Como os testes A/B podem otimizar suas campanhas e aumentar suas conversões?
Conheça o conceito de testes A/B e saiba como eles podem ser utilizados para engajar e converter mais clientes para seu negócio!
Conheça o conceito de testes A/B e saiba como eles podem ser utilizados para engajar e converter mais clientes para seu negócio!
Uma das grandes vantagens do marketing digital é a mensuração de resultados. Saber quais campanhas estão convertendo e quais estratégias podem mudar é o ponto para melhorar. É nesse cenário que entra o Teste A/B.
Com a realização do teste A/B em suas campanhas de marketing, você aprenderá maneiras de direcionar mais tráfego para seu site e converter mais leads.
Mas como realizar um teste eficaz?
Confira neste artigo tudo sobre teste A/B e como ele pode ajudá-lo.
O teste A/B é um método para descobrir quais campanhas estão dando mais retorno. Com esse tipo de teste, você realiza comparações entre variáveis das campanhas de marketing.
Por exemplo: você saberá qual formato de e-mail marketing está convertendo mais.
Em essência, você tem duas versões de elemento, A e B, também chamados de controle (A) e variação (B). Para saber qual terá mais efeito em termos de conversão, você experimenta as duas versões simultaneamente. No final, verá qual teve mais sucesso.
Executando o teste A/B não é preciso “adivinhar” quais campanhas são efetivas, e as decisões são tomadas por meio de dados, mudando do achismo para a sabedoria.
Vamos pegar como exemplo um e-book.
Você criou uma landing page para chamar os visitantes do site para baixar o e-book, mas somente 10 de 1.000 pessoas fizeram o cadastro para adquirir seu material.
Nesse caso, é necessário analisar a landing page e criar duas versões dela, com o design mais atrativo e os botões mais intuitivos. Assim, você tem as duas versões: A e B.
Geralmente, a versão A é para testar o design já existente e o B é para testar um novo design.
Para fazer o teste, basta dividir o tráfego entre essas duas versões, como mandar cada um para uma lista de e-mail diferente.
Assim, você irá acompanhar as taxas de conversão (pessoas que se inscreveram para baixar o e-book) e as taxas de rejeição. No final, uma das duas irá apresentar um melhor desempenho.
O teste A/B permite que você ou sua equipe faça alterações de forma cuidadosa, coletando dados sobre a experiência do usuário e as conversões feitas.
Como gestores, devemos saber quais elementos afetam o comportamento do usuário. Isso permite a construção e aprendizado de mais elementos que levam o usuário a tomar a decisão que irá lhe beneficiar.
O teste A/B também é utilizado por designers e desenvolvedores para a demonstração de impacto de novos recursos ou da experiência do usuário.
Porém, mais do que solucionar os problemas de conversão, o teste A/B é utilizado de forma consistente para melhorar a experiência geral do usuário, formando um padrão para seu negócio e aumentando as taxas de conversão ao longo do tempo.
Antes de escolher o que testar no teste A/B, é importante ter bem claro quais são os objetivos.
Por exemplo: se a meta é aumentar a lista de e-mail, pode ser testado o conteúdo do e-mail (mais longo ou curto), tipos de formulário, apresentação de novos produtos ou serviços, provas sociais, etc.
O objetivo do teste A/B, nesse caso, é descobrir quais conteúdos são mais atrativos e quais são completamente ignorados.
O e-mail é muito longo? Ou sem conteúdo atrativo? Os visitantes estão procurando alguma novidade? O site direcionado está claro em relação a ação a ser feita?
Além disso, outros elementos que geralmente são testados incluem:
O método mais simples e direto para a realização de um teste A/B é com uma ferramenta especializada para este fim.
Existem ferramentas gratuitas que te auxiliam na realização de tais testes, como o Optimizely, que permite a realização de diversas avaliações. Entre elas a de landing pages e até mesmo como os resultados de engajamento evoluem, conforme os diferentes tipos de dispositivo utilizados pelos usuários para acessarem um site.
Para testes de emails, no entanto, não há a necessidade de uma ferramenta de auxílio específica. Isso porque o controle pode ser feito manualmente, dos tipos de emails enviados a cada pessoa e o tipo de resposta recebida e engajamento resultante deste email.
No entanto, sem o auxílio de uma ferramenta de automação de email, como o MailChimp, a mais popular do gênero no mundo, a realização de teste A/B por email será limitada.
