O que é Teste A/B? Um guia completo com exemplos

Qual é o objetivo final ao criar suas páginas da Web, pop-ups, campanhas de e-mail e anúncios? Levar as pessoas a se envolverem e agirem.

Mas descobrir a melhor maneira de levá-los a fazer isso não é tão simples. Mesmo quando você toma decisões com base em eventos passados, ainda existe o risco de cair na falácia do jogador - uma falsa crença de que eventos passados ​​influenciarão eventos futuros.

A teoria do Prêmio Nobel Daniel Kahneman provavelmente diz melhor: o pensamento intuitivo é mais rápido do que uma abordagem racional, mas mais propenso a erros.

Entre nos testes A/B, um método baseado em experimentos para tomar melhores decisões de marketing.

Este artigo o guiará por tudo o que você precisa saber sobre o teste A/B, uma estratégia simples que ajudou Obama a arrecadar US$ 60 milhões extras em doações para sua campanha de indicação. Você verá exatamente como as empresas usam testes A/B para atingir suas metas de conversão e obterá dicas acionáveis ​​que sua marca pode usar para obter resultados semelhantes.

O teste A/B, também conhecido como teste de divisão, é um método usado para comparar o desempenho de duas versões diferentes de uma variável. Envolve mostrar as duas versões para diferentes segmentos de visitantes e, em seguida, medir qual variante resulta em uma taxa de conversão mais alta.

Essa versão é marcada como “a variante vencedora” e se torna a base para testes futuros destinados a gerar mais conversões.

Por exemplo, uma empresa pode querer testar duas versões de uma página de destino, com a versão A apresentando um botão vermelho e a versão B apresentando um botão azul. Eles mostram a versão A para metade de seu público-alvo e a versão B para a outra metade.

Em seguida, eles coletam dados sobre qual versão aumentou as taxas de conversão, melhoram essa variante vencedora (talvez por meio de testes A/B adicionais) e os usam em campanhas futuras.

Mas os testes A/B não se limitam a páginas da web. Você também pode usar essa metodologia para testar diferentes versões de uma postagem de blog, e-mail ou cópia de anúncio. Na verdade, na pesquisa da Databox, mais de 57% das empresas confirmaram que sempre fazem testes A/B em suas campanhas de anúncios no Facebook.

Semelhante ao teste A/B, o teste multivariado permite testar diferentes variantes de uma campanha. Mas no teste multivariado, você está testando vários elementos diferentes ao mesmo tempo (por exemplo, diferentes títulos, imagens e frases de chamariz) para determinar qual combinação de componentes resulta na maior taxa de conversão.

Ao realizar testes A/B, você pode parar de confiar na intuição e, em vez disso, basear suas decisões em dados confiáveis, que podem disparar as taxas de conversão de maneiras inimagináveis. E embora a otimização da taxa de conversão geralmente seja o resultado desejado, existem vários outros resultados positivos que você pode esperar.

Vamos considerar alguns motivos pelos quais os testes A/B devem fazer parte de sua estratégia de marketing, independentemente de seu orçamento ou setor.

O fato de o teste A/B ser o segundo método CRO mais popular mostra o quanto ele pode fazer bem. Aqui estão apenas alguns dos benefícios que você verá se executar testes A/B:

1. Uma melhor compreensão do seu público-alvo

A execução de testes A/B ajuda você a obter uma compreensão mais profunda do que seu público-alvo deseja por meio do comportamento em seu site. E o que você aprende sobre seu público por meio de testes A/B o ajudará a otimizar suas futuras campanhas de marketing.

Ao testar diferentes elementos na página, você também pode determinar quais elementos de design, cópia e layout funcionam melhor para seu público exclusivo.

2. Decisões baseadas em dados nas quais você pode se sentir confiante

Confiar na intuição pode ser um risco que vale a pena correr ao decidir entre sabores de pizza para experimentar... mas certamente NÃO é a melhor abordagem quando você está decidindo a melhor forma de investir um orçamento de marketing apertado!

Com o teste A/B, você pode tomar decisões baseadas em dados com base no comportamento do usuário, o que é totalmente inteligente.

