No entanto, os testes A/B não são iguais os testes multivariados. Neste último caso, há a comparação de uma variável de uma vez só, enquanto o primeiro testa duas variações, uma de cada vez, para escolher a melhor entre elas.
Os testes A/B são extremamente eficientes, visto que oferecem um feedback real de mercado, sendo possível mensurar com precisão os resultados, não apenas em “achismos” dos estrategistas.
Além disso, a avaliação é feita com recursos práticos e fatos consolidados. Isso elimina as suposições e ajudam na tomada de decisões direcionadas, com base em números, o que reduz a ocorrência de erros na aplicação das campanhas.
Onde os testes A/B podem ser usados?
Os testes A/B podem ser usados em diferentes canais de comunicação e variáveis. Contudo, é preciso escolher bem onde aplicar o experimento, de acordo com os objetivos da ação de marketing.
Por exemplo, uma empresa de digitalização de documentos pode usar os testes A/B para avaliar se a introdução de uma simples imagem no site, já faz a diferença na conversão de leads (potenciais clientes).
Mas essa avaliação pode não ser realmente efetiva para o aumento da taxa de cliques ou de conversão, por isso, é necessário que o estrategista reconheça quais indicadores influenciam, de fato, a iniciativa de marketing.
Abaixo, separamos alguns elementos que são mais usados para atrair leads. São eles:
- Os títulos e intertítulos das páginas;
- Os CTAs (Call to Action);
- O tamanho da URL;
- A organização do layout;
- As informações dos formulários;
- Os elementos visuais, como cores, tipografia, etc.
Normalmente, os testes A/B são usados para estratégias de campanhas no Google Ads, redes sociais (Facebook, Instagram, LinkedIN), e-mail marketing, landing pages e no próprio site dos empreendimentos.
Além da conversão, os testes A/B são aplicados para verificar outros indicadores e fazer o diagnóstico empresarial
das campanhas. No e-mail marketing, por exemplo, a avaliação pode oferecer dados sobre a abertura das mensagens e as taxas de cliques.
As variáveis observáveis podem incluir a presença de imagens no e-mail, o uso de diferentes CTAs, hiperlinks, os horários de envio e o assunto.
Embora os testes A/B sejam muito eficazes para a mensuração de campanhas, é preciso tomar alguns cuidados na aplicação do experimento. Em primeiro lugar, os resultados somente são válidos quando há um bom volume de acessos, com capacidade de avaliação estatística.
A falta de volume pode levar a decisões prematuras. Assim, se uma corretora de seguros auto quer avaliar a eficácia de uma campanha no Facebook, é necessário ter uma grande quantidade de visitantes e visualizadores do anúncio.
Em segundo lugar, é importante destacar que há várias variáveis disponíveis para a análise e, por conta disso, pode ser difícil encontrar os indicadores certos. Muitas vezes, os experimentos fracassam porque usam variáveis não relevantes.
Como aplicar os testes A/B?
Após escolher a variável e o canal de comunicação a ser avaliado, é o momento de aplicação do testes A/B.
Vale dizer que qualquer empreendimento pode realizar a verificação, desde
empresas de consultoria ambiental, lojas de roupas, até pequenos comércios ou profissionais autônomos.
Não há restrição quanto ao segmento, embora seja recomendável que todos eles tenham cuidado na hora de realizar o experimento.
A seguir, veja com realizar corretamente os testes A/B.
Use ferramentas especializadas
Os testes A/B são feitos com ferramentas especializadas ou com softwares de automação de marketing, próprios para a funcionalidade. Os mais populares são o Google Analytics, o Optimizely, o Unbounce e o VWO.
Esses programas são indispensáveis, pois eles asseguram a confiabilidade dos dados, já que a avaliação sem a automação pode gerar imprecisão de resultados e falhas humanas.
Tenha significância estatística
Após escolher a ferramenta de análise, é preciso determinar a amostragem de pessoas para significância estatística do seu teste A/B.
