O teste A/B é o processo de divisão do tráfego de uma determinada página em duas versões: a atual e uma “desafiante”, com modificações.
Em síntese, o seu objetivo é definir qual variável gera os melhores resultados.
De modo geral, pode-se afirmar que o teste A/B é a melhor forma de otimizar as taxas de conversão de um site.
Por que o teste A/B é eficiente?
O teste A/B é eficiente porque, além de oferecer um feedback real de mercado, ele mensura com precisão e com base em dados, não em achismos.
Além disso, uma vez que as diferentes versões são distribuídas aleatoriamente em um mesmo espaço de tempo, não há risco de fatores externos influenciarem a taxa de conversão.
Onde eu posso utilizar o teste A/B?
É possível realizar o teste A/B em diversos canais de comunicação.
Contudo, os mais comuns são anúncios no Google Ads e em redes sociais (como Facebook e LinkedIn), Email Marketing, Landing Pages e nas páginas de um site.
É importante lembrar que também é possível fazê-lo em meios offline.
O que testar?
Antes de falarmos sobre o que se deve testar, é importante deixar claro que não é recomendável testar mais de um elemento por vez.
Isso porque, ao fazer isso, fica impossível saber qual mudança foi a responsável pelos resultados.
Tendo dito isso, os itens que mais costumam alterar os resultados de conversão de uma página são:
- Headline (título em destaque) da página;
- Call-to-Action (botões para conversão);
- Imagens ou vídeos;
- Descrições da oferta;
- Tamanho e campos do formulário;
- Indicadores de confiabilidade (testemunhos, certificados etc.)
Contudo, os testes não se limitam a isso: é possível alterar a posição dos elementos, cores ou mesmo aspectos da própria oferta.
Como fazer um teste A/B?
Para fazer um teste A/B:
1 – Aposte em ferramentas especializadas
Entre as principais ferramentas de teste A/B, estão o Google Optimize; Optimizely; VWO; e o RD Station Marketing.
Só é possível realizar testes A/B sem ferramentas especializadas no caso de emails.
2 – Garanta significância estatística
Ou seja, determine a amostragem de pessoas que dará ao seu teste significância estatística.
Para isso, se pergunte, por exemplo, para quantas pessoas você precisa enviar um email para que seu teste A/B tenha significância.
3 – Crie variações que vão mostrar resultados
Ao criar as duas variações, lembre-se de que elas obrigatoriamente podem ter apenas um elemento de diferença.
Por exemplo, se você vai testar a eficácia de uma imagem na sua landing page, precisa criar uma landing page com imagem e a outra sem imagem. Os outros elementos da página devem permanecer exatamente iguais.
4 – Entenda como são implementados os testes A/B
A implementação do teste A/B varia dependendo da ferramenta que você decidir utilizar.
Enquanto algumas ferramentas separam a amostragem ao meio, por exemplo, outras operam de outra forma.
Atualmente, muitas ferramentas até implementam automaticamente a variação que gerou mais resultados.
Dessa maneira, é preciso ficar atento ao funcionamento do recurso que você escolher.
Quando devo fazer um teste A/B?
Em suma, o teste A/B deve ser aplicado em situações em que há a necessidade ou o potencial de otimizar alguma métrica importante para a empresa.
Por exemplo, se você possui uma landing page com baixa taxa de conversão, testar dois formatos para determinar qual gera a maior taxa pode ser uma boa ideia.
Quais cuidados tomar?
Na hora de aplicar um teste A/B, é importante ficar atento a alguns aspectos.
Por exemplo, não é aconselhável que iniciantes no Marketing Digital realizem o teste.
Isso porque, para que o teste seja válido estatisticamente, é necessário que o site/página tenha um bom volume de acessos, e poucas empresas iniciantes em Marketing Digital conseguem ter.
A falta de volume pode levar a decisões prematuras e incorretas.
Nesse mesmo contexto, ainda é preciso tomar cuidado com os discursos de que melhorar as taxas de conversão é algo simples.
A realidade é que é difícil encontrar variáveis que realmente fazem a diferença nos números.
Logo, muitos experimentos que fracassam.
Por isso, é bom ficar atento.
Como saber a hora de parar um teste A/B?
Para saber a hora de parar um teste A/B, é preciso analisar o intervalo de confiança.
Em síntese, o intervalo de confiança indica a probabilidade que a variação entre o controle e o experimento de fato representarem toda a população, ao invés de um segmento tendencioso (e, portanto, irreal) escolhido por mera casualidade.
De forma geral, recomenda-se para dar um experimento como válido um intervalo de confiança de 95% ou mais, sendo 99% um ótimo índice.
Ou seja, só considere o teste como completo quando o valor do intervalo de confiança oferecer relevância estatística.
Como medir meus resultados?
Para medir seus resultados:
1 – Tenha paciência
Revelar o verdadeiro resultado de um teste A/B pode demorar horas, ou até mesmo dias.
Desse modo, dê tempo ao tempo e espere até que um tanto suficiente de pessoas tenha aberto ou clicado a ponto de alcançar a significância estatística.
2 – Utilize apenas uma métrica para escolher o vencedor
Estabeleça uma métrica de sucesso no momento em que você escolher o que for testar, pois, dessa forma, analisar se ele foi bem-sucedido ou não ficará muito mais fácil.
Se você possui uma ferramenta de teste A/B que identifica sozinha qual variação gerou o melhor resultado, não precisa fazer mais nada.
Como otimizar a minha estratégia?
O verdadeiro potencial de um teste A/B não acaba no momento em que você decide a variável vencedora.
Nesse sentido, pense sobre o que você aprendeu com o teste; como pode melhorá-lo; e tente entender quais ações você pode tomar no futuro.
Repetir um mesmo tipo de teste pode ser extremamente eficaz para descobrir informações cada vez mais aprofundadas.
Contudo, não se esqueça de organizá-los em uma planilha.
Por fim, não se esqueça de comunicar os resultados dos testes para outras pessoas da sua empresa.
E aí, você já fez ou faz testes A/B?
Conta pra gente!
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Fontes: Resultados Digitais; Rock Content
