Saiba como fazer o Teste A/B: confira exemplos e boas práticas

A técnica do teste A/B vai te ajudar a ter resultados muito melhores em suas campanhas de marketing! 

Trata-se de realizar experimentos nos componentes das suas campanhas para comparar variáveis (cores, botões, assuntos, tópicos e mais). Assim, você saberá qual variável gera os melhores resultados e poderá otimizar ainda mais as suas taxas de conversão e outras métricas de sucesso.

Quer entender mais sobre essa metodologia? Vamos lá!

O que é teste A/B?

Testes A/B realizam comparações entre variáveis diversas de marketing. São capazes de testar, por exemplo, aspectos de landing pages, calls-to-action, e-mails, tipos de oferta, horários de envio e mais. 

É possível entender se uma imagem faz diferença, a cor de um botão… Testar todas as variáveis relevantes possíveis. Descubra quais formatos ou assuntos convertem mais, títulos, urls, campos de um formulário, ordem de elementos, informações, elementos visuais e mais.

O teste A/B apresenta as duas versões para um público com características comuns. O objetivo é definir qual variável gera melhores resultados. Por exemplo, você pode testar dois formatos de e-mail para determinar qual gera a mais conversões.

No entanto, lembre-se que testes A/B são diferentes de testes multivariados. Testes multivariados, como o nome indica, testam mais de uma variável de uma única vez, enquanto testes A/B testam apenas duas variações e um mesmo elemento para te ajudar a escolher a melhor entre as duas.

Assim, você passa a basear as suas estratégias em dados, aumentando a precisão das decisões. 

Por que fazer testes A/B?

O objetivo principal do teste A/B é melhorar a experiência do usuário, aumentando as taxas de conversão de visitantes em leads. Ao fazer testes com alterações em diferentes aspectos da sua campanha, você entenderá o impacto dessas alterações, irá coletar dados sobre os gostos e comportamentos dos seus usuários.

É uma ferramenta excelente porque oferece um feedback real, preciso e confiável, com base em dados, jamais em achismos. 

O teste A/B oferece mais benefícios ainda quando você usa a metodologia continuamente. Os testes regulares entregam recomendações sobre como ajustar as suas campanhas para obter cada vez melhores desempenhos.

Onde fazer teste A/B nos canais de marketing?

Como você viu, os testes A/B podem ser usados em diversos canais. As suas possibilidades de aplicação parecem até mesmo infinitas. Entenda algumas plataformas nas quais os seus testes podem ser implementados:

1. E-mail marketing

O teste A/B pode ser usado no seu e-mail marketing para comparar diferentes assuntos, títulos, chamadas para ação, imagens, informações, conteúdos ou layouts de e-mail.

2. Redes sociais

Aproveite o teste A/B para comparar diferentes formatos, imagens, vídeos, textos ou CTAs nas suas postagens em mídias sociais. Veja o que gera mais curtidas, compartilhamentos, comentários e outras interações.

3. Landing pages

Também funciona bem para landing pages: pode ser usado para comparar diferentes títulos, chamadas para ação (CTAs), conteúdos ou inteiros aspectos estéticos e funcionais dos layouts.

4. Anúncios

Pode ser usado para otimizar os seus anúncios em diversas plataformas: comparação de títulos, chamadas, imagens, textos e mais.

5. Páginas de site

Finalmente, aproveite os dados do teste A/B no seu site. Compare diferentes títulos, imagens, textos ou layouts das páginas.

Como fazer um teste A/B: etapas e considerações importantes

Se você está pesquisando sobre testes A/B, provavelmente busca práticas recomendadas e ideias para considerar. Então, vamos te oferecer algumas dicas:

Aposte nas ferramentas certas

Você precisa de ferramentas especializadas ou bons softwares de automação de marketing para usar testes A/B. O próprio Google Analytics, por exemplo, aplica esta técnica. Mesmo os e-mails, que podem realizar testes A/B, não costumam ser automatizados e podem gerar erros.

Saiba aqui: o que avaliar em um software de automação de marketing?

Crie uma hipótese clara

Comece criando uma hipótese antes de configurar um teste A/B. Identifique o problema que você deseja resolver. Para desenvolver a sua hipótese, pode ser preciso realizar uma análise qualitativa e quantitativa detalhada.

