Experimentos de marketing que toda equipe de crescimento deveria realizar.

Todas as táticas confiáveis ​​que os profissionais de marketing adoram hoje em dia, desde conteúdo em vídeo até e-mail marketing e blogs, já foram um experimento inovador testado e desenvolvido por pioneiros. Criar novas estratégias de marketing é fundamental para o sucesso da área, ajudando as marcas a alcançar novos clientes e coletar dados que auxiliam na tomada de decisões de negócios mais inteligentes.

Embora a experimentação não seja novidade, o marketing digital oferece às marcas maior flexibilidade e potencial. Vamos analisar os tipos de experimentos, quais métricas acompanhar e como planejar experimentos em diferentes canais de marketing para alcançar o máximo sucesso.

Índice

 

O que são experiências de marketing e como funcionam?

são alterações controladas em uma mensagem ou campanha de marketing para melhorar o alcance ou as taxas de conversão. Esses testes podem ser um pequeno ajuste pontual ou um experimento que abranja toda a campanha. Experimentos de marketing bem-sucedidos avaliam tanto dados quantitativos quanto fatores qualitativos, e os resultados da campanha alimentam diretamente a próxima versão dos materiais de marketing.

Os experimentos fazem parte da quarta etapa do ciclo de Marketing em Loop : evoluir em tempo real. Aqui estão alguns exemplos rápidos de experimentos de marketing que alimentam o ciclo:

Exemplo de experimento	Como isso alimenta o ciclo de marketing
Alterar a cor do botão CTA em uma página de destino	Mede o impacto imediato na taxa de cliques (CTR); em seguida, itera a versão vencedora para melhorar as taxas de conversão.
Teste o uso de conteúdo gerado pelo usuário (UGC) versus fotografia de marca em anúncios pagos.	Utiliza dados de engajamento e conversão para desenvolver a estratégia de anúncios com base no que ressoa com o público.
Linhas de assunto de e-mail para teste A/B	Avalia as taxas de abertura, engajamento e respostas qualitativas para aprimorar as mensagens futuras.

Os elementos essenciais para qualquer experimento de marketing

Antes de investir qualquer verba de marketing em um experimento, certifique-se de que ele tenha o necessário para ser bem-sucedido: uma base sólida, fatores de teste claros, métricas de sucesso predeterminadas e uma estrutura selecionada intencionalmente.

O básico

Os experimentos de marketing são compostos por alguns fatores-chave, como uma hipótese específica, um sujeito e variáveis ​​dependentes e independentes.

• Hipótese mensurável (resultado esperado) : Uma previsão clara e testável.

• Sujeitos: Quem será exposto ao experimento.

• Variável independente: O elemento que os profissionais de marketing alteram intencionalmente.

• Variável dependente: O resultado medido.

Eis um exemplo de como isso funciona: uma cafeteria local realiza uma campanha publicitária no Facebook direcionada a pessoas que curtiram sua página (sujeitos). Os proprietários levantam a hipótese de que oferecer um desconto de 10% em dias chuvosos (variável independente) aumentará as taxas de conversão dos anúncios do Facebook em 20% (variável dependente), em comparação com anúncios permanentes que não mudam com o clima.

Fatores de teste

A experimentação em marketing requer diversos fatores de teste, como controle versus variante, randomização e duração do experimento.

• Controle: A versão original de uma mensagem, anúncio ou experiência (linha de base).

• Variante: A versão que inclui a alteração intencional que está sendo testada (como um novo texto, materiais criativos ou promoções).

• Randomização: O processo de designar aleatoriamente pessoas para ver o grupo de controle ou o grupo experimental.

• Duração: O período de tempo em que o experimento é realizado, determinado pela quantidade de dados necessária para comparar os resultados com segurança.

Métricas de sucesso

Medir o sucesso de uma experiência de marketing é mais complexo do que simplesmente depender de uma única métrica. É preciso considerar tanto as métricas primárias quanto as secundárias:

• Métrica principal: O único resultado desejado (como geração de leads ou vendas)

• Métricas secundárias:

  Resultados de apoio que fornecem contexto adicional (como engajamento ou tempo na página)

Note que os dados por si só não contam toda a história do sucesso de um experimento (falarei mais sobre isso abaixo).

 

Experimentos de marketing A/B versus multivariados

seguem três estruturas comuns: testes A/B, testes multivariados e testes de validação. Cada um avalia diferentes elementos de uma campanha de marketing e oferece suas próprias informações valiosas.

	O que faz	Como isso alimenta o ciclo de marketing
Testes A/B	Compara uma alteração específica com o grupo de controle.	As informações obtidas são fáceis de interpretar e podem ser aplicadas imediatamente para aprimorar as iterações futuras.
Alterações multivariadas	Compara múltiplas variáveis ​​simultaneamente.	Os resultados são mais difíceis de interpretar, mas podem fornecer insights que ajudam os materiais de marketing a evoluir de forma holística.
Testes de retenção	Compara os espectadores expostos a uma campanha com aqueles que intencionalmente não foram expostos, para medir o impacto incremental.	Identifica se a exposição ao marketing gera um resultado que não teria ocorrido de outra forma.

