O guia para testes A/B em 2022 (com exemplos e estratégias)

Quando um visitante chega ao seu site, é sua responsabilidade fornecer uma experiência excelente, tanto porque é seu trabalho quanto porque é a melhor maneira de gerar conversões.

E o teste A/B é um ótimo lugar para começar.

Se você não estiver familiarizado com o teste A/B, é uma maneira orientada por dados de saber o que ressoa com os visitantes do seu site. Com as informações que você obtém dos testes A/B, você pode fornecer uma melhor experiência no site e aumentar as chances de crescimento do seu negócio.

Neste artigo, você aprenderá:

• Exatamente o que o teste A/B significa no marketing digital
• O que você deve testar
• Como gerenciar o processo de teste A/B do início ao fim.

Incluiremos até alguns exemplos reais de testes A/B para inspirar você.

Clique em qualquer um dos cabeçalhos abaixo para ler uma seção de seu interesse:

• O que é teste A/B em marketing?
• Quando você deve usar o teste A/B?
• O que você pode testar A/B?
• Como realizar testes A/B em 5 passos simples
• Exemplos de testes A/B
• Como iniciar o teste A/B com o ActiveCampaign

O que é teste A/B em marketing?

No marketing, o teste A/B envolve a criação de um experimento para descobrir qual versão de um site, e-mail ou anúncio tem um desempenho melhor do que outro.

Você cria duas variações diferentes (Variação A e Variação B) e, em seguida, divide o tráfego para essas variações 50/50. Você registra como esse tráfego se comporta em cada variação para determinar qual design resultou no melhor resultado.

Depois de ter sua variação preferida, você envia 100% do seu tráfego para essa variação e remove a outra – confiante de que agora está oferecendo uma experiência mais otimizada aos seus visitantes.

O teste A/B ajuda os profissionais de marketing a entender melhor o que seus usuários ou visitantes desejam para entregar a eles e incentivar um resultado.

Um exemplo comum é modificar as páginas de destino para ver qual design resulta em conversões mais altas. A variação pode ser tão simples quanto testar um título ou imagem de cabeçalho para ver como os usuários respondem.

O objetivo é ver qual das diferentes versões é mais popular entre seus clientes.

Quando você deve usar o teste A/B?

Não há uma resposta única para esta pergunta.

O teste A/B visa melhorar a experiência do usuário e aumentar o engajamento. Isso significa que há uma variedade de situações em que o teste A/B pode ser bem utilizado.

Para dar uma ideia do que são, descrevemos alguns cenários comuns.

1. Para identificar os pontos problemáticos do visitante

Se você quiser saber por que sua taxa de conversão não está aumentando ou como melhorar a experiência do cliente, você precisa identificar os pontos problemáticos.

E é aqui que o teste A/B pode ajudar. Ele permite que você encontre áreas onde os visitantes lutam em seu site.

Imagine que você tenha uma alta taxa de abandono de carrinho. Para descobrir por que os visitantes estão abandonando o navio, você executa um teste A/B.

Você suspeita (a hipótese do seu teste A/B) que os usuários podem estar lutando com a duração do processo de checkout. Assim, juntamente com o processo de checkout original, você cria uma versão mais curta (Variação B).

Você envia 50% do seu tráfego pelo processo de checkout original e 50% pelo novo.

Os resultados confirmam o que você pensou: os usuários preferem a opção mais curta. Suas taxas de conclusão de checkout aumentam 17% ao longo da execução do teste.

Ao executar o teste A/B, você identificou o obstáculo que os consumidores estavam enfrentando e agora pode fazer as alterações necessárias para melhorar a experiência do cliente daqui para frente (e, esperançosamente, aumentar as conversões também).

2. Para reduzir as taxas de rejeição e aumentar o engajamento

O teste A/B é uma ótima maneira de garantir que seu conteúdo escrito atraia seu público.

Você pode descobrir o que seus visitantes estão procurando, como eles desejam navegar em seu blog ou software e com o que eles provavelmente se envolverão.

Como resultado, os usuários gastarão menos tempo saindo do seu site e mais tempo interagindo com seu conteúdo.

3. Para aumentar o retorno do investimento (ROI) das campanhas

Ao executar testes A/B em suas campanhas de marketing ou publicidade, você tem uma chance maior de aumentar seu ROI.

