Teste A/B: o que é, por que você deveria fazer isso em 2022

O que é teste A/B?

Os testes A/B também chamados de testes de divisão, permitem que os usuários comparem duas versões de algo para determinar qual delas é mais eficiente. Simplesmente diga, seus clientes preferem a versão A ou B?

A ideia é como a do método científico. Se você quiser saber o que acontece quando você altera algo, você deve criar um cenário no qual apenas uma coisa seja alterada.

Dê uma olhada nos experimentos que você fez na escola primária. Por exemplo, se você plantar duas sementes em duas xícaras de terra e colocar uma dentro do armário e outra perto da janela, obterá resultados diferentes. Esse tipo de experimento é chamado de teste A/B.

Por que você deve considerar o teste A/B?

As empresas em B2B hoje não estão satisfeitas com a geração de leads incontáveis ​​que recebem todos os meses; As lojas de comércio eletrônico, por outro lado, lutam com uma alta taxa de abandono de carrinho. Enquanto isso, as empresas editoriais e de mídia também estão lutando com o baixo engajamento de seus espectadores. Além disso, essa medida fundamental de conversão é impactada por problemas típicos, como lacunas nesse funil de conversões, quedas nas páginas de pagamento e assim por diante.

Vamos dar uma olhada nos motivos pelos quais você deve realizar testes A/B:

1. Ajude a abordar os pontos problemáticos do visitante

Os visitantes visitam seu site para atingir um objetivo específico que desejam. Por exemplo, pode ser para saber mais sobre seu serviço ou produto, comprar um produto ou serviço específico, saber mais sobre um determinado assunto ou apenas navegar. Seja qual for o objetivo do visitante, ele pode ser confrontado com problemas comuns ao atingir seu objetivo. Por exemplo, pode ser difícil entender a cópia ou localizar o botão CTA, como comprar agora ou solicitar uma demonstração ou demonstração, etc.

A incapacidade de atingir seus objetivos resulta em uma experiência de usuário insatisfatória. Isso cria atrito e, em última análise, reduz as taxas de conversão. Em vez disso, utilize os dados coletados por meio da análise de ferramentas de comportamento do visitante, como mapas de calor, Google Analytics ou pesquisas na web para resolver os problemas de seus visitantes. Isso vale para todos os negócios, como viagens, comércio eletrônico, SaaS, educação, publicação, mídia e muito mais.

2. Aumente o ROI do tráfego existente

Como muitos otimizadores experientes reconheceram, a despesa de adquirir tráfego de alta qualidade para seu site é enorme. O teste A/B ajuda você a aproveitar ao máximo seu tráfego atual e permite aumentar as conversões sem gastar dinheiro extra na aquisição de novos visitantes. Além disso, o teste A/B pode fornecer um alto retorno do investimento, pois, às vezes, as menores alterações em seu site podem aumentar as conversões de negócios.

3. Reduza a taxa de rejeição

Uma métrica crucial que você deve acompanhar para avaliar o desempenho do seu site é a taxa de rejeição. Pode haver vários motivos para a alta taxa de rejeição do seu site, como ter várias opções para selecionar, não corresponder às expectativas com a realidade, um sistema de navegação confuso, o uso excessivo de terminologia técnica e assim por diante.

Como sites diferentes têm objetivos diferentes e atendem a grupos de usuários diferentes, não existe uma solução universal para reduzir as taxas de rejeição. No entanto, a realização de um teste A/B pode ser útil. Usando o teste A/B, você pode experimentar diferentes versões de um elemento em seu site até obter a versão mais eficaz. Isso ajudará você a identificar quaisquer atritos ou problemas e melhorar a experiência geral, fazendo com que eles passem mais tempo em seu site e possivelmente se tornem clientes pagantes.

4. Faça pequenos ajustes

Faça pequenas alterações incrementais no conteúdo do seu site usando testes A/B em vez de reviver a página inteira. Isso reduz a chance de degradar as taxas de conversão existentes.

O teste A/B permite que você direcione seus recursos para produzir a saída mais alta, com apenas pequenas modificações, e resultar em um ROI maior. Um exemplo pode ser alterado para a descrição de um produto. É possível realizar um teste A/B se você pretende eliminar ou modificar as descrições de seus produtos. No entanto, saber como seus clientes provavelmente reagirão às mudanças é difícil. Se você executar um teste A/B, é possível examinar a reação de seus convidados e identificar para que lado a balança será inclinada.

