Uma vez ouvi o seguinte: “Antes de trabalhar com marketing digital, eu sabia que de todos os meus esforços de marketing, metade funcionava e trazia resultados, metade não. Eu só não sabia dizer qual metade era qual”.
É por conseguir resolver esse tipo de dúvida que o marketing digital se destacou tanto. Como já falamos inúmeras vezes no blog, o marketing digital transformou o marketing tradicional em algo muito menos publicitário e muito mais engenheiro e analítico, com experimentos e análises.
Mas não se preocupe. Muitas pessoas se assustam só de ouvir os termos "engenheiro e analítico", mas o objetivo principal é simplificar. Ao saber medir e analisar os dados corretamente, os processos ficam muito melhores, mais assertivos e o mais importante: você sabe o que está e o que não está funcionando, onde deve e não deve gastar dinheiro.
Os melhores profissionais de marketing digital conseguem tantos resultados pois tratam o assunto como um processo científico, onde a base são experimentos com um processo bem definido para executá-los.
A própria Resultados Digitais segue essa filosofia e vem alcançando resultados e crescimento fora da curva. Por isso, quero compartilhar um pouco do que aprendi ao cuidar desse processo aqui dentro: como modelar e executar experimentos de marketing e criar um processo de melhoria constante.
O que são experimentos e a importância de fazê-los
De forma bem resumida e técnica, experimentos são observações de um fenômeno em condições que o observador consegue controlar.
Em português claro: são testes bem controlados com objetivo de se provar ou refutar uma ideia/hipótese.
Exemplo de um experimento
Nós vimos que as Landing Pages de uma empresa estão com uma taxa de conversão ruim e o formulário dela tem 8 perguntas. Nossa hipótese é que esse formulário longo é o que está prejudicando a taxa de conversão da Landing Page.
Portanto, definimos um experimento: reduzir de 8 para 4 perguntas no formulário para aumentar a taxa de conversão da Landing Page.
Quando estamos pensando em marketing digital, essa cultura de fazer experimentos é o segredo para um crescimento constante e acelerado. O principal motivo é que na vida real o crescimento não vem através de pouquíssimas ideias geniais e absurdamente efetivas, mas sim, através de várias boas ideias bem feitas e combinadas, uma após a outra.
O processo para experimentos
Muito se fala das coisas que vão trazer mais resultados e retorno. A maioria das pessoas e profissionais de marketing digital se preocupam muito em encontrar aqueles pequenos hacks que vão mudar totalmente seus resultados, como: "Mudei o botão de verde para vermelho e isso aumentou minha taxa de conversão em 300%". Entretanto isso é bem improvável e não podemos contar com ele.
Um processo claro para esses testes é o que vai garantir que a sua empresa faça vários pequenos experimentos relevantes corretamente, acumule aprendizados e tenha um efeito de crescimento composto. É com ele que vamos garantir que teremos vários crescimentos menores (de 10% a 30%), e não tentar fazer pouquíssimos experimentos esperando atingir o crescimento de 300%.
Mas enquanto ter ideias de melhoria e colocar em prática é algo divertido e recompensador, seguir o processo é a parte chata e burocrática, mas é o que garante que várias pessoas de um time conseguirão executar, medir e aprender com seus experimentos.
E como deve ser esse processo? Quais os elementos principais?
Essas são as etapas que seguimos aqui na Resultados Digitais. Você não precisa fazer exatamente da mesma forma, mas esses são os elementos que considero fundamentais:
1 - Backlog:
Etapa onde se gera e acumula ideias para experimentos. Normalmente essas ideias são geradas a partir de análises do desempenho atual do marketing (o que está funcionando e o que não está), sessões de brainstorming, estudos e benchmarking (o que outras empresas estão fazendo e que está funcionando). Todas essas ideias devem ser registradas em um só lugar.
2 - Priorização
Toda empresa tem recurso limitado. Portanto, esta etapa serve para escolher quais ideias do backlog serão trabalhadas. Cada empresa deve ter seu método de priorização, mas o ideal é atacar os gargalos - o que é o maior problema e portanto precisa de mais atenção.
Portanto, se o gargalo no funil de vendas hoje é na geração de Leads, é nesse ponto que vamos focar. As ideias que vamos priorizar devem estar relacionadas a esse ponto.
Apesar de parecer simples, essa é uma etapa difícil e fundamental para garantir bons resultados. É muito fácil acabar se perdendo no meio de tantas ideias "legais".
3 - Modelagem
Etapa onde vamos desenhar todo o experimento para garantir que ele tenha um objetivo claro, seja bem executado e medido. Além disso, essa modelagem acaba servindo de histórico no futuro pois contém todas as informações mais importantes do experimento.
Nessa etapa definimos o objetivo do experimento, como será medido, quais os recursos necessários, como será acompanhado, quem está envolvido e a lista de tarefas para execução.
4 - Execução
Etapa onde colocamos a mão na massa e seguimos tudo o que foi modelado na etapa anterior.
5 - Aprendizado
Após finalizar o experimento, vem a etapa essencial para o crescimento - o aprendizado.
