Teste A / B: como funciona e por que você precisa dele

Os dados estão em toda parte. Quer você seja um indivíduo, uma pequena empresa ou uma empresa multinacional, deve lidar com muitos dados, incluindo dados de clientes, necessários para atender aos clientes e melhorar seus resultados financeiros.

Os profissionais de marketing usam uma variedade de técnicas para aumentar os lucros. Compreensivelmente, nem todas as técnicas podem funcionar ou nem todas podem ser igualmente eficazes.

Você não pode criar uma campanha com base em palpites ou sentimentos. Você precisa de números, mas eles nem sempre são claros. É por isso que as empresas precisam de testes A / B, um método exclusivo que ajuda as empresas a escolher o caminho certo.

Neste artigo, falaremos sobre o teste A / B e destacaremos seus benefícios, além de destacar alguns dos melhores softwares de teste A / B.

Vamos começar:

O que é teste A / B?

O teste A / B pode ser definido como um método para comparar duas opções usadas para conseguir o mesmo para descobrir aquela que oferece melhores resultados.

Usamos testes A / B quase todos os dias e dizem que a técnica tem mais de 100 anos. No entanto, agora está se tornando mais popular graças à introdução do marketing online. Os profissionais de marketing usam testes A / B para comparar dois métodos de marketing e encontrar aquele que oferece o melhor retorno sobre o investimento; no entanto, esse não é o único uso de testes A / B.

O biólogo e estatístico Ronald Fisher randomizou experimentos controlados na década de 1920. Ele descobriu a matemática e os princípios básicos e transformou essa ideia em uma ciência.
Fisher realizou vários experimentos agrícolas para encontrar respostas para questões básicas, como o que acontece se eu trocar de fertilizante ou usar mais fertilizante.

Os princípios que ele introduziu revelaram-se verdadeiros e os cientistas começaram oficialmente a realizar testes clínicos no início dos anos 1950 no campo da medicina.

Os profissionais de marketing adaptaram a técnica no final dos anos 1960. Querem avaliar as campanhas diretas, ou seja: se cartas ou cartões postais personalizados oferecem mais vendas.

No entanto, o teste A / B não era o mesmo naquela época. Ele assumiu sua forma atual em meados da década de 1990. Ele usa os mesmos conceitos, mas mudou para um ambiente virtual e em tempo real.

Quais são os benefícios do teste A / B?

Agora que você conhece a definição do teste A / B, é hora de examinar as principais vantagens do teste AB.

Economiza dinheiro

O teste A / B permite que as empresas economizem dinheiro ao identificar processos que oferecem melhores retornos. Não há duas campanhas de marketing que ofereçam retornos semelhantes; uma sempre será, de alguma forma, melhor do que a outra.

Com a ajuda da ciência de dados de testes A / B, as empresas podem encontrar a opção que oferece melhores retornos e se livrar do processo que oferece retornos menores e gastar o dinheiro onde paga mais.

Aumenta os lucros

Conforme destacado na definição de teste AB, ajuda a aumentar os lucros, melhorando as conversões e permitindo que o negócio alcance mais pessoas. Cerca de 60 por cento das empresas acreditam que ajuda a melhorar a conversão.

Além disso, os resultados do teste A / B podem melhorar as taxas de rejeição e aumentar o envolvimento. Esses fatores são importantes para ajudar a crescer uma empresa. No final do dia, os negócios começam a ganhar mais dinheiro devido aos custos reduzidos e ao aumento das vendas.

Ajuda a identificar problemas

Muitas campanhas de marketing falham devido a pequenos erros. As melhores ferramentas de teste AB podem reconhecer esses erros para que o negócio funcione sem problemas.

Pode ajudar a identificar muitos problemas, como um design UX deficiente. Isso é importante porque um design melhor pode aumentar a conversão em até 400%.

