O teste A/B é uma forma de comparar versões diferentes a fim de identificar a versão com melhor aceitação de seu público-alvo. É um método muito usado nas áreas de design e de desenvolvimento de sites para estudar o comportamento dos usuários enquanto navegam na internet.

É sempre válido lembrar que as pessoas reagem de maneiras diferentes aos estímulos que recebem. Por isso, é fundamental entender o que é teste A/B e como usá-lo para aumentar as vendas no seu e-commerce.

Para a construção de teste A/B é necessário dividir o tráfego de uma determinada página em duas versões: a original e a “variante”. A página “variante” alterará um elemento da página original para depois realizar o teste e comparar os resultados.

O que você pode testar?

Você poderá testar muitos elementos desde a cor do botão de finalizar a compra, o texto das chamadas, os links, a prova social, as menções de mídia, a quantidade de texto e de imagens, o posicionamento dos elementos e até o estilo das imagens (com pessoas ou ilustrações).

Testar diferentes ofertas também é importante. Certifique-se de que você tenha métodos para garantir que cada pessoa seja sempre oferecida para a mesma oferta. Por exemplo, se é oferecido um presente gratuito ao grupo A e um desconto ao grupo B, então se certifique de que o grupo A contenha os visitantes disjuntos do grupo B e vice-versa.

Boas práticas na realização do teste A/B:

  • Estabeleça a métrica e o tempo dos testes

Outro fator importante para o sucesso do seu teste A/B é estabelecer qual métrica será levada em consideração quando for comparar os resultados.

Para cada variável existe uma métrica específica. Por exemplo: a sua hipótese se baseia em testar a aceitação do usuário em relação ao texto do CTA (Call To Action) em sua página. A variável será o CTA e a melhor métrica para compará-lo pode ser o número de cliques.

Outro fator que gera muita dúvida é o tempo ideal para realizar um teste A/B para otimizar landing page. A verdade é que não existe um tempo exato para realizar o teste.O principal objetivo é ter um volume de testes significativo para poder fazer a comparação. Esse volume vai variar de acordo com os acessos da sua landing page.

Um grande risco de atribuir um tempo muito curto para realizar o teste é não gerar dados suficientes. Isso pode acarretar uma tomada de decisão equivocada baseada em dados prematuros.

Existem alguns fatores que auxiliam na tomada de decisão e ajudam a minimizar drasticamente esses potenciais erros gerados por dados coletados precocemente:

  • Garanta significância estatística

Como dito anteriormente, o primeiro passo para conduzir um teste A/B é determinar a amostragem de pessoas que dará ao seu teste significância estatística.

Ou seja, para quantas pessoas você precisa enviar um email, por exemplo, para que seu teste A/B tenha significância estatística? Ou quantas pessoas precisam visitar sua landing page?

  • Saiba como escolher o vencedor

Depois que você esperou o tempo necessário para colher os resultados do seu teste, analisar se ele foi bem-sucedido fica fácil já que no momento em que você escolheu o que ia testar já estabeleceu uma métrica de sucesso.

Por exemplo, se você escolheu testar a cor de um CTA, a métrica de sucesso será a quantidade de cliques nesse CTA. Portanto, quando concluir o teste, identifique qual das duas variações gerou mais resultados de acordo com sua métrica e esta será declarada a vencedora.

Se você possui uma ferramenta de teste A/B que identifica sozinha qual variação gerou o melhor resultado, não precisa fazer mais nada. Caso contrário, lembre-se de implementar essa variação.

Atente-se aos motivos que provocam erros em seu teste A/B:

  • Experimentar mais de um elemento por teste

Sem dúvidas esse é o erro mais cometido, pois normalmente você tem muitas ideias sobre como melhorar as conversões de e-mail, mas a última coisa que você quer é passar semanas testando cada uma delas separadamente. E para acelerar um pouco, você decide analisá-las todas ao mesmo tempo.

