Como a RD faz

Growth

Hacking

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Como a RD faz Growth Hacking

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Boa leitura!

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Como a RD faz Growth Hacking

ÍndiceDicas para a leitura deste eBook ................................................................................... 2Introdução ........................................................................................................................4

O que é Growth Hacking? .......................................................................................................4

Como aplicamos o Growth Hacking na Resultados Digitais? .........................................5

Mas, afinal, o que são os experimentos? Qual é o foco? ................................................6

Como o time se divide .....................................................................................................8Gestor do Time de Growth .....................................................................................................8

Especialista em Email Marketing ...........................................................................................8

Especialista em Compra de Mídia .........................................................................................8

Especialista em Social Media .................................................................................................8

Especialista em SEO .................................................................................................................9

Especialista em Ciência de Dados ........................................................................................9

Como o Growth Hacking se relaciona com o restante da empresa? ......................10Concepção de Ideias ...................................................................................................... 11

Pesquisa e Benchmarking .....................................................................................................11

Brainstorming ..........................................................................................................................12

Adicionando as Ideias à ferramenta de gestão de experimentos ............................. 13

Atribuindo os pontos ............................................................................................................ 13

Selecionando as Ideias ..................................................................................................14Votação ..................................................................................................................................... 14

Modelagem do Experimento ........................................................................................15Pesquisa de viabilidade ........................................................................................................ 15

Definição da hipótese ........................................................................................................... 15

Pessoas envolvidas ................................................................................................................ 16

Utilização de ferramentas .................................................................................................... 16

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Workflow....................................................................................................................................17

Duração do experimento ......................................................................................................17

Realização do Experimento ..........................................................................................18Preparação .............................................................................................................................. 19

Iniciando ................................................................................................................................... 19

Acompanhamento ................................................................................................................. 19

Análise dos Resultados .................................................................................................20Concluindo o experimento .................................................................................................. 20

Verificando os resultados .................................................................................................... 20

Próximos passos .................................................................................................................... 20

Alguns experimentos realizados utilizando essa metodologia ............................... 21Taxa de conversão/Geração de Leads - formulário nos posts do blog .....................21

Taxa de retorno ...................................................................................................................... 23

Conclusão .......................................................................................................................25Materiais Relacionados .................................................................................................26

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Introdução

O que é Growth Hacking?Hoje o termo “Growth Hacking” é uma moda na internet e nas startups. E como toda moda, acaba gerando muita controvérsia, discussão e novas definições com o tempo. Mas independentemente de qual linha você segue, vamos voltar à origem do termo, que é indiscutível.

Em 2010, Sean Ellis cunhou o termo Growth Hacker:

“O Growth Hacker é um novo tipo de profissional de Marketing. Ele cuida de um Marketing orienta-do ao crescimento de startups.”

Disso, podemos tirar que Growth Hacking é a metodo-logia que busca o crescimento da empresa, mesclando criatividade com conhecimentos de Marketing ligados ao

desenvolvimento de produtos, conectando seu público-al-vo a produtos e serviços e gerando excelentes resultados.

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Como aplicamos o Growth Hacking na Resultados Digitais?

Foi em 2014 que a área de Growth Hacking nasceu na Resultados Digitais. Por se tratar de uma especialidade bastante inovadora no Brasil,

nossas metodologias e práticas vêm evoluindo bastante

desde que a área foi criada. Dentre os vários processos e rotinas que foram sendo incorporados por nós, sem dúvidas, o método de experimentos que hoje utiliza-mos foi uma das principais conquistas que tivemos ao decorrer dessa evolução.

De forma prática, a primeira etapa de qualquer expe-rimento que realizamos através de nosso método consiste em modelar a ideia. Nessa etapa, a pessoa

responsável pelo experimento deve, com um prévio estudo, formular uma previsão que justifique o teste (hipótese) e também estipular as ações necessárias para que o experimento aconteça (workflow). Assim

que isso é feito, damos início ao teste e, no tempo certo, coletamos os resultados e seus aprendizados, para

que possamos gerar novas ideias.

Com a aplicação de nossa metodologia de expe-rimentos, nossa equipe teve inúmeros ganhos e aprendizados valiosíssimos em geração de Leads, Leads qualificados e oportunidades de negócios para a Resultados Digitais.