Melhora o Conteúdo

Apesar do que todos dizem, o conteúdo ainda prevalece. O problema, no entanto, é que existem muitas opções para escolher, incluindo conteúdo escrito, conteúdo visual, etc.

Você nem sempre pode ter certeza do que funcionará e do que não, a menos que tenha uma análise de dados de teste A / B confiável.

Good for Business Image

O teste A / B se tornou muito popular e mais de 70% das empresas executam pelo menos dois testes por mês. O teste A / B para sites permite que as empresas se livrem de processos ou etapas que deixam uma má impressão para o cliente.

Como resultado, a imagem ganha um impulso e a boa vontade aumenta.

Facilita a análise

Cerca de 77 por cento das empresas executam testes A / B em seus sites (incluindo páginas de destino) para identificar design, fonte e outros problemas semelhantes.

Isso ajuda a reduzir o abandono do carrinho, destacando o que faz com que os compradores abortem um carrinho. Pode haver uma variedade de razões, como um layout ruim, custos ocultos, etc.

Com o teste A / B, as empresas podem encontrar a causa real e trabalhar nisso.

Mais engajamento

As empresas procuram seguidores e compradores engajados, portanto, não é nenhuma surpresa que 59% das empresas executem testes A / B em e-mails. Pode ajudar as empresas a identificar que tipo de conteúdo funciona mais, para que possam se concentrar mais nele.

Como funciona o teste A / B?

O teste A / B pode parecer um fenômeno complexo, mas na verdade é muito simples. A primeira etapa é decidir o que você deseja testar e por quê.

Digamos que você queira testar o tamanho do botão 'Comprar agora' em seu site para ver quantas pessoas 'compram' se você alterar o tamanho, ou seja: torná-lo maior ou menor. Depois de saber o que deseja testar, você precisa ter certeza de como irá avaliar o desempenho.

Quantas pessoas clicam no botão, por exemplo, pode ser uma boa indicação de como o tamanho do botão afeta a percepção.

Você também pode usar o número de compradores finais para fazer um julgamento, mas essa pode não ser uma opção justa porque os visitantes podem abandonar a compra por outros motivos também.

Na próxima etapa, você terá que dividir os usuários em dois conjuntos. O conjunto deve ser aleatório, a menos que você esteja tentando estudar como os usos de um grupo demográfico específico reagem a uma mudança.

Em seguida, crie duas páginas semelhantes, mas com tamanhos de botão diferentes. Agora, olhe para as análises e veja qual página recebe mais cliques.

A decisão de clicar depende de vários fatores, como o tamanho do botão, a cor do texto, o dispositivo que está usando. Para maior clareza, você pode dividir seus usuários em grupos específicos, ou seja: usuários móveis e usuários de desktop.

Isso ocorre porque o mesmo botão pode parecer diferente para usuários de celular e diferente para usuários de desktop. Desta forma, você poderá saber qual botão servir para usuários específicos.

“O teste A / B pode ser considerado o tipo mais básico de experimento controlado aleatório”, diz Kaiser Fung, o homem por trás de vários livros, incluindo Sentido numérico: Como usar Big Data para sua vantagem .

“Na sua forma mais simples, são dois tratamentos e um atua como controle do outro”, acrescenta. Certifique-se de estimar corretamente o tamanho de sua amostra para que o resultado seja correto e não devido ao ruído de fundo.

Algumas outras variáveis ​​podem afetar os resultados. Por exemplo, os usuários de celular podem não gostar de clicar em botões ou o botão pode não estar posicionado corretamente na versão para desktop do seu site.

A randomização pode fazer com que um conjunto contenha mais usuários móveis do que o outro conjunto, o que pode resultar em um conjunto tendo uma taxa mais baixa ou mais alta, independentemente do tamanho do botão.

A melhor maneira de evitar esses preconceitos é dividir os visitantes por usuários de desktop e móveis e, em seguida, atribuí-los aleatoriamente a conjuntos específicos. Esse truque é conhecido como bloqueio.

