O teste A/B é o processo de comparar duas versões de um ativo de marketing e medir a diferença no desempenho entre os dois.

Você faz isso dando uma versão para um grupo e outra versão para outro grupo. Assim, você pode ver o desempenho de cada variação.

Pense nisso como uma competição. Você está colocando duas versões do seu ativo uma contra a outra para ver qual é mais bem-sucedida.

Neste post, veremos como o teste A/B funciona na prática e dicas incríveis para te ajudar a fazer o teste da melhor forma possível.

Como funciona o teste A/B?

Para entender como o teste A/B funciona, vamos dar uma olhada em um exemplo.

Imagine que você tem duas legendas com CTAs diferentes para uma postagem na rede social.

No entanto, você quer saber qual é a melhor para postar, é aí que você faz o teste A/B, mostrando uma versão para o grupo A e outra para o grupo B.

Outra opção é realmente postar as duas versões e testar qual delas obtêm mais tráfego, curtidas, alcance ou conversões.

Se um tiver um desempenho melhor que o outro, ótimo! Você pode começar a investigar por que isso acontece, e isso pode o ajudar a entender o que o seu público-alvo quer de você.

Saiba mais: Automação de Marketing: O que é e Como usar esse recurso hoje?

Por que os testes A/B são importantes?

Criar um site ou campanha de marketing nas redes sociais é apenas o primeiro passo. Depois de concluir esta etapa, você irá precisar saber como tudo está se encaminhando.

O teste A/B permite que você saiba quais palavras, frases, imagens, vídeos, depoimentos e outros elementos funcionam melhor. Mesmo as mudanças mais simples podem afetar as taxas de conversão.

Muitas vezes um CTA pode oferecer resultados melhores que os outros, assim como a legenda de um post no Instagram, a paleta de cores do seu site, etc.

Mas como você saberia se um é melhor do que outro sem fazer testes?

Por isso o teste A/B é tão eficiente em ajudar as marcas a melhorarem seus ativos de marketing.

Como fazer um teste A/B na prática

Agora que você sabe o que é um teste A/B, vamos aprender como fazê-lo na prática:

Etapa 1: A hipótese

Digamos que você está testando uma cor de botão, por que você acha que vermelho será melhor que azul?

Você está testando cores aleatoriamente ou acha que um certo contraste entre as cores do botão e do plano de fundo tornará o botão mais perceptível para os clientes?

Criar uma boa hipótese e planejar o(s) teste(s) para prová-la dará direção aos seus testes e produzirá insights acionáveis ​​que são menos prováveis ​​de serem devidos ao acaso.

Da mesma forma, o teste A/B deve ser ignorado em situações em que você sabe que uma ideia quase certamente melhorará sua campanha e os riscos associados à implementação cega da ideia são baixos.

Por exemplo, se você já sabe que um tipo de post é esperado pelo o seu público nas redes sociais, é provável que não haja necessidade de testá-lo, e sim, apenas postá-lo o mais cedo possível.

Não há razão para gastar tempo e recursos para testar algo que provavelmente é bom e tem baixo risco.

Etapa 2: Elementos impactantes

Depois de ter uma ideia clara do que você está testando e por que, é importante escolher os elementos que você decide testar em cada variante com cuidado.

Embora provavelmente não haja um limite técnico para quantas variantes você pode testar com as soluções de teste AB mais modernas, pode ser uma perda de tempo e recursos se você exagerar.

Testes AB menores e sequenciais podem parecer ter menos poder, mas tornam a coleta e a avaliação de dados muito mais diretas, geralmente levando a menos erros.

Você vai querer ter certeza de testar os elementos de sua campanha que farão a maior diferença na obtenção de conversões mais altas.

Embora cada pequeno elemento de design possa afetar suas conversões, é melhor começar executando testes em elementos maiores que parecem impactar mais o processo de decisão do usuário.

Por exemplo, em vez de testar primeiro a cor, a forma e o tamanho de cada botão, considere elementos como o texto de uma chamada para ação ou o valor de um desconto em uma promoção do seu ecommerce.

Etapa 3: Execute seu teste por toda a duração

Pode ser tentador configurar um teste AB e monitorar seu desempenho tão de perto que você está coletando dados imprecisos.

Tirar conclusões muito cedo no processo de teste pode fazer com que você queira terminar o teste mais cedo.

