Guia: Aprenda tudo sobre o Processo de Teste A / B

Descubra o que é o teste A/B, sua importância no marketing da sua empresa, principais aplicações, itens de análise e etapas de implementação.

Você sabe como funciona um teste A/B? Sabia que seu uso é decisivo para aumentar os níveis de conversão de qualquer campanha?

Todo profissional que investe em marketing sabe que toda ação deve ser baseada em dados concretos, e não apenas em meras intuições ou convicções.

Nesse teste, a validação das decisões é feita por meio de comparações. Elas permitem definir o que melhor funciona diante do processo de decisão do público.

Para que você entenda melhor o método e saiba como utilizá-lo em prol de melhores resultados online para a sua marca, preparamos este artigo completo sobre o assunto.

A seguir, entenda melhor o conceito, suas aplicações, itens a serem analisados na sua landing page com exemplos, além das principais etapas de implementação de um teste A/B. 

O que é Teste A / B? 

De maneira geral, esse teste serve para comparar duas versões de um site e determinar qual delas possui os melhores níveis de conversão.

Ao testar uma landing page, por exemplo, dois formatos são definidos para ela. Eles então têm seus resultados analisados simultaneamente para definir qual deles converte melhor. 

Para que isso seja possível, o teste A/B é baseado em dois elementos:

  • Página de controle: trata-se da primeira versão criada para a landing page em questão;
  • Página de variação: consiste na landing page alterada, com os novos elementos que serão confrontados com os primeiros. 

Ou seja, dois sites são criados: um de controle e sua respectiva variação. Então, ambos são testados e comparados, para determinar qual deles gera melhores resultados. 

A ideia é que pequenas diferenças sejam analisadas em cada teste A/B. Isso pode incluir mudanças no posicionamento dos elementos, nas cores, na escolha das palavras e etc.

Entenda melhor como o processo funciona e qual a sua importância ao longo dos próximos itens. 

Para que serve esse teste de tráfego? 

Como você pôde ver, o grande objetivo do teste A/B é aprimorar as taxas de conversão. Ou seja, ele permite atingir o melhor desempenho possível para as landing pages de um negócio. 

Por meio da ferramenta, as decisões não são baseadas em suposições ou em achismos, mas sim em dados. 

Dessa maneira, toda campanha online se torna mais assertiva e o embasamento, mais sólido. Além disso, graças às comparações, as falhas e gargalos são significativamente reduzidos. 

Resultados efetivos

Os resultados garantidos pelo teste A/B são obtidos por um teste de hipóteses. A partir das análises, só são feitas as mudanças que geram resultados positivos.

Por exemplo, se os profissionais de marketing levantarem a possibilidade de que uma alteração no CTA da landing page agregaria mais conversões, isso é colocado em prática.

Durante a análise, o feedback da alteração é real e vem do próprio mercado. Então, a mensuração se torna mais precisa e os resultados de fato são efetivos.

Inclusive, o teste das duas versões junto ao público é simultâneo. Dessa forma, nenhum fator externo influencia os índices de conversão e as conclusões se tornam livres de erros. 

Teste de design

Voltando ao exemplo do CTA, um dos grandes focos do teste A/B é a análise de diferentes padrões de design.

Muitas vezes, apenas a mudança na cor de um botão amplia as conversões. Pode não parecer, mas trocar um CTA azul por outro vermelho, por exemplo, às vezes gera muito mais resultados. 

Portanto, as variações de design podem ser bastante pequenas e minuciosas. Entretanto, elas são decisivas para que uma landing page converta.

Assim, sempre que a equipe de marketing tem um insight ou precisa definir uma alteração, o teste A/B deve ser feito para confirmar o que melhor funciona em termos de impacto visual.

Quais são os melhores itens para analisar?

Muito além dos detalhes do design, inúmeros fatores podem estar relacionados ao desempenho de uma página na internet.

Essas variáveis às vezes são minúsculas, mas sua influência é enorme. Com o teste A/B, elas se tornam nítidas e são usadas em benefício dos resultados de conversão. 

