O que é teste A/B? Um guia para iniciantes

Não importa quanta pesquisa você faça, nem toda campanha de marketing terá resultados positivos.

É por isso que o teste A/B é um método fantástico para calcular as melhores estratégias promocionais e de marketing online para o seu negócio.

Ele pode ser usado para testar tudo, desde a cópia do site até os e-mails de vendas. Isso permite que você encontre a versão de melhor desempenho da sua campanha antes de gastar todo o seu orçamento em materiais de marketing que não funcionam. Embora o teste A/B possa ser demorado, suas vantagens são suficientes para compensar o investimento de tempo.

Em suma, testes A/B bem planejados podem fazer uma enorme diferença na eficácia de seus esforços de marketing. Restringir e combinar os elementos mais eficazes de uma promoção pode gerar um maior retorno sobre o investimento, menor risco de fracasso e, acima de tudo: um plano de marketing mais forte.

O que é teste A/B e por que isso importa?

O teste A/B é uma estratégia de marketing que coloca duas versões diferentes de um site, anúncio, e-mail, pop-up ou página de destino uma contra a outra para ver qual é a mais eficaz.

Por exemplo, você pode testar dois pop-ups diferentes (para ver qual gera mais inscrições em webinars) ou dois anúncios diferentes do Google (para ver qual gera mais compras). Isso fornece informações importantes sobre onde e como investir seu orçamento de marketing e lhe dá coragem para tomar medidas potencialmente arriscadas.

Em meu próprio site, IA/B testou meu pop-up para descobrir o que encorajou os usuários a se envolverem com minha marca.

Com o tempo, descobrimos que oferecer uma análise gratuita do site (que agrega muito valor ao nosso público-alvo) era a maneira mais eficaz de estabelecer experiência e mostrar aos visitantes nosso valor. Conseguimos comparar cliques e taxas de conversão para ver qual cabeçalho seria mais impactante para manter os usuários em nosso site.

Como funciona o teste A/B?

O teste A/B funciona mostrando aleatoriamente duas versões do mesmo recurso (anúncio, site, pop-up, oferta etc.) para usuários diferentes. A parte aleatória é importante porque fornece informações mais precisas sem distorcer os resultados.

Uma versão é o grupo “controle”, ou a versão já em uso. A segunda versão altera um único elemento. Você pode alterar vários elementos, mas torna mais difícil dizer qual mudança fez a diferença. Isso é chamado de teste multivariado (mais sobre isso mais tarde).

Por exemplo, você pode mostrar a metade dos visitantes do seu site um botão azul “comprar agora” e a outra metade um botão vermelho “comprar agora”. Após um determinado período de tempo (geralmente pelo menos duas semanas), você compara as taxas de conversão para ver qual botão de cor resultou em mais compras.

A maioria dos profissionais de marketing usa uma ferramenta para criar e exibir as diferentes versões – abordaremos as ferramentas de teste A/B em uma seção posterior.

Por que o teste A/B é importante?

Testes A/B precisos podem fazer uma enorme diferença no retorno do investimento. Usando testes controlados e coletando dados empíricos, você pode descobrir exatamente quais estratégias de marketing funcionam melhor para sua empresa e seu produto.

Se houver a possibilidade de uma variação funcionar duas, três ou até quatro vezes melhor do que outra sem colocar um grande capital em risco, é descuidado fazer uma promoção sem testar primeiro.

Quando feito de forma consistente, o teste pode melhorar substancialmente seus resultados. Se você sabe o que funciona e o que não funciona (e tem evidências para apoiá-lo), é mais fácil tomar decisões e elaborar estratégias de marketing mais eficazes a longo prazo.

Aqui estão alguns outros benefícios de realizar testes A/B regulares em seu site e materiais de marketing:

• Eles ajudam você a entender seu público-alvo : quando você vê quais tipos de e-mails, títulos e outros recursos seu público responde, você obtém informações sobre quem é seu público e o que eles desejam.
• Taxas de conversão mais altas: o teste A/B é a maneira mais eficaz de aumentar as taxas de conversão. Saber o que funciona e o que não funciona fornece dados acionáveis ​​que podem ajudar a simplificar o processo de conversão.
• Fique por dentro das tendências em constante mudança: é difícil prever a que tipo de conteúdo, imagens ou outros recursos as pessoas responderão. Testar regularmente ajuda você a ficar à frente das mudanças no comportamento do consumidor.
• Reduza as taxas de rejeição: quando os visitantes do site veem o conteúdo de que gostam, eles permanecem no seu site por mais tempo. Testar para encontrar o tipo de conteúdo e materiais de marketing que seus usuários gostam ajudará você a criar um site melhor – e um que os usuários desejam permanecer.

