Os tradicionais meios de coleta e geração de novos consumidores e clientes fiéis apresentam baixíssimas taxas de conversão nesta fase de Revolução Digital. Por isso, não dá mais para ficar fora do mundo digital. Descubra agora os benefícios do A/B Testing com chatbots para o aumento de leads em seus negócios.

O que são os leads?

Um lead é toda pessoa que tem interesse em produtos ou serviços de uma marca. Este interesse pode ser identificado quando alguém entra em sua loja física ou visita seus sites e redes sociais.

A captação desses leads acontece muitas vezes pela boa experiência que o cliente teve ao realizar uma compra com a marca.

Ou mesmo, quando a marca age e apresenta ofertas, promoções, campanhas de produtos mais procurados por seus consumidores, seguido da conexão às ações sociais da marca.

Com certeza, se sua empresa física produz serviços e/ou produtos de qualidade, é capaz de alcançar clientes fiéis. Mas nesta fase em que as pessoas não estão saindo de casa com frequência, a sua loja virtual merece uma atenção maior, com um investimento que resulte em novos clientes e na fidelização dos antigos.

Para isso, é preciso desenvolver meios não só de atrair os leads, mas de garantir a compra, o retorno e até, a divulgação de sua marca.

Os chatbots, assistentes automatizados com Inteligência Artificial e personalização de acordo com cada marca, podem atuar desde o marketing até a finalização dos processos de venda.

Eles geralmente aparecem em sites, oferecendo orientação ou respondendo perguntas. Mas também, podem iniciar conversas, gerar campanhas de anúncios e conquistar os leads com sistema de aprendizagem progressiva. Continue lendo e saiba como isso é possível.

Chatbots na geração de leads

A geração de leads com chatbot pode iniciar durante processos de engajamentos dos visitantes de seu site ou rede social.

E consegue dar suporte, além de acompanhar os consumidores durante todo o ciclo de compra, entregando os produtos e/ou serviços mais qualificados da sua empresa.

Os resultados da aplicação de chatbots na captação de leads apontam que esses assistentes são atualmente uma das melhores ferramentas para iniciar o contato e fazer com que os clientes em potencial passem mais tempo interagindo com sua marca.

Eles podem ser usados ​​para promover a conscientização da marca em mídias sociais e websites. E são excelentes em conversar com leads para manter contato.

E existem também os chatbots específicos para campanhas de anúncios, capazes de serem integrados ao site ou redes sociais para obter melhores resultados, melhorando a capacidade de descoberta da marca.

Para a eficiência dos assistentes virtuais resultar no objetivo de novas compras e leads fiéis, é importante trabalhar com A/B Testing com chatbots. Descubra o porquê. 

O que é o A/B Testing?

O teste A/B, ou A/B Testing, é uma ação de teste para o alcance dos melhores resultados de um projeto.

Em chatbots, o A/B Testing pode contribuir para a otimização ao longo do tempo, dos processos de respostas a perguntas frequentes, gatilhos para abertura de janela de chat, imagem de agente e cores de bate-papo.

Ele pode ser aplicado nas sequências de pré-vendas, nas mensagens de teste, nas experiências entre páginas de um site, na sequências de sucesso do cliente e no suporte das sequências de atendimento que resultam em mais e melhores leads.

Esse teste também serve para a verificação da eficácia dos chatbots entre as páginas de um site e o momento mais apropriado para iniciar uma interação com um lead.

A/B Testing com chatbots: como funciona? 

Para utilizar o A/B Testing com chatbots, primeiro, é preciso definir o tipo de assistente virtual utilizado, e assim, a métrica que será aplicada ao teste.

Para qualificar os serviços de um chatbot Marketing, a métrica pode ser, por exemplo, o número de pessoas que escolheram consumir os conteúdos online da sua marca após uma interação bem-sucedida do chatbot.

Já para um chatbot de vendas, a métrica é voltada para o número de leads de teste, abordando o aumento da pontuação de engajamento ligada à interação com o chatbot.

E se for para um chatbot de suporte, como um chatbot SAC, a métrica adequada é a redução percentual no número de tickets de entrada.

Depois do chatbot e da métrica definidos, agora vamos conversar sobre a aplicação do A/B Testing a partir de 3 etapas. Confira.

1. Hipóteses

A aplicação do teste com chatbots começa a partir da criação de hipóteses claras.

Esta etapa é complexa e exige experiência com construção e escrita de testes A/B para chatbots.

Por exemplo, quando você acessa o site da InBot, o Robô Ed, um bot de bate-papo,  aparece com uma mensagem automatizada simples, dizendo: “Vamos conversar?”.

É uma mensagem convidativa, sem ser invasiva. 

A hipótese foi de que ao apresentar aos leads de teste uma mensagem convidativa para integração todas às vezes que eles fizerem acesso ao site, eles alcançariam maior probabilidade de se sentir acolhidos e seguros com a marca, resultando na possibilidade de mais conversões.

Ou seja, acreditou-se que ao oferecer um assistente virtual convidativo para primeiros contatos de teste poderia resultar em conversões. 

2. Experimentos

A segunda etapa contempla a projeção dos experimentos de chatbots.

Nesta etapa, é preciso pensar em transformar a teoria da hipótese inicial em um conjunto de variações para serem testadas.

Se seguirmos a hipótese do Robô Ed, podemos colocar nesse conjunto de variações, a criação de testes sobre quais seriam os melhores elementos da caixa de bate-papo (Tom do uso das palavras, internacionalização do bot, interface visual, etc), para conversão de leads.

Na etapa 2, outra ação necessária é o conhecimento e a aplicação de ferramentas adequadas para determinar a duração do experimento e o tamanho da amostra do projeto.

3. Aprendizagens

Depois de todos os processos entre criação de hipóteses e execução de experimentos, a terceira etapa é a de análise e aprendizagem das descobertas.

Ela acontece sobre os resultados, desde a validação das hipóteses aos resultados das variações desenvolvidas em teste, verificando os impactos positivos ou negativos nos números da métrica específica.

O processo final dessa análise pode resultar em três tipos de descobertas. Ela pode deferir hipóteses, indeferir hipóteses ou alcançar resultado inconclusivo.

Por exemplo, na hipótese do Robô Ed, se um resultado  obtivesse 1000 opt-ins em vez de 770, alterando dados da linguística do perfil do robozinho, esta descoberta aponta para a otimização do serviço e deferimento da hipótese.

Mas pode ocorrer o inverso, quando a hipótese é insuficiente para uma otimização a partir da análise dos números na métrica, resultando em indeferimento.

E nos casos de testes inconclusivos, as variações dos números das métricas são insignificantes para determinar que os impactos serão realmente positivos ou negativos, não garantindo a otimização do experimento para o alcance de conversões.

–

O A/B Testing com chatbots é focado em otimizar o projeto de assistente virtual inteligente e preparar cada vez mais as equipes criadoras para constantes evoluções.

É hora de potencializar seus resultados com os melhores chatbots do mercado! Vamos conversar sobre o seu projeto de assistente virtual com inteligência artificial.