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Perguntas Frequentes

O que é teste A/B?

Definição de teste A/B

O teste A/B, também chamado de teste de divisão ou teste de bucket, compara o desempenho de duas versões de conteúdo para ver qual delas atrai mais visitantes/espectadores. Ele testa uma versão de controle (A) em relação a uma versão variante (B) para medir qual delas é mais bem-sucedida com base nas métricas principais. Como profissional de marketing digital fazendo marketing B2B ou B2C, suas opções para realizar testes A/B incluem:

  • Teste A/B em sites (texto, imagens, design de cores, chamadas para ação) que divide o tráfego entre duas versões: A e B. Você monitora as ações do visitante para identificar qual versão gera o maior número de 1) conversões ou 2) visitantes que realizaram a ação desejada.
  • Teste A/B de marketing por e-mail (assunto, imagens, chamadas para ação) que divide os destinatários em dois segmentos para determinar qual deles gera uma taxa de abertura mais alta.
  • Conteúdo selecionado por editores ou por um algoritmo baseado no comportamento do usuário para ver qual deles resulta em mais engajamento.

Independentemente do foco, o teste A/B ajuda a determinar como fornecer a melhor experiência do cliente (CX).

Além dos testes A/B, existem também os testes A/B/N, onde "N" significa "desconhecido". Um teste A/B/N é um tipo com mais de duas variações.

Quando e por que você deve fazer o teste A/B

O teste A/B oferece mais benefícios quando opera continuamente. Um fluxo regular de testes pode fornecer um fluxo de recomendações sobre como ajustar o desempenho. E o teste contínuo é possível porque as opções disponíveis para teste são praticamente ilimitadas.

Conforme observado acima, o teste A/B pode ser usado para avaliar praticamente qualquer ativo de marketing digital, incluindo:

  • e-mails
  • newsletters
  • anúncios
  • mensagens de texto
  • páginas na web
  • componentes em páginas na web
  • aplicativos para celular

O teste A/B desempenha um papel importante no gerenciamento de campanhas, pois ajuda a determinar o que está e o que não está funcionando. Ele mostra o interesse dos visitantes, e como eles respondem aos conteúdos. O teste A/B pode ajudar você a ver qual elemento de sua estratégia de marketing tem o maior impacto, qual precisa ser melhorado e qual precisa ser descartado.

Então, agora que falamos sobre por que você deve fazer um teste A/B, vamos considerar dois critérios para quando fazer o teste.

  • Você tem uma campanha ou elemento de marketing digital que não está funcionando nos níveis ideais e, portanto, não atende às expectativas. O teste A/B pode ser usado para isolar o problema e aumentar o desempenho.
  • Você está prestes a lançar algo novo (página da web, campanha de e-mail) e não tem certeza de qual abordagem (como mensagens) terá o melhor desempenho. O uso proativo de testes A/B permitirá que você compare e contraste o desempenho de duas abordagens diferentes para identificar a melhor.

Benefícios de executar testes A/B em seu site

O teste A/B do site fornece uma ótima maneira de determinar quantitativamente as táticas que funcionam melhor com os visitantes do seu site. Você pode simplesmente estar validando um palpite, ou seu palpite pode estar errado. No entanto, ainda há uma vantagem porque você não vai manter algo que não está funcionando. Você atrairá mais visitantes que passarão mais tempo em seu site e clicarão em mais links.

Ao testar componentes/seções do site amplamente usados, você pode fazer determinações que melhoram não apenas a página de teste, mas também outras páginas semelhantes.

Como realizar um teste A/B?

O teste A/B não é difícil, mas exige que os profissionais de marketing sigam um processo bem definido. Veja a seguir nove passos básicos:

Etapas iniciais para planejar e executar um teste A/B

  • 1. Mensure e revise a linha de base de desempenho
  • 2. Determine a meta de teste usando a linha de base de desempenho
  • 3. Desenvolva uma hipótese sobre como seu teste aumentará o desempenho
  • 4. Identifique alvos ou locais de teste
  • 5. Crie as versões A e B para testar
  • 6. Utilize uma ferramenta de controle de qualidade para validar a configuração
  • 7. Faça o teste
  • 8. Acompanhe e avalie os resultados usando análises da Web e de testes
  • 9. Aplique os aprendizados para melhorar a experiência do cliente

Seguir as etapas acima, com objetivos claros e uma hipótese sólida, ajudará você a evitar os erros mais comuns em testes A/B.

Os testes fornecerão dados e evidências empíricas para ajudá-lo a refinar e aprimorar o desempenho. Usar o que você aprendeu com os testes A/B ajudará a causar um impacto maior, projetar uma experiência do cliente (CX) mais envolvente, escrever textos mais atraentes e criar visuais mais cativantes. À medida que você otimiza continuamente, suas estratégias de marketing se tornarão mais eficazes, aumentando o ROI e gerando mais receita.

