O teste A/B é um experimento muito conhecido para a realização das campanhas de marketing, pois ele tem como objetivo comparar variáveis e definir qual delas gera o melhor resultado. Ou seja, é uma ótima maneira de otimizar as suas ações.
Com o avanço das tecnologias e do marketing digital, uma das grandes conquistas foi a possibilidade de acompanhar métricas e medir os resultados da sua estratégia. Com isso, dá para saber o que deu certo e o que precisa ser ajustado.
Os testes A/B estão dentro desse contexto. No artigo de hoje, saiba como eles podem aumentar seus resultados e contribuir para melhorar a qualidade da sua estratégia de marketing. Acompanhe a leitura!
O que são os testes A/B?
Os testes A/B consistem em experimentações entre duas variáveis de marketing, com o objetivo de definir qual delas gera a melhor resposta.
Por exemplo, na elaboração de um flyer de festa, um material pode aparecer com um QR Code para conversão, enquanto outro não tem o elemento. Assim, dá para testar os formatos e ver qual deles é melhor em termos de divulgação.
Importante destacar que os testes A/B são muito diferentes dos testes multivariados. Estes últimos testam mais de uma variável de uma só vez, enquanto o A/B verifica apenas duas variações de um único elemento para escolher a melhor.
Por exemplo, você pode escolher avaliar a cor de um botão Call to Action (CTA), com a variação entre o vermelho e o azul. Desse modo, irá identificar qual tonalidade trouxe os melhores resultados, de acordo com os objetivos propostos.
A grande vantagem dos testes A/B é que eles eliminam a necessidade de suposição. Ou seja, você não se baseia por achismos, mas sim, por resultados concretos de análise.
Isso diminui os erros, além de facilitar a tomada de decisão, pois as escolhas são feitas com uma justificativa plausível.
Por que os testes A/B são eficientes?
Os testes A/B são ótimas ferramentas porque oferecem uma visão real do mercado, por meio de métricas e dados precisos. Ou seja, eles trabalham com fatos consolidados.
Sendo assim, a escolha de um cartão de visita colorido é feita com base em um conjunto de argumentos verídicos, que atestam a eficiência da campanha.
Além do mais, os testes A/B conseguem comprovar para os gestores o porquê de determinadas escolhas dentro de uma campanha de marketing.
O que você pode testar com o teste A/B?
Os testes A/B podem ser usados em uma grande infinidade de experimentos, como em landing pages, CTAs, e-mails, anúncios patrocinados, entre outros.
Por exemplo, você já parou para avaliar se a newsletter da sua academia de hidroginástica teria mais cliques com a presença de um vídeo ou imagem? Para responder essa pergunta, você pode aplicar um teste A/B.
Contudo, vale a dica: às vezes, temos vontade de testar várias variáveis possíveis, porém, alguns testes se mostram mais valiosos que outros. Sendo assim, vale a pena adotar critérios seletivos na hora de fazer o experimento.
Isso porque alguns elementos não vão aumentar a sua taxa de cliques ou mesmo a conversão. Daí a necessidade de reconhecer quais as variáveis mais importantes dentro do marketing digital.
Normalmente, os elementos críticos para a conversão são:
- Títulos e intertítulos;
- CTAs;
- Imagens (fotos ou ilustrações);
- Layout (organização);
- Campos dos formulários;
- Tamanho da URL;
- Cores e recursos visuais.
Por exemplo, no teste A/B de um email sobre anel banhado a ouro feminino, você pode enviar dois materiais: o primeiro, com a foto do produto; o segundo, sem a imagem. Assim, dá para testar em qual conteúdo os seus usuários se engajaram mais.
Normalmente, os testes A/B são aplicados em situações em que há a necessidade ou potencial de otimização da campanha, contribuindo com a geração de leads.
Ou seja, se você percebeu que o seu banner acadêmico patrocinado pode ter melhores resultados com a alteração de uma cor, vale a pena aplicar o teste.
Como aplicar o teste A/B na sua campanha?
Hoje em dia, com o auxílio da tecnologia e das ferramentas digitais, fica muito mais fácil aplicar os testes A/B. No entanto, é necessário tomar alguns cuidados com o experimento. A seguir, confira algumas dicas.
