O teste A/B é uma técnica criada no design para experimentação. No marketing digital, sendo fundamental para acelerar o negócio e tomar decisões baseadas em dados.
Se você trabalha com SEO ou Marketing, em algum momento deve ter se questionado como saber se uma mudança no site ou na copy impactou nas conversões, certo? É neste momento que o teste A/B, um modelo simples de experimentação, entra no jogo.
Com o teste A/B, é possível testar de forma científica, ou seja, os resultados serão mais confiáveis do que um simples “eu acho”. Além disso, a técnica é simples e super acessível. Quer saber mais? Continue aqui!
O que é teste A/B?
O teste A/B é um método de testes que consiste em comparar duas ou mais versões diferentes de uma página da Web, texto, anúncio, e-mail, produto e outros formatos. Através dessa comparação, é possível descobrir qual versão gera mais resultados.
Está em dúvida se uma alteração proposta na página principal do site vai impactar positivamente na conversão, como foi defendida por alguém da equipe? Faz um teste A/B! Crie uma variante da página original com a alteração em uma ferramenta de experimentos e tire a prova. Essa é a melhor forma de comprovar.
Para fazer um teste A/B é fácil. Primeiro, você precisa ter uma ideia do que quer testar. Depois, analisar onde implementar. Com isso definido, é hora de utilizar a ferramenta e colocar o experimento no ar e aguardar o tempo necessário para ser concluído.
Além disso, o teste A/B é baseado em metodologia científica e estatística. Então seus resultados, se medidos e coletados corretamente, são confiáveis.
Qual a importância desse tipo de teste?
O teste A/B é essencial para otimizar os resultados do negócio. Isso porque os testes permitem que as empresas economizem tempo e dinheiro com implementações complexas sem ter certeza que vai funcionar.
Imagina mudar um site inteiro com o objetivo de melhorar a conversão e os resultados caírem drasticamente? Sem realizar um teste A/B antes da mudança, esse cenário é bem comum de acontecer.
Assim, o experimento permite que você adie a decisão de fazer uma alteração, o que pode custar caro, até encontrar a resposta certa ou qual caminho seguir. Se a ideia é ter um marketing orientado a dados, o famoso data-driven, é preciso deixar de confiar no achismo e entender o que realmente funciona para o seu público.
“Ser capaz de descobrir rapidamente o que funciona e o que não funciona pode significar a diferença entre sobrevivência e extinção.” — Hal Varian, Google Chief Economist.
Conheça os benefícios de realizar um teste A/B
Como uma técnica poderosa para alcançar os melhores resultados, realizar testes A/B periodicamente só traz vantagens. Confira os principais:
Resultados mais precisos
Ao testar variantes de uma mesma página ou design, é possível medir com precisão o desempenho de cada uma, identificando qual performance é melhor para a métrica desejada.
Dessa forma, você consegue tomar decisões baseadas em dados e com mais segurança, pois houve a validação de uma hipótese e comprovação estatística. Chega de decisões com base em suposições ou “intuição”.
Decisões mais estratégicas
Como o teste A/B fornece resultados mais precisos, as empresas podem tomar decisões mais estratégicas sobre quais investimentos fazer no produto ou qual argumento funciona melhor para um determinado público.
Isso pode resultar em um aumento do desempenho e maior retorno sobre os investimentos. Afinal, as mudanças só serão implementadas após a certeza que fazem sentido.
Maior compreensão do público
Uma coisa é certa sobre experimentação: aprendemos muito sobre nosso público! Isso porque os testes permitem analisar os elementos e interações que mais impactaram na experiência e levaram a conversão, o que pode ser replicado em outras campanhas ou formatos.
Além disso, o teste A/B também é fundamental para conhecer a jornada de compra do usuário.
Quais variáveis são importantes para testar?
Existem diversas variáveis que podem ser testadas, mas aqui vamos passar pelas mais comuns. É importante lembrar que o ideal é realizar um teste de cada vez, assim será possível identificar com clareza a mudança que impactou no desempenho dos resultados.
Anúncios
Em anúncios de mídias pagas, interações ou banners, é possível testar algumas coisas. Importante também sinalizar que esse tipo de teste costuma ser mais barato e fácil, pois as próprias ferramentas de anúncios já podem ter a funcionalidade de teste A/B.
- Título do anúncio: sendo um dos textos mais importantes que compõem um anúncio, é interessante testar o título para entender o que é mais chamativo ao usuário.
- Texto do anúncio: apoio ao título, esse texto deve ser convincente e objetivo. Teste quantas variáveis quiser até encontrar a que mais se encaixa.
