Teste A/B: por que e como fazer?

No marketing digital, os testes A/B devem ser encarados como uma ferramenta poderosa, capaz de elevar o desempenho de anúncios a novos patamares. 

Para as marcas que buscam se destacar, compreender e aplicar esses testes não é apenas uma opção, mas uma necessidade. Porém, não basta sair testando variáveis aleatórias! 

É preciso ter estratégia e nós contaremos tudo sobre como fazer isso, neste artigo. Tenha uma boa leitura!

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Índice

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O que são testes A/B?

Benefícios dos testes A/B no marketing digital

Onde os testes A/B podem ser utilizados?

Exemplos

Quando devo fazer um teste A/B?

Como realizar um teste A/B?

Como medir seus resultados?

Como saber a hora de parar um Teste A/B?

Aumentando os resultados com a Adtail

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O que são testes A/B e quais seus benefícios?

Os testes A/B, também conhecidos como testes A/B quando envolvem múltiplas variantes, constituem uma metodologia de experimentação controlada.

Eles têm o objetivo de comparar duas ou mais versões de uma variável para determinar qual delas apresenta o melhor desempenho sob uma métrica específica. 

Essa abordagem é amplamente adotada em diversos contextos digitais, desde a otimização da interface do usuário em websites e aplicações móveis até a eficácia de estratégias de marketing digital, como anúncios, e-mails promocionais e conteúdo de mídia social.

Nesse processo, os usuários são aleatoriamente distribuídos entre as versões em teste de maneira persistente, garantindo que cada usuário tenha uma experiência consistente durante todo o período do experimento. 

A figura abaixo ilustra como ocorre um teste A/B de forma bastante didática:

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Essa característica assegura a integridade dos dados coletados, permitindo uma análise confiável dos resultados. 

Os testes A/B podem abranger uma gama variada de elementos, incluindo, mas não se limitando a:

• Mudanças na interface do usuário;
• Variações no texto ou design de um anúncio;
• Diferentes chamadas para ação (CTAs);
• Uso de algoritmos de pesquisa e recomendação;
• entre outros.

Benefícios dos testes A/B no marketing digital

Especialmente no marketing digital, os testes A/B apresentam vários benefícios, entre os quais podemos destacar:

Tomada de decisão baseada em dados

Em vez de se basear em suposições ou intuições, os testes A/B fornecem uma base empírica para decisões de marketing. 

Isso significa que cada alteração na estratégia de marketing digital pode ser validada por dados concretos sobre o que realmente funciona para o público-alvo.

Melhoria da experiência do usuário

Testar diferentes aspectos de websites e anúncios ajuda a identificar quais elementos proporcionam a melhor experiência para o usuário. 

Uma experiência positiva pode aumentar a satisfação do usuário, melhorar as taxas de conversão e fidelizar clientes.

Otimização do ROI

A capacidade de identificar as versões mais eficazes de uma página ou anúncio permite alocar recursos mais eficientemente.

Assim, maximiza-se o retorno sobre o investimento em campanhas de marketing digital.

Redução de riscos

Implementar mudanças baseadas em achismos pode ser arriscado. 

Os testes A/B permitem que as organizações testem mudanças em uma escala menor antes de implementá-las amplamente. 

Inovação contínua

A cultura de teste incentiva a experimentação e a inovação, permitindo que as empresas testem novas ideias de forma rápida e segura. 

Isso pode levar à descoberta de insights valiosos e ao desenvolvimento de estratégias de marketing mais criativas e eficazes.

Personalização e segmentação

Os testes A/B também podem ser utilizados para entender as preferências de segmentos específicos do público.

Assim, possibilita-se uma personalização mais efetiva das mensagens e ofertas de marketing, o que pode resultar em uma maior relevância e engajamento.

Onde os testes A/B podem ser utilizados?

Os testes A/B podem ser aplicados de maneira ampla e diversificada em vários aspectos do marketing digital e design de websites, visando otimizar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão. 

Abaixo, veja alguns dos elementos mais comuns onde os testes A/B podem ser particularmente úteis, bem como a maneira que eles são realizados.

Títulos

Testar variações de títulos em páginas de produtos, artigos de blog ou anúncios para verificar qual versão atrai mais cliques ou engajamento.