Exemplos de testes A/B

Uma lista de elementos de marketing digital que podem ser testados inclui um ou mais dos itens a seguir:

  • Links de navegação
  • Chamadas para ação (CTAs)
  • Design/layout
  • Copy
  • Oferta de conteúdo
  • Título
  • Assunto do e-mail
  • Endereço de e-mail do remetente fácil de ser identificado
  • Imagens
  • Botões para redes sociais (ou outros)
  • Logos e slogans

Suas metas de negócios, objetivos de desempenho e linha de base e o mix atual de campanhas de marketing o ajudarão a determinar os melhores candidatos a serem testados.

O papel das métricas no teste A/B do site

Durante todo o ciclo de vida de qualquer teste A/B, a análise está no centro das recomendações de planejamento, execução e desempenho.

O desenvolvimento de uma hipótese de teste requer uma base sólida em análise. Você precisa entender o desempenho atual e os níveis de tráfego. Em termos de análises da web (por exemplo), existem alguns pontos de dados importantes que seu sistema de análise fornecerá durante o processo de planejamento, incluindo:

  • Tráfego (visualizações de página, visitantes únicos) para a página, componente ou outro elemento que está sendo revisado para cenários de teste
  • Engajamento (tempo gasto, páginas por visita, taxa de rejeição)
  • Conversões (cliques, registros, fallout)
  • Tendência de desempenho ao longo do tempo

Sem essa base em análises, qualquer cenário de teste ou avaliação de desempenho provavelmente irá se basear em preferências ou impressões pessoais. Os testes provam muitas vezes que essas suposições estão incorretas.

Quando um teste A/B é iniciado, a análise também desempenha um papel central. Um painel de acompanhamento é usado para monitorar as métricas de desempenho em tempo real, para validar se o teste está operando conforme o esperado e para responder a quaisquer anomalias ou resultados inesperados. Isso pode incluir interromper o teste, fazer ajustes e reiniciar e garantir que os dados de desempenho reflitam todas as alterações, bem como o tempo dessas alterações. O painel de desempenho ajuda a determinar por quanto tempo manter o teste em execução e a garantir que a significância estatística seja alcançada.

Após o término do teste, as análises são a base para determinar as próximas etapas. Por exemplo, elas podem ser usadas para decidir se o vencedor do teste se torna a apresentação padrão no site que foi testada e se ela se torna um padrão contínuo. Os profissionais de marketing devem desenvolver um modelo de análise reutilizável para transmitir os resultados do teste e adaptar esse modelo para refletir os elementos específicos de um determinado teste.

Saiba mais sobre o teste A/B de e-mail

Como interpretar os resultados do teste A/B

É importante estabelecer metas ao planejar um teste para que você possa avaliar os resultados, determinar um vencedor e atualizar sua campanha de marketing e/ou site para refletir o resultado vencedor. Em muitas situações, um público é pré-segmentado com um grupo de espera que receberá a versão vencedora de uma mensagem. Este ponto é abordado acima e abaixo.

Os resultados do teste indicarão o sucesso de um elemento em relação ao outro com base no que você decidiu medir, por exemplo:

  • quantidade de visitantes
  • taxas de abertura
  • taxas de cliques
  • inscrições (para newsletters, etc.)
  • inscrições

Durante o teste, os dois elementos são monitorados até que uma medição estatisticamente significativa seja alcançada.

As taxas de conversão também podem ser medidas em termos de receita. Você pode considerar os números de vendas junto com o impacto de uma alteração na receita real de vendas. Lembre-se de que as taxas de conversão podem ser capturadas para qualquer ação mensurável e não estão restritas a sites de comércio eletrônico e vendas. Incluindo:

  • vendas
  • leads gerados/registros enviados
  • inscrições em newsletters
  • cliques em banners
  • tempo gasto no site

Quais métricas você deve prestar atenção quando se trata de testes A/B?

A resposta a essa pergunta depende de sua hipótese e seus objetivos. No entanto, você deve se concentrar em métricas que indicam o quão engajado seu público está com seu conteúdo de marketing.

Se você estiver testando uma página da web, observe o número de visitantes únicos, visitantes recorrentes, quanto tempo eles passam na página, bem como as taxas de rejeição e saída. Para e-mail marketing, você vai querer ver quem abre o e-mail e clica em seus CTAs.

O que são testes multivariados? Qual é a diferença do teste A/B?

O teste multivariado é frequentemente discutido em conjunto com o teste A/B, por isso é importante entender o que é o teste multivariado e como ele difere do A/B. Ambos são disciplinas relacionadas, mas há diferenças.