Os testes A/B e os testes multivariados já estão integrados em softwares de marketing como o HubSpot Marketing Hub . Os usuários podem testar rapidamente variações de conteúdo e ver seu desempenho:

Fonte

Esse tipo de teste adaptativo permite que os profissionais de marketing executem vários experimentos simultaneamente, possibilitando até cinco variações ao mesmo tempo:

Fonte

Após compreender as diferentes estruturas, siga os cinco passos seguintes para iniciar seu experimento.

 

Etapas para planejar e executar experimentos de marketing

Escolha a pergunta e a métrica de sucesso corretas.

O primeiro passo para projetar um experimento de marketing é articular a questão (hipótese) que está sendo testada e vinculá-la a uma métrica de sucesso específica.

Abaixo, apresentamos alguns exemplos de fórmulas e aplicações de perguntas. Observe que as perguntas são todas claras e baseadas em dados. Isso é importante porque hipóteses pouco claras aumentam o risco de viés de interpretação e correlações falsas.

Fórmulas de perguntas	Exemplos
Será que [alterar X] aumentará [Y] [métrica] para [público-alvo/ativo de marketing]?	Aumentar a disponibilidade da opção de inscrição por e-mail em uma posição mais alta resultará em um aumento de 20% nos leads gerados pelo meu post de blog mais lido ?
Alterar X diminuirá a métrica Y para o público-alvo/ativo de marketing?	A remoção de etapas no processo de finalização da compra reduzirá o abandono de carrinhos em 5% para produtos digitais?
Alterar X reduzirá o tempo para [ação desejada] para [ativo]?	Adicionar prova social à nossa sequência de e-mails de nutrição de leads reduzirá o tempo de conversão dos nossos demonstrativos de software em clientes ?

Por onde começar? Recomendo que você experimente primeiro com uma página de baixo desempenho. Encontre um anúncio, uma landing page ou uma página do site com baixas taxas de conversão e elabore uma hipótese para melhorá-la.

Selecione um tipo de teste e defina a variável.

Após escolher a pergunta certa para o experimento, os profissionais de marketing devem selecionar uma estrutura de teste. Escolher o tipo de teste errado ou testar muitas variáveis ​​simultaneamente pode dificultar a interpretação dos resultados e a tomada de decisões.

Embora existam muitos tipos diferentes de testes de marketing que podem ser realizados, vamos analisar três tipos comuns, as variáveis ​​que eles medem e exemplos comuns.

Tipos de teste	Exemplos	Variável
A/B	Assuntos de e-mail, chamadas para ação (CTAs) na página de vendas, cor do botão	Um elemento isolado, como texto, posicionamento ou cor.
Multivariado	Testar vários elementos da página simultaneamente, como títulos, layout e imagens.	Vários elementos testados simultaneamente para medir os efeitos de interação.
Resistente	Medindo o impacto real de anúncios, e-mails de ciclo de vida ou campanhas sempre ativas.	Exposição versus não exposição a uma campanha ou materiais de marketing

Por onde começar? Recomendo um teste A/B. É um dos experimentos de marketing mais eficazes porque oferece clareza imediata sobre uma única variável. Use o kit de testes A/B gratuito da HubSpot para iterar rapidamente em seus experimentos.

Estime a amostra e defina uma regra de parada.

Experimentos  precisam de um ponto final claro (regra de parada) que sinalize quando o experimento coletou dados suficientes (amostra) para comprovar ou refutar a hipótese. O ponto de parada deve ser objetivo e predefinido antes do início do experimento.

Alguns pontos de interrupção comuns para experimentos de marketing são:

Ponto de parada potencial	O que isso determina	Exemplo
Tráfego/tamanho da amostra	Se dados suficientes fossem coletados para comparar com segurança os resultados entre o grupo de controle e o grupo experimental,	O experimento termina após 15.000 pessoas terem acesso aos materiais de marketing experiencial.
Duração	Período de tempo do experimento	O experimento termina após 14 dias.
KPIs com	Se a hipótese fosse corroborada pela métrica de sucesso	A hipótese de uma melhoria de 5% na taxa de cliques foi concretizada.
Orçamento	Quanto deve ser investido em marketing?	O experimento termina quando o investimento em anúncios atingir US$ 1.000.
Desempenho negativo	Se a variante estiver causando danos extremos	Um experimento em mídias sociais termina quando resulta em uma taxa de engajamento 2% menor em toda a conta.
Problema de qualidade de dados	Se os resultados são confiáveis.	Foram detectados erros ou problemas de atribuição.
Evento externo	Se uma força externa afetou os resultados do experimento	Um estado de emergência nacional domina o noticiário e as publicações promocionais nas redes sociais são suspensas.