Intertítulos

Experimentar diferentes intertítulos em conteúdo de página para ver qual estrutura de conteúdo mantém os usuários engajados por mais tempo.

Chamadas para Ação (CTAs)

Variar o texto, cor ou posicionamento do botão de CTA para determinar qual combinação leva a uma maior taxa de conversão.

Imagens

Comparar o desempenho de diferentes imagens de capa para um produto ou postagem de blog.

Incluir variações no estilo ou na presença de pessoas, para identificar quais são mais eficazes em atrair atenção.

Organização dos elementos

Alterar a disposição dos elementos em uma página, como a posição de testemunhos, benefícios ou descrições de produtos.

O objetivo disso é testar qual layout gera uma experiência mais intuitiva e resultados melhores.

URL

Testar variações nas estruturas de URL para descobrir qual é mais amigável ao SEO e mais eficaz em termos de memorabilidade e facilidade de compartilhamento.

Campos de um formulário

Experimentar com o número e os tipos de campos em um formulário de contato ou inscrição para encontrar o equilíbrio entre coletar informações suficientes e manter uma taxa de conclusão alta.

Elementos visuais

Testar diferentes elementos visuais, incluindo o uso de cores para destacar seções importantes, setas para direcionar o olhar do usuário ou símbolos para enfatizar pontos chave, para avaliar seu impacto na navegação e na conversão.

Cada um desses elementos pode ser ajustado e testado individualmente ou em combinação para avaliar seu impacto na experiência do usuário e nas métricas de sucesso definidas, como cliques, preenchimento de formulários, tempo de permanência na página, e taxas de conversão. 

Ao implementar testes A/B, as organizações podem fazer alterações informadas que resultam em melhorias significativas no desempenho do website e eficácia do marketing digital. 

Os insights obtidos desses testes fornecem uma base sólida para tomadas de decisão estratégicas e ajudam a criar uma experiência mais envolvente e personalizada para o usuário.

Exemplos de testes A/B

Como vimos, os testes A/B são fundamentais para otimizar a experiência do usuário e melhorar a performance de websites e campanhas de marketing digital. 

A seguir estão alguns exemplos práticos de como os testes A/B podem ser aplicados para alcançar esses objetivos. Veja:

Títulos de e-mail marketing

Variar o título de um e-mail marketing para ver qual versão gera uma taxa de abertura mais alta.

Exemplo: "Economize 30% na sua próxima compra" vs. "Alerta de desconto: itens selecionados com 30% OFF!"

Design de botões de Chamada para Ação (CTA)

Alterar a cor e o texto de um botão de CTA em uma landing page para analisar qual combinação tem a maior taxa de clique.

Exemplo: Botão verde com "Compre Agora" vs. botão azul com "Adicione ao Carrinho".

Formato de conteúdo de página de produto

Modificar a organização do conteúdo em uma página de produto, testando a posição de elementos como avaliações de clientes e descrições detalhadas do produto.

Exemplo: Colocar avaliações de clientes acima da descrição do produto vs. abaixo da descrição.

Imagens em anúncios digitais

Experimentar com diferentes imagens em anúncios digitais para ver qual gera mais cliques e conversões.

Exemplo: Usar uma imagem de produto sozinho vs. uma imagem do produto sendo usado por uma pessoa.

Variações no texto de anúncios

Alterar o texto de um anúncio para avaliar qual versão atrai mais atenção e gera mais ações. Assim, pode-se aprimorar as estratégias de copywriting.

Exemplo: "Transforme seu jardim" vs. "Faça seu jardim ser notado".

Estrutura de formulários online

Modificar o número de campos em um formulário online para determinar qual versão tem a maior taxa de conclusão.

Exemplo: Formulário com 5 campos vs. formulário com 3 campos.

Preços e ofertas especiais

Testar diferentes estratégias de precificação e ofertas especiais para identificar qual delas aumenta as vendas.

Exemplo: "Compre 1, leve 2" vs. "50% de desconto no seu produto".

Navegação do site

Experimentar com diferentes layouts de menu de navegação para ver qual facilita mais a navegação dos usuários.

Cada um desses exemplos demonstra como pequenas variações nos elementos de um site ou campanha de marketing digital podem ser testadas para otimizar a experiência do usuário e melhorar a performance geral.