Tenha ferramentas especializadas
Normalmente, os testes A/B são feitos com ferramentas especializadas ou softwares de automação de marketing. Inclusive, muitos programas de divulgação já contam com essa funcionalidade.
O próprio Google Analytics, por exemplo, permite a visualização do desempenho da sua campanha. Assim, você pode avaliar qual a variável do seu anúncio de tinta para cozinha teve os melhores resultados.
O único teste A/B que é realizado sem a ajuda de ferramentas é o de e-mails. Aqui, a própria taxa de aberturas e cliques nas mensagens já são métricas que podem contribuir com a sua análise.
Tenha significância estatística
Para conduzir um teste A/B com eficácia, é preciso determinar a amostragem correta, com significância estatística.
Por exemplo, se você enviar um e-mail sobre confecção de uniformes, para quantas pessoas a mensagem deve ser compartilhada para que o resultado seja viável?
Uma forma de descobrir esse número é por meio da calculadora de significância. Com ela, dá para saber realmente qual é a porcentagem correta.
Crie variações com resultados reais
Após determinar qual será a amostragem do seu teste A/B, é o momento de criar as duas variações para teste. Aqui, é importante lembrar que elas devem ter apenas um elemento de diferença, não mais do que isso.
Então, se o objetivo é testar a conversão de uma landing page que oferece um e-book com dicas de cenografia para eventos, você pode mudar o título das versões. Mas apenas o título, nenhum outro elemento.
Caso contrário, você corre o risco de ter resultados alterados.
Conheça o funcionamento dos testes
A aplicação dos testes A/B pode variar conforme a ferramenta utilizada. Em alguns casos, a amostra é separada ao meio – ou seja, 50% dos materiais receberão uma variação e os 50% restantes, a outra versão.
Desse modo, com o fim do teste, será possível identificar qual variável deu mais resultados.
Porém, há ferramentas de teste A/B aperfeiçoadas, que contam com um componente dinâmico. Assim, o próprio programa determina qual é a variação mais bem-sucedida, conforme a métrica usada para análise. Com isso, os resultados são muito mais precisos.
Em geral, o teste A/B com componente dinâmico é usual para avaliação de landing pages. Desse modo, é possível determinar quais páginas receberam tráfego suficiente para a significância estatística, e determinar a variável vencedora.
Dessa maneira, as páginas podem ser otimizadas de maneira rápida e eficiente.
Como medir os resultados dos testes A/B?
Depois de aplicar o experimento, chega a hora de analisar os resultados dos testes A/B. Então, vamos para a última etapa. Confira!
Dê tempo para o experimento
Não adianta nada aplicar o teste A/B e ficar conferindo os resultados a cada minuto. Isso não ajudará na análise, é somente uma forma de medição.
Portanto, dê tempo para que o experimento colha frutos. O teste A/B pode demorar horas ou até mesmo dias. No caso dos e-mails, o período é mais curto, entre uma a 3 horas, dependendo de quantas pessoas recebem a mensagem.
O tempo irá depender diretamente da estatística significante da amostragem. Quanto maior essa significância, maior é o tempo de maturação teste.
Use apenas uma métrica
Depois de esperar o tempo necessário, é o momento de analisar se o teste foi bem sucedido. Para isso, é importante estabelecer uma métrica.
Aqui, a dica é escolher apenas um indicador. Por exemplo, se a métrica é a quantidade de cliques, então mantenha a mesma referência para analisar os dois materiais.
Caso você disponha de uma ferramenta de teste automatizada, ela identifica sozinha qual variação gerou mais resultado. Ou seja, você não precisa fazer mais nada. A análise da métrica é feita automaticamente, com alto nível de confiabilidade.
Conclusão
Você já tinha aplicado o teste A/B em alguma campanha de marketing? Se ainda não, este é um momento para você conseguir analisar melhor as suas campanhas e ter resultados verídicos para tomar a melhor decisão.
O artigo de hoje buscou mostrar um pouco sobre como os testes A/B são capazes de melhorar o desempenho das suas campanhas a partir de uma avaliação rápida, porém extremamente efetiva.
Além do mais, várias ferramentas de automação de marketing já contam com a funcionalidade de análise das variáveis. Assim, fica muito mais fácil aplicar os testes A/B.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Inveimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.