Construir, garantir a qualidade e lançar.

O planejamento e a execução de experimentos impactam significativamente os resultados. Desenvolver um experimento com foco na garantia da qualidade protege os esforços e investimentos de marketing da busca por resultados experimentais inconclusivos ou tendenciosos.

Considere os seguintes mecanismos de controle e equilíbrio durante as fases de construção, garantia de qualidade e lançamento de um experimento:

Construir :

• O controle e a variante foram implementados corretamente.
• Apenas a variável pretendida é diferente.

Garantia de qualidade :

• Os eventos de rastreamento são disparados corretamente.
• A aleatorização funciona conforme o esperado.

Lançar :

• Lançamentos de teste durante padrões normais de tráfego.
• Os mecanismos de rastreamento (códigos UTM, pixels, análises) estão registrando os dados corretamente.

Abaixo, compartilharei recomendações precisas de ferramentas para realizar experimentos de marketing.

Analisar, documentar e decidir sobre a implementação.

A análise é uma parte essencial do processo de marketing experimental. Estabelecer o sucesso ou o fracasso dos esforços de marketing ajuda a tornar os dados coletados acionáveis, além de alimentar o desenvolvimento de experimentos futuros.

As equipes de marketing devem fazer perguntas objetivas e investigativas para analisar, documentar e determinar a implementação de experimentos. Aqui está uma lista de verificação:

Analisar :

• O experimento atingiu o critério de parada predefinido?
• Foram coletados dados suficientes para avaliar o experimento?
• A variante apresentou desempenho superior ao controle na métrica principal?
• Será que fatores externos (sazonalidade, campanhas, notícias) influenciaram os resultados?

Documento :

• Qual era a hipótese original e ela foi corroborada pelos dados?
• Qual foi exatamente a variável alterada?
• Que resultados ou comportamentos inesperados surgiram?
• Quais suposições foram validadas ou invalidadas?

Sair da cama :

• A variante vencedora deve ser aprimorada ou testada novamente?
• Será que esse resultado é suficientemente robusto para ser aplicado em outros canais ou ativos?
• Esse resultado justifica a implementação em 100% do tráfego?
• Existem riscos em ampliar essa mudança?

 

Armadilhas comuns que comprometem experimentos de marketing

 podem ser sabotados por erros comuns, como efeitos sazonais, omissão de revisão qualitativa, escolha de duração inadequada e execução de múltiplos experimentos simultaneamente. Preste atenção a esses alertas.

Ignorando a revisão qualitativa

Embora os dados sejam importantes para avaliar objetivamente o sucesso de um experimento de marketing, a análise humana de fatores qualitativos é essencial. Scott Queen , estrategista sênior de produtos da SegMetrics , aconselhou que os profissionais de marketing devem analisar os experimentos de marketing tanto de uma perspectiva quantitativa quanto qualitativa.

Usando o exemplo de geração de leads, Queen compartilhou que “você precisa pensar nisso de duas maneiras: o número puro… E então você precisa fazer uma análise para saber ‘são as pessoas certas?'”

Uma campanha de geração de leads que resultou em 1.000 novos cadastros de e-mail pode parecer bem-sucedida, mas e se nenhum desses clientes residir na área de entrega de uma empresa de e-commerce? Apenas dados quantitativos não são suficientes para determinar o sucesso de um experimento de marketing.

Escolher a duração errada

A duração da experimentação de marketing impacta os gastos com marketing e a quantidade de dados coletados. Encontrar a duração ideal para um experimento de marketing é uma questão de equilíbrio.

Por quanto tempo as marcas devem manter um experimento de marketing? Isso depende do canal.

“Algumas das suas táticas de marketing que são razoavelmente imediatas, eu diria que você deve analisá-las semanalmente”, compartilhou Queen. Outros resultados desejados, como aumentar o tráfego orgânico do site a partir de um experimento de SEO, podem levar meses para coletar dados suficientes.

Não levar em conta os efeitos sazonais

Testes realizados durante períodos atípicos (feriados, emergências nacionais, eleições) podem ser distorcidos devido a influências externas, e não ao próprio experimento.

Essa mudança de comportamento vem tanto dos usuários quanto dos algoritmos. Por exemplo, como profissional de marketing do Pinterest, sei que devo evitar publicar conteúdo atemporal do Dia de Ação de Graças ao Natal, porque o conteúdo sazonal é muito favorecido pelo algoritmo do Pinterest. Essa distorção é imposta pelo algoritmo.

Em períodos de crise, a atenção do usuário, ou mesmo o tempo gasto em redes sociais, pode diminuir. Quando possível, evite realizar experimentos nesses períodos para reduzir o risco de atribuir os resultados a fatores externos ao teste.

