Taxa de conversão, taxa de cliques, taxa de abertura… estão no radar de todos os webmarketing! Se os resultados forem decepcionantes, opte pelo teste A/B! Essa metodologia de pesquisa de experiência do usuário é a chave para otimizar seu dispositivo digital.
É o medo de todos os gestores digitais, a fobia dos profissionais de web marketing: taxas de conversão insatisfatórias , taxas de abertura e cliques decepcionantes em newsletters, CTAs que nunca são clicados… Então, estamos mudando as coisas. E muitas vezes, as decisões são baseadas em elementos subjetivos : “Eu deveria mudar a cor deste CTA” ou “Tenho certeza que o botão neste local seria mais visível e mais clicado”.
Movemos os elementos da página, mudamos as palavras , as cores , sem saber exatamente para onde estamos indo… Escolhemos o design mais moderno… E os resultados não são necessariamente melhores. E, às vezes, não temos tempo para medir o impacto das mudanças feitas.
Por que o usuário não abriu ou clicou no e-mail? Por que ele não chegou ao fim do túnel de conversão? Por que ele não fez o que se esperava dele? Como reverter a tendência? E se o teste A/B pudesse fornecer respostas para todas essas perguntas?
Por que fazer testes A/B?
Uma definição rápida de teste A/B: envolve a comparação de duas versões de um mesmo “objeto” para medir o desempenho de uma versão em relação à outra , a fim de otimizar o dispositivo digital na base de dados estatística e objetiva.
O teste A/B serve a vários propósitos:
- Melhorando a experiência do usuário ,
- geração de leads,
- O aumento nas vendas de um site de comércio eletrônico ( aplicar testes A/B ao seu site de comércio eletrônico! )
- …
A prática de testes A/B faz parte de uma abordagem ágil de otimização contínua do sistema digital. Questionando-se constantemente. Questione as escolhas editoriais e funcionais. Validar ou invalidar hipóteses . Essa técnica tem uma grande vantagem: é baseada na valorização do usuário final . Os testes são realizados diretamente com o alvo , a fim de gerar resultados confiáveis, uma base segura para a tomada de decisões .
![person using macbook pro on table](https://lacasadelamadre.com.br/wp-content/uploads/2022/04/tkf03ckdejo-1024x768.jpg)
O teste A/B ajuda a controlar os orçamentos de marketing . Trata-se de investir tempo e dinheiro no que os usuários gostam, no que é realmente útil para eles. O teste A/B é uma prática bastante “divertida”. Esta é uma oportunidade para testar as coisas, deixe sua imaginação correr solta. No entanto, para coletar informações confiáveis e otimizar o ROI das campanhas , é preciso seguir algumas regras!
Regra nº 1: em testes A/B você pode testar tudo, mas…
O que pode ser testado com testes A/B ? É muito simples: tudo!
Para emails e newsletters, por exemplo, é possível testar o assunto do email, o nome do remetente, os CTAs e outros botões, os visuais, os títulos, o texto, as cores e até a hora ou o dia. enviando! Mas não há necessidade de perder tempo testando tudo. Concentre-se nas coisas que não estão funcionando primeiro .
Se a taxa de abertura é boa, mas a taxa de cliques é ruim, não há necessidade de testar a mudança de assunto ou remetente do email… O problema está mais em um CTA por exemplo: sua cor, sua localização, o texto. ..
Se os e-mails já parecem ter um bom desempenho, não há necessidade de iniciar o teste A/B imediatamente. Os esforços devem ser concentrados onde são úteis .
E se o cronograma e o orçamento permitirem, é possível realizar testes A/B em elementos que já funcionam para melhorá-los ainda mais.
É tudo uma questão de priorização ! Qual é o ganho estimado? As hipóteses previstas são simples de colocar em prática? A página testada gera tráfego suficiente para que o teste seja interessante?
Regra nº 2: teste apenas um elemento de cada vez!
“Mudei a cor e a localização do botão, como sei o que funcionou? »
Bem, isso não é possível!
A regra de ouro para um teste A/B bem-sucedido: teste apenas um elemento por vez !
