Saiba como fazer teste A/B em suas campanhas de marketing

Por muito tempo, foi difícil entender na prática qual estratégia/criativo/copy performava melhor e trazia melhores resultados. No mundo digital, porém, isso foi resolvido! Hoje, é possível avaliar diferentes variáveis em busca de qual entrega mais conversões – tudo isso a partir da aplicação do teste A/B.

Quer testar um CTA na página de pagamento de um e-commerce, mas não sabe qual cor utilizar? Sem problemas! Teste A/B nele! O mesmo vale para inúmeras opções que podem impactar na experiência do seu usuário, desde formatos de mensagens até mesmo estruturas de e-mail marketing e gatilhos de compras.

Pensando nisso, preparamos um conteúdo completo com tudo que você precisa saber para aplicar o teste A/B no dia a dia do seu negócio. Continue a leitura e entenda exatamente como essa estratégia pode ser utilizada para potencializar as suas conversões!

O teste A/B é uma metodologia para avaliar variáveis em uma comunicação ou campanha. A partir desses testes, é possível identificar qual alternativa é a mais indicada para potencializar as conversões de uma landing page, e-mail, anúncio, de uma página de vendas entre outros.

Na prática, isso significa colocar para rodar duas ou mais versões de uma mesma página ou campanha simultaneamente.

Por exemplo, um mesmo criativo de um anúncio com três imagens diferentes. Depois de um tempo de controle (que depende da sua audiência para ser válido estatisticamente), é avaliado qual das opções teve um desempenho melhor.

Um ponto importante quando se fala em teste A/B é que a alteração deve acontecer em apenas uma variável para ser precisa. Ao alterar dois elementos, como a cor e o formato de um CTA, você acaba não identificando ao certo o que gerou a melhoria (ou não) das conversões.

Essa é uma estratégia que pode ser utilizada em diferentes cenários: envio de e-mail marketing, landing pages, sites, e-commerces, melhoria da jornada dos usuários em aplicativos, anúncios pagos etc.

Ou seja, os testes ajudam a tornar as estratégias mais eficientes em praticamente qualquer canal – inclusive atuando no próprio teste de qual é o melhor canal para a sua comunicação 😉

Aqui estão algumas das opções mais comuns para a realização de Testes A/B.

Uma das aplicações mais comuns do teste A/B é na otimização de sites e landing pages. Aqui, você pode testar cabeçalhos, imagens, cores de botões e textos para determinar quais combinações atraem mais os visitantes e aumentam as possibilidades de conversão.

No caso de um e-commerce, uma aplicação muito comum é para entender qual abordagem de venda é mais eficiente. Uma versão da página de um produto pode focar nos recursos disponíveis e diferenciais, enquanto a alternativa foca no seu preço mais competitivo.

Outra possibilidade muito comum é entender quais elementos funcionam melhor em uma campanha de e-mail marketing. É possível avaliar uma série de variáveis, como: 

A partir das taxas de abertura e cliques, por exemplo, você sabe quais foram as mais eficazes.

Para quem quer gerar mais vendas, vale testar um assunto mais agressivo, reforçando mensagens como “últimas passagens disponíveis”, enquanto outra mensagem pode ser mais focada no acúmulo de pontos extras.

Os aplicativos e plataformas são populares em diferentes setores e é necessário melhorar a experiência do usuário constantemente para cada uma delas. Para isso, o teste A/B pode ser um aliado importante no desenvolvimento de produtos, ajudando a avaliar funcionalidades e formatos que funcionam melhor.

Uma empresa de serviços financeiros pode criar testes para identificar qual feature é mais abandonada pelos usuários e por quê. E uma questão de copy? De posicionamento da funcionalidade dentro do app? De gatilho utilizado? Alterando algumas variáveis é possível entender melhor quais são as maiores chances de conversão.

Pensando muito em cliques e conversões, o teste A/B também é uma ferramenta importante para avaliar a publicidade e os anúncios online. Ao ter inúmeras peças disponíveis e o objetivo de atingir diferentes segmentações de público, os testes ajudam a criar campanhas de melhor custo-benefício.