Executando vários experimentos simultaneamente

Executar vários testes simultaneamente aumenta o risco de atribuição incorreta. A atribuição já é um desafio no marketing digital, onde muitos pontos de contato (como menções de influenciadores ou resumos gerados por IA) são difíceis de capturar.

Sempre que possível, executar experimentos sequencialmente ou coordenar testes paralelos ajuda a garantir que os resultados possam ser interpretados com confiança. Por exemplo, alterar uma única variável na página inicial e testar essas versões em paralelo:

Fonte

 

Ferramentas para planejar, executar e analisar experimentos de marketing

Considere as seguintes ferramentas para planejar e executar seus esforços de marketing.

Centro de Marketing

O Hub de Marketing da HubSpot é uma plataforma abrangente que combina dados de mídias sociais, do site da empresa, do CRM, de mecanismos de busca e de anúncios pagos em um painel de controle intuitivo. Filtre facilmente os dados por título do ativo, tipo, tipo de interação, origem da interação e campanhas.

Preço : Os planos pagos começam em US$ 10/mês.

Entre os principais recursos, destacam-se:

• Retargeting de anúncios e gestão de público-alvo: Crie e teste campanhas de retargeting em grupos experimentais.
• Personalização avançada: Crie e teste experiências de conteúdo personalizadas com base em dados de CRM, estágio do ciclo de vida ou comportamento.

Fonte

• Integração inteligente com CRM:

  realize experimentos com públicos-alvo definidos de forma consistente, utilizando dados de CRM compartilhados entre as equipes.
• Segmentação com inteligência artificial: Use sugestões de segmentação por IA para definir e refinar grupos de público-alvo para experimentos mais relevantes.

Fonte

• Mapeamento da jornada do cliente : Analise os dados da jornada do cliente para descobrir onde os visitantes têm maior probabilidade de conversão.

• Testes A/B e adaptativos : Teste variações de páginas de destino, e-mails e CTAs para identificar o que gera maior engajamento e conversões.

• Rastreamento de eventos comportamentais: Monitore e relate ações específicas do usuário para mensurar o impacto do experimento além das métricas superficiais.

Fonte

• Relatórios de marketing avançados: Analise os resultados de experimentos em todos os canais e etapas do funil em painéis unificados.
• Monitoramento do desempenho de SEO e conteúdo: Meça como os experimentos de conteúdo e SEO afetam o tráfego orgânico, o engajamento e as conversões.

Fonte

O que gostamos : O Marketing Hub da HubSpot torna os dados o mais acionáveis ​​possível, permitindo uma tomada de decisão e compreensão fáceis para todos os membros da equipe de marketing. Gosto que os recursos de IA integrados trabalhem em conjunto com você, em vez de assumirem o controle total dos processos, permitindo que você mantenha o controle dos seus próprios experimentos, ao mesmo tempo que aproveita os insights que a IA proporciona.

Métricas de Segmentação

O SegMetrics é uma ferramenta de atribuição e relatórios de marketing criada para ajudar os profissionais de marketing a entender como os experimentos impactam a receita. Ele conecta os pontos de contato de marketing em todo o funil aos resultados subsequentes, facilitando a validação da geração de leads qualificados, clientes e valor vitalício do cliente.

Preço : A partir de US$ 57/mês

As principais características incluem:

• Atribuição baseada em receita
• Relatórios de ciclo de vida e funil
• Atribuição de campanha e canal
• Integrações de CRM e ferramentas de marketing
• Análise de qualidade de leads

Fonte

O que gostamos : Os recursos do modelo de assinatura. Muitas ferramentas de relatórios têm dificuldade em mensurar os resultados de empresas que promovem compras recorrentes por assinatura. Em uma demonstração com Queen, ele me mostrou as ferramentas pré-configuradas da SegMetrics para ajudar os profissionais de marketing a descobrir quais experimentos aumentam o valor vitalício do cliente (LTV) para negócios baseados em assinatura.

Google Analytics 4

O Google Analytics 4 (GA4) mensura inúmeras interações e eventos de usuários. Ele fornece uma quantidade notoriamente (ou talvez infamemente) avassaladora de dados, mas, no que diz respeito à experimentação de marketing, o GA4 auxilia os profissionais de marketing na análise de funil, segmentação de tráfego e validação de experimentos em diversos canais.

Preço : Grátis

Algumas funcionalidades do GA4 relacionadas à experimentação de marketing incluem:

• Rastreamento baseado em eventos
• Comparação de segmentos
• Conversões
• Relatórios de origem de tráfego e de campanhas (com parâmetros UTM, explicados abaixo)

Esta captura de tela do GA4 ilustra como as equipes podem analisar o volume de usuários e as tendências de engajamento ao longo do tempo para avaliar se um experimento altera significativamente o comportamento no site.