Em última análise, você estará recuperando o controle de suas estratégias de marketing. Chega de fechar os olhos, pressionar o botão “enviar” e apenas esperar que seus clientes respondam.

Como você planeja um teste A/B?

A primeira coisa a fazer ao planejar um teste A/B é descobrir o que você deseja testar. Você está executando um teste no local ou um teste externo?

Se você estiver executando um teste no local, pense em todas as partes relacionadas a vendas do seu site e, em seguida, descubra quais elementos devem ser testados.

Você pode testar:

• manchetes
• texto de chamadas para ação
• local de chamadas para ação
• pop-ups
• imagens em destaque
• cópia de
• o número de campos em um formulário

Com testes externos, você provavelmente está testando um anúncio ou um e-mail de vendas. Testar o texto do anúncio para ver qual anúncio gera mais conversões pode ajudar você a concentrar seus esforços de publicidade. Depois de saber que seu anúncio está convertendo o melhor possível, é mais fácil justificar gastar mais dinheiro com ele.

O mesmo vale para e-mails. Envie duas versões para sua lista (selecionando aleatoriamente qual metade recebe qual e-mail) e, em seguida, acompanhe qual delas converte melhor. Com os e-mails, você pode adaptar sua estrutura, linha de assunto do e-mail, imagens usadas ou até mesmo suas ofertas.

Saber ao que seu público responde melhor permite que você escreva e-mails mais eficazes a longo prazo. Depois de saber qual material de marketing você deseja testar A/B, faça uma lista de todas as variáveis. Se você decidiu testar sua call to action, você pode testar:

• a localização
• o texto exato usado
• a cor do botão ou o espaço circundante

O teste A/B é um processo completo e é comum que vários testes divididos sejam realizados antes de tomar sua decisão final.

Lista de verificação de teste A/B para começar

Antes de iniciar o teste A/B, certifique-se de ter uma ideia clara dos resultados que está procurando. Você já deve saber o resultado da linha de base, que são os resultados que você está obtendo atualmente. Você quer testar as opções A e B uma contra a outra, mas também quer saber se a que se sair melhor no teste também está se saindo melhor do que seus resultados atuais.

Alternativamente, você pode usar A como seu controle (deixando o que estiver usando no momento) e depois usar algo novo para B.

Os testes precisam ser executados simultaneamente para levar em conta as variações no tempo. Você não pode testar uma variação hoje e outra amanhã porque não pode levar em consideração nenhuma variável que possa ter mudado entre agora e então. (Por exemplo, uma nova campanha do Facebook ou uma postagem de blog sendo publicada.)

Em vez disso, você precisa dividir o tráfego vendo suas variações ao mesmo tempo.

Aqui está uma lista de verificação de teste A/B para revisar antes de executar seu primeiro teste:

1. Decida qual recurso você deseja testar.
2. Crie duas versões do mesmo anúncio, página de destino, aplicativo etc.
3. Decida por quanto tempo seu teste será executado. Sugiro pelo menos duas semanas, mas pode ser mais longo ou um pouco mais curto, dependendo do seu tráfego e do setor.
4. Escolha uma ferramenta de teste para ajudá-lo a executar seu teste (mais sobre isso posteriormente).
5. Lançar!
6. Depois de algumas semanas, dê uma olhada nos resultados. Qual versão ganhou?
7. Enxague e repita. O teste A/B é mais eficaz quando feito continuamente.

Principais elementos para testar usando o teste A/B

Você pode testar praticamente qualquer coisa em seus materiais de marketing ou em seu site: manchetes, CTAs, texto do corpo, imagens, posicionamento da barra de navegação etc. Se você puder alterá-lo, poderá testá-lo.

Isso não significa que você deve passar meses testando cada pequena coisa. Em vez disso, concentre-se nas mudanças com maior probabilidade de ter um grande impacto no tráfego e nas conversões.

Em seu site, isso provavelmente inclui:

Em um email, você pode testar o título, imagens, links, CTAs ou opções de segmentação. Em um anúncio pago, especialmente um anúncio de texto (como um anúncio da Rede de Pesquisa), você tem menos coisas para alterar, então você pode testar o título principal, a oferta, a imagem ou a segmentação.

Testar diferentes ofertas é crucial. Apenas certifique-se de que cada pessoa receba sempre a mesma promoção. Por exemplo, se um brinde for oferecido ao grupo A e um desconto for oferecido ao grupo B, você deseja garantir que o grupo A sempre contenha os mesmos visitantes, assim como o grupo B.