Por exemplo, uma empresa de moda pode testar dois anúncios para uma nova coleção: um focado na qualidade dos produtos e outro na acessibilidade dos preços ou condições de pagamento. Analisando as taxas de cliques e conversões, a marca consegue direcionar seus recursos para a melhor estratégia. O mesmo pode ser feito comparando diferentes peças da nova coleção e entendendo qual chama mais atenção do público.

Você pode dar um passo a mais em seus Testes A/B e analisar os resultados de uma mesma mensagem ao ser enviada para dois públicos diferentes . Esses testes de segmentação são especialmente importantes para confirmar hipóteses comportamentais e para garantir que você não está se tornando um spam para seus consumidores e, sim, enviando a mensagem mais pertinente para ele e para a sua realidade.

Você pode usar os seguintes critérios para segmentar sua base: dados demográficos (menos recomendado); comportamento, interesses, histórico e canais de comunicação.

A maioria das empresas hoje tende a ter comunicações em mais de um canal. E, com isso, pode se tornar difícil identificar com certeza qual é o canal correto para iniciar uma determinada interação com sua base de clientes.

Com os Testes A/B você pode testar não somente a mensagem, mas também o canal pelo qual essa comunicação tem mais aderência. Por exemplo, comunicações de rastreamento de pedidos fazem mais sentido para a sua base via push, SMS ou WhatsApp? Teste!

Dica: como cada canal tem peculiaridades e suas próprias melhores práticas, testar o desempenho individual de um canal pode ser algo mais complicado porque exigirá adaptações de mensagem e imagem quando se troca de plataforma. Por isso, inicie seus testes com canais mais semelhantes: SMS e Push Notification; WhatsApp e Facebook Messenger.

Mas por que o teste A/B pode ser tão importante para uma empresa? Ao explorar seus benefícios, é possível entender como essa metodologia pode otimizar a tomada de decisões, aumentar a eficácia das campanhas e aprimorar a experiência do usuário.

O maior trunfo do teste A/B é sua abordagem baseada em dados. Em vez de confiar em suposições ou intuições, as decisões são direcionadas por resultados concretos provenientes de testes reais com a audiência, aumentando suas as chances de fazer escolhas mais eficientes.

A experiência do usuário é um fator determinante para o sucesso de qualquer negócio online e ela precisa ser constantemente aprimorada. Para fazer isso, nada melhor do que testes regulares para entender variações que podem ser modificadas para tornar a jornada do usuário mais prática e fluida.

Outro ponto importante é que, ao testar diferentes variáveis, é possível identificar alternativas que oferecem maiores probabilidades de conversão. Seja pelo número de compras em um e-commerce, seja pelo número de inscrições em uma landing page ou até mesmo o número de cliques em um e-mail de relacionamento.

O marketing, por muitos anos, foi baseado em avaliações superficiais do que funcionava ou não. Com o teste A/B, é possível ter os insumos necessários para melhorar as campanhas e ações em tempo real e torná-las mais eficientes.

Outro campo no qual a subjetividade é muito característica é o design, mas o teste A/B ajuda a tirar esse fator da mesa!

Afinal, essa metodologia é confiável para avaliar como diferentes escolhas de design afetam o comportamento dos usuários – como cor, posicionamento, tamanho, imagem-, identificando aquelas abordagens que mais fazem sentido para os seus objetivos.

Algumas ferramentas podem facilitar a aplicação dos testes A/B na sua estratégia. Conheça algumas opções!

O Simple Page Tester é um plugin para que você possa testar inúmeras variáveis em seus sites criados em WordPress. Ele possui uma versão gratuita e é compatível com o GA4,

Já a Unbounce é mais focada em landing pages, permitindo que você crie tudo o que precisa para essa LP de maneira simples, prática e intuitiva. Dentro do seu construtor de páginas, você ainda conta com o recurso de testes de forma simplificada, sem precisar saber de códigos, por exemplo.

Pensado em soluções para engajamento, o Moments permite que você teste diversas variáveis para encontrar o conteúdo, canal, momento/gatilho e segmentação mais receptivos e apropriados para os seus consumidores.