Ao aplicar testes A/B de maneira sistemática, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados, garantindo que cada mudança contribua para alcançar os objetivos estabelecidos.

Banner data driven

Quando devo fazer um teste A/B?

Decidir quando realizar um teste A/B envolve considerar vários fatores relacionados aos objetivos de negócio, desempenho atual de marketing e website, e a capacidade de implementar e interpretar os resultados do teste. 

A seguir, observe algumas situações-chave em que um teste A/B é particularmente recomendado:

Antes de mudanças significativas

Quando estiver planejando alterações significativas em seu site, aplicativo ou estratégia de marketing digital, os testes A/B são recomendados.

Eles podem ajudar a avaliar a eficácia de novas ideias antes de aplicá-las em larga escala.

Para resolver problemas de desempenho

Imagine que determinadas páginas ou campanhas não estão performando como esperado.

Nesse caso, os testes A/B podem identificar elementos específicos que estão impactando negativamente a conversão ou o engajamento.

Para otimizar a experiência do usuário

Se você deseja melhorar a usabilidade, a navegação ou a experiência geral do usuário em seu site ou aplicativo, vale a pena testar.

Os testes A/B podem ajudar a identificar as melhores práticas de design e layout.

Quando buscar aumento nas taxas de conversão

Para qualquer esforço voltado a aumentar as taxas de conversão, seja em landing pages, formulários de inscrição, ou fluxos de checkout, você pode testar.

Testes A/B são cruciais para identificar quais mudanças geram impactos positivos nesse sentido.

Para validar hipóteses

Sempre que tiver uma hipótese sobre como uma mudança pode afetar o comportamento do usuário, o teste A/B oferece uma maneira estruturada e baseada em dados para validar essas suposições.

De maneira geral, os testes A/B devem ser considerados sempre que houver uma oportunidade para basear decisões em dados concretos, minimizar riscos, e otimizar a performance de marketing, vendas, e experiência do usuário.

Essa abordagem permite uma experimentação controlada que pode levar a insights valiosos e melhorias significativas em diversas áreas do seu negócio digital.

Como realizar um teste A/B?

Realizar um teste A/B de maneira eficaz envolve uma série de etapas planejadas para garantir que os resultados sejam confiáveis e significativos. 

Elaboramos um guia passo a passo para realizar um teste A/B, seguindo o método proposto pelo pesquisador Rodrigo Franzoi Scroferneker. (1). Veja, a seguir:

Passo 1: definição dos objetivos e do critério de avaliação geral (OEC)

Comece por definir claramente os objetivos do teste. O que você espera melhorar ou aprender com a testagem A/B?

Também determine o seu Critério de Avaliação Geral (OEC), que é uma métrica específica que reflete o sucesso do seu teste. 

Exemplos incluem taxa de conversão, tempo médio na página, ou número de interações com o aplicativo.

Passo 2: seleção dos parâmetros e criação das variantes

Identifique o parâmetro (ou a variável) que você acredita que terá impacto no seu OEC. 

Isso pode ser qualquer elemento que você deseja testar, como o texto de um CTA, a cor de um botão ou a presença de uma imagem.

Crie duas variantes para testar: a variante de controle (A), que é a versão atual ou uma nova versão caso não exista uma anterior, e a variante de tratamento (B), que contém a alteração proposta.

Passo 3: randomização e segmentação do público

Utilize uma randomização apropriada para dividir seu público-alvo entre as variantes de controle e de tratamento. 

Isso assegura que cada grupo seja estatisticamente similar, permitindo uma comparação justa entre as variantes.

Certifique-se de que os usuários sejam consistentemente expostos à mesma variante durante o teste para manter a integridade dos dados.

Passo 4: implementação técnica

Configure o teste no seu site, aplicativo ou plataforma de anúncios, utilizando ferramentas de teste A/B ou recursos internos, para mostrar as diferentes variantes ao seu público de forma randomizada.

Certifique-se de que todas as ferramentas de rastreamento e análise estejam corretamente configuradas para coletar dados sobre o OEC e quaisquer outras métricas relevantes para o teste.