- Imagem ou vídeo: se tiver uma imagem ou vídeo acompanhando, vale implementar várias. Por exemplo, deixar a original sem a imagem e adicionar na variável.
- CTA: altere o texto do botão ou interação para conferir o que tem mais chances de performar melhor.
- Segmentação do público-alvo: em casos de anúncios de mídias pagas e algumas plataformas de teste A/B, é possível segmentar o público-alvo para testar qual é mais qualificado ou atende melhor aos critérios da empresa.
Landing Pages
Landing pages são páginas voltadas para conversão — e para otimizá-las, nada melhor do que um teste A/B.
- Título da página: assim como no anúncio, o título de uma landing page é muito importante.
- Copy da página: é possível mudar a estrutura ou argumentos da copy para identificar o que faz mais sentido para o seu público-alvo.
- Formulário de contato ou inscrição: como o objetivo é pegar os dados daquela pessoa para que ela se torne um lead, é muito importante otimizar o formulário da landing page. Faça testes com o CTA, botões e copys desse componente.
Além das variáveis acima, nas landing pages também é interessante testar os componentes visuais, como imagens de apoio e design, assim como CTAs.
E-mails Marketing
E-mail marketing é outro canal que vale a pena realizar testes. O melhor é que os CRM mais conhecidos já possuem a função de teste A/B, o que facilita bastante.
- Assunto do e-mail: o que faz uma pessoa abrir um e-mail é o assunto. Por isso, teste variáveis para descobrir o tipo de gatilho mais persuasivo e com os gatilhos mais interessantes para conversão.
- Texto do e-mail: o conteúdo do e-mail também pode ser objeto de teste, apesar de menos comum.
- CTA: vale otimizar as CTAs existentes no e-mail com testes A/B.
- Segmentação do público-alvo: no próprio CRM você pode segmentar o público. É interessante testar mandar o mesmo e-mail para diferentes públicos com o objetivo de entender o que funciona para cada um.
Como realizar um teste ab?
Para realizar um teste A/B, você pode seguir o checklist a seguir:
- Defina o objetivo: determine qual é o objetivo do teste e o que você deseja alcançar. É gerar mais conversões na página? Aumentar a permanência na página?
- Determine o teste: você pode criar a sua variável a partir de uma hipótese ou melhorias mapeadas pela equipe. Um exemplo de hipótese: se a seção de planos do site ficar na primeira dobra, a conversão vai aumentar porque os usuários terão acesso mais rápido ao que importa.
- Crie as variantes: crie uma ou mais variantes do que você deseja testar. Certifique-se de que as variantes sejam significativamente diferentes umas das outras, e lembre-se: nada de testar mais de um componente ao mesmo tempo.
- Determine quanto tempo o teste vai rodar: você pode escolher quanto tempo o teste deve rodar ou deixar como tempo indeterminado até ter dados suficientes para analisar. O tempo e a amostra coletadas no período precisam ser estatisticamente significativas e representar adequadamente o público-alvo.
- Execute o teste: coloque o teste no ar.
- Faça a análise dos resultados: o teste chegou ao fim? É hora de analisar os resultados! Para isso, você pode utilizar as ferramentas de análise de sua preferência, como Google Analytics, e analisar mapas de calor e outras métricas para chegar a uma conclusão.
- Implemente a variante vencedora: agora que você já sabe qual variante é a melhor, implemente a versão oficial do seu anúncio, página ou e-mail. Continue testando regularmente para garantir que esteja sempre melhorando os resultados.
Quando é indicado fazer o teste?
O teste A/B é indicado quando o objetivo é otimizar o desempenho de uma campanha, seja de marketing, página de um site, aplicativo ou qualquer outra iniciativa que tenha uma meta clara e mensurável. Alguns exemplos de quando é indicado fazer o teste A/B são:
- Lançamento de uma nova campanha: ao lançar uma nova campanha, é interessante testar diferentes variantes para determinar qual é a mais eficaz antes de lançá-la completamente.
- Melhoria contínua: mesmo que uma campanha já esteja em andamento e apresente resultados satisfatórios, ainda é possível melhorá-la por meio do teste A/B.
- Otimização de conversões: se existe uma meta de converter mais usuários em clientes ou gerar mais leads, o teste A/B pode ajudar a otimizar a conversão e aumentar a eficácia da campanha.
- Validação de hipóteses: se houver uma hipótese sobre o que pode melhorar o desempenho na experiência do usuário ou da campanha, o teste A/B pode ser usado para confirmar ou refutar a hipótese.