Você pode promover experimentos de forma simples e facilmente rastreáveis para encontrar respostas e resultados mais eficientes para o seu negócio. Assim, é possível conduzir testes em comunicações únicas, através do módulo de mensagens em massa (Broadcast), como ao longo da jornada do cliente, através do módulo de orquestração e automatização de ações (Flow).

Outra ferramenta muito eficiente é a Optimizely, que oferece testes multivariados, testes de redirecionamento e experimentos de scroll. Mas o grande destaque dessa solução é poder criar experiências personalizadas para diferentes segmentos de público, baseado no comportamento dos usuários.

Medir os resultados de uma estratégia de teste A/B é fundamental para determinar qual variação gera os melhores resultados, certo?

Mas, antes de medir os resultados, é crucial escolher as métricas alinhadas com os objetivos do teste. Pode ser a taxa de conversão, o tempo médio gasto na página, a taxa de cliques ou outras métricas relevantes.

Apesar de todas elas serem boas métricas, nem sempre vão fazer sentido para o que você quer avaliar. A taxa de cliques pode ser valiosa para um anúncio e mesmo para uma campanha de e-mail marketing, mas no caso de um CTA em um e-commerce, você precisa olhar mais atentamente para as conversões.

Outro ponto importante é fazer essa escolha antes de iniciar os seus testes. Assim você evita um viés para aquele número que teve o resultado mais positivo e avalia dentro daquilo que é realmente importante ser avaliado.

Em resumo, as principais métricas a serem avaliadas são:

É comum ficarmos ansiosos para uma resposta dos nossos experimentos, mas é importante dar o tempo necessário para que os resultados tenham validade estatística. Por isso, muito se fala em esperar que o resultado alcance o chamado “intervalo de confiança”, ou seja, que a probabilidade de que o índice de variação entre o grupo controle e o grupo em teste realmente representem o todo da população.

Existem inúmeras calculadoras na internet que mostram qual é a amostra ideal para que o teste tenha uma validade estatística. Por exemplo, essa da Kissmetrics.

Se você quer uma ideia de tempo para cada validação, você pode usar este modelo:

O teste A/B é muito mais do que apenas criar duas variáveis e esperar resultados do que é melhor ou pior. É necessário planejamento para, de fato, transformar as suas ações e estratégias online.

Confira algumas dicas para potencializar os seus resultados!

Antes de iniciar qualquer teste A/B, é crucial definir objetivos claros e mensuráveis. Pode ser a taxa de conversão, o tempo gasto na página ou as visualizações de página, mas é importante ter uma hipótese em mente e criar metas específicas para focar os testes em aspectos relevantes e avaliar de maneira precisa.

Nem todos os elementos têm o mesmo impacto nas métricas que você está acompanhando. Uma dica é focar em elementos com potencial de maximizar o impacto positivo, como headlines, CTAs, cores de botões e imagens, que costumam ter um efeito mais expressivo nas taxas de conversão.

Embora seja tentador testar muitas variações de uma só vez, isso pode complicar a análise dos resultados e dificultar a identificação das mudanças que tiveram o maior impacto. Ao modificar apenas uma variável para avaliação, a interpretação do desempenho se torna muito mais fácil e confiável.

Os testes só vão ter valor se os resultados forem confiáveis e, para isso, é necessário ter amostras significativas de usuários. Testar com uma parcela muito pequena do tráfego do seu e-commerce, por exemplo, pode acabar criando uma visão não tão precisa do que precisa ser alterado de fato.

Os testes A/B são uma oportunidade de aprendizado contínuo e, por isso, mesmo que um teste não produza os resultados esperados, os insights obtidos ainda são valiosos. Sendo assim, use as informações adquiridas para aprimorar hipóteses futuras, ajustar abordagens e aprofundar o entendimento sobre o seu usuário.

Ao testar variações, considere segmentar diferentes grupos de usuários com base em características específicas. Essa prática ajuda a entender como cada uma dessas alterações tem um impacto significativo em segmentos variados, ajudando a entender o que é valioso para cada um.

Em um cenário digital em que cada decisão pode fazer uma enorme diferença nos seus esforços, é fundamental utilizar métodos como o teste A/B para criar estratégias baseadas em dados, deixando suposições de lado e garantindo uma maior eficiência das suas escolhas!