Afinal, o que é Teste A/B?
Teste A/B é um teste.
Formalmente, também é conhecido como teste de divisão. Em resumo: é a técnica de experimentação em que duas versões diferentes de um elemento são apresentadas a grupos diferentes de pessoas. No ambiente digital, esses elementos podem ser desde um simples botão de chamada para ação até páginas completas de um site.
De tempos em tempos, surge na internet — quase como uma histeria coletiva — termos ou expressões para definir algo que já existe. Quem trabalhou em agências de publicidade digital como mídia lembra da época do “dark post”, que, sabemos, é apenas um nome para uma forma de publicar anúncios nas plataformas da Meta. Nesse caso, o mercado começou a utilizar a expressão como se existisse uma ferramenta nova que resolveria todos os problemas. Da mesma forma surgiu o Teste A/B, que nada mais é que um teste. Quer outro exemplo? O mercado da moda é especialista em recriar nomes novos para velhos produtos: já foi mini-blusa, top, crop.
Seja como for chamado, o mais importante é entender como executá-lo e se beneficiar dele. Para isso, existe uma metodologia básica:
1. Identificação o elemento a ser testado
Embalagens de produtos são exemplos de elementos alvo de teste. No ambiente digital, pode ser o texto de um anúncio, o layout de uma página do site, a cor de um botão, posição de um formulário, título de um e-mail marketing etc. Na prática, qualquer componente possível de alteração pode ser um alvo de teste, seja ele digital ou não.
2. Criação da adaptação
Uma vez identificado o elemento, pelo menos duas versões diferentes dele devem surgir. Por exemplo, se estiver testando um botão de chamada para ação, uma versão pode ter o texto “Comprar Agora” enquanto a outra tem “Saiba Mais”.
3. Neutralizar variáveis
Para utilizar o mesmo exemplo, um botão de chamada para ação pode variar o texto, a cor, formato, tamanho etc. Se a intenção é testar a chamada, os outros aspectos devem permanecer os mesmos. Do contrário, após realizar o teste, a conclusão da análise será enviesada. Ao comparar um botão “Comprar agora” verde, retangular (Versão A) e pequeno com outro “Saiba mais” azul, oval e grande (Versão B) será impossível concluir se o que fez diferença no resultado foi o texto, a cor, formato ou tamanho.
4. Divisão do Tráfego
Nessa situação hipotética, o tráfego online é dividido aleatoriamente entre as duas versões do elemento. Metade dos usuários visualizará a versão A (controle) e a outra metade verá a versão B (experimento).
5. Coleta de Dados
Durante o período do teste, é essencial coletar dados relevantes, como taxas de cliques, taxas de conversão, tempo de permanência na página, entre outros, para avaliar o desempenho de cada versão. Esses dados devem estar de acordo com a hipótese testada.
6. Análise dos Resultados
Ao final do teste, os dados coletados para determinará qual versão teve melhor desempenho. A versão vencedora pode ser implementada como a nova padrão, e o processo pode ser repetido para otimizar outros elementos.
Atenção com o volume de dados! Assim como as variáveis influenciam na conclusão, o volume de dados também. Quanto maior a quantidade de dados um teste obtiver, maior a chance de a conclusão estar correta. Estatisticamente, o intervalo de confiança indica a margem de imprecisão do cálculo sobre a amostra, para estimar o tamanho real do resultado na população de origem.
Exemplos de Testes (A/B)
Título e descrição de anúncios: explorar diferentes combinações de títulos e descrições em anúncios online para validar qual gera mais cliques.
Teste de Imagens: variar as imagens usadas em anúncios, páginas de destino ou posts em redes sociais. Qual imagem gera mais engajamento?
Layout de página de destino: variar o layout, cores, imagens e texto em uma página de destino. Qual configuração resulta em maior número de conversões?
Elementos de formulário: alterar a ordem e número dos campos, o design dos botões e texto de instrução em formulários para facilitar a sua utilização. Qual das duas versões aumenta as taxas de preenchimento?
Preços e Promoções: aplicar diferentes estratégias de preços, como descontos percentuais versus descontos em valores fixos. Elaborar diferentes tipos de promoções, como frete grátis ou brindes. Qual dessas promoções estimula mais a compra?
O teste A/B é uma ferramenta valiosa para otimizar as estratégias de marketing digital de uma empresa. Ao experimentar diferentes elementos e analisar os resultados, é possível tomar decisões embasadas em dados para melhorar o desempenho de ações online e alcançar melhores resultados.