Enfim, o teste A/B é indicado em situações em que se busca otimizar o desempenho de uma campanha, seja ela uma campanha de marketing digital, um site, um aplicativo ou qualquer outra iniciativa que tenha uma meta clara e mensurável. O teste A/B pode ser usado tanto para testar novas iniciativas quanto para melhorar continuamente as campanhas existentes.
Quais as principais ferramentas para fazer um teste?
Para realizar testes A/B, é preciso de algumas ferramentas. Confira:
Google Analytics
Com a ajuda do Google Analytics, durante e ao final do experimento será possível acompanhar os resultados e depois realizar as análises necessárias. No entanto, para dar certo, o GA precisa estar conectado à ferramenta de teste de sua preferência.
Optimizely
Optimizely é uma das melhores ferramentas de teste A/B existentes no mercado, sendo bastante elogiada pela comunidade de CRO. No entanto, seu valor é em dólar e é preciso solicitar um orçamento para que a empresa avalie o melhor plano para o seu caso.
VWO
Outra ferramenta de teste A/B reconhecida no mercado, a VWO tem produtos para diversas necessidades, inclusive aplicativos de celular. Seu custo também é em dólar e os valores variam de acordo com a quantidade de usuários que você quer trackear por mês, mas há um plano gratuito para até 50 mil usuários.
Unbounce
Unbounce é uma ferramenta para criação de landing pages otimizadas para conversão. É uma saída interessante para quem não gosta das landing pages disponibilizadas pelo CRM.
Calculadora de teste A/B
Por último, considero indispensável a calculadora de teste A/B da CXL. As ferramentas já costumam ter uma funcionalidade para isso, mas sempre que houver desconfiança, a calculadora pode salvar vidas. Além disso, também é possível conferir quanto tempo o teste precisa rodar para a confiabilidade dos resultados, etc.
Como interpretar os resultados do teste A/B?
A interpretação dos resultados do teste A/B envolve a análise dos dados coletados para determinar qual variante da campanha teve o melhor desempenho em relação ao objetivo. Os passos abaixo podem ajudam neste momento:
- Defina a métrica de sucesso: antes de iniciar o teste, é importante definir a métrica que será usada para avaliar o sucesso do experimento. Isso pode ser uma taxa de conversão, tempo de permanência no site, taxa de abertura de e-mail, etc. Sem meta estabelecida é impossível analisar e interpretar os resultados.
- Colete dados suficientes: para ter resultados confiáveis, é importante coletar dados suficientes durante o teste A/B para o experimento ter significância estatística, em outras palavras, ser possível de comprovar. O tamanho da amostra dependerá da variabilidade dos dados e da diferença esperada entre as variantes.
- Análise dos resultados: após coletar os dados, é necessário analisá-los estatisticamente para determinar se há uma diferença significativa entre as variantes e qual é a melhor. Recomendo a calculadora de teste A/B da CXL para ajudar a realizar as análises.
Vale lembrar que nem sempre um teste A/B chega a um resultado. Sei que pode ser frustrante ter um teste inconclusivo, mas até mesmo esses casos geram discussões interessantes e insights para a empresa.
Exemplo de testes A/B
No conteúdo sobre experimentos de SEO, foi apresentado testes realizados pela Conversion, com foco em conversão, SEO e outras métricas de sucesso, e analisados os resultados posteriormente.
Um desses testes foi justamente A/B. No experimento, a equipe mudou o H1 da home do site. A hipótese era que, mudando a copy, poderiam atingir resultados melhores de conversão.
O experimento durou 15 dias e foi um sucesso. O resultado foi um aumento da taxa de conversão da Home para a visualização da página de “Contato”, que era o objetivo, saltou de 5,43% para 7,42%. Portanto, o experimento confirmou a hipótese da equipe e a variante bem-sucedida foi implementada no site.
Conclusão
O teste A/B é uma técnica importante para empresas que desejam aplicar técnicas de growth hacking e melhorar seus resultados. Ao testar diferentes versões de anúncios, design, páginas, landing pages e e-mails, é possível identificar quais elementos são mais atrativos e persuasivos para o público-alvo e, assim, otimizar a comunicação da empresa de forma geral.
É claro que o teste A/B não deve ser um processo único, mas sim uma prática contínua, que deve ser realizada regularmente para garantir que a empresa esteja sempre atualizada e em sintonia com o seu público. É essencial ter uma cultura de experimentação estabelecida para colher os melhores frutos e tomar decisões baseadas em dados.
