Os testes A\/B s\u00e3o amplamente utilizados em estrat\u00e9gias de marketing e neg\u00f3cios para identificar como os usu\u00e1rios reagem a diferentes vari\u00e1veis do produto, permitindo assim encontrar a vers\u00e3o com melhor desempenho. Neste artigo, explicaremos o que s\u00e3o e como voc\u00ea pode aproveit\u00e1-los em seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n\n\n
\u00c9 um processo de experimenta\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria no qual duas ou mais vers\u00f5es de uma vari\u00e1vel (p\u00e1gina da web, elemento da p\u00e1gina, etc.) s\u00e3o comparadas para determinar qual tem melhor desempenho.<\/p>\n\n\n\n
O Teste A refere-se ao \u201ccontrole\u201d ou \u00e0 vari\u00e1vel original, enquanto o Teste B se refere \u00e0 \u201cvaria\u00e7\u00e3o\u201d ou a uma nova vers\u00e3o da vari\u00e1vel original.<\/p>\n\n\n\n
Com esse m\u00e9todo, diferentes variantes de um produto s\u00e3o mostradas aleatoriamente a diferentes consumidores ou segmentos de visitantes do site para determinar qual vers\u00e3o gera o maior impacto e impulsiona as m\u00e9tricas de neg\u00f3cios<\/a>, por meio de an\u00e1lise estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n Os testes A\/B permitem que otimizadores de sites experientes e gerentes de UX de e-commerce tomem decis\u00f5es baseadas em dados.<\/p>\n\n\n\n Existem dois tipos principais de testes A\/B:<\/p>\n\n\n\n Ao realizar testes A\/B, \u00e9 importante garantir que voc\u00ea est\u00e1 testando algo que ter\u00e1 um impacto significativo no desempenho do seu site. Por exemplo, n\u00e3o \u00e9 aconselh\u00e1vel testar a cor de um bot\u00e3o ou o texto de um t\u00edtulo. <\/p>\n\n\n\n Em vez disso, o ideal \u00e9 testar vari\u00e1veis que provavelmente ter\u00e3o impacto na taxa de convers\u00e3o do seu site, como o layout de uma p\u00e1gina ou o texto de uma frase de chamada para a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Alguns dos benef\u00edcios mais relevantes da realiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Os testes A\/B podem ser usados para aprimorar continuamente a experi\u00eancia do usu\u00e1rio<\/a>, permitindo fazer altera\u00e7\u00f5es cuidadosas e eficazes com base na coleta de dados sobre os resultados.<\/p>\n\n\n\n Para melhorar a qualidade e o volume de vendas das landing pages de uma campanha, uma equipe pode realizar testes A\/B de altera\u00e7\u00f5es no t\u00edtulo, nas imagens visuais, nos campos do formul\u00e1rio, na call to action e no layout geral da p\u00e1gina.<\/p>\n\n\n\n Testar uma altera\u00e7\u00e3o por vez ajuda a determinar quais modifica\u00e7\u00f5es afetam o comportamento do visitante e quais n\u00e3o t\u00eam impacto. Com o tempo, \u00e9 poss\u00edvel combinar os efeitos de diversas mudan\u00e7as bem-sucedidas nos experimentos, demonstrando uma melhoria mensur\u00e1vel de uma nova experi\u00eancia em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 anterior.<\/p>\n\n\n\n Os visitantes chegam ao seu site com um objetivo espec\u00edfico, como entender mais sobre seu produto ou servi\u00e7o, comprar um item espec\u00edfico, aprender mais sobre um assunto ou simplesmente navegar.<\/p>\n\n\n\n Independentemente do objetivo do visitante, ele pode encontrar pontos problem\u00e1ticos comuns no processo. Pode ser um texto confuso ou dificuldade em localizar o bot\u00e3o de Call to Action, como “comprar agora”, “solicitar uma demonstra\u00e7\u00e3o”, etc.<\/p>\n\n\n\n Quando os visitantes n\u00e3o conseguem atingir seus objetivos, a experi\u00eancia do usu\u00e1rio \u00e9 prejudicada. Isso aumenta o atrito e, eventualmente, afeta as taxas de convers\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Use dados coletados por meio de ferramentas de an\u00e1lise do comportamento<\/a> do visitante, como mapas de calor, Google Analytics e pesquisas no site, para identificar e corrigir os problemas dos visitantes.<\/p>\n\n\n\n Esse princ\u00edpio \u00e9 aplic\u00e1vel a todos os tipos de neg\u00f3cios: com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, viagens, SaaS, educa\u00e7\u00e3o, m\u00eddia e publica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n As empresas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico veem, em m\u00e9dia, 70% dos clientes saindo de seus sites com itens no carrinho de compras.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 conhecido como “abandono do carrinho de compras” e, obviamente, \u00e9 prejudicial para qualquer loja online. Testar diferentes fotos de produtos, layouts das p\u00e1ginas de checkout e at\u00e9 mesmo a forma como os custos de envio s\u00e3o exibidos pode ajudar a reduzir essa taxa de abandono.