Os testes A/B são amplamente utilizados em estratégias de marketing e de negócios para identificar a forma como os utilizadores reagem a diferentes variáveis do produto, de modo a encontrar a que tem melhor desempenho.
Neste artigo, vamos apresentar-te o que são e como podes tirar partido deles na tua empresa.
O que é o teste A/B?
O teste A/B é um processo de experimentação aleatória em que duas ou mais versões de uma variável (página Web, elemento de página, etc.) são comparadas para determinar qual tem melhor desempenho.
O teste A refere-se ao “controlo” ou à variável de teste original, enquanto B se refere à “variação” ou a uma nova versão da variável de teste original.
Com este método, diferentes variantes de um produto são mostradas aleatoriamente a diferentes consumidores ou segmentos de visitantes do sítio Web, a fim de determinar qual a versão que deixa o máximo impacto e impulsiona as métricas do negócio através da análise estatística.
Os testes A/B permitem aos optimizadores de sítios Web experientes e aos gestores de UX do comércio eletrónico UX do comércio eletrónico tomem decisões baseadas em dados.
Tipos de testes A/B
Existem dois tipos principais de testes A/B:
- Testa A vs. B: Neste tipo de teste, são comparadas duas versões de uma página Web ou de um e-mail para ver qual delas tem melhor desempenho.
- Faz um teste de divisão: Em um teste dividido, os questionados são divididos aleatoriamente em dois grupos e uma versão diferente do questionário é enviada para cada grupo. Este tipo de teste é usado para determinar se há uma diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos.
Quando fazes um teste A/B, é importante certificares-te de que estás a testar algo que terá um impacto significativo no desempenho do teu Web site.
Por exemplo, não deves testar a cor de um botão ou o texto de um título. Em vez disso, deves testar variáveis que possam ter um impacto na taxa de conversão do teu sítio Web, como a apresentação de uma página ou o texto de um apelo à ação.
7 vantagens dos testes A/B
Alguns dos benefícios mais relevantes dos testes A/B são:
1. melhora a experiência do utilizador
Os testes A/B podem ser utilizados para melhorar continuamente a experiência do utilizador. experiência do utilizador e fazer alterações cuidadosas e eficazes enquanto recolhe dados sobre os resultados.
Para melhorar a qualidade e o volume de vendas das páginas de destino da campanha, uma equipa pode fazer testes A/B para alterar o título, as imagens visuais, os campos do formulário, a chamada à ação e o design geral da página.
Testar uma alteração de cada vez ajuda a determinar quais as alterações que tiveram efeito no comportamento do visitante e quais as que não tiveram. Com o tempo, podem combinar o efeito de várias alterações vencedoras de experiências para demonstrar a melhoria mensurável de uma nova experiência em relação à anterior.
2. resolve os problemas dos visitantes
Os visitantes vão ao teu sítio Web para atingir um objetivo específico. Pode ser para saber mais sobre o teu produto ou serviço, para comprar um produto específico, para ler/aprender mais sobre um tópico específico ou simplesmente para navegar.
Qualquer que seja o objetivo do visitante, é provável que ele seja confrontado com alguns pontos de dor enquanto atinge o seu objetivo. Pode ser um texto confuso ou dificuldade em encontrar o botão de chamada para ação, como comprar agora, pedir uma demonstração, etc.
Não conseguir atingir os teus objectivos leva a uma má experiência do utilizador. Isto aumenta o atrito e, eventualmente, afecta as taxas de conversão.
Utiliza dados recolhidos através de ferramentas de análise do comportamento dos visitantes, tais como mapas de calor Google Analytics e inquéritos a sítios Web para resolver os problemas dos teus visitantes.
Isto aplica-se a todas as empresas: comércio eletrónico, viagens, SaaS, educação, meios de comunicação e publicações.
3. Reduzir o abandono do carrinho
As empresas de comércio eletrónico registam uma média de 70 % de clientes que abandonam o seu sítio Web com artigos no cesto de compras.
Isto é conhecido como “abandono do carrinho de compras” e é, obviamente, prejudicial para qualquer loja online. Testar diferentes fotos de produtos, layouts de páginas de checkout e até mesmo onde os custos de envio são exibidos pode reduzir essa taxa de abandono.
4. Aumenta a taxa de conversão
Testar diferentes posicionamentos, cores ou mesmo textos âncora nas tuas CTAs pode ajudar a alterar o número de pessoas que clicam numa página de destino e satisfazer o cliente de uma loja online.
Isto pode aumentar o número de pessoas que preenchem os formulários do teu sítio Web, enviam as suas informações de contacto e “convertem-se” em clientes potenciais.
5. Ajuda a redesenhar melhor o sítio Web
A remodelação de um sítio Web pode ir desde um pequeno ajuste do texto do CTA ou da cor de certas páginas Web até uma revisão completa.
A decisão de implementar uma versão ou outra deve basear-se sempre nos dados dos testes A/B. Não pares de testar quando o design estiver concluído.
Quando a nova versão for lançada, testa outros elementos do sítio Web para garantir que está a ser utilizada a versão mais atractiva para os visitantes.
6. Permite um melhor ROI do tráfego existente
Como a maioria dos optimizadores experientes já percebeu, o custo de aquisição de tráfego de qualidade para o teu site é enorme.