O que gostamos : O GA4 é amplamente adotado, o que o torna uma fonte de dados familiar e acessível para experimentação. Ele ajuda as equipes a validar os resultados dos experimentos, rastreando o comportamento do usuário, as fontes de tráfego e as conversões sem exigir configurações adicionais.

Parâmetros UTM

Os códigos UTM não são um software ou programa, mas sim uma ferramenta fundamental para rastrear a atribuição em diferentes plataformas e experimentos. Um código UTM (Urchin Tracking Module) é um pequeno trecho de texto adicionado a uma URL para rastrear o desempenho daquele ativo de marketing específico.

Preço : Grátis

Esses códigos podem conter até cinco parâmetros:

1. utm_source
2. utm_médio
3. campanha_utm
4. utm_term (opcional, principalmente para pesquisa paga)
5. utm_content (opcional, geralmente usado para testes A/B)

Aqui está um exemplo do blog da HubSpot:

Os códigos UTM não substituem softwares de atribuição como o HubSpot. Em vez disso, eles trabalham em conjunto para aprimorar a atribuição e o rastreamento em nível de campanha.

Você pode criar um código UTM facilmente com o HubSpot (imagem abaixo, instruções aqui), bem como com o Criador de URLs de Campanhas do Google Analytics .

Fonte

O que gostamos : Não é uma ferramenta independente, mas os parâmetros UTM são essenciais para o processo de experimentação. Gosto da rapidez e facilidade com que podem ser criados.

 

Exemplos de experimentos de marketing no mundo real

Vamos analisar alguns experimentos de marketing do mundo real: suas hipóteses, variantes e resultados. Os experimentos desta seção abrangem diferentes áreas do funil de vendas e são extraídos de estudos de caso e empresas reais.

Qualificação e Automação de Leads

A Handled trabalhou com a HubSpot para centralizar e aprimorar seu processo de qualificação de leads, visando melhorar as conversões e a eficiência de vendas na fase de decisão do funil de vendas.

• Hipótese: Ao substituir a coordenação manual por fluxos de trabalho automatizados, a Handled poderia aumentar as taxas de conversão de leads em clientes e proporcionar uma experiência de retenção perfeita, algo que os concorrentes que trabalham manualmente não conseguiriam igualar.
• Variante: A Handled abandonou as ferramentas fragmentadas e adotou um sistema de CRM centralizado da HubSpot. Implementaram a Automação Programável para sincronizar instantaneamente os dados de logística e acionar comunicações personalizadas com os clientes assim que um lead atingisse a fase de decisão.

• Resultado para o negócio:

  A equipe alcançou uma “Fonte Única da Verdade”, permitindo que se concentrassem no fechamento de negócios em vez da entrada manual de dados.

Fonte

Considere aplicar este exemplo da vida real ao seu marketing destas duas maneiras.

Teste a qualidade dos cabos, não apenas a quantidade.

As equipes podem experimentar com campos de formulário, perguntas de qualificação ou conteúdo restrito para validar se um número menor de leads, porém mais qualificados, gera melhores resultados posteriormente. Isso ajuda a mudar o foco da experimentação, deixando de lado métricas de vaidade e passando a priorizar o impacto na receita.

Alinhe as mensagens com as conversas de vendas.

Outro experimento a ser considerado é testar páginas de destino e mensagens de anúncios em relação a objeções reais de vendas ou perguntas frequentes. Isso valida se uma definição de expectativas mais clara melhora a qualidade da conversão e reduz o atrito mais adiante no funil de vendas.

Redesign do Mini Carrinho

A Grene e a VWO Services ( https://vwo.com/success-stories/grene/ ) realizaram um teste A/B no mini carrinho da Grene (estágio de decisão do funil) que, segundo relatos, aumentou as visitas à página do carrinho, as conversões e a quantidade de compras.

• Hipótese: Facilitar o uso do mini carrinho (chamada para ação mais clara, eliminar atritos) aumentaria a quantidade de compras.

• Variante: Mini carrinho redesenhado com chamada para ação (CTA) em destaque, interface de usuário simplificada e visibilidade total do produto.

• Resultado para o negócio: A reformulação levou a um aumento de 16,63% na taxa de conversão e dobrou a quantidade média de compras.

O estudo de caso da VWO Services observa que outras mudanças também foram feitas (e entra em detalhes aqui ), mas cita a reformulação do mini carrinho como o catalisador.

Fonte

O que gostamos : No resumo do estudo de caso, a VWO Services observou que removeu certas opções do design do mini carrinho para reduzir as chances de os clientes removerem itens acidentalmente do carrinho. Gostei muito das considerações de UX e do efeito cascata de experimentos simples.

Remover etapas do processo de finalização da compra.

As equipes podem testar a remoção de ações secundárias do carrinho ou do fluxo de finalização da compra. Esse experimento valida se a redução de opções aumenta as compras concluídas sem prejudicar o valor médio do pedido.