Digamos que você esteja planejando uma campanha de marketing por e-mail de alto investimento para as festas de fim de ano. Antes de lançar, você executa um teste A/B em seu layout de newsletter padrão para ver qual tem melhor desempenho.

Com os resultados deste teste, você sabe a melhor forma de estruturar seus e-mails quando a campanha for lançada. Você sabe o que funciona melhor, então provavelmente verá melhores resultados.

O que você pode testar A/B?

Se fôssemos responder a essa pergunta na íntegra, a lista seria bem longa.

Para dar uma ideia do que você pode testar (e para salvá-lo de uma lista interminável), cobrimos algumas das áreas mais populares.

Anúncios pagos

O teste de divisão de seus anúncios pagos é incrivelmente útil.

Ele pode dizer a melhor forma de estruturar seus anúncios, o que incluir neles e quem você deve segmentar. E tudo isso ajudará você a obter o melhor ROI.

Mas o que exatamente você pode testar com anúncios pagos?

Aqui estão alguns elementos que você pode testar:

• Títulos: os títulos dos anúncios são a primeira coisa que os usuários veem quando se deparam com seu anúncio, o que os torna muito importantes. Testar esses títulos significa que você pode descobrir qual frase funciona melhor para o seu público.

(Fonte da imagem)

• Cópia do anúncio: esta é a cópia real do seu anúncio. Para testar a cópia do anúncio, você pode ajustar o conteúdo e ver qual tem melhor desempenho. Por exemplo, você pode testar um anúncio curto e agradável em comparação com um anúncio longo e detalhado. Dê uma olhada no nosso anúncio patrocinado como exemplo:

(Fonte da imagem)

• Segmentação: a maioria das plataformas sociais permite segmentar anúncios para um determinado público. O teste A/B permite que você descubra o que funciona melhor para cada segmento de público.

Páginas de destino

As páginas de destino otimizadas desempenham um papel importante na geração de conversões.

Mas nem sempre é fácil saber a melhor forma de estruturar suas landing pages. Felizmente, o teste A/B permite que você encontre a estrutura que funciona melhor para o seu público.

Aqui estão alguns dos elementos mais populares que você pode testar em uma landing page:

• Títulos: quando um usuário chega ao seu site, o título é uma das primeiras coisas que ele vê. Ele precisa ser claro, conciso e encorajar o usuário a agir. O teste A/B permite que você encontre o texto que funciona melhor para o seu público.

Dê uma olhada na página inicial da ActiveCampaign como um exemplo:

• Call-to-action (CTA): os CTAs incentivam os usuários a se envolverem com sua empresa, geralmente solicitando que eles forneçam suas informações de contato ou façam uma compra. Para ter a maior chance de conseguir uma conversão, você pode testar diferentes CTAs para ver qual tem melhor desempenho. Dê uma olhada no nosso blog de tipos de CTAs para se inspirar.
• Layout de página: o layout de sua página pode influenciar o comportamento do visitante. Se o seu site for complicado de navegar, é provável que eles não permaneçam por muito tempo. Para descobrir o que funciona melhor para o seu público, você pode testar alguns layouts diferentes.

E-mails

O teste A/B de seus e-mails ajuda você a criar e-mails atraentes que os usuários realmente desejam ler. E com a expectativa de que o número de e-mails enviados e recebidos chegue a 376,4 bilhões até 2025, você precisa de toda a ajuda possível para reduzir o ruído.

(Fonte da imagem)

Aqui estão algumas áreas que você pode testar em seus e-mails:

• Linhas de assunto: sua linha de assunto incentiva os usuários a abrir seu e-mail, por isso precisa ser bom. Testar que tipo de linha de assunto funciona melhor significa que você tem uma chance maior de aumentar sua taxa de abertura e taxa de cliques. Dê uma olhada no nosso gerador de linha de assunto para se inspirar.

• Design: Semelhante às suas landing pages, o design do seu email pode influenciar a forma como seu público se envolve com ele. Você pode testar A/B alguns modelos de e-mail diferentes (incluindo HTML ou texto simples para descobrir o que funciona melhor.
• CTA: Brincar com diferentes tipos de CTAs lhe dará uma indicação do que funciona melhor para o seu público. Seja alterando onde você coloca seu CTA, a aparência dele ou o idioma que você usa.

Como configurar o teste A/B em 5 passos simples

Até agora, você provavelmente está se perguntando como realizar testes A/B.

