Os testes A/B são amplamente utilizados em estratégias de marketing e negócios para identificar como os usuários reagem a diferentes variáveis do produto, permitindo assim encontrar a versão com melhor desempenho. Neste artigo, explicaremos o que são e como você pode aproveitá-los em seu negócio.
O que são testes A/B?
É um processo de experimentação aleatória no qual duas ou mais versões de uma variável (página da web, elemento da página, etc.) são comparadas para determinar qual tem melhor desempenho.
O Teste A refere-se ao “controle” ou à variável original, enquanto o Teste B se refere à “variação” ou a uma nova versão da variável original.
Com esse método, diferentes variantes de um produto são mostradas aleatoriamente a diferentes consumidores ou segmentos de visitantes do site para determinar qual versão gera o maior impacto e impulsiona as métricas de negócios, por meio de análise estatística.
Os testes A/B permitem que otimizadores de sites experientes e gerentes de UX de e-commerce tomem decisões baseadas em dados.
Tipos de testes A/B
Existem dois tipos principais de testes A/B:
- Teste A vs. B: Neste tipo de teste, duas versões de uma página web ou de um e-mail são comparadas para ver qual tem melhor desempenho.
- Teste Aberto: Em um teste aberto, os participantes são divididos aleatoriamente em dois grupos, e cada grupo recebe uma versão diferente da pesquisa. Este tipo de teste é utilizado para determinar se existe uma diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos.
Ao realizar testes A/B, é importante garantir que você está testando algo que terá um impacto significativo no desempenho do seu site. Por exemplo, não é aconselhável testar a cor de um botão ou o texto de um título.
Em vez disso, o ideal é testar variáveis que provavelmente terão impacto na taxa de conversão do seu site, como o layout de uma página ou o texto de uma frase de chamada para ação.
Benefícios dos testes A/B
Alguns dos benefícios mais relevantes da realização são:
1. Melhore a experiência do usuário
Os testes A/B podem ser usados para aprimorar continuamente a experiência do usuário, permitindo fazer alterações cuidadosas e eficazes com base na coleta de dados sobre os resultados.
Para melhorar a qualidade e o volume de vendas das landing pages de uma campanha, uma equipe pode realizar testes A/B de alterações no título, nas imagens visuais, nos campos do formulário, na call to action e no layout geral da página.
Testar uma alteração por vez ajuda a determinar quais modificações afetam o comportamento do visitante e quais não têm impacto. Com o tempo, é possível combinar os efeitos de diversas mudanças bem-sucedidas nos experimentos, demonstrando uma melhoria mensurável de uma nova experiência em relação à anterior.
2. Resolva os pontos problemáticos do visitante
Os visitantes chegam ao seu site com um objetivo específico, como entender mais sobre seu produto ou serviço, comprar um item específico, aprender mais sobre um assunto ou simplesmente navegar.
Independentemente do objetivo do visitante, ele pode encontrar pontos problemáticos comuns no processo. Pode ser um texto confuso ou dificuldade em localizar o botão de Call to Action, como “comprar agora”, “solicitar uma demonstração”, etc.
Quando os visitantes não conseguem atingir seus objetivos, a experiência do usuário é prejudicada. Isso aumenta o atrito e, eventualmente, afeta as taxas de conversão.
Use dados coletados por meio de ferramentas de análise do comportamento do visitante, como mapas de calor, Google Analytics e pesquisas no site, para identificar e corrigir os problemas dos visitantes.
Esse princípio é aplicável a todos os tipos de negócios: comércio eletrônico, viagens, SaaS, educação, mídia e publicação.
3. Reduza o abandono do carrinho
As empresas de comércio eletrônico veem, em média, 70% dos clientes saindo de seus sites com itens no carrinho de compras.
Isso é conhecido como “abandono do carrinho de compras” e, obviamente, é prejudicial para qualquer loja online. Testar diferentes fotos de produtos, layouts das páginas de checkout e até mesmo a forma como os custos de envio são exibidos pode ajudar a reduzir essa taxa de abandono.
4. Aumente a taxa de conversão
Testar diferentes posicionamentos, cores ou até mesmo textos âncora em seus CTAs pode ajudar a aumentar o número de pessoas que clicam para acessar uma landing page, o que contribui para a satisfação do cliente em uma loja online.
Esses testes podem também aumentar o número de pessoas que preenchem formulários em seu site, enviam suas informações de contato e “se convertem” em leads.
5. Ajuda a redesenhar melhor o site
A reformulação de um site pode variar desde pequenos ajustes no texto do CTA ou na cor de determinadas páginas até uma renovação completa.
A decisão de implantar uma versão ou outra deve sempre ser baseada em dados obtidos por meio de testes A/B. Não pare de testar quando o design estiver finalizado.
À medida que a nova versão for lançada, continue testando outros elementos da página para garantir que está utilizando a versão mais atraente e eficaz para os visitantes.
6. Permite obter um melhor ROI do tráfego existente
Como muitos otimizadores de experiência já sabem, o custo de adquirir tráfego de qualidade para o site é significativo.