3. Taxas de conversão aprimoradas

Em 2022, a Obvi aumentou as taxas de conversão em um pop-up da Black Friday em 36% em apenas uma semana! Incrível que fazer um simples ajuste aumentou tanto as conversões, certo?

Ao determinar a significância estatística e analisar os resultados dos testes, você pode tomar decisões informadas sobre estratégias de marketing e otimizar suas páginas para obter mais conversões.

4. Um ROI mais alto

Ao fazer testes A/B em suas campanhas, você acelera o processo de descobrir o que funciona melhor para seu público. Em vez de reformular uma campanha inteira, você pode descobrir que pode fazer um ou dois pequenos ajustes que farão uma grande diferença.

Você será capaz de testar suas hipóteses e comprová-las (ou refutá-las), de modo que cada mudança que você fizer esteja levando sua campanha na direção certa. Como resultado, você economizará tempo e dinheiro, aumentando o ROI de suas campanhas.

Convencido de que o teste A/B vale a pena? Excelente. Agora é hora de examinar exatamente quais elementos você deve testar.

Aqui estão alguns exemplos de variáveis ​​que você deve testar em suas páginas de destino.

1. Título principal e subtítulo

Criar e testar dois títulos e subtítulos diferentes para uma página é um ótimo lugar para começar.

Esses dois elementos são encontrados acima da dobra, o que significa que quase sempre são o que as pessoas veem primeiro. Eles podem significar a diferença entre “enganar” seu visitante e perdê-lo.

Digamos que você esteja executando uma campanha de marketing para um novo produto em sua loja online. Você cria uma página de destino com o título principal “Apresentando os fones de ouvido mais novos e avançados do mercado” e um subtítulo “Revolucione sua rotina diária com nossa tecnologia de ponta”.

Você decide fazer um teste A/B e criar uma variação da página com o título principal “Atualize sua rotina diária com nossos fones de ouvido revolucionários” e o subtítulo “Experimente a mais recente tecnologia disponível no mercado”.

Depois de realizar o teste, você pode descobrir que uma variante tem uma taxa de conversão mais alta e pode usá-la para testes futuros ou como parte de suas estratégias de marketing.

2. Proposta de valor

Avaliações e conteúdo gerado pelo usuário (UGC) fornecem informações sobre o nível de satisfação de seus clientes com seus produtos, mas minerá-los pode ser uma tarefa árdua. Os resultados do teste A/B, por outro lado, permitem medir diretamente o impacto das mudanças no comportamento do usuário e nas taxas de conversão.

Ao enviar quantidades iguais de tráfego do site para cada página e analisar os resultados, você pode determinar qual versão da proposta de valor é mais eficaz na conversão de visitantes.

Continuando com nosso exemplo anterior, talvez o público-alvo se preocupe mais em como o produto pode melhorar sua rotina diária do que em ser a inovação mais moderna.

Uma maneira de descobrir é realizando um teste A/B na página de destino, concentrando-se em elementos como botões de call-to-action, imagens e texto do anúncio para comunicar duas proposições de valor diferentes. Você obterá informações valiosas sobre o que ressoa com seu público-alvo e melhorará suas estratégias de marketing.

3. Chamadas para ação (CTA)

A realização de testes A/B em seus CTAs é uma maneira eficaz de coletar dados confiáveis ​​sobre o comportamento do usuário.

Você vai querer testar coisas como cópia, cor e posição do botão CTA. Embora possam parecer pequenas mudanças, elas podem ter um grande impacto na sua taxa de cliques!

4. Formulários

Um elemento que você pode testar A/B com formulários é o seu comprimento. Você pode usar um formulário mais longo para obter informações mais abrangentes de seus visitantes, mas seus usuários podem preferir um formulário mais curto e simples. Ao realizar um teste A/B, você pode determinar qual tamanho de formulário é mais eficaz para o seu site e fazer os ajustes necessários.

Considere também testar o estilo de seus formulários. Por exemplo, você pode tentar um design minimalista contra um mais complexo. O teste A/B permite comparar as taxas de conversão desses dois estilos diferentes e tomar uma decisão com base nos resultados.