Para ajudá-lo, descrevemos como realizar testes A/B em 5 etapas fáceis para otimizar qualquer anúncio, página de destino ou e-mail.

1. Determine o objetivo do seu teste

Em primeiro lugar, você precisa delinear seus objetivos. Isso lhe dará uma hipótese sólida para testes A/B e o ajudará a permanecer no caminho certo durante todo o processo.

Sem mencionar, isso ajuda o sucesso geral da empresa. Ao definir claramente as metas para seus testes A/B, você pode ter certeza de que seus esforços contribuem para o crescimento e o sucesso do negócio.

Então, como você descobre quais devem ser seus objetivos?

A resposta é simples.

Pergunte a si mesmo o que você quer aprender com o teste A/B.

Quer aumentar o engajamento nas redes sociais? Melhorar a taxa de conversão do seu site? Aumentar suas taxas de abertura de e-mail?

A resposta a essas perguntas lhe dirá quais devem ser seus objetivos.

Mas faça o que fizer, não entre e comece a testar cores de botões aleatórias. Seus testes precisam ter um propósito para fazê-los valer a pena.

2. Identifique uma variável para testar

Você delineou seus objetivos. Agora você precisa encontrar a variável certa para testar, que é onde os dados são úteis.

Usando dados e análises anteriores, você pode identificar suas áreas de baixo desempenho.

Por exemplo, digamos que seu objetivo seja melhorar a experiência do usuário em seu site.

Para encontrar a variável certa, você analisa o Google Analytics para encontrar as páginas com a maior taxa de rejeição.

(Fonte da imagem)

Depois de restringir sua pesquisa, você pode comparar essas páginas com suas páginas de destino mais bem-sucedidas.

Existe algo diferente entre eles?

Se a resposta for sim, esta é sua variável para teste.

Você pode até usar testes multivariados para testar mais de uma variável.

Pode ser algo tão simples quanto um título, uma imagem de cabeçalho ou o texto do seu CTA.

Esta também é a sua hipótese: “Se mudarmos [X coisa], aumentaremos [meta]”. Agora você só tem que provar que está certo.

3. Use a ferramenta de teste certa

Para aproveitar ao máximo seu teste A/B, você precisa usar a ferramenta de teste certa.

Vamos usar o ActiveCampaign como exemplo.

Se você deseja dividir o teste de seus e-mails, uma plataforma como ActiveCampaign é a escolha certa.

Nosso software está equipado para teste de e-mail. Você pode acompanhar suas campanhas, automatizar seus testes A/B e revisar facilmente os resultados.

Mas nem todo software é tão amigável e intuitivo quanto o ActiveCampaign.

Se você fizer a escolha errada, ficará preso a uma plataforma que restringe seus recursos de teste. Como resultado, seus testes A/B podem sofrer, deixando você com resultados não confiáveis.

Portanto, certifique-se de encontrar uma ferramenta de teste ideal para seu teste A/B. Isso torna todo o processo mais eficiente, mais fácil de gerenciar e ajudará você a aproveitar ao máximo seus testes.

4. Configure seu teste

Usando qualquer plataforma que você escolheu, é hora de colocar as coisas em funcionamento.

Infelizmente, não podemos fornecer um guia passo a passo para configurar seu teste porque cada plataforma é diferente.

Mas aconselhamos que você execute seus testes A/B com uma única fonte de tráfego (em vez de misturar o tráfego, por exemplo).

Por quê?

Porque os resultados serão mais precisos.

Você precisa comparar de igual para igual. Certificar-se de segmentar seus resultados por origem de tráfego garantirá que você revise seus resultados com a maior clareza possível.

5. Acompanhe e meça os resultados

Ao longo da duração do teste, você precisa acompanhar continuamente o desempenho. Isso permitirá que você faça alterações se o teste não estiver sendo executado conforme o planejado.

E quando o teste terminar, você pode medir os resultados para encontrar a variação vencedora e revisar os sucessos e fracassos.

Nesta fase, você pode descobrir as mudanças que precisa fazer para melhorar a experiência do cliente.

Mas se houver pouca ou nenhuma diferença entre seus testes (menos de um %), talvez seja necessário mantê-lo em execução.

Por quê?

Porque você precisa de um conjunto de dados maior para tirar conclusões.

É aqui que a significância estatística é útil.