Primeiro mudamos a cor. Analisamos os resultados. Fazemos as alterações, ou não, dependendo dos resultados. Em seguida, executamos um segundo teste: desta vez modificamos a localização. Analisamos os resultados… e você sabe o resto. Tudo em seu tempo !
Regra nº 3: escolha a amostra certa para um teste A/B confiável
A relevância dos resultados de um teste A/B depende do tamanho e da qualidade da amostra na qual é realizado. A amostra deve ser representativa do alvo , dos usuários pretendidos.
E para resultados confiáveis, a amostra deve ser grande o suficiente. Se o teste A/B for feito com apenas 10 pessoas, os resultados não serão confiáveis… Você tem que obter resultados suficientes para ver qual versão se destaca mais.
Se o dispositivo digital em teste gerar tráfego suficiente, atingir um tamanho de amostra suficiente não deve ser um problema.
Se a amostra for muito pequena, certamente será necessário espalhá-la por um período maior para ter perspectiva suficiente.
![two women sitting beside table and talking](https://lacasadelamadre.com.br/wp-content/uploads/2022/04/lq1t-8ms5py-1024x683.jpg)
Para um teste A/B eficaz, a amostra deve ser segmentada em dois públicos : um primeiro público recebe a versão A, o segundo, a versão B. Para que os resultados sejam confiáveis, os públicos devem ser iguais , tanto em tamanho quanto por perfil de usuário. Ambas as versões devem ser transmitidas nas mesmas condições para cada audiência (audiências do mesmo tamanho, ao mesmo tempo, etc.)
Regra nº 4: Deixe o teste A/B durar o suficiente
Quanto tempo um teste A/B deve levar para ser confiável? A duração do teste é um elemento essencial para garantir a confiabilidade dos resultados .
Não é incomum que os resultados após a modificação/produção sejam diferentes dos resultados obtidos durante o experimento. Essa constatação revela um erro durante a fase de experimentação: o teste não foi realizado por um período longo o suficiente para coletar informações confiáveis.
É tentador interromper o teste assim que você notar uma diferença notável entre as duas versões. No entanto, as informações coletadas não são necessariamente representativas. Muitas vezes acontece que os resultados das duas versões acabam sendo idênticos quando uma discrepância perceptível foi notada algumas horas/dias antes.
Não é possível definir uma duração de teste padrão.
A duração do teste depende de muitos elementos, em particular a representatividade da amostra, seu tamanho e o momento ! De fato, os resultados podem variar dependendo da hora do dia ou do dia da semana. Vamos pegar o exemplo de um teste A/B em um email. Se o alvo pretendido estiver espalhado por diferentes fusos horários, o teste não deve ser realizado em um período muito curto.
Se o e-mail for enviado às 16h, horário francês, há pouca chance de que os usuários que moram nos EUA interajam com o e-mail. A diferença de horário faz com que os usuários americanos recebam o e-mail à 1h da manhã… Se o teste for interrompido após 2 horas de experimentação, por exemplo, uma parte inteira da amostra será excluída do experimento e os resultados não serão confiáveis.
Regra nº 5: acompanhar otimizações
O teste A/B é uma estratégia de teste de longo prazo .
É recomendável acompanhar os testes, otimizações e resultados associados se você não quiser repetir os mesmos testes repetidamente. Isso é ainda mais importante se várias pessoas forem obrigadas a realizar testes separadamente. Por que testar algo que já foi testado?
Quando se trata de testes A/B, a palavra de ordem é paciência ! É mais seguro deixar um teste rodar por mais algumas horas ou dias em caso de dúvida. Parar o teste muito cedo não economiza tempo. Pelo contrário ! Reexecutar o teste se os resultados não forem confiáveis consome muito mais tempo.
Alguns experimentos serão decepcionantes . Você testará muitas mudanças e não verá nenhuma melhoria perceptível. Faz parte do jogo! Às vezes será necessário ser muito paciente antes de encontrar a combinação certa.
Você terá entendido: teste A/B rima com “ inovação incremental ”. O dispositivo está sendo aprimorado gradualmente, passo a passo. Desta forma, o caminho é certamente longo, mas as melhorias são qualitativas. E muitas vezes nos surpreendemos com o impacto que um detalhe muito pequeno como o texto ou a cor de um CTA pode ter 😀