Teste A/B: o que é, como utilizar e qual a importância para sua performance

Uma grande vantagem do marketing digital em comparação ao marketing tradicional, é a possibilidade de mensurar de forma exata os resultados de uma campanha. E assim, verificar o que funcionou, e o que não funcionou. 

Um dos métodos bastante assertivos de fazer uma medição de resultados no marketing digital é o teste A/B. Além de ser e aplicável em diversas situações, a metodologia apresenta resultados bastante precisos. 

Continue com a leitura para aprender como fazer esse teste nas estratégias de marketing da sua empresa!

O que é teste A/B?

O teste A/B, também chamado de teste bucket, compara o desempenho de duas ações, a fim de verificar qual delas teve os melhores resultados. Por exemplo, é possível lançar duas Landing Pages e analisar qual delas gerou mais leads. 

Além disso, com esse tipo de avaliação dá para ter insights de possíveis variáveis que influenciaram na performance de uma estratégia, como as cores do botão de call to action que gerou mais cliques, o formato dos layouts que teve maior engajamento, o título que despertou mais atenção, entre outros fatores.

Dessa forma, esse teste diminui as chances da sua empresa cometer o mesmo erro mais de uma vez e permite que você tome decisões mais assertivas, o que contribui também para uma melhor experiência do consumidor. 

Como funciona o teste A/B?

Como mencionamos antes, esse tipo de avaliação é utilizado para comparar duas versões de uma mesma ação para definir qual apresenta melhor resultados (conversão, cliques, acessos, visualizações).

Partindo dessa lógica, temos dois objetos que são comparados: controle e variação.

Controle: geralmente é o elemento modelo, ou seja, é a ação que você costuma aplicar e que apresentou a melhor performance até o momento. 

Variação: é a versão criada para confrontar o elemento ‘controle’. Basicamente, para superar o que já estava sendo feito.

Assim, caso a ‘variação’ tenha um melhor desempenho que o ‘controle’, ele é substituído pela nova versão. Esse processo pode se repetir continuamente para aprimorar as campanhas de marketing de uma empresa. 

Onde utilizar o teste A/B?

Esse tipo de avaliação pode ser aplicado em diversas situações, no entanto, explore o teste A/B nos elementos que mais interferem no seu objetivo. Veja abaixo alguns canais e as respectivas variáveis:

Blogs: estrutura do blog, títulos, subtítulos, tamanho do texto, editorias, tom de voz. 

E-commerce: organização do site, informações em destaque, botão de CTA, descrições.

Redes sociais: dia e horário, formato de conteúdo (carrossel, vídeo estático), temas.

Landing Pages: Títulos, intertítulos, botões de CTAs, Imagens, organização de elementos.

Social Ads:  dia e horário, formato de conteúdo (carrossel, vídeo estático). 

E-mails: título, linha de assunto, nome do remetente, chamada, estilo de texto.

Como fazer o teste A/B?

No teste A/B cada elemento deve ser testado de forma separada e as outras variáveis devem se manter iguais, caso contrário, não será possível mensurar de forma exata o resultado da avaliação.

Por exemplo, ao comparar duas versões de Landing Pages para descobrir qual cor do botão de CTA apresenta melhor desempenho, todos os outros elementos da página devem se manter iguais, pois caso haja uma alteração nos outros itens da página, não será possível afirmar se o resultado foi melhor ou pior por causa da cor do botão.

Agora que você já sabe o que é, como funciona e onde utilizar, vamos te explicar como fazer o teste A/B. Acompanhe!

1. Defina um objetivo mensurável

Antes de pensar nas comparações, tenha em mente um objetivo específico e mensurável para alcançar. Dessa forma, será possível nortear as campanhas de testes A/B para atingir esse propósito. 

Por exemplo, suponhamos que você queira aumentar a taxa de conversão de uma Landing Page em 20%. Esse é um objetivo específico e mensurável, no qual vai orientar os elementos da página que passarão pelo teste A/B.

Resumidamente, o ideal é que o seu objetivo seja DUMB, termo em inglês criado pela agência de experimentação Conversion XL.