<\/a><\/p>\n\n\n\n Testar diferentes posicionamentos, cores ou at\u00e9 mesmo textos \u00e2ncora em seus CTAs pode ajudar a aumentar o n\u00famero de pessoas que clicam para acessar uma landing page, o que contribui para a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente em uma loja online.<\/p>\n\n\n\n Esses testes podem tamb\u00e9m aumentar o n\u00famero de pessoas que preenchem formul\u00e1rios em seu site, enviam suas informa\u00e7\u00f5es de contato e “se convertem” em leads.<\/p>\n\n\n\n A reformula\u00e7\u00e3o de um site pode variar desde pequenos ajustes no texto do CTA ou na cor de determinadas p\u00e1ginas at\u00e9 uma renova\u00e7\u00e3o completa.<\/p>\n\n\n\n A decis\u00e3o de implantar uma vers\u00e3o ou outra deve sempre ser baseada em dados obtidos por meio de testes A\/B. N\u00e3o pare de testar quando o design estiver finalizado.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 medida que a nova vers\u00e3o for lan\u00e7ada, continue testando outros elementos da p\u00e1gina para garantir que est\u00e1 utilizando a vers\u00e3o mais atraente e eficaz para os visitantes.<\/p>\n\n\n\n Como muitos otimizadores de experi\u00eancia j\u00e1 sabem, o custo de adquirir tr\u00e1fego de qualidade para o site \u00e9 significativo.<\/p>\n\n\n\n Os testes A\/B permitem aproveitar ao m\u00e1ximo o tr\u00e1fego existente e ajudam a aumentar as convers\u00f5es sem a necessidade de investir mais na aquisi\u00e7\u00e3o de novos visitantes.<\/p>\n\n\n\n Os testes A\/B podem proporcionar um alto retorno sobre o investimento, pois, \u00e0s vezes, at\u00e9 a menor altera\u00e7\u00e3o em seu site pode resultar em um aumento consider\u00e1vel nas convers\u00f5es gerais de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Agora, vamos mostrar como realizar um teste A\/B em 7 passos:<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise de testes A\/B geralmente proporciona uma ideia de onde voc\u00ea pode come\u00e7ar a otimizar. Nesta etapa, voc\u00ea pode implementar ferramentas como mapas de calor, pesquisas online ou at\u00e9 dados biom\u00e9tricos para obter informa\u00e7\u00f5es variadas e confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 \u00fatil come\u00e7ar com \u00e1reas de alto tr\u00e1fego do seu site ou aplicativo, pois isso permite coletar dados mais rapidamente. Outra abordagem \u00e9 identificar p\u00e1ginas com alta taxa de rejei\u00e7\u00e3o ou baixa taxa de convers\u00e3o, que podem ser otimizadas.<\/p>\n\n\n\n Ao otimizar suas p\u00e1ginas da web e e-mails, voc\u00ea pode identificar v\u00e1rias vari\u00e1veis que deseja testar.<\/p>\n\n\n\n No entanto, para avaliar a efic\u00e1cia de uma mudan\u00e7a, \u00e9 essencial isolar uma “vari\u00e1vel independente” e medir seu desempenho. Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea n\u00e3o poder\u00e1 determinar com precis\u00e3o qual vari\u00e1vel \u00e9 respons\u00e1vel pelas altera\u00e7\u00f5es no desempenho.<\/p>\n\n\n\n Embora voc\u00ea possa medir v\u00e1rias m\u00e9tricas durante um teste, \u00e9 importante escolher uma m\u00e9trica prim\u00e1ria para focar antes de realizar o teste A\/B.<\/p>\n\n\n\n As metas de convers\u00e3o s\u00e3o as m\u00e9tricas utilizadas para determinar se a varia\u00e7\u00e3o teve mais sucesso do que a vers\u00e3o original. Essas metas podem incluir a\u00e7\u00f5es como clicar em um bot\u00e3o ou link, comprar um produto ou assinar um e-mail.<\/p>\n\n\n\n Para testes em que voc\u00ea tem mais controle sobre o p\u00fablico, como no caso de e-mails, \u00e9 necess\u00e1rio testar com dois ou mais p\u00fablicos iguais para obter resultados conclusivos.<\/p>\n\n\n\n Ap\u00f3s identificar uma meta e um p\u00fablico, voc\u00ea pode come\u00e7ar a gerar ideias e hip\u00f3teses<\/a> para os testes A\/B, baseadas no que acredita que pode ser mais eficaz do que a vers\u00e3o atual.<\/p>\n\n\n\n Depois de listar suas ideias, priorize-as com base no impacto esperado e na dificuldade de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Para testar uma teoria, crie uma alternativa para seu site ou aplicativo m\u00f3vel com uma diferen\u00e7a que leve \u00e0 mesma p\u00e1gina de destino do controle.<\/p>\n\n\n\n Muitas das principais ferramentas de teste A\/B oferecem editores visuais que facilitam essas altera\u00e7\u00f5es. Certifique-se de realizar um controle de qualidade no seu experimento para garantir que ele funcione como esperado.