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Mas, afinal, o que são os experimentos? Qual é o foco?

Experimentos são os testes que fazemos para encon-trar possibilidades de melhoria de conversão. Esta

conversão pode ser de visitantes para Leads, Leads para Oportunidades, Oportunidades para Vendas, taxa de clique (CTR) etc.

O foco dos nossos experimentos costuma ser geração e/ou qualificação de Leads. É importante que sejam definidos os problemas da empresa que se quer resol-ver, pois só com esse foco é que vamos conseguir gerar resultados mais relevantes.

Para escolher o foco, uma dica é analisar o funil de

vendas da empresa e encontrar o gargalo de conversão.

Geralmente as piores taxas de conversão são as que possuem maior potencial para serem melhoradas.

Veja o exemplo ao lado:

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Na imagem anterior você pode ver claramente que a taxa de conversão de Leads para oportunidades é o gargalo do funil. Caso queira dobrar o número de vendas, não faz muito sentido neste caso dobrar o número de Leads gerados, sendo que o meu gargalo é na etapa posterior. Portanto, o foco deve ser em

aumentar essa taxa de 10% para 21,1%.

Para ajudar a descobrir seu gargalo, utilize a ferramenta Benchmarking do Funil de Vendas.

A partir daí, busca-se encontrar possíveis situações que possam ser gargalos de conversão. Geralmente para encontrar isso vale a pena procurar por:

• Erros no site;• Páginas com queda repentina no tráfego;• Páginas com muito acesso (veja o que está fazendo

certo aqui e tente replicar para outras páginas);• Páginas com bounce rate alto;• Landing Pages com as piores taxas de conversão

Ao identificar essas páginas e erros, pode ficar fácil encontrar uma oportunidade de melhoria. Um exemplo pode ser visto na imagem abaixo.

Repentinamente o tráfego em uma das páginas mais importantes do nosso site caiu 50%. Depois de analisar várias páginas, foi possível encontrar essa queda e iden-tificar que uma mudança simples no site feita de forma imprudente acabou gerando esse efeito. Ao consertar o

problema, rapidamente o tráfego voltou ao normal.

Adiante, vamos explicar como está estruturado o time e como geramos ideias a partir dos problemas identificados.

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Como o time se divideAqui na RD, nossa equipe de Growth se divide em um gestor do time e mais 7 especialistas em uma determinada função. Veja abaixo como fica a função de trabalho de cada um:

Gestor do Time de Growth

Responsável pelo andamento e gestão das metas da equipe, além de fazer a previsão e definição de metas individuais dos especialistas. Organiza reuniões semanais de acompanhamento de entrega de cada especialista por

canal e seus projetos, e também uma reunião focada em experimentos para fazer os testes de Growth Hacking.

Especialista em Email MarketingResponsável pela função estratégica de trazer mais resul-tados via email. Entre seus objetivos estão: preparar campanhas, garantir entregabilidade, criar

nutrição e fluxos de automação dos emails etc. Das métricas de acompanhamento, a principal é a eficácia, que é o número de conversões (pessoas que preenche-ram a Landing Page, por exemplo) dividido pelo número de pessoas que receberam determinado email.

Especialista em Compra de MídiaColaborador que tem a função de promover e entregar resultados através de campanhas de anúncios pagos

em canais como Google, Facebook, LinkedIn, Instagram, YouTube e outros sites. Entre as métricas utilizadas, estão Custo por Lead, Número de oportunidades por canal de mídia, Retorno sobre Investimento em Mídia (ROAS) etc.

Especialista em Social Media

Colaborador com a função de cuidar dos canais sociais da empresa. Possui tarefas como criar uma cadência e

calendário de posts, e relacionar-se e interagir com pesso-as nas redes da empresa. A métrica mais acompanhada é

o número de conversões através dos canais sociais.

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Especialista em SEO

Tem a responsabilidade desenvolver estratégias com o objetivo de aumentar a visibilidade da empresa nos motores de busca. Normalmente as estratégias

baseiam-se em duas frentes: On Page (otimizações feitas nos sites da empresa) e Off Page (construção de links em outros sites de relevância). Utiliza métri-cas de acompanhamento como número de visitantes

orgânicos, número de conversões desses mesmos

visitantes, entre outras.