D: Doable (Doável)

U: Understandable (Compreensível)

M: Manageable (Gerenciável)

B: Beneficial (Beneficente)

2. Priorize as métricas que geram resultados

Como falamos antes, o teste A/B pode ser aplicado em diversos elementos, no entanto, é possível comparar um elemento ou ação por vez. Por isso, priorize avaliar os fatores que proporcionam resultados significantes.

As métricas de vaidade são as estatísticas que devem ser monitoradas, mas não servem para tomadas de decisões, como quantidade de likes, curtidas e inscritos, por tanto, foque em aprimorar as ações que geram resultados, principalmente as conversões. 

 3. Use Ferramentas especializadas

Existem diversas ferramentas de automação de marketing que realizam essa função. Algumas delas são o Google Optimize, Google Analytics, Optimizely e o Unbounce.  

Para comparar o desempenho dos e-mails, é possível utilizar a própria plataforma para mensurar os resultados, mas essa tarefa pode levar um pouco mais tempo por não ser automatizada. 

4. Acompanhe a performance por um tempo determinado

A última etapa do teste A/B, e não menos importante, é a comparação dos resultados. Cada ação tem um tempo indicado para ser avaliado. Blogs e Landing Pages costumam demorar mais, por isso é necessário um recorte com um período maior. Já os e-mails e posts de redes sociais, podem ser comparados em questões de dias. Confira no próximo tópico com mais detalhes. 

Como medir os seus resultados?

Para medir os resultados de forma eficiente, separamos algumas dicas para você aplicar na última etapa do teste A/B. Confira abaixo:

Determine um tempo de amostragem

Ao realizar um teste A/B estabeleça uma janela de tempo para fazer as comparações, caso contrário, o resultado da avaliação será impreciso. Como mencionamos antes, cada ação tem um recorte específico, porém o ideal é que o período de amostragem seja de no mínimo 1 mês, salvo exceções, como no e-mail e posts de redes sociais. 

As estratégias de marketing de conteúdo costumam levar 3 meses para apresentar os resultados, isso não é uma regra, mas um período bastante seguro para fazer a medição.

Utilize apenas uma métrica

Depois de colher os resultados do período de amostragem, utilize somente a métrica que mais corresponde ao seu objetivo. Por exemplo, se você decidiu testar a cor do botão de CTA para verificar qual gerou mais conversões, a métrica que deve ser avaliada é a quantidade de cliques. Caso você use as ferramentas especializadas para conseguir o resultado de forma automática, não precisa se preocupar com essa questão. 

Faça uma análise dos resultados

Após concluir o teste A/B, faça uma análise dos resultados para aprimorar as próximas comparações. Você pode testar o título de um e-mail vencedor, por exemplo, e aplicar o conceito nos títulos de Landing Pages e fazer outros testes. E assim, você consegue entender melhor a sua audiência e aprimorar as estratégias. 

Quais são as vantagens do teste A/B?

De fato, o teste A/B apresenta inúmeras vantagens à sua empresa. Separamos aqui as principais:

Redução de custos: verificando o que funcionou, e o que não funcionou, é possível mensurar o desempenho das ações de forma efetiva e evitar gastos com refações e campanhas sem resultados. 

Melhora na experiência do cliente: ao diminuir a taxa de rejeição, consequentemente você aprimora o customer experience e cria um relacionamento mais sólido com o público.

Otimiza a taxa de conversão: com campanhas mais assertivas, a Taxa de Conversão (CRO) também passa por um acréscimo e o número de visitantes convertidos em leads também aumenta.

Aumento das vendas: todos os benefícios citados acima contribuem para que a empresa alcance o objetivo mais importante de qualquer negócio: concretizar vendas. O teste A/B, aprimora a experiência do cliente e com isso otimiza as conversões. 

Teste A/B e Teste Multivariados: quais as diferenças?

É importante ressaltar que o teste A/B faz a comparação de apenas duas variáveis para verificar qual delas é a melhor. Quando se avalia mais de um objeto, ou seja, de três ou mais ações, o método é chamado de teste multivariados. 

Por tanto, o teste multivariado compara um objeto modelo para testar diversas combinações de alterações até que resulte em uma experiência geral vencedora. 

Que tal conhecer a GMZ.MOKE?

Esperamos que você tenha curtido aprender mais sobre os testes A/B. Continue acompanhando o blog da GMZ.MOKE para ficar por dentro das novidades do marketing digital!