Fazer experimentos é uma ótima maneira de saber o que funciona melhor para seu site ou empresa, mas é importante entender as métricas associadas antes de começar. Nesta postagem, discutiremos as métricas e como melhorar seus experimentos usando-as.
Existem três métricas principais associadas aos experimentos: taxa de conversão, lift e significância estatística.
Taxa de conversão é a porcentagem de visitantes do seu site que realizam a ação desejada. Por exemplo, se você estiver realizando um experimento para aumentar as inscrições em seu site, sua taxa de conversão seria a porcentagem de visitantes que se inscreveram no seu serviço.
Lift é o aumento na taxa de conversão que você vê em sua experiência. O aumento é medido como uma porcentagem e calculado comparando a taxa de conversão de sua experiência com a taxa de conversão de seu grupo de controle.
Significância estatística é uma medida de quão confiante você está de que os resultados de seu experimento não são devidos ao acaso. A significância estatística é geralmente expressa em porcentagem e é calculada usando um teste estatístico.
Você pode melhorar seus experimentos aumentando a taxa de conversão, o lift e a significância estatística. Para fazer isso, você precisará entender quais fatores influenciam cada uma dessas métricas.
A taxa de conversão é influenciada pelo design do seu site, pela oferta que você está fazendo e pela copy em seu site. Você pode aumentar a taxa de conversão otimizando esses elementos para seu público-alvo.
O lift é influenciado pelo tamanho da sua amostra, pela duração do seu experimento e pelo número de conversões que você está acompanhando. Você pode melhorar o lift ampliando o tamanho da amostra ou executando seu experimento por um período mais longo.
A significância estatística é influenciada pelo número de visitantes do seu site, o número de conversões que você está acompanhando e o nível de confiança que você está usando. Você pode aumentar a significância estatística aumentando o tamanho da amostra ou usando um nível de confiança mais alto.
Ao entender essas métricas, você pode melhorar seus experimentos e gerar mais receita para sua empresa. Experimente diferentes ofertas, textos e elementos de design para encontrar o que funciona melhor para o seu público. E sempre fique de olho em suas métricas para garantir que você está progredindo!
Erros comuns ao acompanhar as métricas do experimento
O erro mais comum que as pessoas cometem ao rastrear as métricas do experimento é não ter uma compreensão clara do que elas significam. Como resultado, eles geralmente não rastreiam todas as métricas necessárias ou as rastreiam incorretamente. Certifique-se de entender o básico de cada métrica antes de iniciar seu experimento para que possa acompanhar corretamente!
Outro erro comum é não agir com base nos resultados do seu experimento. Depois de concluir sua experiência, dê uma olhada em suas métricas e veja quais melhorias pode fazer em seu site ou empresa. Se você não agir, todo o seu esforço terá sido em vão!
Por fim, as pessoas geralmente desistem cedo demais quando o experimento não está funcionando tão bem quanto gostariam. Lembre-se de que mesmo as empresas mais bem-sucedidas tiveram experiências que não deram certo. A chave é aprender com seus erros e continuar tentando até encontrar o que funciona!
Acompanhar as métricas do experimento pode ser uma tarefa complexa, mas é importante entender o básico antes de começar.
Se você ainda não está acompanhando as métricas do experimento, o primeiro passo é começar! Determine quais métricas são mais importantes para seu site ou empresa e comece a rastreá-las. Você pode usar uma planilha simples para acompanhar suas métricas ou investir em uma ferramenta mais sofisticada.
Após ter uma boa compreensão de suas métricas, você pode começar a experimentar diferentes ofertas, copiar e criar elementos para observar o que funciona melhor para seu público. Lembre-se de ficar de olho em suas métricas ao fazer alterações para poder avaliar seu progresso. E não tenha medo de experimentar coisas novas — mesmo as empresas mais bem-sucedidas tiveram experiências que não deram certo! A chave é aprender com seus erros e continuar tentando até encontrar o que funciona.
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