O que é teste A/B: 6 passos para aplicar nas suas estratégias

O teste A/B é um método de pesquisa que executa duas versões de um site para verificar o melhor desempenho.

O teste A/B é uma ferramenta fundamental para profissionais de marketing, gerentes de produto, engenheiros, designers de UX, entre outros. Através desse método, é possível testar formatos, imagens, cores, botões e outras variáveis para tomada de decisões mais assertivas, baseadas em dados.

Dada a importância dessa ferramenta para o sucesso de sites, e-mail marketing, páginas de conversão e anúncios, elaboramos este artigo com informações sobre o que é, como funciona e como construir uma estratégia eficaz com base nesse teste. Acompanhe!

O que é um teste A/B?

O teste A/B é um método de pesquisa que executa duas versões de um site, aplicativo, anúncio, produto ou recurso para determinar qual tem o melhor desempenho. É um componente de otimização da taxa de conversão (CRO) que você pode usar para coletar insights qualitativos e quantitativos do usuário.

Esse tipo de teste é basicamente um experimento em que duas variantes são mostradas aos usuários de maneira aleatória. A sua análise estatística é usada para determinar qual variação tem melhor desempenho para uma determinada meta de conversão.

Em resumo, o teste A/B valida (ou invalida) ideias e hipóteses. A execução desse tipo de teste permite que você faça perguntas específicas sobre as alterações em seu site e colete dados sobre o impacto dessas alterações.

Para o marketing digital, os testes A/B avaliam duas técnicas, ou ainda, possibilidades de aumentar o engajamento do público e a taxa de conversão de uma estratégia, seja ela uma página, e-mail marketing, dentre outros.

O que significa o teste A/B?

A sigla “A/B” em teste A/B significa as duas versões diferentes de algo, geralmente uma página web, aplicativo, e-mail, anúncio ou outro elemento do marketing.

A ideia básica do teste A/B é dividir um grupo de usuários em dois subgrupos, expondo um grupo à versão A e o outro à versão B. As métricas de desempenho relevantes são então comparadas para determinar qual versão teve um resultado melhor em termos de metas específicas, como:

  • Taxa de conversão;
  • Cliques;
  • Tempo de permanência, entre outros.

Para que serve o teste A/B?

Em geral, o teste A/B serve para auxiliar na tomada de decisão das estratégias de marketing, tornando-as muito mais efetivas e direcionadas.

Isso acontece porque os testes fazem com que você elimine as suposições e passe a tomar decisões com base em fatos e dados concretos, reduzindo de maneira significativa as falhas futuras.

Além disso, os testes A/B também servem para melhorar as estratégias e proporcionar a melhor experiência ao cliente, que é quem acessa a sua página web e consome aquele determinado conteúdo.

Quando usar o teste A/B?

O teste A/B pode ser usado em diversas situações quando você deseja otimizar algum aspecto de um projeto, campanha ou produto. Aqui estão algumas situações comuns em que esse teste pode ser aplicado:

Lançamento de site

Ao criar um novo site, landing page ou até mesmo ao fazer alterações em uma página web existente, o teste A/B pode ser usado para otimizar elementos como layout, call-to-action (CTAs), formulário, cores, entre outros.

Campanhas de marketing

Em campanhas de publicidade online, como anúncios em redes sociais ou Google Ads, o teste A/B pode ajudar a determinar quais anúncios têm melhor desempenho em termos de cliques, impressões ou conversões.

Estratégias de e-mail marketing

O teste A/B pode ser usado em estratégias de e-mail marketing para testar diferentes linhas de assunto, conteúdos, imagens e chamadas de ação em campanhas de e-mail para melhorar as taxas de abertura, cliques e conversões.

Mudanças de interface de aplicativos e sites

Ao redesenhar a interface de um aplicativo ou site, o teste A/B pode ser usado para comparar os diferentes designs e garantir que a nova interface seja eficaz e atraente para o público que o acessar.

