O que é teste de divisão? (E como fazer certo em 2022)

Em 2021, a taxa média de conversão de uma loja de comércio eletrônico é de 2,12%. Para cada 100 visitantes que você recebe, cerca de 98 deles saem sem fazer uma compra.

E isso se você estiver na média. Se você estiver abaixo da média ou em outro setor, poderá perder até 99 de cada 100 visitantes.

Se você já investiu muito na geração de tráfego pago ou orgânico, deseja maximizar seu retorno sobre o investimento (ROI) fechando mais desses visitantes.

É aí que o teste de divisão entra em jogo. É quando você cria uma nova versão de uma página em seu site, um e-mail ou um anúncio – uma versão que você acha que pode converter melhor – e a coloca à prova com visitantes reais.

Este guia explicará exatamente o que é o teste A/B, cobrirá seus benefícios e orientará você sobre como fazê-lo você mesmo.

O que é teste de divisão?

O teste A/B é quando você configura um experimento controlado com duas variantes de um produto, página de destino ou outro item e usa o resultado para decidir qual versão usar no futuro.

É uma estratégia comum usada em marketing digital e pesquisa de produtos, mas pode ajudá-lo a tomar decisões informadas em todas as áreas do seu negócio.

Uma “variante” significa uma versão quase idêntica da página com algumas (ou mesmo uma única) diferenças importantes. Por exemplo, você pode alterar o título ou a imagem em destaque na variante.

O teste A/B consiste em fazer pequenas alterações isoladas para ver o que realmente faz a diferença na geração de mais vendas ou tráfego.

Você pode então pegar o que aprendeu com esses testes e aplicá-lo às suas campanhas futuras e outras páginas e produtos.

Se você não dividir o teste antes de fazer alterações finais no design ou outras decisões importantes envolvendo sua campanha de marketing, estará confiando em suposições.

Ao fazer o teste A/B, você pode começar a tomar decisões precisas e baseadas em dados sobre suas campanhas.

Teste A/B vs. Teste A/B

O teste A/B é nomeado porque você está “dividindo” o tráfego para uma nova variante em um URL diferente, como “seusite.com/landing-page-a” e “seusite-com/landing-page-b”, enquanto o teste A/B é o nome de qualquer teste de experiência do usuário em que você compara duas variantes diferentes, mesmo que não divida o tráfego usando um URL.

A principal diferença é que o teste A/B é usado fora do âmbito do marketing digital, enquanto o teste A/B é um termo específico do setor.

Os benefícios: Por que fazemos testes A/B?

Um teste A/B bem-sucedido é que ele gera mais vendas do seu tráfego existente ou mais cliques do mesmo número de impressões em um banner ou anúncio em vídeo.

Por exemplo, a Zalora - uma varejista de moda online na Ásia - aumentou sua taxa de checkout de comércio eletrônico em 12,3%, fazendo algumas alterações importantes em suas páginas de produtos.

Mas isso não é nem perto do único benefício. Você também recebe:

• Uma melhor compreensão de seus clientes em potencial: saber quais títulos, imagens ou benefícios eles preferem pode ajudar você a obter novos insights sobre o que impulsiona seu público-alvo.
• Melhor envolvimento do cliente: otimizar o produto e seu processo de integração com testes A/B pode criar uma base de clientes mais fiel.
• Taxas de rejeição reduzidas: ao testar suas páginas para encontrar a correspondência certa, você também pode reduzir as taxas de rejeição e aumentar o tempo de permanência em suas páginas.
• Risco reduzido: você pode testar um novo design antes de entrar.
• Melhor conteúdo e design: suas equipes criativas começarão a criar naturalmente texto e conteúdo visual que se alinhem melhor ao seu público-alvo.

Como configurar um teste A/B da maneira certa

A abordagem real para configurar um teste A/B depende da plataforma em que você está e do que está tentando testar. Além disso, decidir testar uma página ou anúncio aleatoriamente é uma má ideia. Em vez disso, você deve começar encontrando oportunidades claras e pontos fracos existentes.

Vamos decompô-lo.

Identificando oportunidades e pontos fracos

A maioria das empresas e sites não tem milhões de usuários ativos diariamente. Isso significa que você não pode se dar ao luxo de configurar aleatoriamente testes A/B em todos os aspectos do seu site.

Com um número limitado de visitantes, você precisa escolher estrategicamente testar coisas com muitas vantagens em potencial.

Por exemplo, é muito melhor testar uma página de destino com baixo desempenho do que tentar adicionar um novo botão de cor à sua página inicial sem nenhum motivo.

