Teste multivariado versus teste A/B: um guia para profissionais de marketing digital

Crie experimentos de marketing que o ajudarão a atingir os objetivos de sua marca ao aprender as diferenças entre testes multivariados e testes A/B este ano.

Seu sucesso online depende de sua capacidade de inovar em seu marketing digital. Isso pode ser feito por meio de experimentação de marketing. Esteja você realizando experimentos para melhorar sua publicidade paga, marketing por e-mail ou experiência geral do usuário (UX), você precisa conhecer os fundamentos da experimentação para poder otimizar campanhas e gerar vitórias digitais para sua empresa hoje.

A análise A/B e os testes multivariados são alguns dos métodos mais básicos, porém mais essenciais, de experimentação de marketing no negócio. Para usar esses métodos de teste de maneira eficaz, você precisa entender suas definições, casos de uso e diferenças, para poder decidir qual deles funcionará melhor para os objetivos que você tem em mente para o sucesso do seu negócio.

Animado para utilizar esses dois métodos para melhorar seu marketing e gerar vitórias digitais para sua marca? Então continue lendo este guia da Propelrr para descobrir como usar testes multivariados versus testes A/B em marketing por e-mail, publicidade paga, UX e muito mais hoje.

Teste A/B explicado

Basicamente, o teste A/B é um tipo de teste que compara duas versões de um anúncio, página de destino, site ou e-mail, para ver qual versão tem o melhor desempenho. Também conhecida como teste A/B, essa técnica permite otimizar suas execuções de marketing digital e melhorar o desempenho geral online.

As vantagens deste método de experimentação incluem:

• Simplicidade. Os melhores e mais eficazes testes A/B comparam apenas duas variantes de uma única variável em uma campanha de marketing. Isto confere uma sensação de simplicidade que as análises multivariadas não necessariamente possuem.
• Clareza nos resultados. Contanto que seu projeto e metodologia de pesquisa sejam sólidos, você obterá resultados que identificarão claramente uma variante vencedora de seu experimento de marketing.
• Natureza iterativa. Dada a natureza iterativa desse tipo de experimentação, você poderá desenvolver e melhorar suas execuções de maneira altamente focada e gradual.
• Integração de plataforma. Como esta é uma das formas mais básicas de análise comparativa, você encontrará integrações de experimentos A/B em diversas plataformas de mídia social, como na otimização de anúncios do Facebook.

Os contras deste método, por outro lado, incluem:

• Informações limitadas. Afinal, você só pode obter alguns insights quando compara apenas duas variantes entre si.
• Potencial para falsos positivos. A menos que você defina uma taxa de falsos positivos no início de sua análise, você corre o risco de concluir falsamente uma diferença estatisticamente significativa entre suas variantes – quando não há nenhuma em seu teste de pequena escala.
• Pode ser demorado. Como você só pode testar duas variantes de uma única variável por vez, precisará de muito mais tempo para analisar cada variável que deseja melhorar em algo complexo, como uma página de destino ou um site.
• Pode consumir recursos. Dado o tempo que essa forma de experimentação leva, faz sentido que você também use recursos ao longo desta série de análises de variantes.

Dados esses prós e contras, talvez você esteja interessado em conhecer os casos específicos em que é melhor usar esse tipo de experimentação para suas necessidades de marketing. Abaixo você encontrará alguns cenários e exemplos de quando utilizar a análise A/B para melhorar as campanhas escolhidas.

Aqui estão alguns cenários de caso de uso para usar testes A/B em sua jornada de otimização:

• Comparando elementos do Google AdWord. Você pode otimizar o texto do seu anúncio alternando entre dois Google AdWords diferentes e vendo qual deles obtém cliques de forma mais eficaz.
• Testando as cores de um hiperlink. O que tem uma taxa de cliques melhor, um hiperlink verde ou um hiperlink azul? Você pode comparar essas duas cores para ver qual funciona melhor em uma página.
• Alterações limitadas para um visual de anúncio pago. Você provavelmente deseja que seu anúncio de pagamento por clique (PPC) obtenha conversões - portanto, certifique-se de otimizar seu visual comparando imagens principais e vendo qual delas é mais eficaz do que a outra.
• Variações básicas de um botão CTA. Quer isso se refira à cor, posicionamento, cópia ou formato do botão de call to action (CTA) do seu site, você pode testar variações básicas dele para ver qual versão obtém uma taxa de cliques ou conversão mais alta.