Digamos que você envie modelos diferentes e use vários nomes de remetentes com assuntos e textos diferentes em cada teste.

Isso resulta em tantas variações de e-mail que, no final, você sequer pode dizer se algumas de suas ideias funcionaram. É fundamental testar apenas um elemento por vez, portanto isole as variáveis uma a uma.

  • Interromper o teste prematuramente

Quando se trata de teste A/B, um dos maiores erros cometido é parar o teste muito cedo, por exemplo, assumindo que uma semana é o suficiente ou que o teste falhou e é preciso pausá-lo.

Muitas ferramentas incentivam esse comportamento permitindo que os clientes interrompam um teste assim que a significância estatística é atingida. Mas se você quiser melhorar o seu site, você precisa lutar contra o desejo de terminar seus testes prematuramente.

Como dito anteriormente, um teste pode maturar após uma semana de realização ou até 1 ano, tudo depende de fatores que vão desde a quantidade e a qualidade dos dados que você está coletando até a sazonalidade dos produtos que você está vendendo.

Um ponto muito importante para decidir se o seu teste foi executado por um tempo razoável é entender o tamanho da amostra e a significância estatística dela com um índice de confiança de 95%, caso contrário, você perderá o seu tempo, pois os resultados não apresentarão verossimilhança.

  • incerteza dos resultados mensurados

A medição dos resultados é tão importante quanto o teste A/B, mas é uma das áreas em que as pessoas cometem erros caros nesses testes. Se você não avaliar os resultados corretamente, não poderá confiar em seus dados e consequentemente tomará decisões baseadas neles sobre a efetividade do seu marketing.

Uma das melhores maneiras de resolver isso é garantir que sua solução de teste A/B funcione com o Google Analytics. Certificar-se de que todos seus dados estão sendo corretamente vinculados a essa ferramenta já é um grande passo para que se possa tomar decisões mais seguras e assertivas.

  • alterar parâmetros durante o teste

Lista dos erros mais ingênuos no teste A/B que muitas pessoas ainda cometem:

  1. Alterar os objetivos finais;
  2. Adicionar variáveis (botões, cores, textos) durante o período de teste que foi estipulado;
  3. Mudar o volume de tráfego definido como controle.

  • Muito cuidado ao realizar vários testes do mesmo fator ao mesmo tempo

Uma coisa é certa quando se trata de teste A/B: quanto mais simples, mais efetivo!

Não há problema em executar vários testes do mesmo fator. Por exemplo, você pode ter resultados significativos testando três versões diferentes do seu CTA. (esse teste não é a mesma coisa que testar 2 variáveis ao mesmo tempo, pois você ainda está alterando um único item para cada teste).

Especialistas em conversões não recomendam que você teste mais de 4 versões do mesmo elemento (por exemplo, testar 4 cores diferentes para o mesmo CTA ao mesmo tempo), pois você precisará de uma amostra maior para resultados significativos, devido à necessidade de enviar mais tráfego para obter resultados confiáveis.

Ainda é válido ressaltar que existem várias ferramentas no mercado que podem te auxiliar e apoiar na realização do seu teste A/B. Algumas delas são:

Unbounce – (software que integra landing pages e teste A/B. Todos os exemplos deste artigo foram realizados nele)

Visual Website Optmizer – (mais usado para páginas de vendas e pequenas empresas)

Optimizely (outro software para testes A/B – mais usado por empresas e lojas virtuais)

Google Experiments (gratuito, dentro do Google Analytics)

Mesmo que essas ferramentas facilitem a execução de um teste A/B, nenhuma delas pensará por você. Então, antes de começar um teste defina bem os seus objetivos, métricas e resultados esperados.

Se você precisa de ajuda na sua estratégia de marketing digital, agende aqui sua consultoria grátis para falar com nossos especialistas. Vamos estudar seu business, realizar um diagnóstico e montar uma estratégia personalizada para você. Seu negócio é único e valorizamos isso!