Este também pode ser um bom lugar para tentar o teste multivariado, que permite testar vários elementos de um formulário simultaneamente. Isso permite uma melhor compreensão de como diferentes combinações de elementos afetam as taxas de conversão.

5. Imagens

As imagens de teste A/B são cruciais para determinar quais elementos visuais são mais eficazes para capturar a atenção de clientes em potencial e gerar conversões.

Você pode comparar diferentes imagens de produtos para ver o que funciona melhor em termos de ângulos, iluminação e estilo. O teste A/B revelará quais imagens mostram o produto com mais eficiência e motivam os clientes a fazer uma compra.

Da mesma forma, você pode testar layouts de imagem A/B. Se você estiver executando uma campanha publicitária, talvez queira testar layouts como uma única imagem, um carrossel ou até mesmo um vídeo.

6. Estrutura da página

Com a estrutura da página, há muitas alterações diferentes que você pode fazer.

Você pode fazer um teste A/B no posicionamento do seu botão de call-to-action para ver se movê-lo do topo da página para o meio da página aumenta as conversões. Você pode testar uma barra de navegação fixa em uma barra de navegação fixa padrão ou ver se apresentar sua prova social diretamente na seção do herói mantém as pessoas rolando a página.

Como a estrutura da página é uma área tão ampla, lembre-se de testar apenas uma coisa por vez por meio do teste A/B!

7. Recomendações de produtos

Ao fornecer recomendações de produtos , você pode tentar testar um layout de grade em vez de um layout de lista para determinar qual formato é mais atraente visualmente e fácil de navegar para seus clientes. Testar o posicionamento das recomendações na página também pode mostrar onde os clientes têm maior probabilidade de interagir com elas.

8. Ofertas

Uma marca de roupas pode optar por testar essas duas ofertas diferentes: “20% de desconto na primeira compra” versus “Frete grátis no primeiro pedido”. Um teste A/B pode ajudar a empresa a determinar qual oferta é mais eficaz para gerar conversões. Esse vencedor pode então ser usado como a oferta principal em uma campanha futura.

Você também pode testar diferentes elementos de uma oferta A/B, como seu idioma, posicionamento e design. Aumentar o senso de urgência incluindo palavras como “tempo limitado” pode aumentar as conversões, ou simplesmente usar um esquema de cores diferente pode torná-lo mais atraente. A única maneira de saber com certeza? Teste!

Se você está preocupado que o teste A/B seja muito difícil, muito trabalhoso ou muito complexo, fique atento. Ao executar seu teste A/B de acordo com este guia, você estará entre os 63% das empresas que concordam que o teste A/B é fácil.

Etapa 1: analise seu site

Você vai querer começar estudando o estado atual do seu site, incluindo seu design geral e layout, fluxo do usuário e o desempenho de seus elementos existentes (botões, formulários e chamadas para ação, etc.).

Os dados de desempenho do seu site, como tráfego e métricas de conversão, também fornecem informações sobre áreas de baixo desempenho para que você possa priorizá-las para teste.

Por exemplo, se você descobrir que uma alta porcentagem de visitantes sai depois de visualizar apenas uma página, isso pode indicar que a navegação do seu site não é a ideal. Um design de UX aprimorado pode aumentar a conversão em até 400% , mas tudo começa com a manutenção do envolvimento dos visitantes e por mais tempo no site.

O Google Analytics é uma ferramenta útil para medir metas. Aqui estão alguns relatórios que você pode conferir:

• Visitantes novos x recorrentes
• Visitantes usando dispositivos móveis versus desktops
• Origem/mídia e campanhas
• Páginas de destino
• Palavras-chave
• Visão geral do comércio eletrônico
• Comportamento de compra

Etapa 2: debater ideias e formular hipóteses

Esta etapa envolve a geração de uma lista de possíveis mudanças que você deseja testar e a formulação de uma hipótese sobre como cada uma dessas mudanças afetará o resultado desejado.

Por exemplo, se o objetivo é aumentar as conversões do site, uma ideia pode ser mudar a cor do botão “Compre agora” de vermelho para verde. A hipótese correspondente seria que a mudança de cor levará a um aumento nas conversões.