Para a análise quantitativa, rastreie as métricas do site, focando nas páginas que têm tráfego e taxa de rejeição altos. Analise o comportamento do visitante nessas páginas através de mapas de calor e gravações de sessão, por exemplo. Entenda os pontos de atrito na página.

Na análise qualitativa, crie enquetes para os seus visitantes, pesquisas e testes de usabilidade. Colete feedbacks do que impede a conversão dos visitantes. Combine os dados de ambos para identificar o problema que está custando conversões.

Escolha a hipótese vencedora

Uma hipótese é uma teoria que você está testando, e deve se basear num problema claramente definido, firmemente fundamentado em dados e quantificável. Dependendo do resultado do seu teste A/B, a hipótese será rejeitada ou provada.

A hipótese vencedora deve ser um problema apoiado por evidências, capaz de ser mapeada, com um resultado mensurável.

Garanta significância

Determine a amostragem de pessoas para o seu teste. Para quantas pessoas você precisa enviar um email, quantos devem visitar a sua landing page ou qual amostragem precisa ser impactada pelo seu anúncio, por exemplo.

Crie variações

Ao definir a hipótese vencedora, você deve testá-la criando variações. Depois de determinar a amostragem, gere duas variações que irão ser testadas, de preferência com apenas um elemento de diferença.

Você pode ajustar a sua variação de todas as maneiras, desde que corresponda à intenção da sua hipótese.

Não há limite para o número de variações, mas cada variação adicionada aumenta as chances de um resultado falso positivo. Se for preciso executar testes com mais de duas variações, elas devem ser totalmente diferentes umas das outras. 

O recomendado é que você execute pequenos testes com variações distintas para obter resultados mais confiáveis.

Descubra qual elemento testar

Você pode testar CTAs, tamanho de texto, conteúdo, layout e mais. Não existe uma regra sobre o que você deve testar, mas as mudanças nas variações devem basear-se em resolver um problema comum.

Entenda como implementar o teste A/B

A implementação do teste A/B acontece a depender da ferramenta usada. A amostragem pode ser de 50% a 50% para as variações. O prazo para o período de teste também pode ser variável, e o resultado, nas melhores ferramentas, chegam automaticamente.

Exemplos de testes A/B 

Se você procura inspiração, aqui estão ideias de testes A/B:

E-mail marketing

Teste dois e-mails diferentes para promover o lançamento de um novo produto, por exemplo. Use um primeiro título mais chamativo, enquanto o segundo mais informativo e verifique a taxa de abertura.

Você também pode testar e-mails para promover uma venda. O primeiro e-mail com destaque do produto em promoção, enquanto o segundo com uma lista de todos os produtos com desconto. 

Redes sociais

Numa postagem do Instagram, teste duas imagens diferentes. Na primeira imagem, humanize a foto com um modelo. Na segunda imagem, use objetos e ou desenhos mais abstratos. Veja qual agrada mais ao público-alvo.

Teste dois títulos diferentes nos seus vídeos do Youtube, em tons chamativos e informativos.

Landing pages

Teste dois títulos diferentes para a sua landing page. Seja com título descritivo, persuasivo, explorando benefícios ou apenas informando. Para estimular a inscrição no formulário, teste duas chamadas (CTAs) diferentes: a primeira sendo mais direta, enquanto a segunda deve ser mais descritiva. 

Anúncios

Teste títulos mais descritivos ou persuasivos no seu anúncio. Também explore a imagem: com seres humanos ou sem, com texto que explica preço ou sem, por exemplo.

Páginas de site

Aproveite para testar dois layouts diferentes para sua página inicial. O primeiro layout pode ser mais clean, mais centrado no produto, enquanto o segundo layout pode ser mais informativo, buscando conexão com o cliente. Os dois devem promover uma boa experiência de navegação.

A página de contato pode ter chamadas diferentes, mais persuasivas ou mais informativas. 

Quando parar o teste A/B

Você deve parar o teste A/B apenas quando ele cumprir os objetivos: encontrar a solução para o problema e alcançar a amostragem de pessoas. Realize o teste A/B por um período de tempo suficiente para obter resultados significativos. Em geral, realize o teste por pelo menos duas semanas.