<\/p>\n\n\n\n Inicie o experimento e aguarde a participa\u00e7\u00e3o dos visitantes. Nesse ponto, os visitantes do seu site ou aplicativo ser\u00e3o designados aleatoriamente para a vers\u00e3o de controle ou para a varia\u00e7\u00e3o da experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n A intera\u00e7\u00e3o em cada vers\u00e3o ser\u00e1 medida, contada e comparada para determinar qual delas teve melhor desempenho.<\/p>\n\n\n\n Assim que o experimento for conclu\u00eddo, \u00e9 hora de analisar os resultados do teste A\/B. Nessa fase, voc\u00ea precisar\u00e1 avaliar os dados do experimento, observar as diferen\u00e7as no desempenho das duas vers\u00f5es da p\u00e1gina e verificar se h\u00e1 uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa entre elas.<\/p>\n\n\n\n O teste A\/B pode ser realizado na QuestionPro <\/a>atribuindo aleatoriamente duas (ou mais) condi\u00e7\u00f5es aos respondentes, sem que eles saibam como \u00e9 a outra condi\u00e7\u00e3o. Isso garante que os participantes forne\u00e7am opini\u00f5es imparciais, sem o desejo de comparar diretamente as op\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Abaixo est\u00e3o os passos para realizar um teste A\/B de pesquisas no QuestionPro:<\/p>\n\n\n\n 1. Configura\u00e7\u00e3o dos blocos de levantamento<\/strong>: Ao criar sua pesquisa, antes de adicionar qualquer pergunta, voc\u00ea ver\u00e1 os blocos do modelo de pesquisa onde poder\u00e1 adicionar ou combinar perguntas.<\/p>\n\n\n\n 2. Randomiza\u00e7\u00e3o de blocos:\u00a0<\/strong>V\u00e1 em \u201cFerramentas\u201d. Clique em \u201cBloquear fluxo\u201d no menu suspenso.<\/p>\n\n\n\n 3. Clique em \u201cAdicionar Randomizer\u201d\u00a0<\/strong>para adicionar uma se\u00e7\u00e3o para o randomizador. Arraste e solte os blocos na se\u00e7\u00e3o e selecione o n\u00famero de blocos que deseja mostrar aleatoriamente aos entrevistados.<\/p>\n\n\n\n 4. Clique em salvar. <\/strong>Preparar. A configura\u00e7\u00e3o do teste A\/B est\u00e1 conclu\u00edda. Observe que a ordem decidida no randomizador de blocos ser\u00e1 a ordem padr\u00e3o da sua pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea tamb\u00e9m pode ver quais blocos foram mostrados e em que ordem para cada respondente, pois todos os dados de randomiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o salvos para cada respondente e podem ser baixados em:<\/p>\n\n\n\n V\u00e1 para: Minhas pesquisas \u2013 Selecione a pesquisa \u2013 An\u00e1lise \u2013 Gerenciar dados \u2013 Exportar. Aqui, ative o bot\u00e3o para incluir dados de randomiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Como voc\u00ea pode ver, realizar testes A\/B \u00e9 essencial para identificar onde podemos melhorar. Muitas vezes, nossa opini\u00e3o como empreendedores ou desenvolvedores sobre a melhor experi\u00eancia para alcan\u00e7ar um determinado objetivo pode n\u00e3o ser a mais eficaz. Os testes A\/B nos ajudam a validar ou refutar essas suposi\u00e7\u00f5es, oferecendo dados reais sobre o que realmente funciona.<\/p>\n\n\n\n Lembre-se que o recurso de Teste A\/B da QuestionPro est\u00e1 dispon\u00edvel na licen\u00e7a Research.<\/a> Fa\u00e7a um teste gratuito agora e conhe\u00e7a essa ferramenta em detalhes!<\/p>\n\n\n\nTipos de testes A\/B<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Benef\u00edcios dos testes A\/B<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Melhore a experi\u00eancia do usu\u00e1rio<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Resolva os pontos problem\u00e1ticos do visitante<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Reduza o abandono do carrinho<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Aumente a taxa de convers\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
5. Ajuda a redesenhar melhor o site<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
6. Permite obter um melhor ROI do tr\u00e1fego existente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Como fazer testes A\/B?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Colete dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Escolha uma vari\u00e1vel para testar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Identifique os objetivos e o p\u00fablico<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Gere hip\u00f3teses<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
5. Fa\u00e7a varia\u00e7\u00f5es de design<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
6. Execute o experimento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
7. Analise os resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Como fazer um teste A\/B com pesquisas no QuestionPro?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n