Os testes A/B permitem aproveitar ao máximo o tráfego existente e ajudam a aumentar as conversões sem a necessidade de investir mais na aquisição de novos visitantes.
Os testes A/B podem proporcionar um alto retorno sobre o investimento, pois, às vezes, até a menor alteração em seu site pode resultar em um aumento considerável nas conversões gerais de negócios.
Como fazer testes A/B?
Agora, vamos mostrar como realizar um teste A/B em 7 passos:
1. Colete dados
A análise de testes A/B geralmente proporciona uma ideia de onde você pode começar a otimizar. Nesta etapa, você pode implementar ferramentas como mapas de calor, pesquisas online ou até dados biométricos para obter informações variadas e confiáveis.
É útil começar com áreas de alto tráfego do seu site ou aplicativo, pois isso permite coletar dados mais rapidamente. Outra abordagem é identificar páginas com alta taxa de rejeição ou baixa taxa de conversão, que podem ser otimizadas.
2. Escolha uma variável para testar
Ao otimizar suas páginas da web e e-mails, você pode identificar várias variáveis que deseja testar.
No entanto, para avaliar a eficácia de uma mudança, é essencial isolar uma “variável independente” e medir seu desempenho. Caso contrário, você não poderá determinar com precisão qual variável é responsável pelas alterações no desempenho.
3. Identifique os objetivos e o público
Embora você possa medir várias métricas durante um teste, é importante escolher uma métrica primária para focar antes de realizar o teste A/B.
As metas de conversão são as métricas utilizadas para determinar se a variação teve mais sucesso do que a versão original. Essas metas podem incluir ações como clicar em um botão ou link, comprar um produto ou assinar um e-mail.
Para testes em que você tem mais controle sobre o público, como no caso de e-mails, é necessário testar com dois ou mais públicos iguais para obter resultados conclusivos.
4. Gere hipóteses
Após identificar uma meta e um público, você pode começar a gerar ideias e hipóteses para os testes A/B, baseadas no que acredita que pode ser mais eficaz do que a versão atual.
Depois de listar suas ideias, priorize-as com base no impacto esperado e na dificuldade de implementação.
5. Faça variações de design
Para testar uma teoria, crie uma alternativa para seu site ou aplicativo móvel com uma diferença que leve à mesma página de destino do controle.
Muitas das principais ferramentas de teste A/B oferecem editores visuais que facilitam essas alterações. Certifique-se de realizar um controle de qualidade no seu experimento para garantir que ele funcione como esperado.
6. Execute o experimento
Inicie o experimento e aguarde a participação dos visitantes. Nesse ponto, os visitantes do seu site ou aplicativo serão designados aleatoriamente para a versão de controle ou para a variação da experiência.
A interação em cada versão será medida, contada e comparada para determinar qual delas teve melhor desempenho.
7. Analise os resultados
Assim que o experimento for concluído, é hora de analisar os resultados do teste A/B. Nessa fase, você precisará avaliar os dados do experimento, observar as diferenças no desempenho das duas versões da página e verificar se há uma diferença estatisticamente significativa entre elas.
Como fazer um teste A/B com pesquisas no QuestionPro?
O teste A/B pode ser realizado na QuestionPro atribuindo aleatoriamente duas (ou mais) condições aos respondentes, sem que eles saibam como é a outra condição. Isso garante que os participantes forneçam opiniões imparciais, sem o desejo de comparar diretamente as opções.
Abaixo estão os passos para realizar um teste A/B de pesquisas no QuestionPro:
1. Configuração dos blocos de levantamento: Ao criar sua pesquisa, antes de adicionar qualquer pergunta, você verá os blocos do modelo de pesquisa onde poderá adicionar ou combinar perguntas.
2. Randomização de blocos: Vá em “Ferramentas”. Clique em “Bloquear fluxo” no menu suspenso.
3. Clique em “Adicionar Randomizer” para adicionar uma seção para o randomizador. Arraste e solte os blocos na seção e selecione o número de blocos que deseja mostrar aleatoriamente aos entrevistados.
4. Clique em salvar. Preparar. A configuração do teste A/B está concluída. Observe que a ordem decidida no randomizador de blocos será a ordem padrão da sua pesquisa.
Você também pode ver quais blocos foram mostrados e em que ordem para cada respondente, pois todos os dados de randomização são salvos para cada respondente e podem ser baixados em:
Vá para: Minhas pesquisas – Selecione a pesquisa – Análise – Gerenciar dados – Exportar. Aqui, ative o botão para incluir dados de randomização.
Conclusão
Como você pode ver, realizar testes A/B é essencial para identificar onde podemos melhorar. Muitas vezes, nossa opinião como empreendedores ou desenvolvedores sobre a melhor experiência para alcançar um determinado objetivo pode não ser a mais eficaz. Os testes A/B nos ajudam a validar ou refutar essas suposições, oferecendo dados reais sobre o que realmente funciona.
Lembre-se que o recurso de Teste A/B da QuestionPro está disponível na licença Research. Faça um teste gratuito agora e conheça essa ferramenta em detalhes!