Você também pode testar o caminho completo de conversão. Por exemplo, você pode testar o boletim informativo A com a página inicial A e o boletim informativo B com a página inicial B. Mais tarde, você pode testar o boletim informativo A com a página inicial B e vice-versa.

Isso pode lhe dar uma ideia melhor do que está funcionando, especialmente se você estiver obtendo resultados mistos ou se os resultados estiverem muito próximos. Aqui estão alguns outros testes que você pode executar.

Exemplos práticos de teste A/B para inspirar sua próxima campanha

Agora que abordamos o que é o teste A/B, o que você pode testar e como fazê-lo, vamos ver alguns exemplos. Eles devem ajudar a destacar o poder dos testes A/B – e o que você pode estar perdendo se não os estiver usando.

Layout horizontal testado pela GRENE nas páginas de categoria

A GRENE, uma varejista online, realizou um teste A/B para encontrar uma maneira de tornar mais fácil para os usuários encontrarem os produtos que procuravam. Na versão original (esquerda), o produto ocupava toda a página em dispositivos móveis. Os usuários estavam encontrando dificuldades para percorrer as diferentes opções.

A variante (à direita), reduziu o espaço em branco e permitiu aos usuários visualizar vários produtos e rolar facilmente pelas opções disponíveis.

Resultados: ao alterar o layout das páginas de categoria, a GRENE obteve um aumento de 15% nos cliques nas caixas de produtos, um aumento de 16% nas conversões e um aumento de 10% nas visitas à página de agradecimento, o que indica que os usuários fizeram uma compra.

WallMonkeys aumentou as taxas de conversão substituindo um controle deslizante por uma barra de pesquisa

WallMonkeys, um site de adesivos de parede online, queria melhorar as taxas de conversão e a experiência do cliente. Usando o mapa de calor do CrazyEgg, eles puderam ver onde a maioria dos clientes olhava primeiro.

Armados com essas informações, eles decidiram trocar a imagem em destaque do controle deslizante (imagem superior) por uma barra de pesquisa (imagem inferior).

Resultados: Ao trocar as imagens em destaque e mover a barra de pesquisa para o meio da página (com base nos dados do mapa de calor), eles conseguiram aumentar sua taxa de conversão em 550%.

Unbounce testou um tweet vs. Ativação de e-mail

A Unbounce estava procurando maneiras de aumentar os opt-ins da página de destino. Enquanto a maioria das empresas pede um endereço de e-mail, a Unbounce decidiu ver se os usuários prefeririam twittar sobre um produto.

Então, eles compararam esta página opt-in, que pedia um endereço de e-mail:

Esta versão permite que os usuários baixem o mesmo curso enviando um tweet.

Como as mudanças afetaram as inscrições?

Resultados : Unbounce encontrou usuários que preferiram fornecer um endereço de e-mail para baixar o curso. A versão de e-mail teve uma taxa de conversão 24% maior do que a versão de tweet. Os resultados não são surpreendentes (a maioria das pessoas está acostumada a fornecer um endereço de e-mail, afinal), mas os testes deram à Unbounce a confiança de que sua página de destino estava indo na direção certa.

Quanto tempo leva o teste A/B?

O teste A/B não é um projeto da noite para o dia. Dependendo da quantidade de tráfego que você recebe, você pode querer executar testes de alguns dias a algumas semanas. Lembre-se, você só deseja executar um teste de cada vez para obter resultados mais precisos.

A execução de um teste por um período de tempo insuficiente pode distorcer os resultados, pois você não obtém um grupo grande o suficiente de visitantes para ser estatisticamente preciso. A execução de um teste por muito tempo também pode fornecer resultados distorcidos, pois há mais variáveis ​​que você não pode controlar por um período mais longo.

Certifique-se de estar a par de qualquer coisa que possa afetar os resultados do seu teste, para que você possa considerar anomalias estatísticas em seus resultados. Na dúvida, execute o teste novamente.

Considerando o impacto que os testes A/B podem ter em seus resultados, vale a pena levar algumas semanas para conduzir os testes adequadamente. Teste uma variável por vez e dê a cada teste tempo suficiente para ser executado.

Posso testar mais de uma coisa por vez?

Existem duas abordagens para esta questão. Digamos que você queira apenas testar seu título, mas você tem três variações possíveis. Nesse caso, executar um único teste e dividir seus visitantes (ou destinatários no caso de um email) em três grupos em vez de dois é razoável e provavelmente ainda seria considerado um teste A/B.