Os testes A/B permitem-te tirar o máximo partido do teu tráfego existente e ajudam-te a aumentar as conversões sem teres de investir mais na aquisição de novo tráfego.
Os testes A/B podem proporcionar um elevado retorno do investimento, uma vez que, por vezes, mesmo a mais pequena alteração ao teu sítio Web pode resultar num aumento significativo das conversões globais da empresa.
Como fazer testes A/B?
Agora vamos mostrar-te como realizar um teste A/B em 7 passos:
1) Recolhe dados
A análise dos testes A/B fornece-te frequentemente informações sobre onde podes começar a otimizar. Nesta etapa, podes implementar ferramentas de mapeamento de calor, inquéritos em linha ou mesmo dados biométricos para obteres informações variadas e fiáveis.
É útil começar pelas áreas de maior tráfego do teu sítio ou aplicação para recolher mais dados mais rapidamente, ou podes identificar as páginas que têm uma taxa de conversão ou de abandono muito elevada para otimização.
Aplica estas dicas sobre como realizar inquéritos para o comércio eletrónico
2. Escolhe uma variável para testar.
À medida que optimizas as tuas páginas Web e e-mails, podes descobrir que há uma série de variáveis que queres testar.
Mas, para avaliar a eficácia de uma mudança, deves isolar uma “variável independente” e medir o seu desempenho. Caso contrário, não podes ter a certeza de qual é a variável responsável pelas alterações no desempenho.
3. Identifica os objectivos e o público
Mesmo que meças várias métricas durante um determinado teste, escolhe uma métrica principal para te concentrares antes do teste A/B.
Os objectivos de conversão são as métricas utilizadas para determinar se a variação é mais bem sucedida do que a versão original. Os objectivos podem ser qualquer coisa, desde clicar num botão ou numa ligação até comprar um produto ou subscrever um e-mail.
Para testes em que há mais controlo sobre a audiência, como no caso dos e-mails, é necessário testar com duas ou mais audiências iguais para obter resultados conclusivos.
4) Gera hipóteses
Assim que tiveres identificado um alvo e um público, podes começar a gerar ideias e hipóteses de testes A/B para explicar por que razão achas que serão melhores do que a versão atual.
Quando tiveres uma lista de ideias, deves ordená-las por ordem de prioridade em termos de impacto esperado e dificuldade de implementação.
5. Faz variações de design
Para testar uma teoria, concebe uma alternativa ao teu sítio Web ou aplicação móvel com uma diferença que conduza à mesma página de destino que o controlo.
Muitas das principais ferramentas de teste A/B têm um editor visual que facilita estas alterações. Certifica-te de que efectuas uma verificação de qualidade da tua experiência para garantir que funciona como esperado.
6. Faz a experiência
Executa a experiência e espera que os visitantes participem. Nesta altura, os visitantes do teu site ou aplicação serão aleatoriamente designados para controlar ou variar a sua experiência.
A interação em cada experiência é medida, contada e comparada para determinar o desempenho de cada uma.
7. Analisa os resultados
Quando a experiência estiver concluída, é altura de analisar os resultados dos testes A/B. Aqui deves avaliar os dados da experiência, observar a diferença entre o desempenho das duas versões da tua página e verificar se existe uma diferença estatisticamente significativa. Aqui deves avaliar os dados da experiência, observar a diferença entre o desempenho das duas versões da tua página e verificar se existe uma diferença estatisticamente significativa.
Como fazer testes A/B em questionários no QuestionPro?
O teste A/B pode ser feito no QuestionPro atribuindo aleatoriamente duas (ou mais) condições aos questionados, sem que eles saibam como é a outra condição. Isso permite que os questionados forne?am opinio?es imparciais com base no desejo de comparar e contrastar opc?o?es.
Segue as etapas para testar questionários A/B no QuestionPro:
1) Configuração dos blocos de inquérito. Ao criares o teu inquérito, antes de adicionares quaisquer perguntas, verás os blocos do modelo de inquérito onde podes adicioná-las ou combiná-las.
2. Aleatorização em bloco: Vai a “Tools” (Ferramentas). Clica em “Bloquear fluxo” no menu pendente.
3. Clica em “Adicionar aleatório”. para adicionar uma secção para o randomizador. Arrasta e solta os blocos na secção e seleciona o número de blocos que queres mostrar aleatoriamente aos inquiridos.
4. Clica em guardar. Conclui. A configurac?a?o do teste A/B esta? agora completa. Nota que a ordem decidida no bloco aleatório será a ordem padrão do teu questionário.
Também podes ver quais os blocos que foram mostrados e em que ordem para cada inquirido, uma vez que todos os dados de aleatorização são guardados para cada inquirido e podem ser descarregados em
Vai para: Os meus inquéritos – Selecionar o inquérito – Análise – Gerir dados – Exportar. Aqui, ativa o botão para incluir os dados de aleatorização.
Conclusão
Como podes ver, os testes A/B ajudam a identificar onde estamos errados, uma vez que a nossa opinião, enquanto empresários ou programadores, sobre a melhor experiência para um determinado objetivo pode estar errada, o que pode ser corroborado através dos testes A/B.
Lembra-te de que a funcionalidade de Teste A/B do QuestionPro está disponível na licença de Pesquisa. Faz uma avaliação gratuita agora e conhece-a em detalhe!