Essa etapa ajuda a estreitar o foco do teste e orienta as próximas etapas do processo.

Passo 3: Priorize as ideias

Priorizar ideias permite que você aprimore as hipóteses mais promissoras e as teste primeiro. Uma abordagem eficaz para isso é usar o método RICE, que combina quatro fatores (alcance, impacto, confiança e esforço) para atribuir uma pontuação a cada ideia.

Aqui está um detalhamento da sigla:

• Alcance : o número de usuários ou visitantes que a alteração afetará.
• Impacto : o efeito potencial da mudança nas principais métricas.
• Confiança : Quão confiante você está de que a mudança terá o efeito desejado?
• Esforço : Refere-se aos recursos necessários para implementar a mudança.

Considerar todos os quatro fatores ajuda a maximizar o retorno de seus esforços de teste.

Etapa 4: criar variantes desafiadoras

Em seguida, é hora de criar versões alternativas do elemento do site para testar a versão original ou “controle”.

Por exemplo, se você estiver testando a eficácia do botão de call-to-action em seu site, a variante desafiadora do botão pode ser diferente em cor ou tamanho, ou pode ter uma cópia diferente.

Criar e testar várias variantes desafiadoras para encontrar a melhor solução também pode ser eficaz. No exemplo de botão de call-to-action acima, você pode criar três variantes diferentes (uma com cor diferente, outra com tamanho diferente e outra com cópia diferente) e testá-las todas no botão de controle para ver qual tem o melhor desempenho.

Passo 5: Execute o teste

Esta é a fase em que você executa o experimento e coleta os resultados. Execute o teste por tempo suficiente para coletar dados suficientes para tomar decisões informadas sobre as versões que estão sendo testadas.

Sua média de visitantes diários e mensais são fatores vitais aqui. Se o seu site recebe um grande volume de visitantes diários, provavelmente você pode executar o teste por um curto período. Por outro lado, você precisará executar o teste por mais tempo se tiver um volume menor de visitantes para poder coletar dados suficientes.

O número de variantes que você está testando também pode afetar a duração do teste. Quanto mais variantes você tiver, mais tempo precisará para coletar dados sobre cada uma.

Passo 6: Avalie os resultados do teste e otimize

A etapa final para conduzir o teste A/B é avaliar os resultados e otimizá-los. Aqui, você analisa os dados coletados durante o teste para determinar qual variante teve melhor desempenho. Você pode fazer isso comparando métricas como taxa de conversão, taxa de rejeição e taxa de cliques entre a versão de controle e a versão desafiadora.

Se os resultados mostrarem que uma variante teve um desempenho significativamente melhor do que a outra, esta versão se torna a vencedora. Você pode otimizar a campanha usando a variante vencedora para melhorar o desempenho.

No entanto, se os resultados forem inconclusivos ou não apoiarem a hipótese inicial, é necessária uma otimização adicional. Isso geralmente envolve a implementação de novas ideias ou a realização de testes adicionais para entender melhor os resultados.

Por exemplo, se você executar o teste em uma campanha de e-mail e os resultados não mostrarem diferenças significativas nas taxas de abertura, otimize a campanha testando novas linhas de assunto ou alterando o design do e-mail.

Ok, terminamos de elogiar os testes A/B e sua mágica! Dê uma olhada em alguns exemplos do mundo real das principais marcas que usaram testes A/B:

1. Teste A/B no design de suas mensagens

Neste exemplo, a marca DTC Obvi queria ver se sua hipótese de que adicionar um cronômetro de contagem regressiva ao pop-up de desconto aumentaria o senso de urgência e resultaria em taxas de conversão e resgate de cupom mais altas.

Eles criaram duas variações do pop-up, uma com timer e outra sem, e as testaram com uma amostra de seu público-alvo. Eles estavam certos!

A variante com cronômetro de contagem regressiva converteu 7,97% melhor do que a sem, indicando que o cronômetro foi eficaz em aumentar a urgência e as conversões.

2. Teste A/B da eficácia dos teasers

Neste segundo exemplo da Obvi, eles testaram duas versões de seu pop-up Black Friday: uma com um teaser (uma pequena prévia do pop-up) e outra sem.

