Fazer as análises dos números de um serviço de web analytics e criar o relatório de análise não é a ponta final do nosso trabalho. Nesta hora é que descobrimos, entre outras coisas, os pontos a serem melhorados em nosso site.

Por exemplo, em uma análise de funil podemos identificar em que ponto a pessoa que visita nosso site esta saindo do caminho que gostaríamos que ela trilhasse para fazer uma determinada ação. A partir deste ponto podemos contar com algumas opções:

• A experiência do analista que pode, rapidamente, identificar a fonte de um problema
• Realizar um teste A/B com uma página similar para vermos se podemos aumentar a conversão
• Realizar um teste multivariável para analisar mais de uma mudança na página problemática, criando assim várias opções de teste

Vamos tratar cada um destes casos, um exemplo do primeiro aconteceu quando uma empresa fez uma campanha e analisando o funil de conversão descobriu a seguinte situação:

• Passo 1 – Landing Page – 100 vistas
• Passo 2 – Escolha do Produto – 45 visitas
• Passo 3 – Cadastro – 70 visitas
• Passo 4 – Finalização – 10 visitas

Sendo que cada passo era obrigatório para chegar a aquisição do produto. Quando feita a análise descobriu-se que o sistema de cadastro apresentava dois problemas, um acontecia quando o cliente errava no preenchimento e cadastro zerava todos os campos e a pessoa era obrigada a preencher tudo de novo, o outro erro que não vou me lembrar agora, mas lembro que forçava o erro da pessoa. J

Uma alteração na rotina do cadastro foi o suficiente para resolver o problema, mas e quando o problema é o design da página?

Teste A/B

É o mais simples dos testes, mas nem por isso devemos eliminar o planejamento dele, consiste em testar duas peças que são enviadas aleatoriamente para os visitantes para vermos qual das duas faz o melhor trabalho de conversão. Este tipo de teste é usado para landing pages, assim como para email´s ou banners.

Melhoras significantes podem ser sentidas com uma alteração do texto, layout, inclusão ou exclusão de imagens, cores, ou o que você imaginar que possa ser trocado para fazer seu visitante cumprir a ação que você deseja. Mas uma coisa você deve ter em mente, modifique somente uma coisa de cada vez.

Para testar uma única mudança, este tipo de teste é bastante rápido e recomendável, além de quase todos os web analytics de mercado terem suporte nativo para estes testes. Mas e quando queremos testar mais de um elemento de nossa peça? Ai partimos para um outro tipo de teste:

Teste multivariável

Este tipo de teste ainda é pouco usado no Brasil, mas ganha força em mercados mais avançados no uso de web analytics. Consiste em criarmos várias peças com variações entre elas, e da mesma forma que no teste

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