Testes A/B: uma ferramenta para decisões mais inteligentes

O que é teste A/B?

A metodologia já tem quase 100 anos de história e evoluiu de ensaios clínicos para avaliação de estratégias de marketing, sabia?

Aliás, o teste A/B, como conhecemos atualmente, ganhou forma apenas nos anos 1990, mantendo os princípios básicos, mas com aplicação online em tempo real e uma escala consideravelmente maior.

E, apesar de estar muito ligado a tecnologia, sites e aplicativos, historicamente ele também já se relacionava com a publicidade.

Há mais de 60 anos, especificamente na década de 60, profissionais de marketing já sentiam a necessidade de fazer esse tipo de teste para entender o impacto das publicidades realizadas: era melhor anunciar na TV ou no rádio? Afinal, como entender as melhores estratégias sem poder testá-las?

E aí começamos a entender a funcionalidade e a importância do método: o teste A/B é uma forma de entender a performance de um material com base em determinada variável. Nele, basicamente compara-se duas versões para determinar qual a mais eficaz.

Quando você deve fazer testes A/B?

Também conhecido como teste de comparação, divisão ou de bucket, o objetivo é entender a influência de determinadas características em um material fazendo comparações com variáveis iguais e apenas um elemento diferente.

Ou seja, se você quer corrigir campanhas e/ou otimizá-las, os testes A/B são uma das formas mais eficientes, mas atenção: eles são mais efetivos quando feitos de forma contínua!

Isso porque se você realizar um teste A/B em uma campanha de conversão e se der por satisfeito com essa testagem, dificilmente vai conseguir acompanhar o feedback dos clientes a partir dessa única mudança, porque novamente, além de ajudar na correção, a metodologia também contribui com a otimização da campanha.

Logo, é preciso estruturar uma cultura de testagem contínua para ajustar o desempenho de forma constante.

Outra questão é que realizar a testagem em somente um material torna a sua análise limitada, é possível realizá-lo em diversos ativos de marketing digital e você pode (e deve) contar com essa versatilidade. Confira algumas possibilidades:

• E-mails;
• Newsletters;
• Anúncios;
• Mensagens de texto;
• Páginas do site e aplicativos móveis;
• Componentes em páginas da web.

Para vendedores de grandes empresas e marketplaces como a Amazon, por exemplo, o teste A/B é indispensável para melhorar o desempenho das listagens dos produtos.

Como fazer um teste A/B?

O teste A/B é, basicamente, um modelo científico, então é preciso ter embasamento e estrutura para começar a realizá-lo.

Para começar:

1 - Identifique o objetivo: existe um problema a ser resolvido? Ou você busca por uma otimização específica? Qual o objetivo do seu teste? 

2 - Segmente sua audiência: qual será o público que passará pelos testes? A dica é criar uma espécie de "grupo de controle" para participar e, claro, entender a relevância dessa base dentro do teste. Se você mandou para 200 pessoas, quantas precisam realizar alguma ação para que o teste seja validado? Considere essa margem de erro / inatividade.

3 - Meta: o que definirá o "vencedor" entre as duas versões? Como você vai mensurar essas informações e em quanto tempo? É fundamental estruturar e planejar toda a jornada de testes para entender onde ela começou e como termina.

E importante: para realizar os testes A/B garanta que apenas uma variável apresente diferença e não esqueça de considerar eventos externos, como uma sazonalidade, por exemplo.

Para explicar melhor: vamos supor que você fez vários testes A/B em uma semana e descobriu que a sua audiência costuma dar preferência para botões de compra que contenham as cores preto e amarelo; você só não contava com um fator externo: o período de Black Friday (onde essas cores são amplamente utilizadas e características)!

Esses fatores externos, como sazonalidades, também podem influenciar o comportamento do consumidor, por isso, trabalhe com intervalos de confiança e prática contínua. 

Exemplos de testes A/B

Como foi apresentado, existem vários ativos que podem ser testados, alguns dos mais comuns são:

• CTAs 
• Design 
• Texto
• Assunto de e-mails
• Botões

Na prática, vamos imaginar uma situação hipotética: você notou que apesar da sua campanha de tráfego ter muitas visualizações, os cliques estão baixos. Será que o problema é o CTA? O local do botão? A cor dele? É preciso testar e isolar as variáveis para identificar onde está o problema e ajustá-lo.

Vamos começar pela cor do botão: você pode montar duas campanhas exatamente iguais, segmentar para o mesmo público, rodar na mesma plataforma, com apenas uma diferença: em um anúncio o botão é vermelho, em outro verde.

Feito isso, você analisa os resultados; se ainda não chegou lá, teste outra variável até encontrar o modelo ideal.

Benefícios do teste A/B

Uma das principais vantagens do teste A/B é entender o que funciona e evitar a persistência em estratégias ineficazes, resultando em maior atração de visitantes e aumento do engajamento, isso porque a técnica quantitativa ajuda a identificar táticas mais eficazes para os seus consumidores e leads, possibilitando a validação ou refutação de intuições e achismos. 

Outros benefícios estão relacionados a:

• Diminuição de custos;
• Otimização das campanhas;
• Melhora da experiência do cliente;
• Menor taxa de rejeição;
• Mais engajamento / tráfego (a depender do seu objetivo).

O papel de uma cultura de testes A/B para um marketing data-driven

Não há como negar: os testes A/B são ferramentas poderosas para o marketing e podem contribuir ativamente com a inteligência de dados, um marketing ainda mais data-driven, além de todos os benefícios que citamos anteriormente.

Aliás, é importante ressaltar que toda essa estratégia culminará em diversos dados sobre a sua persona e suas preferências e que serão úteis tanto para as suas campanhas de marketing: ajustando orçamentos, melhorando a entrega, o engajamento e o tráfego, por exemplo.

Além de impactar outros canais, como o seu site: a navegação, o desempenho e as recomendações não serão mais realizadas através de achismos, mas de hipóteses de testes sólidas que exigem uma compreensão profunda do desempenho atual e dos níveis de tráfego, engajamento, conversões e tendências de desempenho ao longo do tempo - por isso também a importância da testagem contínua.

Quer saber como aperfeiçoar esse marketing data-driven no seu negócio? Entre em contato.