Já que, à medida que sua lista de emails aumenta e o número de testes a serem realizados se torne maior, o controle dos resultados e envio, sem automação, se torna cada vez mais complexo e propenso a erros.
Para garantir que os testes cumpram seus objetivos e de fato trabalhem como uma ferramenta útil de avaliação dos clientes para seu negócio, algumas dicas e boas práticas devem ser seguidas:
Suponha que você esteja testando o aumento de cliques em um botão de CTA de uma landing page de seu negócio. O teste consiste em duas páginas, uma com o botão de ação do usuário com uma cor mais viva e outra com uma cor mais neutra.
A métrica a ser obtida desse teste é a variação de conversão em cliques, conforme a diferenciação do botão. E é isso que deve ser avaliado. Pois qualquer outra variação, como o número de acessos de cada página, irá depender de outros aspectos e isso poderá “poluir” seu resultado de avaliação.
Novamente, supondo o teste A/B de uma landing page para seu negócio, procure garantir que a página terá um número de acessos alto ou, ao menos, dentro da realidade de seu mercado.
Isso porque um teste realizado que não tenha a quantidade amostral necessária poderá levar a conclusões erradas.
Por isso, o teste A/B, para muitos casos, especialmente o de negócios iniciantes, é uma prática que não trará tantos resultados conclusivos.
O ideal é possuir um nível de acesso considerável, antes de prosseguir com a realização de testes.
Além disso, procure garantir que a amostra A e a amostra B do teste tenham o mesmo nível de amostra, o que no caso de uma landing page é o número de acesso a ela.
Não adianta rodar um teste A/B e esperar que, apenas algumas horas depois de estar no ar, ele já apresente resultados minimamente conclusivos. Isso simplesmente não irá acontecer!
Um teste A/B precisa de tempo para levar a resultados que possam ser analisados.
Para landing pages, por exemplo, são necessários alguns dias até que os resultados possam ser mensurados para análise.
Mas saiba: é preciso dar tempo ao tempo, mas não todo o tempo do mundo.
Um teste precisa ter data de validade, não podendo ficar rodando ad aeternum (eternamente, em latim).
Analise os resultados. Se a diferença entre os testes for irrelevante, parta para o próximo teste!
Além do MailChimp e da Optimizely, que já citamos acima, existem outras ferramentas que podem te ajudar no controle e automação de testes A/B.
A primeira delas é o velho e bom Microsoft Excel e seus primos, o Numbers, do sistema iOS, e o Calc, do sistema Linux. Se você quiser acompanhar seus testes por si mesmo, planilhas de cálculos são as ferramentas fundamentais.
Porém, se você não quer ter o trabalho de ter de acompanhar tudo “na mão”, o melhor a se fazer é utilizar uma ferramenta de automação.
Isso porque elas já possuem todas as métricas fundamentais e todo o mecanismo de acompanhamento prontos. O que é particularmente útil, e até mesmo imprescindível, para negócios com um alto volume de acessos e de envios de emails.
A logística de acompanhar e mensurar os dados de um teste é quase impossível sem a ajuda de uma ferramenta especializada.
O Google disponibiliza uma ferramenta gratuita para testes, o Google Optimize. A ferramenta auxilia na realização de teste A/B e no acompanhamento dos resultados, com a integração dos dados do Google Analytics.
Se o site de seu negócio já alcançou um nível de acesso considerável ou já possui uma lista de emails com muitos contatos, a realização de um teste A/B irá auxiliar a compreensão do comportamento dos clientes.
Além de como orientar as minúcias de seu negócio, para a obtenção de melhores resultados. Desde qual cor utilizar, qual tipo de linguagem abordar ou mesmo utilizar ou não uma imagem, em uma landing page.
A possibilidade de aplicação de um teste A/B irá depender daquilo que você deseja descobrir sobre o comportamento e as preferências de seu público.
Porém, atente-se às dicas que fornecemos acima. Não rode testes para sempre e nem avalie uma métrica Y para um teste direcionado para a métrica X.
Isso irá garantir que os resultados obtidos e analisados não sejam enviesados ou poluídos, e que a realização do teste cumpra seu papel: garantir maiores taxas de conversão e engajamento às estratégias de seu negócio!
Guest post produzido pela equipe de conteúdo do Webinsider.