Aqui estão dois estudos de caso de sucesso que mostram o uso apropriado deste método de teste:

• Teatro Århus. Esta companhia de teatro na Dinamarca simplesmente revisou o botão CTA do seu site de “Kb Billet” (“Comprar ingresso”) para “Kb Billetter” (“Comprar ingressos”). Acabaram com um aumento de 20% na venda de ingressos devido às instruções mais claras da segunda versão do CTA.
• SWISSGEAR. Em uma variação das páginas de informações de seus produtos em promoção, a SWISSGEAR usou vermelho para destacar apenas as seções “preço especial” e “adicionar ao carrinho”. Isso tornou mais fácil para os clientes verem o que estava em promoção, levando a um aumento de 52% nas conversões da marca.

Você acha que domina os testes A/B quando se trata de suas campanhas de marketing digital? Então é hora de você aprender mais sobre testes multivariados, para ver se eles são adequados para sua experimentação hoje.

Testes multivariados revelados

O teste multivariado (MVT) é um método que permite analisar múltiplas variantes de um anúncio, página de destino, site, UX ou outra execução de marketing, para ver qual combinação de variáveis ​​funciona melhor para essa execução. Como você pode testar mais versões simultaneamente com esse tipo, você obtém resultados mais complexos do que os obtidos em uma análise A/B tradicional.

Dada essa definição, as vantagens subsequentes deste método de experimentação incluem:

• Otimização eficiente. Com o MVT, você pode otimizar seu anúncio, site, UX ou página de destino com mais eficiência, pois pode testar mais elementos em menos tempo.
• Informações abrangentes. Como você coleta mais pontos de dados desse tipo de experimento, pode obter insights mais abrangentes que também permitem extrapolar os resultados.
• Elimina a necessidade de vários testes A/B. MVT é essencialmente um monte de testes A/B colocados em camadas uns sobre os outros, portanto, ao executar esse método de experimentação, você pode eliminar a necessidade de executar vários testes A/B sequenciais seguidos.
• Resultados estatisticamente significativos. Este tipo de teste requer uma quantidade considerável de tráfego do site para funcionar corretamente; isso significa que você pode garantir resultados estatisticamente significativos com esse público maior.

Os contras do MVT , por outro lado, incluem:

• Metodologia complexa. Dada a forma como este tipo testa múltiplas variáveis ​​de múltiplas variantes, você pode esperar uma metodologia mais complexa que requer uma análise profunda das interações dessas variáveis ​​entre si.
• De natureza menos iterativa. Esse método pode testar tudo o que você precisa para um anúncio de uma só vez, mas se você deseja seguir uma abordagem mais iterativa para a otimização de conversão, esse método não é o ideal para você.
• Requer mais tráfego do site para realmente funcionar. Como você precisa de dados de usuário suficientes para testar todas as combinações de suas variáveis, o MVT necessita de uma quantidade significativa de tráfego do site para funcionar corretamente. Se você é uma empresa nova ou pequena, talvez ainda não tenha esse tráfego no site - o que significa que você não pode realmente realizar uma experiência bem-sucedida para sua marca.
• Requer mais experiência do que testes A/B. Como esse tipo compara mais variáveis ​​e suas interações entre si, é mais adequado para profissionais de marketing digital avançados com mais experiência em experimentação.

Existem algumas implicações exclusivas de casos de uso para o MVT, à luz dos prós e contras listados acima. Descubra as situações e cenários em que você pode utilizar essa forma de análise conferindo as listas abaixo.

Aqui estão exemplos de cenários onde você pode usar MVT para otimizar sua execução de marketing:

• Várias alterações em um formulário de inscrição. Com esse método, você pode experimentar o posicionamento, o comprimento e o idioma de um formulário de inscrição para ver qual versão obtém o maior número de inscrições bem-sucedidas.
• Variações complexas de um anúncio pago. Você também pode alterar o título, o texto e o visual de um anúncio para descobrir qual versão obtém mais conversões. Isto é crucial, especialmente para anúncios pagos que consomem recursos críticos.
• Revisando o layout de uma landing page inteira. Qual posicionamento de texto orienta melhor seus usuários em sua página de destino? Ao otimizar com MVT, você pode mover os títulos e o corpo do texto para ver qual arranjo orienta melhor os usuários até o CTA da página.
• Variações complexas em um anúncio CTA. Enquanto antes você só podia testar um elemento por vez, aqui você pode alterar a cor, o posicionamento, a cópia e/ou o formato do botão CTA do seu site para ver qual versão obtém uma taxa de cliques mais alta.