O que é significância estatística?

A significância estatística é usada para confirmar que os resultados dos testes não ocorrem aleatoriamente. É uma maneira de provar matematicamente que uma determinada estatística é confiável.

Em outras palavras, um teste A/B tem significância estatística se não for causado por acaso.

Aqui está uma visão geral da análise estatística com mais detalhes:

E aqui está um detalhamento dos elementos de significância estatística com mais detalhes:

• O valor P: Este é o valor de probabilidade. Se houver uma pequena probabilidade de que os resultados tenham ocorrido por acaso, a estatística é confiável. Em outras palavras, quanto menor o valor P, mais confiáveis ​​são os resultados (0,05 é o padrão para confirmar a significância estatística).
• Tamanho da amostra: Qual é o tamanho do conjunto de dados? Se for muito pequeno, os resultados podem não ser confiáveis.
• Nível de confiança: Esta é a quantidade de confiança que você tem de que o resultado do teste não ocorreu por acaso. O nível de confiança típico para significância estatística é de 95%.

Vamos usar um exemplo para contextualizar.

Imagine que você execute um teste A/B em sua landing page.

Na sua página de destino atual, o botão CTA está vermelho. Na página de teste, está azul.

Após 1.000 visitas ao site, você obtém 10 vendas no botão vermelho e 11 vendas no botão azul.

Como esses resultados são muito semelhantes, há uma grande chance de que a mudança de cor não tenha feito diferença.

Isso significa que não é estatisticamente significativo.

Mas se o mesmo teste retornou 10 vendas do botão vermelho e 261 vendas do botão azul, é improvável que isso tenha ocorrido por acaso.

Isso significa que é estatisticamente significativo.

Se você se esforça para identificar se seus resultados são estatisticamente significativos, existem plataformas que podem ajudar.

Exemplos de testes A/B

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de testes A/B bem-sucedidos que também podem funcionar para o seu negócio.

Anúncios pagos

A Strategyzer testou um anúncio do Facebook. Seu objetivo era aumentar a venda de ingressos para o próximo evento. A variável foi o conteúdo escrito do anúncio do Facebook.

A versão A era curta e doce, enquanto a versão B era mais detalhada:

(Fonte da imagem)

Os resultados?

A versão A teve uma venda ao longo de três semanas. A versão B tem 92.

Os resultados mostram que a cópia mais longa e detalhada atraiu mais seu público.

Páginas de destino

A Brookdale Living usou testes A/B em sua página Encontre uma comunidade.

O objetivo do teste A/B era aumentar as conversões desta página. As variáveis ​​são o design da página, o layout e o texto.

Eles testaram sua página original (que tinha muito texto) junto com uma nova página com imagens e um CTA claro:

(Fonte da imagem)

O teste durou 2 meses com mais de 30.000 visitantes.

Durante esse período, a segunda variação aumentou a taxa de conversão do site em quase 4% e alcançou um aumento de US$ 100.000 na receita mensal.

Portanto, é seguro dizer que a abordagem de texto pesado não funcionou para seu público-alvo.

Lembre-se de realizar seus próprios testes A/B

Todos esses exemplos mostram as histórias de sucesso por trás dos testes A/B.

Mas só porque esses testes funcionaram para essas empresas não significa que os mesmos testes funcionarão para o seu.

Para descobrir o que seu público quer, você precisará fazer seus próprios testes. Você pode rolar de volta para o nosso 'O que você pode testar A/B?' seção para saber mais sobre como testar anúncios pagos.

Inicie o teste A/B com o ActiveCampaign

O teste A/B é uma ótima maneira de maximizar os resultados que você está obtendo atualmente de suas campanhas de marketing a curto e médio prazo.

Se você está pensando em testar algumas campanhas A/B, mas não sabe por onde começar, dê uma olhada na ActiveCampaign.

Nosso software facilita a divisão de suas campanhas. Tudo o que você precisa fazer é selecionar 'Split Testing' e preparar seus e-mails para envio.

Você pode testar linhas de assunto, imagens, conteúdo de e-mail, chamadas para ação e até mesmo as informações 'de'.

Sem mencionar que você pode testar até 5 e-mails ao mesmo tempo.

E você pode decidir quais métricas acompanhar para determinar os resultados. Sejam cliques, aberturas ou conversões, você pode realizar testes que fazem mais sentido para suas metas.

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