Textos de marketing e conteúdo

Aplicar o teste A/B em diferentes mensagens, títulos ou estilos de conteúdos em blogs, redes sociais ou outras plataformas de marketing de conteúdo ajuda a identificar o que atrai e agrada mais o público-alvo.

Em resumo, o teste A/B é uma ferramenta versátil que pode ser aplicada sempre que houver a necessidade de comprar duas variantes e tomar decisões orientadas por dados. No entanto, para que esse método seja eficaz, é importante definir claramente os objetivos do teste e as métricas a serem monitoradas antes de iniciar o experimento.

Como funciona o teste A/B?

O teste A/B funciona como uma espécie de experimento. Ele testa duas versões diferentes de um site, aplicativo ou página de destino e mostra através de dados as diferenças nas respostas dos usuários.

É preciso criar duas versões de um anúncio, landing page e site para executar o teste A/B.

A versão de controle é conhecida como variação “A” e a variação “B” contém a alteração que está sendo testada. Os dados estatísticos gerados pelo teste são coletados e analisados para determinar qual versão tem melhor desempenho.

O teste A/B às vezes é chamado de teste controlado aleatório (RCT) porque garante que os grupos de amostras sejam atribuídos aleatoriamente. Isso ajuda a produzir melhores resultados.

O que é teste A/B no Marketing?

No marketing, o teste A/B é conhecido como teste bucket e consiste na comparação de técnicas e variáveis de marketing, observando como cada uma delas se desempenha na prática.

Para que você compreenda melhor, vamos utilizar o seguinte exemplo: digamos que você está criando a sua landing page e deseja saber qual delas funciona melhor com o seu público, gerando uma maior taxa de conversão.

Assim, você cria duas landing pages, cada uma com características específicas, como: copy, call-to-action, cores e outros detalhes. Após a criação das páginas, você avalia qual delas funciona melhor, tornando-a a versão oficial.

Além disso, também é possível aplicar os testes A/B para avaliar outros ativos, por exemplo:

  • E-mails;
  • Newsletters;
  • Anúncios;
  • Mensagens de textos enviadas em massa;
  • Páginas de um site;
  • Componentes de páginas web;
  • Aplicativos móveis.

Assim você considera o que está funcionando ou não para aquele determinado objetivo ou campanha, compreendendo melhor o interesse do público e o seu engajamento e criando um maior impacto.

Entretanto, devemos lembrar que os testes A/B são completamente diferentes dos testes multivariados. Enquanto os testes A/B testam duas variações, os multivariados verificam mais de uma variável de uma só vez.

Qual é o benefício de fazer um teste A/B?

O principal benefício de fazer um teste A/B é a possibilidade de verificar quais variáveis funcionam melhor, identificar os pontos fracos, trabalhar para corrigi-los e tornar a estratégia mais efetiva.

Por exemplo, se você possui um site e aplica um teste A/B, pode obter respostas como:

  • Qual o comportamento do seu público e o que os atrai até a sua página?
  • Quais táticas funcionam melhor com este público?
  • Quais elementos chamam mais atenção e funcionam melhor?
  • O que não funciona e deve ser mudado nas estratégias?
  • Quais componentes do site podem ser melhorados para proporcionar uma melhor experiência ao cliente?

Além disso, também podemos citar como vantagens dos testes A/B a precisão nos resultados, já que eles proporcionam maior clareza dos fatores que influenciam na tomada de decisão do público.

Outro benefício dos testes é a possibilidade de uma tomada de decisão mais acertada, já que os testes são realizados e documentados, construindo assim uma base de dados confiável e comprovada, proporcionando um maior aprendizado organizacional.

E por falar em comportamento do consumidor, também podemos citar como benefício a compreensão do comportamento do seu público, verificando como a persona se comporta, suas preferências e o que influencia no momento da tomada de decisão e do consumo.

O que testar por meio do teste A/B?

O teste A/B pode ser aplicado para testar uma variedade de elementos em diversas áreas, que variam de acordo com os objetivos específicos de uma campanha, site, aplicativo ou estratégia de marketing.

O mais comum é que os testes sejam realizados em landing pages, calls-to-action e e-mail marketing, que são estratégias direcionadas para a atração de um público específico, avaliando as variáveis de impacto na conversão de leads.

