Teste A/B

Teste A/B é um método de teste que permite a comparação de elementos aleatórios com duas variantes (A e B) que controlam a experiência com o objetivo de melhorar a percentagem de aprovação.

Teste A/B também se designa por experiência aleatória controlada, experiência online controlada e teste de divisão. Genericamente é um teste que compara variáveis de marketing, com o objetivo de definir qual delas gera as melhores respostas ou resultados.

Exemplo: pode-se usar o Teste A/B para testar dois formatos de landing page e determinar qual é o que gera a maior taxa de conversão.

As experiências com o Teste A/B são muito utilizadas em desenvolvimentos web e de marketing, mas também podem ser usadas em formas tradicionais de publicidade. Em suma, o que se faz é comparar duas versões idênticas exceto numa variante que pode ter impacto sobre o comportamento do utilizador ou consumidor. A versão A pode ser a versão utilizada atualmente, por exemplo, e a versão B, a modificada. Através dos resultados destes testes chega-se a melhorias significativas, pertinentes sobretudo a nível de estratégias de Marketing Digital.

Diferença entre Teste A/B e testes multivariados

O teste A/B usa apenas uma variável em duas variações (para escolher a melhor entre duas) enquanto que os testes multivariados usam e testam mais de uma variável de uma vez só (para escolher a melhor entre várias).

Importância e eficiência do Teste A/B

Os testes A/B eliminam a necessidade de se fazerem suposições e permitem que uma empresa tome decisões baseadas em números, o que diminui a hipótese da sua decisão fracassar. Ao oferecerem um feedback real de mercado, medido com precisão e com base em dados, em factos consolidados, os testes A/B tornam os resultados mais confiáveis.

Além disso, como as diferentes versões dos testes A/B são distribuídas aleatoriamente num mesmo espaço de tempo, não há o risco de fatores externos influenciarem a taxa de conversão.

Utilização dos testes A/B

Os testes A/B podem ser realizados em landing pages, calls-to-action (CTAs), emails, etc. Contudo, há que conter a vontade de testar todas as variáveis possíveis, até porque algumas variáveis não contribuirão para aumentar a taxa de cliques ou de conversão, por exemplo. Devem-se escolher as variáveis mais importantes para a otimização da estratégia de Marketing Digital. Tratando-se de landing pages, convém testar os formatos ou assuntos que convertem mais visitantes em leads, a título de exemplo. Ou – tendo-se mais experiência no ramo – testar outros fatores como campos dos formulários, imagens, layout e elementos do texto.

Em Email Marketing, o ideal é testar para chegar à melhor forma de aumentar a percentagem de abertura. Assim, convém testar dois tipos de emails: um com vários tópicos e outro com um só tópico, por exemplo.

Em CTAs, por seu turno, pode-se testar a localização do call-to-action dentro da página da Internet ou o tamanho, cor, texto e elementos gráficos.

Em resumo, os itens que costumam alterar os resultados de conversão de uma página com mais frequência, são:

• Headline da página (título).
• Calls-to-action (chamadas para a ação).
• Imagens, fotografias ou vídeos.
• Descrições das ofertas.
• Tamanho e campos do formulário.
• Indicadores de confiabilidade (testemunhos, certificados, etc.)

Em suma, podem-se usar testes A/B em diversos canais de comunicação, inclusive em meios offline, mas a aplicação da ferramenta é mais comum em meios online, nomeadamente:

• Anúncios no Google Adwords.
• Redes sociais, como Facebook, LinkedIn, Instagram.
• Email Marketing.
• Landing pages.
• Páginas de um site ou blog.

Quando fazer um teste A/B?

Os testes A/B devem ser aplicados em situações em que há a necessidade de otimizar alguma métrica importante para a empresa: acessos, aberturas, cliques, geração de leads, entre outras.

Exemplo: se o envio de emails de uma empresa, para a sua base de dados de clientes, está a sofrer um decréscimo no que toca à taxa de abertura, é importante perceber como aumentar os cliques. Ora, usando um Teste A/B pode-se verificar (entre outros itens) se o email funciona melhor com imagem ou sem imagem.