Teste A/B para iniciantes: tudo o que você deve saber para começar

Postado 1 ano atrás by Max Komonov

Se você está administrando uma pequena empresa, sabe que cada centavo conta. Você não pode se dar ao luxo de desperdiçar dinheiro em campanhas publicitárias que não funcionam ou se contentar com um site que não está convertendo visitantes em compradores.

É por isso que o teste A/B é tão importante - isso ajuda você a tomar decisões sobre seu site, campanhas de e-mail e campanhas publicitárias que podem gerar mais vendas com investimento mínimo.

Neste artigo, explicaremos o que é o teste A/B, como começar e alguns dos benefícios de usar essa ferramenta de marketing simples, mas eficaz.

O que é teste A/B?

O teste A/B, também conhecido como teste A/B, é um método poderoso para testando variações de um ativo de marketing ou página da web para determinar qual deles tem melhor desempenho.

Envolve criando duas (ou mais) versões do mesmo conteúdo, cada um com uma variação específica, e então mostrando-os para diferentes segmentos do seu público para medir seu desempenho em relação a uma meta predefinida.

Comparando os resultados, você pode identificar a versão mais eficaz e use esses insights para otimizar seus esforços de marketing, aumentar as conversões e impulsionar o crescimento dos negócios.

Em essência, o teste A/B permite que você sintonia fina suas estratégias de marketing baseado em mundo real dados, garantindo que cada elemento da sua campanha esteja preparado para o sucesso.

Por exemplo, você pode criar dois designs diferentes para um página de destino e enviar tráfego para ambas as páginas igualmente. Ao acompanhar o desempenho de cada versão, você pode determinar qual delas é mais eficaz. Você pode então tomar decisões com base nos dados coletados.

Fonte da imagem: Rumo à ciência de dados

O teste A/B ajuda a identificar os elementos eficazes em suas estratégias de marketing. Do design do seu site ao seu e-mail marketing, é a melhor maneira de descobrir o que funciona para o seu público-alvo.

Como conduzir um teste A/B

As etapas a seguir irão guiá-lo sobre como iniciar o teste A/B. Você pode usar essas etapas para fazer seus próprios testes e aplicar os resultados ao seu negócio.

Passo 1. Defina suas variáveis

A primeira etapa de um teste A/B é determinar claramente o que você deseja avaliar. A primeira questão é: será este um fora do local or no local teste?

No local os testes incluem todos os elementos do seu site que são relacionado a vendas. Por exemplo, você pode testar o texto do seu CTA, o posicionamento dos seus CTAs, manchetes, imagens, conteúdo de vídeo, pop-ups, potencial nomes de domínio, e mais.

Fora do local os testes analisam a eficácia de anúncios e e-mails de vendas. Você fará esse tipo de teste para determinar se seus anúncios e e-mails geram tráfego e resultam em conversões.

Decidir o que exatamente você precisa testar depende de seus objetivos atuais. O que você quer melhorar? Por exemplo, se você não estiver satisfeito com sua última campanha publicitária, poderá testar novos criativos de anúncio para melhorar o desempenho de suas campanhas de marketing. Ou, se você estiver redesenhando seu site, poderá testar diferentes páginas iniciais para ver qual delas faz com que os visitantes passem mais tempo no site.

Passo 2. Crie uma hipótese

Agora que você sabe quais variáveis vai testar, é hora de criar uma hipótese. Pense nas mudanças que você pode fazer para obter os resultados desejados.

Faça uma lista de tudo que você acha que pode fazer melhor e das maneiras pelas quais você pode melhorar. Você deveria escrever melhores CTAs? Seus e-mails podem usar mais imagens? Seu site deve ter um layout diferente?

Depois de apresentar diferentes hipóteses, você precisa priorizá-las. Identifique os melhores e mais importantes. Pense em como você pode executar seus testes A/B para testá-los. Além disso, considere o quão difícil eles serão de implementar e seu impacto potencial nos clientes.

Finalmente, você precisa decidir como seu teste A/B será executado. Por exemplo, ao testar e-mails, você precisará enviar duas versões diferentes e rastrear qual versão obtém os melhores resultados.

Para isso, identifique quais elementos do email você vai testar, como assunto, copy, imagens, etc. considere métricas de medição como taxa de abertura ou click-through taxa (CTR) para diferenciar e comparar versões.

Passo 3. Defina um limite de tempo

Você também precisa decidir por quanto tempo executar o teste A/B. Isso não é algo que outra pessoa pode decidir por você – você terá que aprender com sua própria intuição e encontrar o período de tempo que funciona melhor para você.