Especialista em Funil de MarketingResponsável por analisar e otimizar a passagem dos Leads ao longo do funil de Marketing, orientar ações de geração de Leads e manter um contato próximo com o time comercial, de forma a abastecer a equipe de vendas com as melhores oportunidades de negócio a serem abordadas.

Especialista em Ciência de Dados

Colaborador com função analítica, que têm as habilida-des técnicas para resolver problemas complexos como otimizar os gaps dos estágios do funil de vendas, desen-volver ferramentas, scripts ou programas para melhorar

a análise e a coleta dos dados.

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Como o Growth Hacking se relaciona com o restante da empresa?

Aqui na Resultados Digitais, o time de Growth Hacking está relacionado, sobretudo, ao desen-volvimento de melhorias nos canais e estratégias

de Marketing. Neste caso, nosso trabalho está relacionado

principalmente à aquisição: ou seja, geração de demanda para a equipe de Vendas, sempre buscando otimizar o meio de funil para entregar mais Leads Qualificados.

Mas isso não significa que o trabalho do time esteja restrito à esta área: através das ideias geradas e dos experimentos desenvolvidos, a área de Growth Hacking passa não somente seus métodos às outras áreas, como também pode gerar melhoria em áreas específi-cas, como produto ou atendimento.

Se pegarmos como exemplo o time de produto, é possí-vel que eles repliquem nossa metodologia para focar em melhorias no RD Station que proporcionam maior crescimento, como conversão de trials para pagantes,

estimular engajamento do usuário e referral.

É importante entender que, embora a metodologia possa ser aplicada a diferentes áreas da empresa, o

foco é gerar resultados (e o ideal é ter as várias frentes

rodando juntas). Isso pode variar de empresa para empresa e o tipo de profissional a fazer parte do time pode mudar bastante também.

Nos próximos capítulos, você verá em detalhes como é aplicada a metodologia de growth e como são escolhi-dos os experimentos que o time irá realizar.

O time de Growth Hacking está relacionado, sobretudo, ao

desenvolvimento de melhorias nos canais e estratégias de Marketing

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Concepção de Ideias

Trabalhamos com um foco geral para os experi-mentos: por exemplo, geração de Leads. Esse objetivo principal é definido de acordo com

o planejamento da empresa ou da área e pode ser revisado de tempos em tempos.

A ideia de trabalhar com esse foco é ter uma métrica

de sucesso única, facilitando a análise do acúmulo dos

resultados, uma vez que um dos principais conceitos do Growth Hacking é a consistência e persistência do trabalho. Além disso, uma métrica única evita proble-mas de interferência de resultados. Por exemplo, se focarmos em geração de Leads ao mesmo tempo que em mais vendas, podemos ter a sensação de que os esforços em aumentar as vendas estão dando resul-tados, mas eles podem ser apenas consequência do resultado dos esforços em aumento de Leads.

Ao mesmo tempo em que ter um foco é essencial para atingir uma estratégia, a liberdade para abordar

qualquer tipo de ideia também deve ser apoiada, pois a partir dela podem surgir diversas outras ideias, ou

ela pode servir para o futuro. Ou seja, o backlog (no qual são colocadas as ideias de experimentos) deve ser livremente preenchido com novas ideias, e o processo

de seleção destas é responsável por ditar o foco.

Pesquisa e Benchmarking

O primeiro passo para a concepção de ideias é pesquisar mercados semelhantes, concorrentes, parceiros. É impor-tante fazer pesquisas e analisar as estratégias que outras empresas com características parecidas utilizaram, pois não é interessante para a Resultados Digitais desenvolver algo já pronto ou até mesmo testado (devemos ser Lean).

Alguns canais interessantes para fazer essas pesquisas são os próprios sites das empresas, fóruns, grupos no LinkedIn, SlideShare, blogs, entre outros.

• Site das empresas: é possível obter diversos insi-ghts sobre as práticas das empresas e, a partir daí, adaptar para a realidade da Resultados Digitais.

• Fóruns: os fóruns são interessantes para identifi-car as dores que algumas empresas têm e a solu-ção que outras empresas encontraram para essas dores. Esta mesma solução pode ser replicada para a Resultados Digitais na forma de experimento.

