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. 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?
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. 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:
O que testar?
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.
Como fazer um teste A/B?
Entre as principais ferramentas de teste A/B, estão o Google Optimize; Optimizely; VWO; e o RD Station Marketing.
1 – Aposte em ferramentas especializadas
Determine a amostragem de pessoas. Se pergunte, por exemplo, para quantas você precisa enviar um email para que seu teste tenha significância.
2 – Garanta significância estatística
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.
3 – Crie variações
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. Dessa maneira, é preciso ficar atento ao funcionamento do recurso que você escolher.
4 – Entenda como são implementados
Quando devo fazer um teste A/B?
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?
Não é aconselhável que iniciantes no Marketing Digital realizem o teste. 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.
Quais cuidados tomar?
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 fracassam.
Quando parar um teste?
Para saber a hora de parar um teste, é preciso analisar o intervalo de confiança. Ele 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.
Quando parar um teste?
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?
Revelar o verdadeiro resultado de um teste A/B pode demorar horas, ou até mesmo dias. Dê tempo ao tempo e espere até que um tanto suficiente de pessoas tenha aberto ou clicado a ponto de alcançar a significância estatística.
1 – Tenha paciência
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.
2 – Utilize apenas uma métrica
Como otimizar a minha estratégia?
O verdadeiro potencial de um teste A/B não acaba no momento em que você decide a variável vencedora. 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.