Geralmente, os testes A/B para campanhas de e-mail podem durar de duas horas a um dia, dependendo de como você determina um vencedor. versão - normalmente com base em aberturas, cliques ou receita. É recomendado espere pelo menos duas horas para determinar um vencedor com base nas aberturas, uma hora para determinar um vencedor com base em cliques e 12 horas para determinar um vencedor com base na receita.

Um exemplo de configuração de um teste no Mailchimp para comparar qual conteúdo de e-mail gera mais receita

Para anúncios, você deve executar a campanha por um mínimo de 7-dia testes, porque testes mais curtos podem produzir resultados inconclusivos. Para anúncios do Facebook, você pode executar testes A/B por até 30 dias.

Quando se trata de sites, recomendações variam, sugerindo que você deve executar testes A/B por uma semana até um mês. Tenha em mente a diferença entre o comportamento de compra durante o fim de semana e durante a semana antes de tomar uma decisão.

Se você está apenas começando com testes A/B e não tem certeza de quanto tempo seu teste deve ser executado, você pode usar um Calculadora de duração do teste A/B. Depois de fazer alguns testes, você terá uma ideia melhor do limite de tempo ideal para cada tipo de teste.

Passo 4. Teste cada variável separadamente

Depois de determinar quais variáveis você deseja testar, você deve reduzi-las a apenas uma. Você testará a variável criando duas alternativas. Você irá testá-los uns contra os outros.

Se você tiver vários elementos de uma campanha ou site para testar, sempre execute um teste por vez.

É melhor executar testes A/B separadamente, em vez de executá-los todos simultaneamente. Testar muitas variáveis ao mesmo tempo tornará difícil determinar quais partes foram bem-sucedidas ou não.

Alterando apenas uma variável e mantendo as demais constantes, os dados resultantes serão fáceis de entender e aplicar.

Passo 5. Analise os resultados

Seus objetivos determinarão como você analisa os resultados do seu teste A/B. Por exemplo, se você quiser testar maneiras de aumentar o tráfego do seu site, você deve testar os títulos das postagens do blog e os títulos das páginas da web. Afinal, os títulos devem chamar a atenção de alguém e fazê-los querer aprender mais.

Cada variável que você testar terá métricas diferentes e produzirá resultados diferentes. Aqui estão alguns exemplos de possíveis metas e variáveis a serem alteradas em seu teste A/B:

Melhoria da taxa de conversão (você pode alterar o texto, as cores e o posicionamento do elemento do CTA)
Redução da taxa de rejeição (teste de descrições de produtos, fontes que você usa em listagens e imagens em destaque)
Aumenta o tráfego do site (altere o posicionamento dos links)
Menores taxas de abandono de carrinho (use várias fotos de produtos)

Você também pode dividir seus resultados por diferentes segmentos de seu público. Você pode determinar de onde vem seu tráfego, quais elementos funcionam melhor para usuários de celular vs. desktop, como os novos visitantes são atraídos e muito mais.

Suas opções são quase ilimitadas:

Fonte: Direto na Interatividade

Não tem certeza sobre os resultados do teste que você obteve? Uma maneira de ver a precisão de seus testes é por meio do feedback do cliente. Depois de alterar seu marketing com base em suas descobertas, incorpore um formulário de pesquisa em seu site para receber feedback de seu público para ver se eles gostam das alterações que você fez.

Passo 6. Ajuste e repita

O trabalho não para quando você tem todas as suas análises organizadas. Agora, você tem que testar novamente. Faça mais alterações, execute mais testes e aprenda com os novos dados.

Claro, você não precisa executar testes A/B um após o outro. Em vez disso, dê a si mesmo tempo para aprender com os dados coletados e desenvolver maneiras criativas de ajustar sua abordagem antes de lançar um novo teste.

O que você pode testar A/B

Aqui está uma lista de elementos do site que você pode testar A/B para otimizar o desempenho do seu comércio eletrônico:

Imagens principais da página inicial: chame a atenção com recursos visuais atraentes que se alinham à identidade da marca e despertam curiosidade.
Apelo à ação cores dos botões: teste tons vibrantes para impulsionar o envolvimento e motivar o usuário cliques.
Layouts de página de produto: experimente diferentes arranjos para otimizar a experiência do usuário e as conversões de vendas.
Formatos de exibição de preços: Teste várias estruturas de preços para obter clareza e impacto persuasivo.
Designs de páginas de checkout: otimize o layout para uma navegação simplificada e uma experiência do usuário sem atritos.
Colocação de depoimentos: Avalie o impacto do posicionamento depoimentos de clientes estrategicamente para credibilidade e construção de confiança.
Estilos de menu de navegação: Projetos de menu de teste A/B para interfaces intuitivas e user-friendly navegação.
Posicionamento da barra de pesquisa: Avalie o posicionamento ideal para facilitar o acesso e aumentar a conveniência do usuário.
E-mail Opt-in variações de formulário: teste diferentes designs de formulário para aumentar a aquisição e o envolvimento de assinantes.
Conteúdo e layout do rodapé: experimente a organização do conteúdo para melhorar a visibilidade e a interação do usuário.
Designs de banners promocionais: teste A/B de banners visualmente atraentes para promoções para maximizar a atenção e as conversões.
Elementos de prova social: Avalie a eficácia da prova social na construção de confiança e na geração de conversões.
Posicionamento de conteúdo de vídeo: teste o posicionamento do vídeo para obter o máximo impacto no envolvimento e na compreensão do produto.
Apresentação de emblemas de confiança: experimente colocar selos de confiança para aumentar a credibilidade e tranquilizar clientes em potencial.
Estilos e tamanhos de fonte: fontes de teste A/B para legibilidade e apelo estético em dispositivos e plataformas.
Capacidade de resposta móvel: otimize para obter uma experiência de usuário e conversão perfeitas em dispositivos móveis.
Arranjo da seção de produtos relacionados: Layout de teste para dirigir venda cruzada e aumentar o valor médio do pedido.
Visibilidade da política de envio e devolução: Teste A/B de destaque para inspirar confiança e reduzir a hesitação na compra.
Exibição do recurso de chat ao vivo: Colocação e visibilidade de testes para maior suporte e satisfação do cliente.
Exit-intenção pop-up variações: teste A/B para chamar a atenção e incentivar conversões antes que os visitantes saiam do site.

Resumindo, você pode testar cada elemento de sua loja online para melhorar o eficácia do seu negócio online.

O teste A/B pode ajudá-lo a obter melhores receitas

O teste A/B permite que você sintonia fina seu site e materiais de marketing para garantir que sejam otimizados para obter o máximo impacto.

Maximize a receita

O teste A/B permite que você experimente diferentes versões do seu site, páginas de produtos ou materiais de marketing, ajudando você a identificar os elementos que geram taxas de conversão mais altas. Por afinação nesses pontos de contato críticos, você pode orientar eficazmente os visitantes através do funil de vendas, aumentando a probabilidade de conversões e aumentando a receita.

Refinar a experiência do usuário

Por meio de testes A/B, você pode avaliar o impacto de vários design, layout e funcionalidade mudanças na experiência do usuário. Ao identificar os elementos que melhor envolvem e repercutem em seu público, você pode criar uma jornada de usuário intuitiva e contínua que incentiva os visitantes à conversão, levando, em última análise, a melhores fluxos de receita.

Melhore a apresentação do produto

O teste A/B permite que você teste diferentes produtos imagens, descrições e estratégias de preços para determinar a apresentação mais atraente para suas ofertas. Isso permite que você exiba seus produtos da melhor maneira, influenciando efetivamente as decisões de compra e impulsionando o crescimento da receita.

Mensagens de marketing personalizadas

O teste A/B também pode ser aplicado a e-mail marketing, texto do anúncio e outro conteúdo promocional. Ao testar diferentes estratégias de mensagens, ofertas e frases de chamariz, você pode identificar as abordagens mais eficazes para captar a atenção do seu público e direcioná-lo a fazer uma compra, aumentando assim a receita.

Um exemplo de teste de assuntos diferentes para uma campanha de e-mail promocional

Prós e contras do teste A/B

Tal como acontece com cada medalha, os testes A/B têm lados bons e ruins. Vamos descobri-los.

Profissionais de teste A/B

Baseado em dados decisões: Os testes A/B fornecem dados concretos para a tomada de decisões informadas sobre mudanças, permitindo que as empresas baseiem estratégias de otimização em interações e preferências reais do usuário.
Experiência aprimorada do usuário: ao testar diferentes variações, as empresas podem refinar e aprimorar a experiência do usuário, levando a uma maior satisfação e envolvimento com sua plataforma de comércio eletrônico.
Taxas de conversão aumentadas: Os testes A/B podem levar a taxas de conversão mais altas, identificando e implementando os elementos de design e conteúdo mais eficazes que ressoam com o público-alvo.
Taxas de rejeição reduzidas: por meio de testes iterativos, as empresas podem identificar e retificar elementos que contribuem para altas taxas de rejeição, melhorando, em última análise, a retenção e o envolvimento dos usuários.
Conteúdo aprimorado: Os testes A/B permitem a avaliação e o refinamento do conteúdo, resultando em melhores mensagens e comunicação com clientes em potencial.