• Grupos no LinkedIn: é interessante para a Resul-tados Digitais, visto que é um canal muito forte no mercado B2B. Com segmentos focados, os grupos na rede social proporcionam materiais e discussões acerca dos mais variados assuntos, podendo pro-porcionar insights para experimentos.

• Blogs: é uma fonte interessante para acompanhamen-to diário. Os blogs trabalham muito com dicas práticas e isso pode ajudar na idealização de um experimento.

Depois de gerar insights para os experimentos, é impor-tante também utilizar a capacidade analítica para conse-guir adaptar a ideia para a realidade e necessidade da

Resultados Digitais.

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Brainstorming

A partir dessas pesquisas, diversas novas ideias irão surgir. Nenhuma ideia deve ser descartada; todas

devem ser registradas em alguma ferramenta de gestão

de experimentos, para que se forme uma base de conhecimento e as ideias possam ser pensadas e traba-lhadas ao longo do tempo.

Aqui na Resultados Digitais utilizamos o Projects, do growthhackers.com, mas você pode também utilizar o template do Pipefy, que faz o mesmo trabalho. Você pode acessá-lo em nosso kit Como começar a fazer Growth Hacking de verdade.

O processo deve acontecer de forma bastante descon-traída, pois um ambiente muito formal pode bloquear as ideias dos colaboradores do time. Tornar o brainstor-ming um ambiente de bate-papo entre amigos estimula a discussão e geração de ideias.

Utilizar post-its para o brainstorming é uma forma de registrar a ideia. É muito importante que tudo seja anotado para que as ideias possam ser construídas de forma conjunta. Muitas vezes, a ideia inicial não é a defi-nitiva, mas ela é adaptada pela visão do grupo ou até

mesmo outra grande ideia surge a partir da primeira.

É importante agrupar as ideias em categorias para que o processo de construção conjunta de uma ideia se torne mais fácil.

Depois disso, é atribuído um responsável por adicionar a ideia no board da ferramenta de gestão de experimentos para que não seja perdida ao longo do tempo. Muitas vezes, a ideia gerada é muito boa, mas o momento de aplicação não é o mais adequado. Por isso, registrá-la é essencial para que não se perca com o tempo.

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Adicionando as Ideias à ferramenta de gestão de experimentos

Ao adicionar as ideias em nossa ferramenta de gestão

de experimentos, alguns pontos devem ser levados em consideração. O nome não deve ser genérico, mas sim resumi-la em poucas palavras.

A descrição da ideia é obrigatória. Deve ser detalha-da para que os integrantes da equipe possam entender o que está sendo proposto e avaliar se faz sentido no momento, para então votar nela.

Exemplo de descrição de uma ideia: Pesquisas indicam que é instintivo do ser huma-no ter como o primeiro ponto de atenção figuras humanas. Uma imagem de uma pessoa olhando ou apontando para o CTA pode aumentar a taxa de conversão. A ideia é fazer um teste A/B.

Atribuindo os pontos

Analisamos três variáveis para considerar a relevância

de uma ideia. Todas são classificadas em escalas de 0 a 10, sendo elas:

• Facilidade: representa o nível de facilidade para apli-car o experimento. Indica o grau de esforço empre-gado e a quantidade de tempo para realizar o experi-mento. Um 0 indica pouca facilidade, e 10 indica muita

facilidade. Para definir o grau de facilidade, deve ser levado em consideração: quantidade de funcionários necessária para realizar o experimento, disponibilida-de de ferramentas para auxiliar no experimento, horas de trabalho demandadas de cada funcionário, com-plexidade das ferramentas envolvida no experimento. Exemplo: Um experimento cujo desenvolvimento leve cerca de 2 horas pode ser classificado de 7 a 9, depen-dendo do nível técnico exigido. Já em casos nos quais a alteração custe mais de 5 horas, e exija também a participação da equipe de design, o nível de facilidade se posiciona entre 2 e 5.

