Teste A/B

Definição de Teste A/B

Teste A/B (também chamado de Split Test ou Split Testing) significa testar duas variantes de algo (como páginas web, títulos, botões de call-to-action) uma contra a outra e comparar seu desempenho. Isso significa que a Variante A e a Variante B são mostradas cada uma para uma parte do público-alvo (exibidas aleatoriamente). A variante que alcança a maior taxa de conversão vence o teste.

Objetivo dos Testes A/B

O objetivo por trás dos testes A/B é descobrir qual variante tem o melhor desempenho: a versão original ou a modificada? Dessa forma, você pode obter insights importantes sobre mudanças necessárias no desenvolvimento de software, web design ou marketing online, que levam à otimização dos seus resultados.

Assim, a interação desejada do usuário (por exemplo, compras ou inscrições em newsletters) pode ser aumentada

• de forma baseada em dados,
• continuamente
• e rapidamente.

Quais métricas podem ser melhoradas com Testes A/B?

Aqui estão alguns exemplos de métricas que podem ser melhoradas através de Testes A/B – desde que você realmente use os insights dos testes para otimização:

• Downloads, por exemplo, de e-books
• Inscrições em newsletters, listas de espera, workshops gratuitos, contas de clientes etc.
• Compras em lojas online
• Criação de conteúdo gerado pelo usuário, como avaliações e perfis
• Doações (quantidade e valor)

Você pode considerar as seguintes perguntas:

• qual design (cor de fontes, fundos, botões...),
• quais elementos gráficos (fotos, diagramas, tabelas...),
• qual redação (também: qual quantidade de texto),
• qual posição na página web (pop-up, banner, rodapé...),
• qual navegação do usuário e jornada do cliente
  convertem melhor?

Variantes de Testes A/B

Dependendo do que você quer alcançar com um teste AB, você escolhe uma das 3 variantes para testar. Aqui está a definição de cada uma:

Teste A/B Clássico

Neste tipo de teste, você executa uma ou mais variantes contra a versão original no split test, mas sempre testa apenas um elemento alterado (Exemplo: cor do botão) ao mesmo tempo.

Testes Multivariados

Nesta variante, você também pode testar várias variáveis alteradas em uma página web simultaneamente. Assim você verifica qual combinação alcança a melhor conversão - por exemplo, quando você altera simultaneamente a cor de um botão CTA e uma redação. As diferentes variáveis são então automaticamente combinadas em combinações de teste pela sua ferramenta de Teste A/B. Com 3 fotos e 2 redações, você obtém, por exemplo, 6 testes diferentes.

Teste de Redirecionamento ou Teste de URL Dividida

Neste princípio de Split Testing, por exemplo, landing pages inteiras podem ser testadas uma contra a outra para verificar qual estrutura, design ou conteúdo funciona melhor. A ferramenta que você usa para testar então redireciona metade dos usuários para uma versão da landing page e a outra metade para a outra versão.

Procedimento para Testes AB

Para testar diferentes variantes, proceda da seguinte forma:

• Defina o objetivo do seu Teste AB. Exemplo: Mais usuários devem criar uma conta de cliente.
• Formule uma hipótese sobre o problema ou obstáculo: Por que mais pessoas não estão criando uma conta de cliente?
• Crie as variantes que você quer testar. Se o problema puder estar na redação, por exemplo, escreva o texto do call-to-action em uma variante adicional.
• Configure o Teste AB com uma ferramenta adequada.

Quais ferramentas existem para Teste AB?

As seguintes ferramentas de teste estão disponíveis para o seu Teste AB:

• Google Optimize
• AB Tasty
• Kameleoon
• Optimizely

Ferramentas adicionais para identificação de problemas e análise de dados

Além disso, você deve usar uma ferramenta de Web Analytics como o Google Analytics. E caso você tenha dificuldade em identificar possíveis problemas no seu site ou produto e formular hipóteses correspondentes, as seguintes ferramentas podem ajudar:

• Pesquisas (como entrevistas pessoais ou pesquisas no site)
• Mapas de calor
• Gravações de tela e sessão

O que é importante nos Testes A/B?

Para obter resultados significativos no Teste A/B, os seguintes pontos são importantes:

• O grupo de teste deve ser grande o suficiente. Se, por exemplo, o tráfego em uma página de e-commerce a ser testada for muito baixo, levará muito tempo até que resultados relevantes estejam disponíveis. Especialmente no teste multivariado, uma empresa precisa de muito tráfego até que a significância estatística seja alcançada.
• É importante no teste que na Versão B apenas um único elemento seja alterado e testado contra o original (Versão A) (Exceção: testes multivariados). O motivo: Somente assim as diferenças na conversão podem ser atribuídas às mudanças.
• O teste não deve ser encerrado muito rapidamente, mesmo que muitos dados já estejam chegando no AB Tasty ou outra ferramenta de sua escolha logo no início. Como regra geral: deixe o teste rodar por cerca de 14 dias.
• Priorize os Testes AB pendentes por impacto e, portanto, importância. Um roadmap de testes ajuda você e sua equipe a manter a visão geral.

Vantagens do Teste A/B

Testes AB valem a pena para você e sua empresa pelos seguintes motivos:

• Especialmente quando Testes AB são realizados repetidamente e mudanças são testadas, resultados e produtos podem ser continuamente melhorados. Pois com testes repetidos, os desenvolvedores podem construir sucessivamente sobre as experiências e aprendizados.
• Graças ao Teste A/B, você e sua equipe abordam a otimização do seu produto de forma estruturada e estratégica, em vez de caótica e sem foco. Pois vocês confiam nos resultados e dados que os Testes AB fornecem, em vez de seguir uma sensação vaga sobre por que, por exemplo, a taxa de rejeição das suas campanhas de e-mail é tão alta.
• Com Testes A/B você não apenas aumenta a taxa de conversão dos seus sites, apps e mais: você também garante automaticamente que a experiência do usuário melhore. Pois com testes contínuos, você aprenderá cada vez mais sobre os visitantes do seu site.