Aumentar a visibilidade da chamada à angiografia (CTA) primária.

Outro teste simples é aumentar a visibilidade do botão de chamada para ação (CTA) principal na página de finalização da compra, seja pelo tamanho, contraste ou posicionamento. Isso ajuda a confirmar se uma hierarquia visual mais clara reduz a hesitação no momento da compra.

Remoção da navegação da página inicial

A HubSpot realizou um teste A/B removendo a navegação superior das páginas de destino para verificar se isso melhorava as conversões na fase de decisão do funil.

• Hipótese: Remover os links de navegação/barra de pesquisa reduziria as distrações e aumentaria o foco no objetivo principal de conversão.
• Variante: Páginas de destino com links de navegação removidos, direcionando a atenção para uma única chamada para ação (CTA).
• Resultado para o negócio: O teste revelou que a remoção da navegação foi mais eficaz na fase de decisão, resultando em um aumento de 16% a 28% nas taxas de conversão para páginas de alta intenção (como solicitações de demonstração). Curiosamente, a mudança teve um impacto muito menor em páginas da fase de conscientização.

Fonte

Reduzir a carga cognitiva no momento da decisão.

As equipes podem testar páginas de destino simplificadas para validar se menos opções levam a taxas de conclusão mais altas. Isso é especialmente eficaz quando o objetivo é uma única ação, como o preenchimento de formulários ou solicitações de demonstração.

Adeque a profundidade da navegação ao nível de intenção.

Outra ideia é remover seletivamente a navegação apenas em elementos da página de decisão, mantendo-a em páginas de conscientização ou educativas. Isso ajuda a confirmar se experiências focadas têm melhor desempenho quando os usuários estão prontos para converter.

Teste gratuito de CTA

A Going e a Unbounce realizaram um teste A/B no botão de chamada para ação (CTA) da página inicial para melhorar as conversões na fase de decisão do funil de vendas.

• Hipótese : Alterar o apelo à ação de “Inscreva-se gratuitamente” para “Experimente gratuitamente” comunicaria melhor o valor e aumentaria as conversões.
• Variante : Texto da chamada para ação (CTA) modificado para enfatizar um período de teste gratuito em vez de um plano gratuito.
• Resultado comercial : A variante gerou um aumento de 104% nas conversões mês a mês.

Fonte

O que gostamos : Ah, o poder dos testes A/B focados e inteligentes . Acho que isso funciona porque a nova linguagem tornou o valor da oferta premium mais claro, reduzindo a hesitação do espectador.

Enquadramento do valor do teste em CTAs (chamadas para ação).

As equipes podem experimentar chamadas para ação (CTAs) que enfatizem o acesso em vez do compromisso. Isso ajuda a validar qual linguagem reduz melhor o risco percebido na fase de decisão.

Alinhe a chamada para ação (CTA) com o modelo do produto.

Outro teste simples é comparar o texto da chamada para ação (CTA) com o funcionamento real do produto, como versões de teste ou prévias. Isso confirma se uma definição de expectativas mais clara melhora as conversões, reduzindo o atrito e a incerteza.

Monitoramento de mídias sociais

A Rozum Robotics utilizou a ferramenta de monitoramento de mídias sociais Awario para fortalecer os esforços de relações públicas e geração de leads para o Rozum Café .

• Hipótese: Ao monitorar menções na web e nas redes sociais em tempo real, a equipe poderia identificar públicos de nicho e influenciadores de forma mais eficaz do que com os métodos de pesquisa tradicionais.
• Táticas: Implementamos o monitoramento da marca e da concorrência para acompanhar o sentimento do setor, identificar influenciadores relevantes em tecnologia alimentar e robótica e interagir com menções online em tempo real.
• Resultado: A equipe identificou dois novos públicos-alvo, reduziu o tempo de pesquisa de relações públicas em 70% e melhorou a qualidade dos leads por meio de uma abordagem mais direcionada.

Fonte

Descoberta de público-alvo por meio da escuta social.

As equipes podem replicar esse experimento monitorando palavras-chave da marca, da concorrência e da categoria para descobrir públicos inesperados que interagem com tópicos relacionados. Isso ajuda a validar se as suposições de segmentação atuais correspondem às conversas do mundo real.

Experimentos de identificação de influenciadores e da mídia.

Em vez de depender de listas de mídia estáticas, os profissionais de marketing podem testar o monitoramento de mídias sociais para identificar jornalistas, criadores de conteúdo ou comunidades de nicho que já estejam discutindo produtos ou problemas relacionados. Isso valida se os sinais em tempo real levam a relações públicas de maior qualidade e geram oportunidades.

 

Exemplos de experimentos de marketing por etapa do funil

Os experimentos de marketing podem atingir membros do público em diferentes pontos da jornada do cliente: conscientização, consideração, decisão e retenção. As 25 ideias de experimentos abaixo abrangem essas quatro categorias para ajudar a melhorar o ROI de marketing.