• Confiança: representa a confiança em relação ao resultado do experimento, ou seja, a probabilidade de sucesso do experimento. Quanto maior for o grau de confiança, maior é a garantia de que o experimento trará resultados positivos. Uma experimento de nível 0 indica uma baixa confiança, enquanto 10 indica uma alta confiança. Para definir o grau de confiança, deve-

-se levar em conta o benchmarking feito com outras empresas que já testaram algo parecido, bem como a análise de testes já finalizados semelhantes ao teste proposto. Podemos definir esse número como o intei-ro mais próximo da probabilidade (em porcentagem) dividido por 10, ou seja, se acreditamos que o expe-rimento tem 70% de chance de validar a hipótese, damos a ele uma nota 7.

• Impacto: representa o impacto que o experimento provoca no seu objetivo. Se o objetivo da empresa for gerar Leads, um experimento com alto impacto indica um resultado positivo para a geração de Leads. Um 0 indica um baixo impacto do experimento no objetivo, e 10 indica um alto impacto. Para exemplificar estes valores para o foco “geração de Leads”, foi elaborada

a seguinte tabela:

Nota

0 - 2

3 - 4

5 - 6

7 - 8

9 - 10

Efeito (novos leads mensais)

0 a 50

50 a 200

200 a 600

600 a 1500

acima de 1500

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Selecionando as Ideias

Votação

De segunda a quinta-feira, o time gera ideias e adiciona essas ideias na ferramenta de gerenciamento de experi-mentos - no caso da RD, o GrowthHackers Projects. Na

quinta-feira até o final do dia, os integrantes da equipe devem votar nos experimentos que julgam serem mais pertinentes para o momento e para a estratégia.

Cada membro vota em duas ideias e, na sexta-feira, os gestores de experimentos se reúnem e analisam o processo para que na reunião do mesmo dia discuta-se os encaminhamentos pendentes e os resultados obti-dos nos experimentos em aberto.

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Modelagem do ExperimentoApós serem selecionados os experimentos, destina-se a semana seguinte para um estudo mais aprofundado da

viabilidade do experimento.

Pesquisa de viabilidade

Antes de elaborar uma hipótese, é necessário certificar se o experimento é viável ou não. Muitas vezes, no momento de escolha de um experimento por parte do time, as informações levantadas ainda não são suficien-tes para definir a viabilidade de um experimento. Fazer pesquisas nas mais diversas fontes, levantar dados e conversar com pessoas pode definir se um experimento é viável no momento ou se deve ser postergado.

Definição da hipótese

A hipótese deve conter os seguintes pontos:

• O que será feito;• O efeito que isso terá;• O resultado esperado com o experimento.

O ideal é formar frases esclarecedoras no seguinte modelo:

Através do que será feito, acreditamos efeito que isso terá em resultado esperado.

Exemplo de hipótese:

Com uma campanha de geração de Leads feita no Facebook Lead Ads, (o que será feito), acre-ditamos aumentar (o efeito que isso terá) em

100% a taxa de conversão (resultado esperado com o experimento).

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É uma etapa fundamental do experimento, pois guiará o resto dos passos e indicará como deve ser medido.

É importante termos o conceito da variação da taxa bem unificado para facilitar a comunicação, uma vez que constantemente o vemos sendo aplicado de outra forma. Quando dizemos que um experimento teve um aumento de X% significa que:

Para um exemplo em que a taxa varia de 54% para

69% temos:

Portanto, tivemos uma variação de 27%.

Caso tenhamos uma redução da taxa, o valor é calcula-do da mesma forma, porém o resultado será negativo.

Ou seja, em hipótese alguma você poderia colocar essa variação de taxas como 15% (69-54).

Pessoas envolvidas

Deve-se listar todas as pessoas que estarão envolvidas para fazer o experimento acontecer. Isso é importante para que elas possam alocar um tempo para se dedicar ao experimento. Assim, evitamos problemas de planejamento.

Por exemplo: um experimento feito em uma Landing Page precisará de designers para ajustar o layout da página. Eles devem estar cientes que precisarão alocar tempo para auxiliar no experimento.

Utilização de ferramentas

As ferramentas utilizadas em cada experimento devem ser detalhadas, pois facilita a listagem das tarefas e das

pessoas envolvidas, uma vez que alguns membros do time são mais familiarizados com determinadas ferra-mentas do que outros. Além disso, podemos verificar a necessidade de contratação de alguma outra ferramen-ta, e até mesmo recalcular a facilidade do experimento se for necessário.