Passo 5: monitoramento e coleta de dados

Monitore o teste enquanto estiver ativo para garantir que tudo está funcionando como esperado. 

Esteja atento a quaisquer problemas técnicos que possam afetar os resultados.

Colete dados suficientes para atingir significância estatística, o que pode variar dependendo do tamanho do seu público e da diferença no desempenho entre as variantes.

Passo 6: análise dos resultados

Após a conclusão do teste, analise os dados coletados para determinar qual variante teve o melhor desempenho com base no seu OEC.

Utilize testes estatísticos para verificar a significância dos resultados, garantindo que as diferenças observadas não sejam devidas ao acaso.

Passo 7: implementação e otimização

Se a variante de tratamento mostrou uma melhoria contínua significativa em relação à variante de controle, considere implementá-la permanentemente.

Utilize os insights adquiridos para fazer ajustes adicionais e planejar futuros testes A/B para continuar otimizando seu produto ou estratégia de marketing.

Ao seguir essas etapas, você pode realizar testes A/B que oferecem insights valiosos e direcionam melhorias concretas em seus projetos de marketing de performance, design de produto ou estratégias de conteúdo.

Onde é preciso tomar cuidado

Ao realizar testes A/B, é essencial conduzir o processo com rigor metodológico para garantir que os resultados sejam válidos e confiáveis. 

Existem várias armadilhas que podem comprometer a integridade de um teste A/B, entre as quais o viés de seleção, o tamanho da amostra insuficiente e a interpretação incorreta dos resultados se destacam. 

Vamos explorar cada um desses aspectos e entender onde é preciso ter cuidado:

Viés de seleção

O viés de seleção ocorre quando os grupos de controle e de tratamento não são equivalentes, exceto pela variável que está sendo testada. 

Isso pode acontecer se a randomização não for realizada corretamente, levando a diferenças sistemáticas entre os grupos que podem afetar o resultado do teste. 

Por exemplo: se um teste A/B de um anúncio online é realizado em horários diferentes do dia para os grupos de controle e de tratamento, os resultados podem ser influenciados pelo comportamento variável dos usuários nesses períodos, em vez de pela diferença no anúncio em si.

Para evitar o viés de seleção, é crucial garantir que a atribuição dos participantes às variantes do teste seja verdadeiramente aleatória. Ferramentas de teste A/B e algoritmos de randomização podem ajudar a garantir que cada participante tenha a mesma chance de ser atribuído a qualquer um dos grupos, minimizando o risco de viés.

Tamanho da amostra insuficiente

Uma amostra muito pequena pode não ser representativa da população geral, levando a conclusões que não são estatisticamente significativas. 

Isso significa que os resultados do teste podem ser devidos ao acaso, e não às diferenças entre as variantes testadas.

Determinar o tamanho adequado da amostra antes de iniciar o teste é essencial. Isso pode ser feito por meio de cálculos de poder estatístico, que levam em conta a magnitude do efeito que você deseja detectar, a variabilidade dos dados e o nível de significância desejado. Ferramentas e calculadoras online de tamanho de amostra podem ajudar nesse processo.

Interpretação dos resultados

A interpretação dos resultados de um teste A/B requer uma compreensão sólida de estatísticas e do contexto do teste. 

É fácil tirar conclusões precipitadas ou interpretar erroneamente os dados sem considerar a variabilidade natural ou a significância estatística.

Para uma interpretação correta, é necessário olhar além dos resultados imediatos e considerar se eles são estatisticamente significativos. 

Isso geralmente envolve a realização de testes estatísticos para determinar se as diferenças observadas entre as variantes são suficientemente grandes para serem consideradas não aleatórias. 

Além disso, é importante considerar o impacto prático dessas diferenças. Uma diferença estatisticamente significativa pode não ser relevante do ponto de vista prático se não levar a melhorias significativas nos objetivos de negócio.

Como medir seus resultados?

É importante que você saiba que, medir os resultados de um teste A/B de forma eficaz exige um planejamento cuidadoso e uma execução rigorosa. 

Elencamos as etapas e as considerações principais para garantir que você possa avaliar corretamente o impacto de suas variações testadas. Veja:

Defina métricas claras de sucesso

Antes de iniciar o teste, identifique quais métricas serão usadas para medir o sucesso do teste A/B. 