Quando falamos de uma landing page, os pormenores a serem testados são inúmeros. Eles podem incluir aspectos como: 

  • CTAs;
  • URL;
  • Títulos e intertítulos;
  • Cores e outros elementos visuais;
  • Imagens;
  • Informações textuais;
  • Campos do formulário.

Claro que, se o foco do teste for em outro canal, esses elementos mudam. Por exemplo, em um anúncio, seria preciso analisar outros detalhes além dos listados acima.

Nesse sentido, comparar o formato de cada divulgação, o padrão de segmentação de público e o horário da postagem pode fazer toda a diferença para gerar os impactos desejados.

Da mesma forma, em uma ação de e-mail marketing, podem ser incluídos aspectos como a organização visual dos elementos, dia dos disparos e segmentação de contatos.

Os exemplos de estratégias de marketing podem ser inúmeros. Contudo, todos eles demonstram como é importante comparar e otimizar elementos específicos das campanhas.

A escolha das variáveis, das metas, dos grupos de amostra e outros cuidados semelhantes são imprescindíveis para um teste A/B bem-sucedido. Veja abaixo como isso funciona.

Teste de tráfego: Como aplicá-lo em um negócio?

O teste A/B pode ser baseado em um workflow manual para as comparações, mas o mais indicado é utilizar ferramentas específicas para sua realização, que otimizam todo o processo.

Em todos os casos, algumas etapas fundamentais precisam ser seguidas para garantir resultados eficientes. São elas: 

Defina a variável

Por mais que o teste A/B possa analisar inúmeras variáveis, é fundamental que elas sejam testadas uma por vez. Avaliar diversos elementos simultaneamente não permite entender qual deles realmente aumentou os níveis de conversão. 

Portanto, em cada teste A/B, delimite uma variável específica. Dessa forma, você poderá entender quais padrões agregam melhores resultados para o todo. 

Escolha as métricas

Ao longo deste artigo, abordamos o teste A/B como uma ferramenta de aumento de conversões. 

Contudo, ele pode servir para outras metas. Isso vai desde o tempo de permanência do público no site, até o estímulo às interações, compartilhamentos e aberturas. 

Independentemente do caso, você precisa saber quais dados analisar para definir qual variação melhor atinge os objetivos definidos. 

Voltando às conversões, isso representaria a análise de métricas como preenchimento do formulário na landing page, vendas no e-commerce, entre outras ligadas à sua campanha. 

Delimite grupos de amostra

Para que o teste A/B proporcione resultados efetivos, os públicos analisados no controle e na variação precisam ser iguais.

A ideia é que nenhum fator externo interfira nas conclusões das análises. Portanto, os grupos a que os testes são direcionados não podem ser diferentes. 

Dessa forma, é comum que uma parcela aleatória de uma mesma audiência seja definida para cada versão. 

Priorize boas ferramentas

Como citamos anteriormente, as melhores ferramentas para teste A/B facilitam todas as análises e favorecem sua realização em meio aos seus processos de negócios.

Por meio delas, você analisa as métricas com mais assertividade, tem facilidade para segmentar os públicos e pode criar as variações de um jeito mais rápido.

Atualmente, diversos sistemas estão disponíveis no mercado. Eles incluem opções já populares no universo do marketing, como o Google Optimize, Adobe Target, AB Tasty e o Pipefy.

Faça seu teste A/B com um template gratuito no Pipefy

Organize e padronize seus testes A/B e obtenha os melhores resultados com a presença online do seu negócio. Com o template gratuito do Pipefy, você transforma seu processo em um workflow eficiente, e pode testar e analisar as melhores hipóteses para o seu site de forma intuitiva. Pipefy é uma ferramenta completa e fácil de usar, onde você pode gerenciar seus resultados e centralizar todas as informações importantes em um só lugar.

Transforme seu teste A/B em um processo eficiente e organizado.Experimente o template gratuito do Pipefy