Devemos ter cuidado para não nos esquecermos de configurar o UTM nos links utilizados nos experimentos! Não sabe configurar UTM? Leia o post 6 passos para criar uma URL rastreável.

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Workflow

Aqui, deve-se listar as atividades realizadas por cada responsável, colocando-as em ordem cronológica e por sua relação de dependência - ou seja, colocar na frente aquelas que precisam ser realizadas para que as outras possam ser executadas.

Por exemplo:

1. Selecionar Landing Pages para experimento;

2. Adicionar no kanban de design a atividade que o experimento exige;

3. Desenvolver código específico;

4. Aplicar código e testar o efeito;

5. Testar coleta de dados.

Duração do experimento

Para estimar a duração de um experimento, utilizamos a Calculadora de Testes A/B. A ferramenta irá fornecer uma

amostra mínima de visitas na página com base na taxa de conversão atual, na expectativa de melhoria e na significân-cia estatística (recomendado que seja no mínimo 99%, para que se tenha um maior nível de confiança).

Por exemplo: considerando que a amostra fornecida seja de 700 visitas, e a média de visitas na página em questão é de 350 visitas/semana, serão necessárias duas semanas de experimento para se chegar a um resultado mais próximo da realidade.

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Realização do ExperimentoÉ comum que os experimentos acabem se perdendo na agenda no dia a dia de trabalho. Por isso, a consistên-cia deste trabalho depende da correta priorização das atividades envolvidas no experimento.

Devemos trabalhar para evitar que projetos grandes sejam priorizados em detrimento de projetos menores, acreditando que adiar um dia desses pequenos proje-tos é menos prejudicial. Então é importante alocar na agenda os horários para os experimentos selecionados e manter a disciplina para executar cada atividade.

“We know what we know, we know that there are things we do not know, and we know that there are things we don’t know we don’t know.”

“Sabemos o que sabemos, sabemos que há coisas que não sabemos, e

sabemos que há coisas que não sabemos que não sabemos.”

Donald Rumsfeld (1934)

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Preparação

Com um bom planejamento, a preparação do experi-mento deve acontecer de acordo com o que foi definido no workflow. É evidente que algumas atividades surgem à medida que o experimento se desenvolve, pois problemas e novas exigências podem ocorrer.

Por exemplo, utilizamos num experimento uma ferra-menta para adicionar um popup em uma página.

Mas, no decorrer do experimento, verificamos que era necessário inserir um código extra para integrar a ferramenta ao RD Station.

Testes A realização de testes possui um grande problema: não sabemos o que pode dar errado. Logo, na maioria das vezes, não testamos tudo o que pode dar errado.

Portanto, ao testar um experimento, uma boa tática é pedir para os colegas analisarem de diversas formas,

considerando o máximo de possibilidades de erros para confirmar se o experimento está operando corretamente.

Se o experimento for avaliado em apenas algumas condições, então não consideramos que ele foi testado.

Iniciando

Com o experimento operando corretamente, é impor-tante definir e anotar uma data de início e de encer-ramento para que, ao final, os dados coletados sejam referentes apenas àquele período.

Além disso, o experimento é colocado como ativo na ferramenta de gestão de experimentos.

Acompanhamento

O acompanhamento de um experimento tem a função de corrigir problemas rapidamente, evitando desperdí-cios de tempo ou até mesmo de conversões.

Após a configuração e início do experimento, aconse-lhamos que as métricas sejam observadas nos primei-ros dias para ter certeza de que está tudo operando conforme o esperado. Além disso, caso um experi-mento esteja causando grandes prejuízos em taxas de conversão ou algo do tipo, pode ser interessante

encerrá-lo antes do planejado.

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Análise dos Resultados

Concluindo o experimento

Ao concluir o experimento, deve-se analisar se a hipó-tese funcionou ou não. Qualquer que seja o caso, registre essa informação na ferramenta de gestão de experimentos. Posteriormente, adicione também os resultados, uma análise e uma discussão sobre os

motivos dos resultados.

Verificando os resultados

Devemos nos certificar de coletar os dados de acordo com o período no qual o experimento foi configurado. Caso haja dúvidas em relação à duração do experi-mento, utilize um período menor, mas que contenha apenas amostras puras.