Nesses casos, as variáveis mais importantes que costumam ser testadas e avaliadas durante o teste A/B incluem:

  • Títulos e subtítulos;
  • Calls-to-action;
  • Imagens;
  • Organização e disposição dos elementos da página;
  • URLs;
  • Campos e itens de formulários;
  • Informação e descrição de um produto;
  • Elementos visuais e design da página, incluindo cores, setas e outros elementos.

Nos testes A/B para e-mail marketing, por outro lado, são avaliadas as variáveis que podem atrair o público e fazer com que eles se engajem melhor com os e-mails. Aqui, você pode testar as imagens, calls-to-action, horário dos envios e assuntos.

Os elementos que precisam ser avaliados nesse tipo de teste devem estar relacionados tanto com o público-alvo quanto com os seus objetivos de marketing, para haver a otimização das taxas de conversão. Além desses aspectos, também é possível testar:

  • Localização da sua página;
  • Tamanho;
  • Cor;
  • Textos;
  • Demais elementos gráficos que compõem as CTAs.

Como é realizado o teste A/B?

O teste A/B é realizado por meio da divisão do público em dois grupos aleatórios. Cada grupo tem acesso a uma versão diferente (A ou B) da peça que está sendo testada, e então você mede qual versão funciona melhor com base nas métricas específicas e a implementa. Detalhamos melhor esse processo abaixo:

  1. Divisão aleatória do público em dois grupos (A e B);
  2. Definição das variantes diferentes (A e B);
  3. Medição das métricas específicas, como taxas de cliques e conversões;
  4. Análise estatística de desempenho;
  5. Escolha da melhor versão;
  6. Implementação da versão que teve melhor desempenho.

O que é necessário para criar um teste A/B?

Para criar um teste A/B, é necessário ter objetivos bem definidos e ferramentas de análise adequadas. Para ajudar, listamos abaixo os recursos e informações que você deve reunir para fazer um teste de qualidade:

  • Objetivos claros;
  • Ferramentas de análise;
  • Segmentação de audiência;
  • Elementos para testar;
  • Hipótese;
  • Variantes (A e B);
  • Tempo de duração do teste;
  • Estratégia de implementação;
  • Métricas de desempenho;
  • Análise estatística;
  • Plano de ação.

Certifique-se de que todos esses elementos estejam alinhados antes de iniciar o experimento para garantir uma execução suave e resultados significativos.

Como fazer um bom teste A/B?

Fazer testes A/B pode ser considerado algo bastante complexo. Porém, quando orientado da maneira correta, ele se torna um método fácil de ser seguido e implementado, já que é algo direcionado e bastante intuitivo.

Sendo assim, listamos aqui seis passos básicos para aplicar os seus testes de maneira eficaz. Acompanhe!

1. Escolha uma variável para testar

Primeiramente, escolha uma variável para testar, que ela irá guiar a comparação entre os dois grupos.

Ao escolher uma variável, considere a hipótese e objetivo do teste, foque nas métricas que indicam o quanto as suas estratégias são decisivas e como o público se engaja com elas. Nesse caso, você pode avaliar aspectos como:

  • Número de visitantes de uma página;
  • Tempo de permanência;
  • Taxas de rejeição;
  • Saída;
  • Quantidade de cliques no CTA, dentre outros.

Lembre-se que você deve utilizar apenas uma variável, já que ela irá direcionar os dois testes que serão feitos, facilitando a comparação e a análise.

2. Estipule uma meta para seus testes A/B

O próximo passo para fazer um bom teste A/B é estipular as metas, já que elas definem o que deve ser avaliado, qual será o teste vencedor e como você deve atualizar a sua campanha, refletindo assim o resultado vencedor.

Sendo assim, utilize como meta para os seus testes A/B a taxa de conversão, ou ainda, a taxa de cliques no CTA, as quais podem estar diretamente relacionadas com as KPI’s do seu negócio.