Considere usar as ferramentas avançadas de relatórios do HubSpot para analisar visualmente os visitantes em diferentes estágios do ciclo de vida.

Fonte

Experimentos de conscientização que você pode lançar esta semana

Experimentos para aumentar a conscientização focam no reconhecimento da marca, no primeiro contato e na contextualização do produto. Considere estas ideias.

1. Teste de segmentação de público frio: compare a segmentação ampla com os segmentos sugeridos por IA para ver qual gera CPMs mais baixos ou maior engajamento. As sugestões de segmentação por IA e o Smart CRM da HubSpot ajudam a definir e refinar os públicos usados ​​no experimento.
2. Teste de formato criativo (estático vs. vídeo): Testa se os anúncios em vídeo de curta duração superam as imagens estáticas em termos de alcance ou impressões. Valida qual formato criativo captura a atenção mais rapidamente em públicos frios.
3. Teste de público-alvo da concorrência: dor versus ganho: teste mensagens de anúncios em redes sociais focadas na dor versus no benefício, segmentando usuários que seguem um concorrente, para avaliar qual abordagem gera maior engajamento de públicos frios.
4. Teste de enquadramento de títulos (benefício vs. curiosidade): Compare títulos que destacam o benefício com títulos que despertam a curiosidade em anúncios pagos em redes sociais ou anúncios gráficos. Teste qual enquadramento gera mais engajamento do público.
5. Teste de enquadramento de mensagens: compare mensagens focadas na marca com mensagens focadas no produto para engajamento no primeiro contato. Os resultados podem ser analisados ​​usando as ferramentas de análise de campanhas e tráfego do HubSpot .

Experimentos de Consideração que Aumentam o Engajamento

Os experimentos para a fase de consideração focam em melhorar o engajamento, desenvolver um relacionamento e tornar o valor do produto conhecido. Considere estas ideias.

1. Teste de engajamento na página: compare páginas estáticas com páginas que contêm elementos interativos. O rastreamento de eventos comportamentais no HubSpot ajuda a medir a profundidade de rolagem, cliques e sinais de engajamento.
2. Teste de sequência de e-mails de nutrição: teste diferentes caminhos de nutrição para o mesmo segmento. Compare e-mails em texto simples com e-mails em HTML com design elaborado para identificar diferenças no engajamento.
3. Teste de formato de conteúdo (guia vs. lista de verificação) : Ofereça a mesma opção de inscrição por e-mail tanto para um e-book mais extenso quanto para uma lista de verificação curta. Isso valida o nível de detalhamento que o público deseja antes de dar o próximo passo.
4. Teste de posicionamento de prova social: teste depoimentos acima e abaixo da dobra em páginas de destino. Meça a profundidade de rolagem e o tempo gasto na página para avaliar o aumento do engajamento.
5. Teste de formato de lead magnet: teste uma lista de verificação versus um guia mais extenso sobre o mesmo tópico. O relatório do HubSpot (mostrado abaixo) demonstra qual recurso gera maior engajamento e conversões assistidas.

Fonte

Experimentos na fase de decisão que impulsionam conversões

Experimentos na fase de decisão testam mensagens, preços, coleta de informações do cliente e remarketing para alcançar taxas de conversão mais altas. Considere estas ideias de experimentos.

1. Teste de tamanho do formulário: teste formulários curtos versus formulários de qualificação para equilibrar a taxa de conversão e a qualidade dos leads. Os dados do Smart CRM da HubSpot ajudam a avaliar o impacto subsequente, além da conversão inicial.
2. Teste de intenção de CTA: Compare CTAs de baixo comprometimento (“Comece agora”) com CTAs de alta intenção (“Agende uma demonstração”).
3. Teste de mensagem de retargeting: Exiba anúncios de retargeting diferentes para usuários que visualizaram os preços, mas não realizaram a conversão.
4. Teste de mensagens de urgência: teste contagens regressivas, disponibilidade limitada ou linguagem de prazo final. Valida se a urgência aumenta as conversões sem prejudicar a confiança.
5. Experimento com a página de preços: teste layouts de preços simplificados em comparação com descrições detalhadas de recursos. Os testes adaptativos no HubSpot (ilustrados abaixo) permitem que as equipes testem várias versões com eficiência.