Por exemplo, em uma mensagem de e-mail sobre locação de tendas,
quantas pessoas precisam receber o conteúdo? Esse volume será suficiente para considerar os resultados significantes?
Uma boa forma de descobrir essa quantidade é por meio da calculadora de significância. Dessa forma, é possível ter maior precisão na análise dos resultados e aplicar corretamente o método avaliativo.
Crie as variações
Já que o teste A/B é uma análise comparativa, o próximo passo é determinar quais serão as duas variações avaliadas na campanha. Para concretização do processo, é obrigatório que se tenha somente um elemento diferente.
Por exemplo, se uma produtora de audiovisual vai analisar a eficácia de um CTA ao final de um conteúdo, é preciso criar um material com a chamada para ação e outro sem o elemento de conversão. Os outros itens da página devem permanecer exatamente iguais.
Faça a implementação da análise
A implementação do teste A/B irá depender diretamente da ferramenta usada. Algumas delas separam a amostragem, isto é, verifica-se 50% da avaliação de uma variável e 50% da outra (metade das pessoas recebem uma versão da sua campanha e a outra metade, a versão sem o elemento de conversão, por exemplo).
Com isso, é possível determinar qual das variações ofereceu melhores resultados. No caso, se as
empresas de alimentação coletiva decidirem usar cardápios nos seus sites, os testes A/B vão determinar se a amostragem que recebeu páginas com esse conteúdo realmente teve boas conversões.
Atualmente, as ferramentas de automação para testes A/B são altamente tecnológicas e desenvolvidas. Inclusive, algumas já contam com componentes dinâmicos, que apresentam a variação de sucesso. Dessa forma, fica mais fácil analisar qual campanha gerou melhores resultados.
Como medir os resultados dos testes A/B?
A mensuração dos testes A/B deve ser feita de forma prática e com relevância estatística, para que a tomada de decisão seja assertiva e confiável. Por isso, existem técnicas específicas para medir os resultados da análise. Conheça abaixo:
Tenha um intervalo de confiança
Ao iniciar o teste A/B, não é preciso conferir os resultados a cada minuto. Até porque isso não fará a medição de resultados, apenas vai monitorar o desenvolvimento do experimento. O verdadeiro resultado pode demorar algum tempo.
Por esse motivo, é necessário dar um intervalo de confiança, ou seja, o tempo suficiente para que a amostragem veja a sua campanha e seja possível alcançar a significância estatística.
Utilize apenas uma métrica
Depois de esperar o período necessário para colher os resultados, o estrategista deve estabelecer uma única métrica de sucesso.
Se a ferramenta automatizada identifica sozinha a melhor variação, fica mais simples mensurar os dados. Mas, se esse não for o caso, é preciso refletir sobre qual indicador vai revelar, com maior precisão, a eficácia do seu teste A/B.
Leve em conta o aprendizado do teste
O verdadeiro potencial do teste A/B não se esgota no momento da escolha da variável. Ao contrário, é preciso refletir sobre o aprendizado do experimento, sendo possível determinar, com maior precisão, quais campanhas e ações devem ser feitas no futuro.
Além disso, não tenha medo de repetir o mesmo teste mais de uma vez. Ele pode ser necessário para descobrir informações aprofundadas, bem como a avaliação de novas variáveis, antes não analisadas.
Conclusão
As campanhas de marketing digital podem ser extremamente eficientes, ainda mais quando é possível mensurar os resultados, analisar as variáveis e, com isso, desenvolver iniciativas cada vez mais assertivas para captação de leads, aumento de visitantes e, consequentemente, crescimento das vendas.
Uma boa maneira de verificar as ações é por meio dos testes A/B, uma fórmula que permite a comparação dos elementos presentes e ausentes em campanhas, sendo possível ter uma estatística importante para determinar a eficácia da campanha.
O artigo de hoje trouxe algumas dicas de como aplicar os testes A/B e analisá-los. Desse modo, é possível melhorar as estratégias de marketing e conquistar ótimos resultados.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento,
onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.