Saber por que o experimento funcionou ou não funcionou é igualmente importante ao resultado dele. Se não sabemos o que fez o experimento funcionar, não conseguimos repetir. Se não sabemos o que fez o experimento dar errado, não posso melhorá-lo.
Por isso, no fim de todo experimento deve ser registrado um aprendizado.
Exemplo de aprendizado: reduzir de 8 para 4 campos num formulário impactou pouco a taxa de conversão. O que mais fez diferença foi deixar de pedir campos mais sensíveis como telefone e CPF.
6 - Implementação
É nessa etapa que de fato colocamos "na rua" as melhorias. Como os experimentos são feitos de forma controlada e em menor escala, precisamos colocar para eles rodarem de verdade e aí sim proporcionar um impacto maior. Sem isso, não conseguimos proporcionar crescimento de verdade.
Ex: fiz um experimento e aumentei em 30% a taxa de conversão da minha Landing Page de teste. Para poder realmente aproveitar os resultados dessa melhoria, preciso fazer essa alteração nas minhas outras Landing Pages para que cada uma delas tenha esse aumento de 30%.
A etapa mais esquecida
Todas as etapas desse processo são muito importantes, mas a modelagem do experimento (etapa 3 citada acima) é determinante nos resultados e é uma etapa feita muito raramente. Como é muito importante e poucas pessoas chegam a fazer isso, vale a pena entrar em detalhes.
A modelagem do experimento
Uma boa modelagem garante várias coisas:
- garante que o objetivo do experimento está claro para toda a equipe (hipótese)
- garante que você está pensando em todas as etapas e numa boa execução (workflow)
- garante está medindo a coisa certa da forma certa (métricas)
No início você até pode achar que estamos gastando muito tempo nessa etapa, mas na prática é realmente necessário investir tempo para garantir que o experimento seja executado corretamente. Abaixo o modelo que usamos (fazemos numa planilha do Google Drive):
Uma boa modelagem contém os seguintes elementos:
1 - Hipótese
É bem importante relacionar a mudança que será feita e o impacto (numérico) que isso terá nos resultados. Esse impacto esperado pode ser baseado em histórico ou estimado. Mesmo que sem muita certeza, o importante é colocar um número para correr atrás.
Exemplo: "Ao reduzir de 8 para 4 campos no formulário da Landing Page 'X', queremos aumentar em 30% a taxa de conversão"
2 - Métricas
As métricas que devem ser observadas para garantir que você está de fato provando ou refutando sua hipótese.
Ex: "Número de visitas na LP, número de conversões, taxa de conversão"
3 - Pessoas envolvidas
Quem fez e participou do experimento de alguma forma. Muito importante quando começamos a ter um time maior executando experimentos e para histórico.
4 - Ferramentas envolvidas
Quais ferramentas/recursos serão necessários. Muitas vezes para realizar um experimento é necessário ter ou comprar algum produto/software. Isso precisa estar bem definido e acordado antes mesmo do experimento começar.
5 - Workflow
A lista de atividades que devem ser feitas para realizar o experimento. Experimentos podem ser complexos e muitas vezes possuem vários passos e pequenos ajustes. Isso é muito importante para garantir que você não vai esquecer de alguma etapa.
Ex:
- Criar 2ª versão de teste da Landing Page
- Configurar teste A/B no Google Analytics
- Inserir código javascript do Google Analytics nas LPs
- Publicar experimentos
- Promover material para gerar tráfego para a Landing Page
6 - Acompanhamento
Defina como será feito o acompanhamento dos resultados do experimento. Ele será observado diariamente? Semanalmente? Apenas no fim do experimento?
Os 4 problemas de uma modelagem mal feita
Eu insisto na importância da modelagem porque se for mal feita pode comprometer muito os resultados. Eu mesmo acabei tendo todos esses problemas no início do processo por modelagem feita com pressa ou sem o cuidado necessário.
Isso pode trazer pelo menos 4 grandes problemas:
- Você pode se esquecer de alguma etapa do experimento e só perceber isso depois de começar o experimento;
- Você pode investir tempo e trabalhar em algo que não vai impactar de verdade os seus resultados;
- Você pode fazer um experimento, conseguir atingir o objetivo mas não saber o que de fato proporcionou aqueles resultados e não conseguir repetir isso;
- Você pode fazer um experimento, não conseguir atingir o objetivo e não fazer ideia do que deu errado e o que melhorar para consertar.
Resumindo: uma modelagem mal feita traz prejuízo. Você vai gastar tempo, dinheiro e outros recursos para fazer um teste e não vai ser produtivo.
Conclusão
Todo esse processo é muito importante para a Resultados Digitais. Crescemos mais de 10% todos os meses, e para um crescimento acelerado desse, não podemos esperar que boas oportunidades de melhoria simplesmente “apareçam” na nossa frente.
Para proporcionar esse crescimento, foi necessário criar a cultura de experimentos e processos para melhoria constante. Esse framework que apresentei no post é usado pelo nosso próprio time de marketing e tem nos ajudado muito a manter o ritmo.
Espero que ajude sua empresa também.