Isso é mais eficiente do que executar três testes separados (A vs. B, B vs. C e A vs. C). Você pode querer dar ao seu teste mais alguns dias para ser executado, para que você tenha resultados suficientes para ver o que realmente funciona.

Testar mais de uma coisa por vez, como manchetes e frases de chamariz, é chamado de teste multivariado e é mais complicado de executar. Existem muitos recursos disponíveis para testes multivariados.

Você também precisará considerar como seus sistemas podem lidar com testes de divisão, bem como ter uma equipe disponível para analisar vários resultados e compilar os dados em quantidades digeríveis.

Testes multivariados colocam muito mais coisas no seu prato de uma só vez: mas não devem necessariamente ser evitados. Se você tiver os procedimentos certos para lidar com a carga de trabalho extra, vá em frente – mas se quiser uma abordagem mais simplista: um teste A/B de cada vez é bom.

Como analisar dados de teste A/B

Após o teste A/B, você terá uma pilha de dados. Como você sabe qual versão ganhou? Às vezes, o vencedor será bastante claro. Por exemplo, se uma versão de uma landing page resultar em 50% mais inscrições de e-mail, você saberá quem ganhou sem analisar muitos dados.

Outras vezes, não é tão claro. Veja como ter certeza de qual versão realmente ganhou:

1. Verifique se você tem dados suficientes: a melhor maneira de saber qual variação funcionará a longo prazo é garantir que você tenha cerca de duas semanas de dados (pelo menos 30 conversões).
2. Use uma calculadora de significância de teste A/B: Alguns têm uma calculadora de significância de teste A/B embutida, ou você pode usar minha ferramenta gratuita aqui. Basta adicionar seus números de visitantes e conversões para ver o quanto a variação aumentou as vendas.

Olhe além das métricas óbvias : nem todas as métricas são criadas iguais. Eu geralmente aconselho olhar para as taxas de conversão e tráfego. No entanto, algumas empresas podem querer prestar atenção a outras métricas, como o tamanho médio do pedido. Por exemplo, mudar seu botão “comprar” para azul resulta em mais conversões, mas esses clientes gastam significativamente menos por pedido, então você vai querer continuar pesquisando.

Melhores ferramentas de teste A/B para experimentar

Se o teste A/B parece complicado, você não está sozinho. Muitos profissionais de marketing e empresários evitam o teste A/B porque parece muito trabalhoso ou estão preocupados em fazer algo errado. Espero que as dicas acima ajudem você a se sentir confiante de que pode fazê-lo corretamente. Agora, vamos falar sobre ferramentas que você pode usar para fazer testes A/B.

A ferramenta que você usa dependerá dos recursos que você deseja testar. Por exemplo, se você deseja testar títulos de e-mail, seu provedor de e-mail provavelmente oferece essa ferramenta (o MailChimp e o Constant Contact oferecem isso). Os anúncios do Facebook também oferecem esse recurso.

Existem também várias ferramentas baratas ou gratuitas que podem testar os elementos do site e ajudar você a entender qual variante é mais eficaz.

Calculadora Gratuita de Significância de Testes A/B

Se você está se perguntando como uma alteração de design ou cópia da web afetou suas vendas, criei uma ferramenta para ajudar. Minha calculadora permite que você insira seus números de visitantes e conversões e, em seguida, calcula se uma variação aumentou suas vendas e em quanto.

Perguntas frequentes

Conclusão

O teste A/B é o melhor amigo de um profissional de marketing. Ele permite que você veja, por exemplo, quais anúncios geram mais conversões, quais ofertas seu público responde ou quais títulos de blog geram mais tráfego.

Há uma variedade de ferramentas que você pode usar para começar, incluindo o Google Optimize (que é gratuito!) e o Optimizely.

Se você deseja começar com o teste A/B, pode começar aprendendo como fazer o teste A/B no Google Analytics. Lembre-se: o teste A/B é uma ferramenta fantástica que deve ser usada por todos os profissionais de marketing.

Você já tentou testes A/B? Se não, o que está prendendo você?

Veja como minha agência pode direcionar grandes quantidades de tráfego para seu site

• SEO – desbloqueie grandes quantidades de tráfego de SEO. Veja resultados reais.
• Marketing de conteúdo – nossa equipe cria conteúdo épico que será compartilhado, obterá links e atrairá tráfego.
• Mídia paga – estratégias pagas eficazes com ROI claro.

Reserve uma chamada