Teste A / B e resultados: como interpretar

Este foi um exemplo básico. No mundo real, você não só verificará o tamanho, mas também outros fatores, incluindo o texto, a posição e a cor do botão.

Os analistas de teste A / B são conhecidos por executar testes sequenciais para comparar diferentes elementos. Eles testarão primeiro o tamanho do botão (pequeno ou grande), depois passarão para a cor (vermelho ou azul) e a posição (superior ou inferior) etc.

Isso os ajuda a alcançar uma versão da página perfeita. Isso é importante porque alterar vários fatores de uma vez pode dificultar a conclusão do que está causando as mudanças no comportamento (ou seja: o número de cliques).
No entanto, agora temos ferramentas de teste A / B que podem lidar com testes complexos.

“Com o teste A / B, tendemos a querer executar um grande número de testes simultâneos e independentes, em grande parte porque a mente vacila com o número de combinações possíveis que você pode testar”, diz Fung.

“Usando a matemática, você pode escolher e executar de forma inteligente apenas alguns subconjuntos desses tratamentos; então você pode inferir o resto dos dados ”, ele sugere.

Esse truque é conhecido como teste “multivariado”. É uma forma de teste A / B. Significa executar não apenas um teste A / B, mas um teste A / B / C e assim por diante.

Teste A / B e resultados: como interpretar

A maioria dos profissionais de marketing e especialistas em análise usa diferentes ferramentas de teste de divisão para realizar esses testes. Você encontrará muitos softwares de teste da AB, mas nem todos podem ser adequados para você.

Você deve saber como fazer o teste A / B para poder interpretar os resultados. Lembre-se de que a ferramenta certa depende do que você deseja testar.

Por exemplo, Adoric pode lidar com uma variedade de tarefas, incluindo testes A / B.

Adoric é um software completo que pode te ajudar a rodar, gerenciar e analisar campanhas para que você identifique a melhor e use seus recursos da maneira certa.

O principal objetivo do teste A / B é aumentar as conversões. Você pode fazer isso alterando uma variedade de elementos, como o tamanho da fonte, o texto e o uso de imagens. Você também pode usá-lo para testar os elementos de design do site e outros recursos semelhantes.

Adoric concentra-se principalmente em pop-ups, uma ferramenta de marketing que pode oferecer uma taxa de conversão de 11% se usada corretamente. Nosso software pode ajudá-lo a comparar diferentes designs de pop-up e opções para escolher o certo.

Adoric é usado por nomes como P&G, PMI e Toyota. Confie em um nome que as marcas que você ama e confiam.

Você precisa procurar um software que não apenas forneça números, mas também explique o que eles significam. Caso contrário, você terá que contratar um testador A / B ou estatístico para interpretar os resultados.

Existem softwares de teste de divisão pagos e gratuitos; no entanto, sugerimos que você escolha uma versão paga, pois são mais detalhadas e fáceis de usar. Esse software normalmente apresenta taxas de conversão ou relatórios:

Um para usuários que viram sua página típica

O outro para usuários que viram a página de teste

O relatório normalmente destaca vários fatores. Procure diferenças entre números importantes, como o número de cliques.

Você também pode ver as seguintes informações:

• Controle: 15 por cento (+/- 2,2 por cento)
• Variação 18 por cento (+/- 1,9 por cento)

Isso significa que cerca de 18% dos visitantes ou leitores abriram o e-mail com a nova linha de assunto. A figura tem uma margem de erro - 2,3 por cento.

Isso não significa que a taxa real esteja entre 16,1% e 19,9%.

“A verdadeira interpretação é que se você executou seu teste A / B várias vezes, 95 por cento dos intervalos capturarão a taxa de conversão real - em outras palavras, a taxa de conversão fica fora da margem de erro 5 por cento do tempo (ou o que quer que seja nível de significância estatística que você definiu) ”, explica Fung.