Próximos passos

É bastante importante realimentar o circuito. Experimentos produzem resultados e aprendizados, e quando uma ideia não é validada devemos entender o que ocorreu.

A taxa de sucesso de segundas versões de experimen-tos é consideravelmente superior à de experimentos iniciais. Portanto, quando for o caso, devemos investir em propor um novo experimento com o aprendizado.

Não podemos jogar fora o aprendizado dos experimen-tos sem transformar o conhecimento validado em ações que trarão resultado. Após concluir um experimento e extrair os insights relevantes, deve-se propor um conjunto de ações para replicar as melhorias onde for conveniente.

Em nosso caso, na sexta-feira, durante a discussão e análise dos resultados, já validamos com a equipe quais ações devem ser replicadas, para que, na segunda-fei-ra, durante a reunião do time, sejam propostas e seja alocado um tempo para executar essas ações.

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Alguns experimentos realizados utilizando essa metodologia

Taxa de conversão/Geração de Leads - formulário nos posts do blog

Growth Hacking tem tudo a ver com foco. Por isso, aqui na Resultados Digitais sempre definimos qual será o foco dos experimentos que realizaremos em cada trimestre. Uma forma simples de se fazer isso é anali-sando o funil de vendas da sua empresa e encontrando

o gargalo, como por exemplo, a taxa de conversão de Leads para oportunidades.

Apesar de sempre identificarmos novas taxas que podem ser otimizadas, existe uma que exige atenção constante: a geração de Leads. Por estar totalmen-te atrelada à estratégia do nosso negócio, estamos sempre realizando experimentos para aumentar cada vez mais a nossa taxa de conversão de visitantes para Leads. Neste contexto, trouxemos um experimento que realizamos com o objetivo de gerar mais Leads com os visitantes do nosso blog.

Formulário de conversão no corpo de texto de posts do blogIdeia

A ideia surgiu quando encontramos um site que havia colocado um formulário para conversão de material no

corpo de texto de um post do blog. Assim, decidimos fazer o teste com a hipótese de que a taxa de conversão seria maior se o formulário estivesse exposto direto no post, e não como funcionava até então, no qual havia um Call-to-action (CTA) que levava o visitante para uma Landing Page, para ele então converter. O processo seria encurtado, já que uma etapa seria retirada, incen-tivando o visitante a baixar o material.

Hipótese

Colocando o formulário diretamente no post, evitamos

uma etapa de atrito na conversão, e esperávamos

melhorar a taxa de conversão em 20%.

Workflow

Após desenvolvermos o formulário que seria colocado dentro do post, selecionamos um post no blog que possuía um bom tráfego mensal, para termos bastante volume no experimento e conseguirmos trazer resulta-dos confiáveis. Em seguida, configuramos o Teste A/B, no qual a primeira versão continha o novo formulário, e a segunda versão trazia um CTA que direcionava para a Landing Page daquele mesmo material.

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O post escolhido foi Quais modelos de email marke-ting devo usar em minhas campanhas? e o formulário

ficou assim:

Já está e a versão com o CTA no post, que direciona para a Landing Page:

Resultado

O experimento esteve ativo por duas semanas, e ao final, conseguimos provar a nossa hipótese. A taxa de conversão do formulário direto no post ficou em 2,86%, enquanto a do CTA foi de 2,16%. Porém, essa taxa de conversão do CTA considerou pessoas que visitaram o post e clicaram no banner, sendo direcionadas para a

Landing Page, e não as que efetivamente converteram na Landing Page. Se considerarmos pessoas que baixa-ram o material após serem direcionadas para a Landing Page, a taxa foi ainda menor: apenas 1,02%. Assim, tivemos um aumento de 32,4% na taxa de conversão, comprovando a nossa hipótese, que era de 20%.

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Taxa de retorno

Além de manter um foco sobre a geração de leads, nós aqui na Resultados Digitais também costumamos levantar outras possíveis métricas para atacar, sobre-tudo que influenciem nos resultados e no planejamen-to da empresa; a taxa de retorno é uma delas. Falando de forma mais breve, a taxa de retorno traz a propor-ção de Leads com duas ou mais conversões sobre o total de Leads com apenas uma conversão.

