensal e números de variações do experimento, famoso A/B ou A/B/C, por exemplo. Utilize o link da calculadora acima para realizar o cálculo.

Plano de ação

Serve tanto para a realização do teste quanto para o pós. Ou seja, após a finalização do experimento, com as conclusões em mãos, o que irá fazer? Afinal de contas o experimento é só uma parte da equação, após sua conclusão poderá ser necessário realizar implementações e nada disso ocorre sem um plano de ação.

6. Tecnologia (ferramentas)

Algumas das ferramentas mais famosas e essenciais para a realização de testes são Google Tag Manager, Google Analytics, Google Optimize, Hotjar, Mixpanel, CrazyEgg, Unbounce.

7. Análise e publicação

Experimento realizado, é chegada a hora de analisar os resultados obtidos por meio das ferramentas para saber se foram conclusivos ou não. Com esses resultados em mãos devemos compartilhar com o restante do time para conhecimento e implementação.

A medida que o tempo passa muitos experimentos são realizados e muitos resultados são obtidos e, além do acesso fácil, será necessário organização para que não se faça testes repetidos quando o volume for alto, por exemplo.

Conclusão

Nem preciso dizer que CRO é incrível, né!? Seguindo esses 7 passos você consegue criar um processo estruturado para iniciar uma cultura de testes. Só não esqueça de estar alinhado com os objetivos da startup para conseguir otimizar pontos relevantes ao negócio. Pior do que não fazer nenhum tipo de otimização é otimizar algo irrelevante, pois gera gastos, consome tempo e não impacta em nada o negócio.