5. Faça melhorias estatisticamente significativas

Como os dados conduzem completamente os testes A/B e não há espaço para suposições, intuição ou intuição, é fácil discernir a diferença entre um “vencedor” e um “perdedor” analisando melhorias estatisticamente significativas em medidas como a quantidade de tempo que você passa na página, o número de solicitações para demonstrações, taxas de abandono de carrinhos ou taxa de cliques e muito mais.

6. Crie um site para aumentar os lucros futuros das empresas

O redesenho pode ser qualquer coisa, desde um pequeno CTA e mudança de cor para páginas da Web específicas até a revisão completa do site. A decisão de optar por um ou outro deve ser baseada em dados durante o teste A/B. Não pare de testar até que o design esteja sendo desenvolvido. Quando a nova versão for lançada, você poderá testar os outros elementos da página para garantir que seja o mais interessante disponível para seus visitantes.

Como realizar testes A/B

1. Escolha uma variável para testar.

Se você está tentando otimizar as páginas do seu site e as mensagens de e-mail, pode ter muitas variáveis ​​que gostaria de tentar medir. No entanto, para determinar a eficácia de uma modificação, você deve identificar a “ variável independente” e determinar o desempenho dessa variável. Na ausência disso, você não determinará qual variável é a causa das alterações no desempenho.

É possível testar várias variáveis ​​para uma única página de site ou e-mail, mas certifique-se de testá-las todas simultaneamente.

A identificação de sua variável examina os componentes de suas ferramentas de marketing e suas alternativas potenciais de redação, design e layout. Outros itens que você pode tentar são linhas de assunto de e-mail, nomes de remetentes e outros métodos para personalizar suas mensagens de e-mail.

Esteja ciente de que pequenas alterações melhorarão significativamente, como alterar a imagem que você usa em seus e-mails ou o texto em seu botão de call to action. Esses tipos de mudanças são normalmente mais facilmente medidos do que as mais significativas.

2. Identifique seus objetivos.

Mesmo que você teste vários aspectos em um único teste, você deve escolher uma medida primária para se concentrar antes de iniciar o teste. Você deve fazer isso antes de configurar a segunda variante. A “ variável dependente ” pode mudar com base em como você modifica sua variável independente.

Considere onde você gostaria que a variável dependente estivesse quando terminar o teste. É possível até mesmo fazer hipóteses não oficiais e então examinar os resultados de acordo com essa ideia.

Se você não esperar até mais tarde para decidir quais métricas são importantes para suas prioridades e quais mudanças você está propondo, isso pode afetar o comportamento dos usuários. Caso contrário, talvez você não consiga configurar seus testes no método mais eficiente.

3. Selecione a página que você testará

Comece com sua página principal. A página pode servir como sua página inicial ou uma página de destino de alto tráfego. Em qualquer caso, será um fator importante na linha de fundo do seu negócio.

4. Decidindo sobre métricas de divisão e avaliação

Duas coisas a serem consideradas são: onde e como dividiremos nossos usuários em diferentes grupos de experimentadores quando eles visitarem o site, bem como quais métricas empregaremos para medir a eficácia ou falha de nossa modificação experimental. O tipo de unidade que escolhemos para o desvio (no momento em que dividimos a observação em diferentes grupos) pode afetar as métricas de avaliação que usamos.

O grupo de controle, também conhecido como grupo “A”, verá a página inicial original, e o grupo experimental, também conhecido como 'B, receberá o novo site que se concentra no teste de 7 dias.

5. Crie seu grupo de controle e grupo de teste.

Depois de determinar suas hipóteses nulas e alternativas, a próxima etapa é projetar o grupo de controle e testar a classe (variante). Duas ideias-chave devem ser consideradas durante este processo: amostragem e tamanho da amostra.

Amostragem

A amostragem aleatória é um dos métodos de amostragem mais populares. Isso ocorre porque toda amostra populacional tem chance de ser selecionada. A amostragem aleatória é crucial no teste de hipóteses, pois reduz o viés na amostragem, e é crucial evitar o viés, pois você deseja que os resultados de um teste sejam representativos de toda a população, não apenas da amostra de teste em si.

Tamanho da amostra

É crucial estabelecer o tamanho mínimo da amostra para seu teste A/B antes de realizar o teste, para que você remova o viés devido à subcobertura e ao viés devido à amostragem de muitas observações.

6. Acumule dados

Esta é a fase de esperar para ver. Com ferramentas de teste A/B como o Crazy Egg, os dados são coletados de forma automática. Você pode acompanhar a progressão durante seus testes a qualquer momento e, assim que o teste terminar, você receberá informações sobre quantas pessoas participaram de cada variação, quais dispositivos eles utilizaram e outros detalhes.