3. Divida os seus grupos de amostra

A divisão dos grupos de amostra é o seguinte passo na aplicação do teste A/B que você precisa realizar.

Como dissemos, os grupos são divididos em grupo de controle e grupo experimento, onde você irá determinar as variáveis que serão testadas e modificadas, criando assim duas versões do que será analisado.

Dessa forma, você deve realizar os testes com dois ou mais públicos iguais para obter resultados concretos. Também pode dividir os testes para que cada uma das variações obtenha uma amostra aleatória, dependendo do tipo de ferramenta utilizada.

4. Determine o tamanho da amostra

O tamanho da sua amostra é o quarto passo do processo de aplicação de um teste A/B de qualidade.

A amostra é escolhida para entender a quantidade de pessoas que visitam a sua página, sua landing page, ou, ainda, quantas pessoas abrem o seu e-mail marketing. Nesse sentido, o volume de pessoas que farão parte dos testes A/B é a sua amostra.

É importante escolher uma amostra que seja estatisticamente relevante, direcionando o teste para uma quantidade de pessoas que permita a construção e avaliação de dados, sem invalidar os resultados.

Para isso, você deve se questionar:

  • Para quantas pessoas você precisaria enviar um e-mail para obter respostas relevantes?
  • Quantas pessoas devem visitar a sua landing page para que você obtenha resultados?

Além disso, lembre-se de que quanto maior for o tamanho da amostragem, menor a variação. Por isso, é maior a chance de que os testes sejam precisos.

5. Defina uma métrica para escolher o vencedor

A definição de métricas para escolher qual dos testes é o mais viável para o seu público e para a sua realidade é um passo essencial para fazer os testes A/B. Isso porque a métrica é o principal aspecto que você irá avaliar.

Conceitualmente, uma métrica é a interpretação de uma medida, ou um conjunto de medidas utilizadas para a orientação de um projeto, conforme os objetivos de marketing, ou ainda, do seu teste.

A definição de métricas é uma estratégia importante para avaliar o desempenho do teste A/B.

Por exemplo, se você escolheu testar a cor e o layout de uma call-to-action, uma métrica que pode ser utilizada aqui seria a quantidade de cliques no CTA. Assim, você deve observar qual das duas obteve mais cliques, verificando assim qual foi a mais relevante.

6. Use uma ferramenta de teste A/B

Por último, é essencial utilizar uma ferramenta A/B que seja efetiva e que realmente traga as respostas necessárias.

Normalmente, os testes são feitos com ferramentas ou softwares de automação de marketing que oferecem esta funcionalidade, alguns dos mais utilizado são:

  • Google Optimize;
  • Optimizely;
  • VWO;
  • RD Station;
  • AdEspresso;
  • Ab Tasty;
  • Adobe Target.

Inclusive, é importante citar que o único teste que pode ser realizado sem a utilização de ferramentas especializadas são os e-mails, já que pode ser feito com a própria ferramenta de automação de disparo de e-mails.

E você, já conhece os testes A/B ou já aplicou algum em seu negócio? Se você gostou deste artigo, compartilhe-o em suas redes sociais ou com os parceiros que precisam saber mais sobre o tema e desejam crescer no mercado.

Perguntas frequentes

O que é teste A/B?

O teste A/B é um método  em que elementos são comparados, de forma aleatória, com duas variantes, A e B. Tem como objetivo definir qual variável gera as melhores respostas e, assim, melhorar a porcentagem de aprovação de uma peça.

Como fazer um bom teste A/B?

Escolha uma variável para testar, estipule uma meta para seus testes A/B, divida os seus grupos de amostra, determine o tamanho da amostra, defina uma métrica para escolher o vencedor e a ferramenta de teste A/B.

Quando usar o teste A/B?

O teste A/B pode ser usado em diversas situações quando você deseja otimizar algum aspecto de um projeto, campanha ou produto. As situações mais comuns para aplicação desse método são:
Lançamento de site;
Campanhas de marketing;
Estratégias de e-mail marketing;
Mudanças de interface de aplicativos e sites;
Textos de marketing e conteúdo, entre outros.

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