Enquanto isso, aqui estão exemplos de estudos de caso onde o MVT foi utilizado e executado corretamente:

• Ashley Móveis. Ao remover uma seção totalmente irrelevante de sua página de checkout, a Ashley Furniture conseguiu melhorar sua experiência do usuário, reduzir sua taxa de rejeição em 4% e aumentar as conversões de vendas em 15%.
• Descoberta. Ao otimizar o envolvimento do vídeo e a visibilidade dos anúncios em suas páginas de conteúdo, o Discovery conseguiu gerar um aumento de 6% nos cliques dos vídeos que oferece em sua rede de programas on-line.

Dadas todas essas excelentes definições e exemplos dos métodos A/B e MVT, agora você está mais bem equipado para entender qual método pode funcionar melhor para suas necessidades de marketing digital hoje. Vamos continuar reforçando seu conhecimento sobre esses dois tipos, comparando-os entre si na próxima seção.

Principais diferenças entre testes A/B e testes multivariados

Cada teste é útil à sua maneira e um pode não ser um ótimo substituto para o outro devido a algumas diferenças importantes. Ao comparar cada tipo de teste para seus objetivos de otimização, lembre-se de levar em consideração também as seguintes diferenças exclusivas entre os dois métodos:

O melhor método de escolha dependerá inevitavelmente das necessidades de otimização da campanha de marketing selecionada. Mas, além da adequação do teste às suas necessidades, você também deve ver quais ferramentas tem à sua disposição para executar esses experimentos em geral.

Siga-nos na próxima seção para descobrir quatro ferramentas e plataformas essenciais para executar uma análise A/B ou MVT este ano.

Considerações técnicas para implementar testes multivariados vs. testes A/B

O processo de tomada de decisão para escolher entre esses dois tipos também deve incluir ferramentas, plataformas e tecnologias disponíveis ao executar seu experimento. Se você não tiver as ferramentas necessárias para executar uma análise multivariada, por exemplo, talvez seja necessário reestruturar a estratégia e fazer uma comparação A/B.

Aqui estão alguns exemplos de ferramentas e plataformas de teste essenciais para configurar seus experimentos, acompanhar seu progresso e coletar dados para sua interpretação especializada:

• AB Saboroso. Utilizado por grandes empresas globais como Fenty e Lush, o A/B Tasty oferece análise dividida e recursos de MVT a preços competitivos – mesmo para pequenas e médias empresas.
• Converter. Com a confiança da Unicef ​​e da Sony, o Convert oferece um teste gratuito exclusivo de 15 dias para seus clientes, para que eles possam testar os recursos A/B e multivariados da plataforma.
• Evolua a IA. As soluções orientadas por IA da Evolv AI permitem que empresas como a sua otimizem campanhas com eficiência por meio de suas plataformas adaptativas de experimentação A/B e MVT.
• Otimizadamente. Usado pela Pizza Hut, eBay, Yamaha e Microsoft, o Optimizely permite que as marcas acessem recursos A/B, MVT e multipáginas em sua ampla gama de serviços.

Com esta pequena lista de softwares de grande impacto para experimentação e otimização de marketing, você pode estabelecer um ponto de partida sólido para a melhoria de suas campanhas e conteúdo deste ponto em diante.

Capacitando a inovação baseada em dados

Não importa o método escolhido, o importante a lembrar é que você deve sempre experimentar seu conteúdo. Testar suas campanhas é fundamental para atingir as metas de negócios; sem ele, você não será capaz de inovar suas execuções de maneira bem-sucedida e baseada em dados.

Testes e experimentações capacitam a inovação baseada em dados em marketing digital. Com eles, você pode abordar pontos críticos, descobrir soluções baseadas em dados e impulsionar campanhas que retornem resultados reais para sua marca no longo prazo.

Principais conclusões

Impulsione a inovação com os tipos certos de testes hoje. Aqui estão alguns lembretes finais para levar com você ao embarcar em sua jornada de marketing digital hoje:

• Identifique o seu porquê. Em primeiro lugar, por que você está conduzindo esse experimento? Ao estabelecer o contexto e o motivo dessa comparação, você poderá determinar qual método funciona melhor para seus objetivos específicos.
• Conduza suas decisões com dados. Depois de estabelecer seus motivos para experimentar, você deve usar todos os dados à sua disposição para determinar se deve usar análise A/B ou MVT para sua execução.
• Consulte especialistas em experimentação. Não está muito confiante em suas habilidades analíticas para campanhas de marketing maiores? Não tenha medo de aproveitar os serviços da Propelrr para obter conselhos e orientações adicionais hoje mesmo.

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