7. Revise as estatísticas de teste A/B

Dê uma olhada em qual variante foi a vencedora, seja a campeã ou a que foi uma desafiante. Depois de saber o que seu público prefere mais – e quanto – você pode iniciar esse processo de 10 etapas introduzindo uma nova variação.

6 Melhor software de teste A/B

1. Saboroso AB

Ab Tasty é uma ferramenta de preço razoável e fácil de usar que serve como um começo sólido para empresas que estão apenas começando sua jornada para a otimização da conversão.

AB Tasty oferece testes A/B e testes A/B. Teste de funil de teste multivariado e recursos de teste de funil. A utilização do editor do AB Tasty no formato visual permite criar variações e testes rápidos e fáceis e obter relatórios em tempo real que fornecem níveis de confiança em seus objetivos.

2. Google Optimize 360

O Google Optimize 360 ​​é a edição premium ou paga do Google Optimize. Ele inclui todas as funções essenciais de sua versão gratuita, como teste A/B e integração nativa do Google Analytics, segmentação por URL, segmentação geográfica e muito mais, mas sem os diferentes limites disponíveis na edição gratuita. Como todas as ferramentas de teste que discutimos até agora, usando o Optimize 360, você pode:

• Experimente até 36 combinações realizando um exame multivariado
• Mais de 100 experimentos podem ser realizados simultaneamente
• Mais de 100 personalizações podem ser criadas de uma só vez

Lembre-se, o Google Optimize 360 ​​é uma alternativa mais cara, sem benefícios ou vantagens adicionais em comparação ao VWO, Optimizely ou AB Tasty.

3. Adobe Target

O Adobe Target é uma ferramenta corporativa de grande popularidade que oferece testes direcionados e personalização.

O Adobe Target orienta você pelas três etapas de um fluxo de trabalho no qual você cria a variação e, em seguida, seleciona a variação com base na segmentação do usuário. Por fim, você poderá definir suas próprias metas e preferências para testar. Com esse tipo de publicidade direcionada, não deve ser surpresa que o recurso mais interessante seja personalizado automaticamente.

4. Google Analytics

O Google Optimize é uma ótima opção para otimizadores experientes que estão apenas começando sua jornada de exploração. Um produto do Google, este software permite que você crie e teste diferentes versões de sites e depois analise qual é a melhor.

Como o Google Analytics o potencializa, você obtém os benefícios de ter uma ferramenta de pesquisa abrangente. Utilizando o Google Optimize, você pode realizar testes A/B simples, testes de URL divididos e testes multivariados.

5. Condutores

O Conductrics é uma ferramenta de ponta que disponibiliza métodos de testes A/B e machine learning para proporcionar a melhor experiência para cada usuário de forma automatizada.

Ele pode ser usado como um servidor do lado do cliente ou uma ferramenta do lado do servidor, e você pode quase personalizá-lo da maneira que desejar.

6. Plataforma Wasabi para testes A/B

Serviços de teste A/B Wasabi é um produto de nível empresarial ao vivo, 100% orientado por API, que permite que você utilize seus próprios dados para executar testes na Internet, em dispositivos móveis e em desktops. É rápido, simples de usar, com muitos recursos e a instrumentação é mínima. Wasabi é a plataforma de experimentação que suporta TurboTax, QuickBooks, Mint.com e outros produtos Intuit.

Quanto tempo leva o teste A/B?

O teste A/B não é uma tarefa da noite para o dia. Com base no volume de tráfego que você recebe, é possível realizar testes de alguns dias a várias semanas. Lembre-se de que você deve realizar apenas um teste de cada vez para obter resultados mais precisos.

Um teste executado com pouca duração pode causar distorção dos resultados, pois não há um número adequado de participantes para tornar o teste estatisticamente confiável. Um teste muito longo pode resultar em resultados desequilibrados porque o teste é influenciado por mais elementos que você não pode controlar por um longo período de tempo.

Certifique-se de manter-se informado sobre quaisquer alterações que possam afetar os resultados do seu teste para poder explicar quaisquer irregularidades estatísticas nos resultados do seu teste. Se você não tiver certeza, faça o teste mais uma vez.

Quando você considera o efeito que o teste A/B tem em seus resultados, vale a pena investir algumas semanas para ter certeza de conduzir os testes corretamente. Tente um teste de cada vez e dê a cada teste o tempo adequado para ser executado.

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