Testes A/B: O que é, para o que serve e como se faz?

De forma simples, podemos definir como um teste que tem como objetivo comprar estratégias de marketing, desta forma definir qual variável gera resultados mais satisfatórios.

Dentre uma das infinitas possibilidades do marketing digital está a vantagem de comparar resultados específicos de cada estratégia empregada. Desta forma, entender melhor o comportamento do público e consequentemente entregar o que ele espera de sua marca. Assim, fica mais fácil explorar os pontos positivos e melhorar os negativos das campanhas.

Você está preparado para multiplicar seus acertos e corrigir seus erros?

Uma forma eficiente de refinar essas estratégias de Marketing que já foram adotadas é realizando testes A/B. Ou seja, são feitos dois projetos semelhantes mudando apenas uma variável, colocando ambas em ação e analisando os resultados. Desta maneira, você consegue entender qual rendeu um melhor resultado para seu público alvo.

Você deve estar se perguntando como fazer esses tais testes, então vamos explicar!
Como já vimos, testes A/B realizam comparações entre alguma variável específica do Marketing, objetivando definir qual é a melhor estratégia. Por exemplo: é possível testar dois formatos de Landing Page para concluir qual gera mais conversão de vendas.

Um ponto importante a ser ressaltado é que testes A/B são diferentes de testes multivariados. Testes multivariáveis, como o próprio nome diz, testam algumas variáveis de uma vez. Enquanto testes A/B são focados em uma única variável, sendo 2 variações do mesmo projeto.

Podemos fazer testes A/B para fazer inúmeras escolhas, como o formato de um botão de Call-to-Action, por exemplo. Nesse caso, inicialmente escolhemos as duas variações que desejamos testar no botão, e determinar qual delas é melhor de acordo com seus objetivos.

Os testes acabam com a necessidade de supor, permitindo que você tome decisões embasadas em dados numéricos, o que aumenta seus acertos futuros.

O que testar?

Muitas vezes temos vontade de testar todas as variáveis possíveis, mas alguns testes mostram relevância maior do que outros. Desta forma é importante ser criterioso no momento em que decidir o que testar.

Algumas variáveis são insignificantes para aumentar sua taxa de vendas, conversão ou número de cliques. Portanto, reconhecer o que é mais importante para a otimização de sua estratégia de Marketing Digital é o primeiro passo.

Vamos apresentar algumas variáveis mais críticas no processo de geração de leads.

Se for seu primeiro teste em Landing Pages, uma dica importante é: comece pelos tipos de ofertas. Analise quais formatos ou assuntos converter mais visitantes em leads e leads em clientes.

Se você já for mais experiente em testes com Landing Pages, é indicado testar fatores como os apresentados abaixo:

• Títulos e intertítulos,
• Imagens,
• CTAs (Call-to-Action),
• URL,
• Organização de elementos,
• Campos de formulários,
• Elementos visuais (setas, cores, etc),
• Informações sobre o produto.

Quando se trata de e-mails, nossa dica é testar inicialmente os formatos. Podendo testar, por exemplo, se seus contatos respondem melhor a conteúdos de um único tópico ou a newsletter, que agregam várias informações em um único e-mail.

Outro teste que pode gerar resultados é a linguagem (analisar o engajamento de e-mails mais formais e mais informais), imagens, CTAs, assunto, horário de envio, entre outros.

Quando os testes A/B são aplicados à CTA de uma página o mais importante é a localização, seguido de tamanho, cor, texto e elementos gráficos. Esse tipo de teste aplicado ao botão Call-to-Action costuma revelar dados interessantes e aumentar vendas.

Como fazer testes A/B

Agora que já explicamos o que são os testes, vamos te explicar como testar!

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Aposte em ferramentas especializadas: O uso de ferramentas especializadas ou softwares de automação de marketing são comumente utilizadas em testes A/B. O teste A/B que não necessita de ferramentas especializadas é o de e-mails, pois nessa situação a própria ferramenta do e-mail supre essa necessidade, mas o processo não é tão automatizado podendo gerar erros. Alguns exemplos de ferramentas que realizam esse tipo de testes são: Google Analytics , Optimizely, Unbounce e o VWO.
Garanta significância estatística: Inicialmente, você deve determinar uma amostragem de pessoas que garanta ao seu teste uma significância estatística. Ou seja, para quantas pessoas você precisa enviar o e-mail para que a sua pesquisa tenha significância. Uma sugestão para descobrir qual é esse número é usando uma calculadora de significância como esta aqui.
Crie variações: O próximo passo é criar as duas variações que serão testadas, lembrando que elas terão obrigatoriamente apenas um elemento de diferença.

Implementação

A implementação do teste vai variar de acordo com a ferramenta que você vai usar. Algumas ferramentas separam a amostragem ao meio. Ou seja, 50% da amostragem vai receber a “variação A” e 50% vai receber a “variação B”.

Desta forma, ao fim do período de teste será possível identificar qual variação obteve melhores resultados.

Com a modernização das ferramentas de testes, atualmente, elas se apresentam muito desenvolvidas. Algumas possuem um componente dinâmico que é capaz de indicar qual variação foi mais bem-sucedida de acordo com uma métrica escolhida. Sendo assim, a ferramenta implementa automaticamente a variação que se desenvolveu melhor.

Landing Pages são testadas frequentemente com esses moldes. Visto que a ferramenta determina a amostragem, exibe para 50% da amostra uma versão e para os outros 50% a outra versão e determina o vencedor e a partir daí 100% do tráfego verá a página otimizada/vencedora.

Como medir os resultados

A última etapa, mas de forma alguma menos importante. Confira!

O tempo

Os testes A/B precisam de tempo para serem validados e esse tempo é relativo. Nos casos de e-mail pode levar algumas horas, dependendo da quantidade de pessoas que receber seu e-mail. Já no caso da Landing Pages o indicado é algo em torno de 15 a 30 dias, principalmente se a sua Landing Page tem baixo volume de tráfego.

Basicamente o que dirá o quanto você precisa deixar o teste rodando é a quantidade de tempo necessária para que seu teste atinja significância estatística, ou seja, chegue a um determinado número de pessoas.

Utilize apenas uma métrica para escolher o vencedor

Depois de esperar o tempo necessário para adquirir seus resultados e estabelecer uma métrica fica bem simples de analisar. Por exemplo: se o teste for a cor de um CTA, a métrica é a quantidade de cliques, logo a CTA com melhor desempenho é a que recebeu mais cliques. Caso você tenha uma ferramenta que identifique sozinha essa variação e estabeleça o “vencedor” você nem precisa se preocupar em estabelecer a métrica, a própria ferramenta faz por você.

Otimização da estratégia

Ao contrário do que muitos pensam, repetir o mesmo tipo de teste pode trazer informações cada vez mais aprofundadas sobre o público e o que ele está esperando. Além de economizar tempo, pois você já tem a estrutura básica do teste em mãos. Por exemplo, realize testes de assunto de e-mail diversas vezes para descobrir qual combinação de fatores funcionam melhor com seus contatos.

Outro detalhe importante é deixar seus testes organizados em uma planilha, por exemplo. Adicione informações como: o tipo de teste, qual métrica de sucesso vai utilizar, datas de início e fim, hipótese e resultado obtidos no fim do teste. Desta forma é mais fácil aprimorar testes já realizados e eliminar de vez coisas que já foram provadas ineficazes. Assim você terá sempre a oportunidade de melhorar sua estratégia de Marketing.

E aí, você já fez algum teste A/B?

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