Identificar essas oportunidades e pontos fracos na experiência se resume à análise dos dados.

A maioria dos sites usa uma ferramenta de análise de sites, como Adobe ou Google Analytics. Monitore os relatórios de comportamento do usuário, como a visualização das páginas de destino, para ver quais páginas estão com desempenho insatisfatório na geração de conversões.

Você também deve analisar métricas como taxa de rejeição e duração média da sessão. Se alguma página de destino se destacar com resultados ruins, como uma alta taxa de rejeição e nenhuma conversão, você precisa mudar alguma coisa.

Para encontrar oportunidades , concentre-se em páginas com alto volume de visitantes ou conversões. É aí que mesmo uma pequena mudança, como um botão em uma nova cor, pode causar um impacto significativo.

Se você deseja dividir anúncios de teste ou e-mails de marketing, também deve examinar os dados históricos antes de criar um teste. Procure por tipos de imagens, palavras-chave e promoções que tiveram um desempenho muito bom ou ruim no passado.

Formando o teste e a hipótese

Agora, é hora de formar sua hipótese.

O que você vai mudar e por que acha que isso melhorará os resultados da página ou do anúncio?

Por exemplo, se a taxa de rejeição de uma página de destino for maior que o normal, você pode supor que é porque o título e a imagem em destaque não chamam a atenção do visitante.

Como resultado, você pode reescrever o título para incluir palavras poderosas – termos que evocam emoções no leitor, como exclusivo, sem culpa – ou reformulá-lo para destacar melhor os benefícios do seu produto.

Você também pode apresentar uma imagem em que alguém usa seu produto ativamente, em vez de apenas uma foto estática do produto, para torná-lo mais atraente.

Existem quatro elementos para formar uma hipótese de teste de divisão corretamente:

• Encontrar uma página ou anúncio com baixo desempenho.
• Identificar e definir corretamente o problema.
• Projetar uma solução potencial com base em sua compreensão do problema.
• Definir critérios para o que você considerará um sucesso.

Para um testador de divisão experiente, os critérios de sucesso são quase sempre uma melhoria estatisticamente significativa nas conversões ou no engajamento.

Isso significa que um teste não termina necessariamente após 1.000 visualizações de página ou 100 vendas. Acaba quando você tem um resultado claro.

Você pode usar uma das muitas calculadoras de significância de teste disponíveis gratuitamente on-line - basta pesquisar no Google.

Mas você também deve ter cuidado ao confiar nesses resultados de significância estatística muito cedo. Por exemplo, se em 100 visitas a variante A obtiver 10 vendas enquanto B obtiver 1, as calculadoras orgulhosamente declararão 100% de significância estatística.

Mas este não é um estudo duplo-cego controlado – você tem muito pouco controle sobre quem você envia para cada página.

Portanto, pode ter havido mais nove pessoas que estavam prontas para comprar nos primeiros 100 visitantes da variante A.

Portanto, a melhor abordagem é definir critérios em que você precise ver uma melhoria estatisticamente significativa junto com um tamanho de amostra grande, como 200 conversões.

Teste de divisão de uma campanha de marketing por e-mail

O primeiro passo é usar uma ferramenta de automação de e-mail que oferece teste A/B como recurso. Com o ActiveCampaign, ele está integrado à nossa plataforma e você pode configurá-lo com apenas alguns cliques.

Crie uma nova campanha e selecione o teste A/B

Em vez de criar uma campanha padrão ou de resposta automática, escolha o tipo de campanha “teste dividido” para criar seu teste.

Em seguida, você precisa selecionar se deseja apenas testar as linhas de assunto e informações ou também o conteúdo do e-mail.

O próximo passo é criar quantas variantes do e-mail você quiser e decidir como dividir o público entre cada variante.

Você pode alternar facilmente entre as variantes em nosso construtor de e-mail de arrastar e soltar.

Você também pode ir do teste A/B ao teste multivariado clicando no botão “+” para adicionar mais e-mails de teste. Só recomendamos essa opção se você tiver um tamanho de público significativo.

Aqui estão algumas ideias de alterações para testar em seus e-mails:

• Personalizando linhas de assunto ou títulos de e-mail
• Testando diferentes imagens de cabeçalho
• Usando emojis nas linhas de assunto
• Usando modelos diferentes
• Testando HTML x texto simples

O teste de divisão de seus e-mails é crucial para aumentar sua taxa de abertura e conversão.

Com o ActiveCampaign, você também pode testar diferentes fluxos de automação de marketing. Com o tempo, você pode criar a experiência ideal para cada pessoa que visita qualquer página do seu site.