Isso geralmente se manifesta quando você vê um “vencedor claro” inicial ou decide por intuição que o teste foi executado por tempo suficiente com base na quantidade de dados coletados.

Avaliar o desempenho das variantes e escolher um vencedor antes que o teste planejado seja totalmente concluído aumentará drasticamente a chance de escolher a variante incorreta.

Ao não permitir que seu teste AB execute toda a duração pré-escolhida, pode e levará a conclusões incorretas e incompletas.

Faça testes por pelo menos um mês. Quanto mais tempo você executar o teste, mais confiança você pode ter na precisão dos resultados.

Etapa 4: Avaliação

Você fez seu teste e obteve os resultados que buscava. Mas não para por aqui. Agora você precisa avaliar e dar os próximos passos.

É necessário reunir os dados de cada parte do teste e em seguida analisar o que deu certo, o que deu errado e o que pode ser melhorado.

O teste A/B não se trata apenas de experimentos aleatórios, trata-se de aprender o que seu público quer e por quê.

Portanto, observe os dados à sua disposição para descobrir por que seus usuários preferiram uma versão ao invés de outra.

Dicas para ter sucesso com o teste A/B

• Não faça testes com campanhas de feriados específicos

Não execute seu teste durante períodos sazonais em que os resultados podem ser distorcidos por mudanças naturais no comportamento do consumidor.

Épocas como o natal, dia das mães, páscoa, etc. podem distorcer os resultados.

• Escolha o que testar com sabedoria

Sua escolha do que testar obviamente dependerá de seus objetivos. Por exemplo, se seu objetivo é aumentar o número de inscrições, você pode testar o seguinte: comprimento do formulário de inscrição, tipos de campos no formulário, exibição da política de privacidade, etc.

O objetivo do teste A/B nesse caso é descobrir o que impede os visitantes de se inscreverem. O comprimento do formulário é um ponto fraco?

• Não esqueça de testar as duas versões ao mesmo tempo

Ao fazer testes A/B, nunca espere para testar a variação até depois de testar o controle.

Sempre teste as duas versões simultaneamente. Se você testar uma versão em uma semana e a segunda na próxima, você está fazendo errado.

É possível que a versão B fosse realmente pior, mas você acabou de ter melhores vendas ao testá-la. Mantenha as duas versões ativas até que o período de teste acabe, para ter resultados mais precisos.

• Considere a situação do teste

Se você estiver testando uma parte central do seu site, inclua apenas novos visitantes no teste.

Você deseja evitar chocar os visitantes regulares, especialmente porque as variações podem não ser implementadas.

• Escolha bem a sua ferramenta

Sua ferramenta de teste A/B deve ter um mecanismo para lembrar qual variação um visitante viu.

Isso evita erros, como mostrar a um usuário um preço diferente ou uma oferta promocional diferente.

• Teste uma coisa por vez

Se você estiver testando um botão de inscrição que aparece em vários locais, um visitante deverá ver a mesma variação em todos os lugares.

Mostrar uma variação na página 1 e outra variação na página 2 distorcerá os resultados.

Execute os testes um passo de cada vez. É uma orientação simples. Mas um erro fácil de cometer.

Se você estiver testando a cor do seu botão de call-to-action, isso é tudo que você deve testar.

Testar qualquer outra coisa simultaneamente, até mesmo alterar o texto no botão, torna suas descobertas menos precisas e certas. A mudança de cor aumentou as conversões ou o novo CTA?

• Tenha dados suficientes

Como em qualquer experimento científico, você precisa ter pontos de dados suficientes para coletar resultados estatisticamente significativos.

Isso significa que você precisa ter um número mínimo de usuários participando de cada teste.

Dependendo de como você estrutura o teste (quantas variantes) e quais são seus resultados esperados (uma pequena melhoria em uma taxa de conversão já alta ou uma grande melhoria em uma taxa de conversão baixa),.

Talvez você precise de milhares de usuários para obter estatísticas e resultados significativos.

Conclusão

O teste A/B é muito útil na hora de decidir qual a melhor versão para um CTA, uma landing page ou até mesmo uma legenda nas redes sociais.

No entanto, para que você obtenha os resultados esperados do seu teste, é preciso tomar certas práticas que o ajudem a obter a melhor hipótese.

Neste post, você aprendeu o que é um teste A/B, como ele funciona e ainda demos dicas para te ajudar a melhorá-lo.

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