O que é Teste A/B

O que é teste A/B?

O teste A/B ou teste de divisão é um método eficaz em marketing digital, como técnica de otimização, para tentar gradualmente aumentar as conversões de final de funil (contatos ou vendas). Ou ainda melhorar outras fases iniciais como por exemplo taxa de cliques ou taxa de rejeição.

A lógica básica consiste em você testar duas versões ou variações diferentes A e B que são apresentadas ao usuário de forma alternada e verificar após algum tempo de coleta de dados qual variação foi mais efetiva por obter melhor resultado de acordo com um objetivo previamente escolhido.

Testes mais complexos chamados multivariáveis utilizam diversas variantes ao mesmo tempo durante um mesmo teste.

Como surgiram os testes AB

Muito antes de agências de marketing digital se preocuparem com testes A/B, um exemplo clássico de aplicação comercial do teste A/B, surgiu no qual empresas por exemplo ao enviar 1.000 cartas com ofertas de vendas para clientes no catálogo. Assim eles criavam 2 variações diferentes A e B com 500 cartas cada. Para cada variante usavam-se abordagens diferentes e assim medindo quantas respostas ou até vendas cada abordagem gerava, media-se a quantidade de vendas mensuradas de cada carta. Concluindo assim ao final qual variante, A ou B, era mais eficiente para venda.

No meio digital os primeiros testes A/B registrados foram feitos em meados do ano 2.000 por engenheiros da própria Google para tentar determinar qual seria o número ideal de resultados no mecanismo de pesquisa por página como padrão.

Aplicações

Testes A/B podem ser aplicados em uma enorme gama de elementos de mídia digital e não digital. As estratégias de marketing que podem aprimoradas com testes A/B vão desde aplicativos, cartas enviadas aos clientes, call to action, e-mail marketing, ações de marketing, social mídia, mensagens em anúncios, configurações de campanhas de anúncios, etc.

Não existe muito limite do que você pode testar com teste A/B. Por praticidade vamos usar neste artigo exemplos online de variações em uma página de um website ou landing page, mas o conceito pode ser empregado praticamente em qualquer tipo que especificamos do teste A/B aqui

Como o teste A/B funciona

O teste A/B oferece um método seguro e de se determinar qual variante obtém melhores resultados com maior geração de leads. Isto ocorre pois aplica-se métodos científicos e estatísticos para determinar a melhor variante após um tempo de testes das duas variantes. Ferramentas modernas de teste A/B usam análises estatísticas avançadas para se determinar qual variante deve ser usada, sem necessidade de interpretação dos dados.

Por qual motivo fazer testes A/B é essencial para meu negócio?

Teste A/B é uma ferramenta muito importante para otimizar e conseguir melhorar cada vez mais a eficiência das vendas de um negócio a partir do mesmo tráfego.

Imagine que seu negócio possui 10.000 visitantes únicos uma taxa de conversão de venda inicial de 5% que geraria assim 500 vendas no período. Após sucessivos testes A/B a taxa de conversão supostamente poderia aumentar para 6%, 7%, 8%... elevando a receita na mesma proporção com os mesmos 10.000 visitantes únicos.

Esta otimização contínua não somente eleva a receita da empresa mas as informações de qual variação é melhor entre A e B fornece importante entendimento à empresa sobre o comportamento do seu público-alvo.

Exemplos do que eu posso testar com Teste A/B

Como eu disse se pode testar praticamente tudo com testes A/B, listamos aqui alguns dos principais exemplos usados pelas melhores agências de marketing digital, para você ter uma ideia do que se pode testar.:

Perspectiva da informação:

Você pode mudar a forma que um conteúdo é apresentando em um site institucional, blog ou landing page, deixando ele mais simples ou menos técnico para tentar abranger o público que compreende o texto. Medindo-se assim após algum tempo qual variante gera mais leads.

Senso de urgência:

Você pode colocar um prazo em uma promoção ou por exemplo enfatizar de um dano maior se o usuário não adquirir sua solução para um problema que ele tenha.

Adicionar ou enfatizar avaliações de clientes

Você pode medir o quanto deixar avaliações de clientes mais evidentes afetam a taxa de conversão.

Mudança de estilo

Você pode fazer testes de como mudanças na em uma imagem da página, ou até cor/fontes do texto poderia impactar a taxa de rejeição por exemplo de uma landing page.

Formulários

Você pode medir o quanto diminuir o número de campos do formulário impacta na taxa de conversão ou você pode mudar o modelo de formulário para algum mais profissional e pago para medir o se compensa o valor investido pelas vendas adicionais que vai obter.

Chat

Você pode medir o quanto a adição de sistemas de chat com um operador sempre conectado durante o horário comercial impactaria no volume de leads captados

Chatbot

Você poderia medir o quanto substituindo o operador em horário comercial do item anterior por um frio chatbot 24 horas por dia 7 dias por semana impactaria no volume de leads

CTA (Call To Action)

Você poderia medir o quanto impactaria o volume de vendas se adicionar botões com chamadas para venda ao longo do texto.

Layout

Você pode medir o quanto melhora a taxa de rejeição ao utilizar um novo layout para seu site ou landing page.

Cuidados e Erros Comuns ao Implementar Teste AB

Fazer testes A/B não é algo muito simples, requer alguns erros e acertos das primeiras vezes. É bem provável que você cometa alguns, mas listamos aqui os mais comuns para você tentar evitar eles:

Usar multivariáveis para pouco tráfego

Algumas vezes nos empolgamos e queremos testar várias coisas ao mesmo tempo em um teste A/B. Se você escolher mais do que uma variante em um mesmo teste você teria que ter um tráfego imenso para conseguir ter uma conclusão do teste.

Assim prefira manter-se sempre no teste A/B convencional, sem uso de multivariáveis.

Fazer mudanças simples, sem impacto

Uma lógica do teste A/B é que quanto maior a diferença na taxa de conversão obtido com a variante, mais rápido o teste termina. Assim se você escolher uma variante muito similar à prova, como por exemplo mudar somente um tom da cor de um botão, o seu teste pode durar para sempre sem determinar uma variante vencedora.

Considere escolher variantes radicais que expressam uma mudança de grande impacto, assim você tem chances de não precisar esperar muito pela conclusão do seu teste

Não usar a relevância estatística de forma correta

Você é daquelas pessoas que interpretam resultados no olho? Muitas vezes você analisando os dados de um teste A/B por conta própria sem o uso de uma ferramenta científica você pode acabar interpretando os resultados de forma incorreta e chegando a conclusões erradas sobre o teste A/B.

Uma conclusão incorreta em um teste A/B é o pior dos mundos pois ou você ignora um resultado proveitoso ou você aceita uma variante que possui resultado pior.

Use ferramenta de teste A/B profissional para realizar o seu teste A/B como por exemplo o Google Analytics ou o Google Optimize que é muito bom e você faz praticamente tudo o que precisa com a versão gratuita.

Ok, Quero Fazer meu Teste A/B!

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