A variante com o teaser resultou em 36% mais assinantes de SMS e uma taxa de conversão mais alta para a campanha. Então, eles aprenderam que incluir um teaser em seu pop-up era uma estratégia eficaz para aumentar o engajamento e gerar mais vendas.

3. Faça testes A/B em diferentes tipos de campanha

O teste A/B de diferentes tipos de campanha, como no exemplo abaixo da equipe da Christopher Cloos, é uma forma de descobrir qual versão ressoa melhor com seus visitantes.

Nesse caso, a equipe testou um pop-up de boas-vindas clássico em relação a um pop-up de conversa mais personalizado e descobriu que o pop-up de conversa converteu a uma taxa mais alta (15,38% mais, para ser exato).

Esse teste foi executado por um mês, o que foi ideal com base no tráfego da loja. Se eles executassem o teste por um período mais curto, talvez não tivesse dado ao pop-up de conversação a chance de funcionar totalmente.

Além disso, observe que os testes de maior duração podem ser afetados por fatores externos, como sazonalidade, tendências ou mudanças no comportamento do consumidor, que podem influenciar os resultados.

A última coisa que você quer é dedicar todo esse esforço e orçamento de marketing em testes A/B, apenas para obter um falso positivo ou um resultado de teste impreciso. Veja como evitar os erros mais comuns (e caros!)

Erro 1: Alterar mais de um elemento

Ao realizar um teste A/B, você deve alterar apenas um elemento por vez para poder determinar com precisão o impacto dessa alteração específica.

Você está testando o efeito de alterar a cor de um botão? Em seguida, altere apenas a cor do botão na variante challenger e nada mais.Se você também alterar o texto do botão ou o layout da página, achará difícil determinarqualalteração teve o maior impacto nos resultados.

Alterar vários elementos de uma só vez também pode levar a resultados imprecisos, pois as alterações podem interagir umas com as outras de maneiras inesperadas.

Erro 2: Ignorar a significância estatística

No teste A/B, é possível que os resultados de um teste venham do acaso, e não de uma diferença real na eficácia das variantes. Isso pode levar a conclusões falsas sobre qual variante é melhor, resultando em decisões ruins com base em dados imprecisos.

Aqui está um exemplo: seu teste mostra que a variação A tem uma taxa de conversão um pouco mais alta que a variação B, mas você não leva em consideração aimportânciados resultados. Então você acaba concluindo que a variação A é a melhor opção. No entanto, considerar a significância estatística deixaria claro que não havia evidências suficientes para concluir que a variante A era realmente melhor.

Ignorar a significância estatística no teste A/B leva a uma falsa sensação de confiança nos resultados, fazendo com que você implemente alterações que podem não ter nenhum impacto real no desempenho.

Erro 3: Não executar testes por tempo suficiente

Este próximo erro anda de mãos dadas com o erro nº 2: encerrar um teste A/B antes que ele tenha tempo suficiente para coletar dados suficientes para produzir um resultado estatisticamente significativo. Você terminará com conclusões imprecisas sobre o elemento que está testando.

Imagine que um teste A/B seja executado por apenas uma semana e você declare uma variante específica como vencedora. Na realidade, os resultados foram apenas devido ao acaso. Verifique se você está executando testes por tempo suficiente para capturar com precisão as diferenças entre as versões.

Espero que este artigo tenha mostrado o quão crítico o teste A/B pode ser para otimizar sua loja online. Depois de entender todas as diferentes maneiras pelas quais o teste A/B pode ajudá-lo a melhorar, é difícil acreditar que apenas 44% das empresas usam software de teste A/B !

Se sua empresa não está executando testes A/B no momento, não é tarde demais para dar à sua taxa de conversão o TLC que ela merece. Ao testar diferentes variantes, você pode identificar quais elementos do seu site ou campanhas de marketing estão funcionando (ou não) e fazer alterações estratégicas de acordo com seus objetivos.

Lembre-se de que é tão fácil quanto criar diferentes versões e comparar os resultados para determinar a versão com melhor desempenho. Seja você um pequeno empresário ou um profissional de marketing, o teste A/B é uma ferramenta essencial para se ter em seu arsenal!