Essa métrica é importante para nós pois reflete o resul-tado das nossas campanhas diárias de nutrição e enga-jamento com a base no departamento de Marketing. Ela também traz um impacto indireto para a área comercial da empresa, que necessita de Leads mais engajados e madu-ros para abordar. Caso queira se aprofundar nesse assun-to, recomendamos a leitura do post Taxa de Retorno.

Tendo a taxa de retorno como foco principal, reunimos dois experimentos realizados aqui no time de Growth Hacking que visavam atacar essa taxa:

Push Notification

Contexto

Push notification é uma tecnologia que tem origem nos aplicativos mobile. Se você tem um smartphone, com

certeza já foi impactado por alguma dessas notificações anteriormente. Quando você está em seu smartphone e recebe um aviso de um novo email na sua inbox, ou quando um amigo seu compartilha uma publicação sua no Facebook e você recebe uma notificação, você está sendo impactado por um push notification.

Devido a essa característica da ferramenta de trabalhar o engajamento dos usuários dentro de aplicativos mobi-le, achamos que poderíamos aplicar o mesmo conceito de notificação, mas para o contexto Web.

Hipótese

As notificações no contexto mobile sempre foram um ótimo canal para os profissionais de Mobile Marketing engajarem os usuários, trazendo-os de volta para o aplicativo. Decidimos então testá-lo no contexto web.

Tendo isso em mente, definimos nossa hipótese: Usar o Web Push Notification em nosso blog, enviando notifi-cações de novos posts e materiais educativos lançados pela RD, e com isso fazer com que 5% dos inscritos nas nossas notificações realizassem uma conversão (por exemplo, download de material educativo).

Resultados

O resultado foi positivo. Em apenas dez dias, já estáva-mos com mais de mil inscritos nas notificações, e com uma taxa de conversão sobre inscritos de 15% (três vezes maior do que esperávamos). A nossa melhor notificação havia sido sobre o eBook 25 Otimizações em Facebook Ads, que teve um CTR de 17% (com uma média geral de 13%), e uma taxa de conversão de 37% (com uma média geral de 30%).

Já sobre a taxa de retorno conseguimos perceber resul-tados significantes: notamos que uma grande propor-ção do Leads que vinham de origem push notification possuía mais de uma conversão, e tinham a caracte-rística de estarem muito mais engajados conosco em comparação aos Leads que já estavam em nossa base.

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Como a RD faz Growth Hacking

Facebook Lead AdsContexto

Em julho, quando usávamos o email como um campo pré-preenchido, a taxa de retorno da nossa principal

campanha de Lead Ads era de 15,97% .Ou seja, apenas 15,97% dos Leads que converteram nessa campanha em julho voltaram a converter no mesmo período.

Ideia

Mudar o campo pré-preenchido de email para um campo aberto.

Hipótese

O Lead entra em um fluxo de automação utili-zando um email que ele não acessa regularmente. Consequentemente, não via nosso emails e não voltava a nossas Landing Pages, fazendo que a reconversão não acontecesse. Abrindo o campo de email, acreditávamos

que a taxa de retorno aumentaria aumentaria em 30%.

Resultado

Em setembro, a taxa de retorno chegou a 24,69%, ou seja, um aumento de 54,6% depois da mudança.

Assim, provamos nosso ponto de que, ao deixar o campo de email aberto, o usuário coloca um contato

de uso mais frequente, fazendo com que acompanhe nossos emails dos fluxos de automação, aumentando a possibilidade de uma nova conversão.

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Como a RD faz Growth Hacking

ConclusãoNo mercado norte americano, o conceito de Growth Hacking não fez o sucesso que fez à toa: a metodologia aplicada nas mais variadas áreas do Marketing Digital/Inbound Marketing se provou, e até hoje se prova, muito eficaz sob o âmbito de crescimento agressivo.

Aqui na Resultados Digitais, como você pôde acompa-nhar no decorrer da leitura, a constante aplicação da metodologia de Growth Hacking pela respectiva equipe da área tem trazido resultados muito positivos para toda a empresa. Porém, mais do que uma aplicação rígida da metodologia, o que sempre nos manteve com resultados acima da média sem dúvida foi a ininterrupta

obsessão por crescimento agressivo.

Esperamos que este eBook tenha sido de grande valia para você e lembre-se: foco em crescimento sempre!

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Como a RD faz Growth Hacking

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