O teste multivariado testa conteúdo diferente para vários elementos (em vez de um único elemento no teste A/B) em uma ou mais páginas do site ou campanhas de marketing por e-mail para identificar a combinação que gera a maior taxa de conversão.

O teste multivariado aplica um modelo estatístico para testar combinações de alterações que resultam em uma experiência geral vencedora e na otimização do site. Abaixo estão várias características-chave do teste multivariado:

1

Ampla gama de elementos

Testes multivariados são realizados para uma série de alterações no site/e-mail, incluindo todas as partes de uma oferta, como imagens, texto, cor, fontes, links e botões de CTA, juntamente com conteúdo e layout para páginas de destino ou processos como checkout. Não é raro que um teste multivariado exceda 50 ou mais combinações.

2

Da hipótese aos resultados

O teste multivariado começa com uma hipótese sobre alterações de conteúdo que podem melhorar as taxas de conversão. Com o teste multivariado, as alterações de conteúdo podem ser divididas em vários elementos individuais para determinar as combinações que geram as taxas de conversão mais altas. Se houver pequenas alterações ou alterações significativas na experiência do usuário, qualquer uma delas pode afetar os resultados gerais.

3

Taxas de conversão

A taxa de conversão é aquela na qual os visitantes realizam uma ação desejada, como clicar em uma oferta ou adicionar produtos ao carrinho. Métricas adicionais são usadas para avaliar o teste, como receita por pedido ou taxa de cliques. As métricas informam qual combinação de alterações gerou os melhores resultados com base na taxa de conversão ou aumento nas métricas que você definiu.

4

Melhoria contínua

Como você pode definir uma meta de negócios em que o teste determina a melhor experiência para os visitantes para atingir sua meta, considere a opção de permitir que o software otimize as experiências automaticamente para um teste.

É possível executar testes A/B e multivariados em aplicativos iOS e Android?

Em 2020, os aplicativos móveis representaram US$ 2,9 trilhões em gastos com comércio eletrônico. Espera-se que esse número aumente em mais um trilhão até o final de 2021. E o crescimento vai além do varejo e do comércio eletrônico. A participação móvel do tráfego online total continua a crescer muito mais rápido do que o crescimento de desktops, já que, em muitos países, os telefones celulares são mais acessíveis do que os notebooks. Assim, em cada vez mais casos, um aplicativo iOS ou Android inicia e encerra a jornada de compra do cliente. Mas, por conta da tela pequena, a taxa de abandono de carrinho é maior em dispositivos móveis (87%) versus desktops/notebooks (73%).

Portanto, garantir que sua experiência móvel seja otimizada é mais importante do que nunca, mas, dadas as limitações dos aplicativos iOS e Android, você precisa das ferramentas certas.

Assista ao vídeo abaixo para saber mais.

Segmentação de visitantes e agrupamento de segmentos em testes multivariados

Uma experiência pode não ser adequada para todos os visitantes/destinatários. Um benefício importante do teste multivariado é a capacidade de identificar segmentos de visitantes e como eles se comportam/interagem com diferentes experiências. Por exemplo, você pode determinar que novos visitantes preferem uma experiência diferente do que visitantes recorrentes e isso pode gerar melhores resultados gerais. Sistemas mais sofisticados sugerirão automaticamente a segmentação dos visitantes para reduzir o tempo necessário para analisar os resultados do teste em relação a centenas de atributos de visitantes.

A segmentação de diferentes experiências para diferentes segmentos de visitantes aumentará substancialmente suas taxas de conversão. Direcione-os com base em uma variedade de atributos de visitantes - de atributos ambientais a especialistas em comportamento - e inclua atributos de clientes de outros sistemas, como seu sistema de CRM.

Quando fazer teste A/B ou teste multivariado? Esta é a questão.

Um teste A/B é uma ótima ferramenta, mas se houver mais de duas opções que precisam ser testadas para determinar a “melhor experiência”, você provavelmente desejará fazer um teste multivariado em vez de um teste A/B.

Testes com mais de duas opções demoram mais para serem executados e não revelam nada sobre a interação entre variáveis em uma única página. No entanto, o teste A/B é muito fácil de entender e pode ser uma boa maneira de apresentar os conceitos de otimização de site e campanha para céticos ou mostrar o impacto mensurável de uma alteração ou ajuste de design.

O teste multivariado é extremamente útil para um ativo (página do site ou e-mail) em que vários elementos precisam ser comparados, por exemplo, diferentes combinações de imagens e títulos atraentes. No entanto, com mais opções vem a necessidade de maior tráfego. Então você não quer testar tudo na página. Quando muitos elementos da página mudam, isso leva a um número incrivelmente alto de combinações. Por exemplo, executar um teste em 10 elementos diferentes pode levar a mais de três milhões e meio de permutações. A maioria dos sites e campanhas de e-mail teria dificuldade para encontrar o tráfego para suportar isso.