Fonte

Experimentos de retenção e expansão que melhoram o LTV

Experimentos de retenção e expansão analisam a integração, a comunicação e o feedback dos clientes com o objetivo de retê-los pelo maior tempo possível. Considere estas ideias:

1. Teste de timing de e-mail do ciclo de vida: Teste o momento ideal para introduzir mensagens de upsell ou cross-sell. Os estágios do ciclo de vida do HubSpot Smart CRM garantem que os usuários sejam avaliados de forma consistente.
2. Teste de fluxo de integração: compare uma sequência curta de integração com uma experiência guiada em várias etapas.
3. Teste de tempo para feedback do cliente: teste pesquisas imediatas versus feedback baseado em marcos. Os relatórios ajudam a conectar o feedback à rotatividade ou à expansão.
4. Ofertas de retenção personalizadas: Teste incentivos personalizados com base no histórico de uso ou de compras.
5. Frequência de envio de e-mails sobre o uso do produto : Teste o envio de e-mails educativos/sobre os benefícios do produto semanalmente versus quinzenalmente. Avalie como a frequência impacta as taxas de abertura e cliques sem causar fadiga.

Analise dados facilmente com os relatórios de jornada do cliente do HubSpot :

Fonte

SEO e experimentos de conteúdo para um crescimento sustentável.

Experimentos que visam melhorar o crescimento orgânico a longo prazo, como SEO e conteúdo para mídias sociais, têm como foco a visibilidade nos resultados de busca, o atendimento às necessidades do usuário e a personalização das experiências com a sua marca.

1. Teste de otimização de recursos da SERP: teste a formatação de perguntas frequentes ou trechos de código. As análises do HubSpot ajudam a monitorar o desempenho orgânico e o engajamento.

2. Teste A/B de página de destino : Teste duas páginas de destino diferentes, cada uma direcionada à mesma palavra-chave ou intenção de busca. Valida se o layout, a mensagem ou a estrutura da chamada para ação (CTA) melhoram o engajamento e as conversões do tráfego orgânico sem alterar o posicionamento nos resultados de busca.

3. Teste de formato de postagem em redes sociais: teste diferentes formatos de postagem em redes sociais — como somente texto, carrossel ou vídeo curto — ao promover o mesmo conteúdo. Valide qual formato gera maiores taxas de cliques e visitas recorrentes ao conteúdo próprio.

4. Teste de profundidade de conteúdo: compare respostas concisas com guias longos e abrangentes sobre o mesmo tópico. Valida como a profundidade impacta o posicionamento nos resultados de busca, o tempo de permanência na página e o comportamento de conversão.

5. Experimento de página de destino personalizada: teste o conteúdo personalizado da página de destino com base na segmentação de visitantes ou em dados de CRM, comparando-o com uma versão genérica. Isso pode ser feito com as ferramentas de personalização com inteligência artificial da HubSpot (ilustradas abaixo).

Fonte

 

Perguntas frequentes sobre experimentos de marketing

Qual deve ser a duração de um experimento de marketing?

A duração de um experimento de marketing é determinada pelo canal e pelo tamanho da amostra. Campanhas experimentais de publicidade paga podem ser analisadas semanalmente, enquanto esforços como SEO orgânico e publicações orgânicas em mídias sociais podem levar semanas ou meses para coletar dados suficientes.

Posso testar mais de uma variável por vez?

Testar mais de uma variável simultaneamente, conhecido como teste multivariado, não é recomendado para iniciantes, pois os resultados costumam ser menos conclusivos do que os de testes como o teste A/B. No entanto, esses testes podem ser eficazes para avaliar efeitos de interação.

E se meu experimento de marketing não for conclusivo?

Um resultado inconclusivo (ou “nulo”) ainda é uma vitória: prova que a mudança específica testada não influencia significativamente o comportamento do público. Nesse caso, os profissionais de marketing não devem apenas tentar novamente: devem desenvolver uma hipótese mais ousada.

Quando devo interromper um experimento de marketing precocemente?

Experimentos de marketing devem ser interrompidos precocemente se houver erros de atribuição ou análise, se resultarem em um desfecho extremamente negativo ou se fatores externos (como crises nacionais, eleições ou feriados) interferirem nos resultados. Evite interromper testes apenas porque os resultados parecem “baixos” nos primeiros dias, pois os dados geralmente se estabilizam com o tempo.

Preciso de um software estatístico para analisar os resultados?

As equipes de marketing podem realizar experimentos sem software estatístico, mas os dados ainda precisam ser coletados de forma confiável para gerar relatórios precisos. Um bom software de relatórios não apenas coleta dados, mas também os torna acionáveis. Por exemplo, o HubSpot possui relatórios avançados de marketing dentro do pacote de análise de marketing que fornecem respostas rápidas, como “qual formulário está gerando mais envios?”.

Fonte

 

Próximos passos

A experimentação está no DNA do marketing moderno. Ela ajuda as marcas a descobrirem mensagens, promoções e estratégias de marketing mais eficazes para converter visitantes em clientes. Quando bem aproveitadas, as experiências de uma marca levam diretamente ao crescimento dos negócios.

Com recursos integrados de experimentação, personalização e geração de relatórios, o HubSpot facilita para as equipes a transformação de experimentos em insights e de insights em crescimento.