Contras do teste A/B

Demorada: O processo de configuração, execução e análise de testes A/B pode ser demorado, exigindo planejamento e execução cuidadosos para produzir resultados significativos.
Escopo limitado: O teste A/B pode ter limitações em testes abrangentes em todo o site mudanças, pois normalmente se concentra em elementos ou variações específicas de cada vez.
Risco de falsos positivos: existe o risco de tirar conclusões erradas dos resultados dos testes A/B, potencialmente levando a decisões de otimização equivocadas se a significância estatística não for rigorosamente mantida.
Erros técnicos: Erros de implementação e execução em testes A/B podem levar a resultados distorcidos, prejudicando a confiabilidade dos resultados do teste.
Miopia: Concentrar-se apenas em testes A/B pode levar a uma ênfase em pequenas alterações de design em detrimento de aspectos holísticos e foto grande melhorias, potencialmente perdendo oportunidades de otimização mais amplas.

3 tipos de testes A/B

Existem três tipos principais de testes A/B.

Split testes: esta forma clássica de teste A/B envolve a comparação de duas versões (A e B) de uma única variável para determinar qual tem melhor desempenho para atingir um objetivo específico, como click-through taxas ou conversões. É ideal para avaliar o impacto de mudanças individuais, como call-to-action cor do botão ou texto do título, fornecendo informações valiosas sobre as preferências e o comportamento do usuário.
Testes multivariados: ao contrário do teste A/B, o teste multivariado permite avaliar o impacto de múltiplas variações de diferentes elementos simultaneamente. Ao analisar os efeitos combinados de várias mudanças, como título, imagem e cor do botão, você obtém insights sobre como esses elementos interagem para influenciar o envolvimento do usuário e as taxas de conversão, ajudando você a tomar decisões informadas sobre otimizações holísticas de páginas.
Paginas multiplas ensaio: essa abordagem envolve testar páginas da web inteiras entre si, em vez de elementos específicos. É valioso para avaliar o layout geral, a estrutura do conteúdo e o design de diferentes versões de página, fornecendo insights sobre quais configurações de página repercutem melhor em seu público e impulsionam as ações desejadas do usuário.

Esses métodos de teste capacitam as empresas de comércio eletrônico a fazer orientado por dados decisões, otimizar as experiências do usuário e maximizar as taxas de conversão, compreendendo o impacto das mudanças em seus sites ou aplicativos.

4 erros mais comuns em testes A/B

Quando se trata de testes A/B, evitar erros comuns é fundamental para aproveitar todo o seu potencial. Aqui estão os quatro erros mais comuns a serem observados:

Hipótese de falha: O erro mais comum em testes A/B é ter uma hipótese inválida. Todo teste começa com uma hipótese e, se estiver incorreta, é improvável que o teste produza resultados significativos. É essencial formular de forma clara, orientado por dados hipóteses para garantir a validade e eficácia dos testes A/B. Sem uma hipótese sólida, todo o processo de teste pode perder direção e falhar em fornecer insights acionáveis para otimizar as experiências do usuário e gerar conversões.
Ignorando a significância estatística: Negligenciar a garantia de resultados estatisticamente significativos pode levar a conclusões errôneas, comprometendo a confiabilidade dos resultados dos testes. É crucial avaliar rigorosamente a significância estatística dos resultados dos testes A/B para tomar decisões informadas e evitar tirar conclusões enganosas.
Testando muitas hipóteses simultaneamente: Envolver-se em múltiplas hipóteses em um único teste pode complicar os dados e impedir a capacidade de identificar o impacto preciso de cada mudança individual. Concentrar-se em muitas hipóteses ao mesmo tempo pode diluir a clareza dos insights derivados do processo de teste, prejudicando a capacidade de tomar decisões. bem informado decisões de otimização.
Implementação prematura de mudanças: Apressar-se para implementar alterações com base em resultados de testes A/B preliminares ou inconclusivos pode ser contraproducente. É imperativo coletar dados robustos e conclusivos durante um período apropriado antes de fazer alterações significativas em seu e-commerce, plataforma, garantindo que as decisões sejam baseadas em insights sólidos e confiáveis.

Evitar essas armadilhas pode aumentar a eficácia dos testes A/B, capacitando as empresas de comércio eletrônico a se informarem, orientado por dados decisões e otimizar as experiências do usuário com confiança.

Você também pode executar testes A/B eficazes e abrangentes

Aí você tem isso - conselho para você começar com testes A/B fortes que ajudarão rapidamente sua empresa. Lembre-se de que seu negócio é único e o conhecimento compartilhado aqui apenas fornece um modelo para trabalhar. Use nossas etapas para criar os melhores testes A/B para você e seus objetivos, mesmo que você não seja um guru de marketing.

Sobre o autor

Max trabalha no setor de comércio eletrônico há seis anos, ajudando marcas a estabelecer e aprimorar o marketing de conteúdo e o SEO. Apesar disso, ele tem experiência com empreendedorismo. Ele é escritor de ficção nas horas vagas.