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O teste A/B (também conhecido como teste de divisão ou teste de bucket) é um método de comparação de duas versões de um site ou aplicativo para determinar qual versão tem melhor desempenho. Esse método funciona mostrando aleatoriamente duas variações de uma página aos usuários e usando análise estatística para determinar qual variação alcança melhores resultados para suas metas de conversão.
Na prática, veja como o teste A/B funciona:
As alterações que você testa podem variar de ajustes simples (como um título ou botão) até reformulações completas da página. Ao medir o impacto de cada mudança, o teste A/B transforma a otimização de sites de suposições em decisões baseadas em dados, mudando a conversa de "nós pensamos" para "nós sabemos".
Como os visitantes são atendidos pelo método de controle ou de variação, seu envolvimento com cada experiência é medido e coletado em painéis e analisado por meio de ferramentas estatísticas. Você pode então determinar se a mudança da experiência (método de mudança ou B) tem um efeito positivo, negativo ou neutro em comparação à versão de base (método de controle ou A).
"O conceito do teste A/B é simples: mostrar diferentes variações de um site para diferentes pessoas e medir qual variação é mais eficaz para convertê-las em clientes." Por Dan Siroker e Pete Koomen (Livro | Teste A/B: a maneira mais poderosa de transformar cliques em clientes)
Os testes A/B permitem que indivíduos, equipes e empresas façam mudanças cuidadosas na experiência do usuário enquanto coletam dados sobre seu impacto. Isso permite que eles criem hipóteses e aprendam quais elementos e otimizações em sua experiência têm mais impacto no comportamento do usuário. De outra forma, eles podem ser provados errados: sua opinião sobre a melhor experiência para um determinado objetivo pode ser provada errada por meio de testes A/B.
Mais do que apenas responder a uma pergunta única ou resolver um desacordo, o teste A/B pode ser usado para melhorar continuamente uma determinada experiência ou melhorar uma única meta, como a otimização da taxa de conversão (CRO), ao longo do tempo.
Exemplos de aplicações de testes A/B:
Os testes A/B ajudam a mudar a tomada de decisões baseada em opinião para orientada por dados, desafiando o termo HiPPO (opinião da pessoa mais bem paga).
Como Dan Siroker observa, “Nós realmente não sabemos o que é melhor, vamos analisar os dados e usá-los para nos ajudar a orientar ” .
Aqui está uma estrutura de teste A/B que você pode usar para começar a executar testes:
Se a sua variação vencer, ótimo! Aplique esses insights em páginas semelhantes e continue iterando para obter sucesso. Mas lembre-se: nem todo teste dará positivo, e isso é completamente normal.
Em testes A/B, não há falhas, apenas oportunidades de aprendizado. Cada teste, seja positivo, negativo ou neutro, fornece insights valiosos ao usuário e ajuda a refinar sua estratégia de teste.
Aqui estão dois exemplos de testes A/B em ação.
O objetivo é promover o engajamento do usuário. A equipe descobriu que a resposta neste caso foi muito latido.
Durante o teste, os visitantes do site que acariciarem o cachorro na página inicial do site receberão um link para o relatório "Evolução da Experimentação". No entanto, você só verá o cachorro 50% do tempo.
Resultados : Pessoas expostas ao cão consumiram 3 vezes mais conteúdo do que aquelas que não viram o cão.
Ronnie Cheung, consultor sênior de estratégia da Optimizely, queria introduzir um pop-up de detalhes das instalações na visualização do mapa porque, quando os usuários clicavam no alfinete na visualização do mapa, eles eram levados para uma página do PDP com uma etapa adicional para concluir a compra.
Grandes equipes de marketing digital se certificam de envolver vários departamentos em seus programas de testes. Ao testar em diferentes departamentos e pontos de contato, você pode aumentar sua confiança de que as mudanças que está fazendo em seu marketing são estatisticamente significativas e têm um impacto positivo em seus resultados financeiros.
Os casos de uso incluem:
Mas você só pode dimensionar seu programa se adotar uma mentalidade de testar e aprender. Veja como construir uma cultura de testes:
O teste A/B requer análises que possam rastrear uma variedade de métricas enquanto se conectam ao seu data warehouse para obter insights mais profundos.
Para começar, aqui está o que você pode medir:
O que realmente faz a diferença é a análise da raiz. Ele permite que você mantenha controle total sobre a localização dos dados armazenando seus dados de teste no local. Além disso, você pode testar com resultados comerciais reais e habilitar análises de grupo automatizadas. Ele fornece testes multicanal contínuos com uma única fonte de verdade, ao mesmo tempo em que mantém governança e conformidade de dados rigorosas.
O Contentsquare é uma plataforma de inteligência de experiência de ponta a ponta que as equipes podem usar para monitorar a experiência digital de seus sites. Com ferramentas e recursos quantitativos e qualitativos, a plataforma permite que você adicione insights mais profundos aos seus testes A/B e entenda as motivações por trás das ações do usuário.
O Visual Website Optimizer (VWO) é uma plataforma de experimentação com um conjunto abrangente de ferramentas de CRO que permite que você faça testes A/B de diferentes elementos do seu site e aplicativos móveis, como títulos, botões de CTA e imagens, para ver qual variação converte mais usuários.
Omniconvert é uma plataforma de otimização de sites com testes A/B, pesquisas, personalização de sites, segmentação de clientes e recursos de segmentação comportamental.
O Unbounce é um criador de landing pages que inclui recursos de análise e testes A/B que permitem rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs) e otimizar as taxas de conversão.
Crazy Egg é uma ferramenta de otimização de sites que permite analisar o comportamento do usuário em seu site. Esta ferramenta inclui recursos como mapas de calor, mapas de rolagem e relatórios de cliques para ajudar você a testar diferentes versões do seu site para ver qual delas gera mais engajamento ou conversões.
Kameleoon é uma plataforma de otimização web com recursos completos de testes web que permite executar testes A/B em tempo real e fornece insights baseados em dados para tomar melhores decisões sobre produtos.
AB Tasty é uma plataforma de otimização web que oferece gerenciamento de recursos, testes A/B e ferramentas de personalização para ajudar você a melhorar as taxas de conversão e a experiência do cliente em tempo real.
O Google Optimize é uma das soluções de teste A/B mais populares disponíveis atualmente. A solução é totalmente gratuita e projetada para funcionar com outros produtos populares do Google, como Google Analytics, Google Ads e Firebase.
Firebase é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos criada pelo Google . O módulo de teste A/B do Firebase pode ajudar você a testar alterações nos recursos do seu aplicativo, na interface do usuário ou em campanhas de engajamento.
Optimizely é uma plataforma de experiência digital. Ele vem com testes A/B e recursos multivariados, bem como CMS, recursos de personalização de site, recursos de troca de recursos e muito mais.
O Adobe Target é uma plataforma de testes que faz parte do Adobe Experience Cloud. Assim como toda a nuvem de experiência, o Adobe Target foi criado para empresas, com foco em experiências de usuários omnicanal e na execução de testes em milhares ou até milhões de usuários.
Maxymiser é uma ferramenta de teste e otimização adquirida pela Oracle em 2015. O foco principal da ferramenta é colocar os testes e a personalização nas mãos dos profissionais de marketing, eliminando a necessidade de recursos de desenvolvimento.
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