O que é teste A/B em UX? | Pesquisa UX nº 26

O teste A/B é um excelente método de pesquisa para testar duas versões alternativas de uma determinada solução ao mesmo tempo. Leia nosso artigo para saber como realizar testes A/B e veja seus benefícios e limitações.

Teste A/B em UX – sumário:

1. O que são testes A/B no contexto da pesquisa de UX?
2. Quando aplicar o teste A/B?
3. Como conduzir testes A/B?
4. Resumo

O que são testes A/B no contexto da pesquisa de UX?

O teste A/B permite testar duas versões de um produto/solução (versão A e versão B) e avaliar aquela que obtiver maior aprovação dos usuários. A forma de medir inclui a taxa de conversão, o tempo gasto no site ou o feedback dos participantes e sua propensão a recomendar o site/produto. Antes do teste, você precisa definir e determinar o que significará “sucesso” para uma determinada versão.

Quando aplicar o teste A/B?

Você pode implantar testes A/B para testes de protótipos, durante a fase de desenvolvimento do produto, bem como para a construção de estratégias de marketing e promocionais. Eles são a ferramenta perfeita para chegar a decisões que podem afetar os resultados de uma organização. Os testes A/B são especialmente úteis quando já temos uma hipótese baseada em pesquisas anteriores e queremos confirmar que é a solução certa. As perguntas de pesquisa construídas para o teste A/B podem ser semelhantes a estas:

• Qual versão do produto gera uma taxa de conversão mais alta?
• Qual das duas notificações push com palavras diferentes aumenta o engajamento no aplicativo?

Um bom teste A/B deve incluir comparações tão simples quanto possível, por exemplo, em vez de comparar duas versões completamente diferentes do site, é melhor testar dois estilos de cabeçalho diferentes ou dois locais distintos diferentes do botão CTA. Com comparações menores, reconheceremos com precisão qual fonte, cor, elemento ou local influencia mais o UX.

Este método de pesquisa compreende testes de dois tipos: univariante e multivariante. A primeira foca nas diferenças entre duas variantes de um item – por exemplo, um botão vermelho e um botão azul. O multivariante, no entanto, compara mais de 2 variantes de um botão ao mesmo tempo – por exemplo, vermelho, azul, verde e branco (além disso, eles ainda podem diferir em títulos, por exemplo, “Verifique isso” e “Veja mais”).

As principais vantagens do teste A/B são a rapidez e os baixos custos. Eles também permitem avaliar diversas variantes de produtos em um grande grupo de pessoas reais. Ainda assim, esteja atento para focar nesses aspectos que podem ter um impacto real na percepção geral de um produto. Não compare elementos aleatórios. Faça uma hipótese, realize outras pesquisas complementares e consulte sua equipe de design e desenvolvimento. Juntos, vocês definirão quais recursos essenciais examinar em várias versões, conduzindo testes A/B de variante única ou multivariada.

O teste A/B parece uma forma rápida de pesquisa – embora não seja uma regra. Pode ser necessário executá-los por algumas semanas para obter dados suficientes para a análise de UX (mas você também pode passar alguns dias ou até algumas horas). O tempo que leva para executar uma pesquisa depende de muitos fatores.

Como conduzir testes A/B?

1. Identifique o seu problema.

Certifique-se de aplicar as ferramentas analíticas corretas para estabelecer com precisão a natureza do problema.

2. Descubra o máximo que puder sobre o problema, bem como os usuários. Sinta-se bem com eles.

Identifique precisamente a localização do fluxo e tente descobrir por que isso acontece. Seu entendimento detalhado contribuirá para uma análise devidamente rígida.

3. Formule uma hipótese respondendo como resolver o problema.

Uma hipótese é uma suposição testável. Você pode formulá-lo na forma de uma condição – “se X acontecer, então Z”, ou seja, por exemplo, “se o título estiver na fonte 22 em vez de 18, a conversão aumentará”. O teste A/B permitirá saber se a conjectura apresentada na hipótese está correta.

4. Defina seu objetivo.

Determine o que você deseja alcançar com o estudo, bem como com todo o processo de pesquisa e design – por exemplo, você deseja que mais usuários cliquem no botão CTA na página inicial.

5. Defina precisão estatística.

Determine os números e figuras que você precisa para a avaliação prática da pesquisa e para as partes interessadas do negócio mostrarem – por exemplo, um aumento de 2% nas conversões os satisfará e valerá a pena investir em uma pesquisa?


6. Defina a escala necessária de resultados.

Que número de respondentes garantirá precisão estatística? Qual porcentagem da base de usuários diária, semanal ou mensal tornará esses resultados valiosos e conclusivos? É imperativo determinar isso antes de prosseguir com a pesquisa.

7. Crie a versão B e teste sua hipótese.

Prepare uma variante extra (variante B) do site/produto/funcionalidade para sua hipótese e comece a testar. Nesse estágio, os desenvolvedores intervêm para implementar uma segunda solução alternativa para o produto existente – e os usuários, sem saber, dividem-se em dois grupos (grupo A e grupo B) o site/aplicativo como antes. Durante a avaliação, tente examinar seus dados somente depois de coletar o suficiente para obter validade estatística e um resultado viável.

8. Analisar e agir sobre os resultados do teste.

Se sua versão B atender ao limite de eficácia estabelecido e eles confirmarem sua hipótese, você poderá implementá-la para todos os usuários (não mais divididos entre as versões A e B). No entanto, se a hipótese for refutada, fique com a versão original A ou crie e teste uma nova hipótese. Além disso, verifique métodos de pesquisa alternativos para complementar os dados.

Resumo

O teste A/B é um assunto bastante técnico. Necessita possuir certos conhecimentos de estatística, bem como know-how técnico/programação mais especializado (ou um bom relacionamento com a equipe de desenvolvimento da empresa). É um método direto – ainda por cima é bastante simples, rápido e barato. Permite comparar duas versões alternativas de um produto com baixo custo e resultados satisfatórios. Além do mais, suas descobertas são baseadas em usuários reais, elas são tão precisas quanto você pode obter. Ainda assim, lembre-se de que não é possível testar todas as funcionalidades, elementos ou mínimos detalhes do site – por isso, ao realizar testes A/B, é padrão a realização de outros métodos complementares de pesquisa.

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Autora: Klaudia Kowalczyk

Um designer gráfico e UX que transmite em design o que não pode ser transmitido em palavras. Para ele, cada cor, linha ou fonte usada tem um significado. Apaixonado por design gráfico e web.

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