Teste de divisão de uma página de destino

Criar uma variante significativa

Usando uma ferramenta, como o Google Optimize, você deve criar uma nova variante da página de destino.

Ao criar uma variante, o Google Optimize fará uma duplicata da página original. Ele sobrepõe todas as alterações que você fizer no original quando a variante for exibida ao seu público.

Você pode alterar o conteúdo HTML, imagens, texto, bem como o design e o layout da página com CSS.

Para que uma variante seja significativa, ela precisa estar de acordo com sua hipótese original:

• Se você acha que o cabeçalho e a imagem em destaque são fracos devido a uma alta taxa de rejeição, altere-os na variante.
• Se a taxa de conversão for baixa, tente alterar as frases de chamariz ou destacar os botões de compra com espaço em branco.

Definir o peso e iniciar o teste

O peso de uma variante é a quantidade de tráfego que uma variante de teste A/B receberá. Se o original e a variante estiverem em 50%, eles compartilharão o tráfego uniformemente.

Com uma ferramenta como o Google Optimize, você também pode configurar regras avançadas de segmentação por público-alvo com base na geografia ou na origem do tráfego. Você pode até conectá-lo à sua conta do Google Analytics para segmentar ou excluir públicos de remarketing específicos.

Essas configurações garantem que o teste aconteça em um campo de jogo mais uniforme com resultados significativos.

Repita esse processo para saber mais sobre seu público e como vender para eles de forma eficaz.

Os testes de divisão não são relevantes apenas para páginas de destino e e-mails. Você também pode testar um conjunto de anúncios nos anúncios do Facebook ou configurar um teste A/B de SEO para o conteúdo do seu blog. Você pode testar praticamente qualquer coisa em sua campanha de marketing digital.

Além do teste A/B: use insights para segmentar e personalizar

Os testes A/B oferecem insights exclusivos sobre diferentes segmentos do seu público.

Por exemplo, você pode descobrir um padrão – como visitantes de mídias sociais que preferem uma página de destino de vídeo de formato curto versus tráfego orgânico que prefere páginas de destino baseadas em texto de formato longo.

Você deve garantir que cada segmento do seu público veja a versão que mais ressoa com eles.

93% dos profissionais de marketing B2B atribuem seu crescimento de receita à personalização. E também é uma ferramenta poderosa nos mercados B2C: 36% dos compradores online querem mais personalização, não menos.

Com as páginas de destino do ActiveCampaign, por exemplo, você pode personalizar facilmente a experiência na web de cada visitante com base em suas interações com sua marca.

Esse tipo de personalização da Web é a abordagem de próximo nível para mergulhar após alguns testes A/B bem-sucedidos.

Em vez de tentar mostrar uma página otimizada para todos os tipos de pessoas diferentes, você pode mostrar ao indivíduo a página que mais combina com suas necessidades exclusivas.

Com esta tecnologia, você pode dar a cada visitante exatamente o que eles querem e esperam do seu site.

Segmentando seu público de e-mail

Com uma ferramenta avançada de email marketing, personalização e segmentação fazem parte do pacote.

Por exemplo, com o ActiveCampaign, você pode segmentar sua lista de contatos com base em:

• Engajamento (aberturas, cliques em links)
• Atividade ou compras no site
• Local de inscrição
• Perfil
• Localização geográfica
• Ofertas ou promoções

Você também pode usar nossa ferramenta de automação de marketing para criar experiências personalizadas para diferentes tipos de visitantes e leads.

Por exemplo, você pode enviar um lead de casamento para um funil que inclui modelos de convite de casamento gratuitos, um guia para os melhores fornecedores de casamento em sua cidade e, finalmente, seu venus recomendado.

Em seguida, para um lead de negócios, você pode criar um funil que inclua dicas para organizar conferências de negócios, dicas sobre como conseguir inscrições para o evento e, finalmente, um cupom de desconto no aluguel de um dos locais da conferência.

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Pensamentos finais

O teste A/B é um método eficaz não apenas para obter mais vendas, mas também para obter informações cruciais sobre seu público.

Use-o como uma ferramenta para criar uma experiência mais segmentada e personalizada para cada visitante.

Se você não sabe por onde começar, o ActiveCampaign pode ajudá-lo a começar a experimentar testes A/B para melhorar seus resultados de marketing por e-mail.
Experimente a avaliação gratuita do ActiveCampaign hoje e veja como nossos testes A/B e ferramentas avançadas de personalização podem transformar o impacto de suas campanhas de marketing.