Essas métricas devem estar alinhadas com o seu objetivo geral e o Critério de Avaliação Geral (OEC). 

Exemplos comuns incluem taxa de conversão, tempo de permanência na página, taxa de cliques (CTR), receita por visitante, entre outros.

Utilize ferramentas apropriadas de análise

Use ferramentas de análise web como Google Analytics, Adobe Analytics, ou plataformas específicas de teste A/B para coletar e analisar dados. 

Certifique-se de que as ferramentas estejam corretamente configuradas para rastrear as métricas definidas e diferenciar entre os usuários das variantes de teste.

Realize a segmentação dos dados

Segmentar os dados pode revelar insights mais profundos, permitindo avaliar como diferentes grupos de usuários reagem às variações testadas. 

Por exemplo, você pode querer analisar os resultados por demografia, comportamento de navegação, dispositivo usado, entre outros.

Avalie a significância estatística

Para determinar se os resultados observados são devidos ao acaso ou se representam diferenças reais entre as variantes, é crucial calcular a significância estatística dos resultados. 

Ferramentas de teste A/B geralmente incluem essa funcionalidade, ou você pode usar calculadoras online de significância estatística.

Calcule o tamanho do efeito

Além de saber se uma diferença é estatisticamente significativa, é importante entender o tamanho do efeito, isto é, quão significativa é a diferença entre as variantes em termos práticos. Isso ajudará a decidir se a mudança vale a pena ser implementada.

Considere o contexto

Ao analisar os resultados, é vital considerar o contexto em que o teste foi realizado. 

Fatores externos, como mudanças sazonais ou eventos específicos, podem afetar o comportamento do usuário e, por sua vez, os resultados do teste.

Faça análises adicionais se necessário

Se os resultados não forem conclusivos ou surgirem novas perguntas, considere a realização de análises adicionais. 

Isso pode incluir a execução de testes A/B subsequentes focados em aspectos específicos ou a utilização de métodos qualitativos, como pesquisas ou testes de usabilidade, para obter mais insights.

Documente e compartilhe os resultados

Documente cuidadosamente os resultados do teste, incluindo a metodologia, análises realizadas, conclusões e recomendações. 

Compartilhar essas informações com as partes interessadas ajuda a garantir que os aprendizados sejam aplicados e que decisões futuras possam ser informadas pelos resultados obtidos.

Como saber a hora de parar um Teste A/B?

Para decidir o momento certo de concluir um teste A/B, é essencial considerar uma combinação de fatores fundamentais que juntos fornecem uma visão clara da eficácia do teste e da confiabilidade dos dados coletados. 

Primeiramente, é importante que o teste tenha atingido o tamanho da amostra que foi predefinido. 

Isso é calculado antes do início do teste para assegurar que os dados coletados sejam representativos da população geral e suficientemente robustos para fundamentar conclusões estatísticas. 

Além disso, os resultados precisam alcançar a significância estatística, indicando que as diferenças observadas entre as variantes são reais e não ocorreram por acaso.

A estabilidade dos resultados ao longo do tempo também é importante. Se os resultados mostrarem consistência e não flutuarem significativamente com a coleta de mais dados, isso sugere que o teste forneceu um insight confiável. Da mesma forma, o teste deve durar o suficiente para abranger um ciclo completo de comportamento do usuário, considerando variações diárias e semanais que possam afetar os resultados.

Há também um ponto em que coletar dados adicionais não altera significativamente os resultados ou a interpretação. Esse ponto de saturação indica que prolongar o teste provavelmente não trará novos insights. 

Além disso, é importante estar atento a qualquer evento externo ou mudança no ambiente que possa influenciar o comportamento do usuário e, por sua vez, afetar os resultados do teste.

Por fim, a relação entre custos e benefícios de continuar o teste deve ser avaliada. Se os recursos necessários para manter o teste ativo superarem os potenciais benefícios dos insights adicionais, pode ser hora de concluir.

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Referências:

(1) SCROFERNEKER, Rodrigo Franzoi. Aplicando testes A/B em aplicativos. Monografia (Bacharelado em Engenharia da Computação) - Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2021. Disponível em: <https://lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/235481/001137788.pdf?sequence=1>. Acesso em 3 abr. 2024.