Se isso for muito difícil de entender, saiba que você não é o único. Escolha um software que possa apresentar essas informações de maneira organizada para que sejam fáceis de compreender e usar.

Com base nesse resultado, podemos dizer que o novo método é mais eficaz, pois está fazendo com que mais pessoas abram um e-mail. No entanto, devido à margem de erro, não podemos garantir exatamente quantas pessoas abrirão um e-mail, mas com base no número, será maior do que a taxa de abertura atual.

Teste A / B: Erros a evitar

Aqui estão alguns dos erros de teste A / B mais comuns. Certifique-se de evitar estes:

Terminando os testes muito em breve

Acredita-se que cerca de 57 por cento dos experimentadores terminam os testes A / B assim que parece que sua hipótese original foi comprovada. Conhecido como p-hacking, é uma forma de viés de inflação considerado 'relatório seletivo' e pode resultar em resultados insatisfatórios.
É importante deixar cada teste seguir seu curso, mesmo se você puder ver os resultados em tempo real.

Não Ter uma Amostra Decente

O teste A / B precisa de cerca de 25.000 visitantes para atingir uma amostra significativa, de acordo com este artigo da VentureBeat.

Infelizmente, a maioria dos profissionais de marketing usa um tamanho de amostra menor, o que não é uma representação verdadeira da população total, portanto, o resultado acaba sendo 'não confiável'.

Pequenos Testes

Muito poucas empresas optam por um novo teste. A maioria teste uma vez e acredite. A pesquisa provou que uma vez pode não ser suficiente devido ao risco de falso positivo.

Além disso, você deve tentar a cada poucos meses, porque as coisas podem mudar. Por exemplo, você pode ganhar novos visitantes que podem gostar de uma cor ou tamanho diferente do botão.

Você nunca será capaz de encontrar a opção certa sem testar novamente.

Contando muitas métricas

Embora os testes complexos sejam úteis, eles nem sempre são eficientes. Olhar para muitas métricas de uma vez pode resultar em “correlações espúrias”.

Mesmo que o seu software ofereça muitas métricas, você deve saber em quais se concentrar. Isso ajudará a evitar flutuações aleatórias e permitirá que você se concentre nos números que importam.

Teste A / B: perguntas frequentes

As grandes empresas usam testes A / B?
Sim, eles fazem. O Google fez seu primeiro teste em 2000 para determinar o número certo de resultados por página. A empresa ainda usa ativamente os testes A / B e realizou mais de 7.000 testes em 2011.

Outros grandes nomes como Booking.com, Facebook e Amazon também realizam experimentos controlados regularmente. Além disso, também é usado na política.

A campanha de Obama arrecadou US $ 75 milhões adicionais devido à melhoria na tomada de decisões creditada ao marketing A / B. Também aumentou as conversões de doações em cerca de 79 por cento.

Quanto tempo duram os testes A / B?
Eles podem durar de uma hora a uma semana para um método, dependendo do que você está tentando testar.

Por exemplo, uma empresa que testa um modelo de assinatura deve experimentá-lo por pelo menos um mês.

Por outro lado, um teste de marketing por e-mail fornecerá resultados em 24-48 horas, já que mais de 50 por cento das pessoas lêem e-mails relacionados ao trabalho em cerca de 24 horas apenas.

Quem precisa de testes A / B?
Todo profissional de marketing ou negócio online precisa de um teste A / B para identificar a técnica de marketing certa.

É usado para comparar todos os elementos que podem afetar a decisão do seu comprador final. Você o verá sendo usado em SEO, marketing por e-mail, desenvolvimento web, etc.

Teste A / B: Conclusão

Em palavras simples, o teste A / B é usado para comparar duas opções e encontrar aquela que oferece melhores resultados. Não se deixe confundir por nada, experimente o Adoric se estiver procurando um software de teste A / B amigável e veja seus lucros crescerem.

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