Para garantir a relevância estatística de um teste A/B, você deve tomar decisões de acordo com a confiabilidade dos resultados. O intervalo de confiança é um bom dado para começar, já que estima a porcentagem real da população que segue os resultados do seu teste A/B.

Métricas importantes a serem acompanhadas durante um teste A/B

Você deve garantir que os resultados estatísticos de seu teste estão diretamente ligados às alterações que você fez e não é simplesmente devido ao acaso. Monitore de perto as métricas a seguir:

Taxa de conversão

A porcentagem de visitantes que realizam uma ação desejada, como fazer uma compra, baixar um e-book ou se inscrever em uma newsletter.

Valor médio da compra

O valor total de todas as compras feitas por um determinado grupo de clientes.

Retorno sobre o investimento (ROI)

Uma métrica muito famosa, é a medida da lucratividade de uma campanha, ou o retorno que você teve sobre o investimento que fez nela. 

Taxa de rejeição

A porcentagem de visitantes que deixam um site sem interagir.

Tempo de permanência

O tempo que o seu visitante gasta em seu site ou uma das páginas dele.

Engajamento

O engajamento é a medida de como os visitantes interagem com a página.

Interpretação dos resultados do teste A/B

Depois que você esperou para colher os resultados, é preciso analisá-los sob a ótica de uma métrica. Ela depende do problema que você quis analisar: se, por exemplo, você quer medir a taxa de conversão de uma landing page, pode verificar a taxa de cliques no CTA dela e ver quais variações dessa chamada mais resultou.

Ajuste continuamente este ciclo para encontrar várias versões otimizadas para o seu público-alvo. Cada teste A/B aprimora sua estratégia de marketing para atender às necessidades dos visitantes e aumentar as suas taxas de conversão. 

Por fim, lembre-se que nem todos os testes terão uma variação vencedora, mas um resultado inconclusivo ainda é uma oportunidade de aprendizado. Construa relatórios para encontrar a diferença para as variações e analisar dados menores, ganhando informações para tentar uma abordagem diferente.

Como fazer testes A/B nas ferramentas Zoho

Se você achou complexo, não se preocupe, pois as ferramentas Zoho fazem a maior parte do trabalho do teste A/B por você:

Zoho PageSense

O Zoho PageSense é uma ferramenta que permite que você use o teste A/B com eficiência para testar diferentes versões da sua página web ou landing page. Você pode criar duas versões da página ou LP, definir um objetivo para o teste e um período.

Depois, basta coletar e analisar os resultados das suas variáveis! O Zoho PageSense vai te ajudar a identificar a versão mais eficaz para os seus resultados.

Zoho Campaigns

O Zoho Campaigns é a ferramenta mais completa de marketing por e-mail que vai te ajudar a testar diferentes versões para descobrir qual entrega melhores resultados.

Você pode criar duas versões do e-mail que deseja testar, definir um objetivo claro, um período e, por fim, aproveitar os dados automatizados que o Zoho Campaigns te entrega.

Zoho Marketing Automation

O Zoho Automation Automation é a plataforma de automação de marketing com recursos avançados para realizar testes A/B com facilidade. Em uma interface intuitiva e precisa, você pode testar e-mail marketing, criando campanhas de e-mail com diferentes variantes. 

Tudo é feito de forma personalizada: escolha o que quer testar, a duração e até a porcentagem. Após o término, você terá automaticamente o vencedor e um relatório para avaliar.

Gere versões diferentes de um email e divida seu público em grupos para receber as variantes - segmente diferentes usuários. Monitore o desempenho, vendo taxa de abertura, taxa de cliques, taxa de conversão e mais.

Teste as suas landing pages, criando variantes de conteúdo e elementos de design para direcionar para os seus usuários. Acompanhe as métricas como taxa de conversão ou taxa de preenchimento de formulário, por exemplo.

Por fim, teste os seus fluxos de automação, criando diferentes ramificações com base em diferentes variantes. Gere caminhos diferentes de e-mails, mensagens ou ações e monitore o desempenho de conversão e de engajamento. Gere relatórios detalhados de teste A/B diferenciados no Zoho Marketing Automation.