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Teste A/B: O que é e como fazer?

pessoa comparando duas opções para comprar num site

Confira o que são os famosos testes A/B e como seu uso estratégico pode revolucionar os resultados de marketing.

Desvendar os segredos do comportamento do usuário pode parecer uma tarefa árdua. No entanto, uma estratégia eficaz tem permitido empresas a entender exatamente o que funciona – e o que não funciona – quando se trata de engajar e converter usuários: os testes A/B

Esta abordagem pode ser o diferencial para otimizar páginas da web e aumentar suas taxas de conversão. No post de hoje vamos explorar o que são os testes A/B, por que eles são importantes e como você pode implementá-los em seus próprios esforços de otimização.

Extraindo valor de dados First-Party com Customer Data Platform

O que é Teste A/B?

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, entender as necessidades e preferências dos usuários é crucial para o sucesso de qualquer negócio. Aí é que entram os testes A/B. Basicamente, o teste A/B é um método de comparação de duas versões de uma página da web ou outro recurso do usuário para determinar qual delas tem um melhor desempenho. É uma experiência com duas variantes, A e B, que são as versões de controle e de teste, respectivamente.

Esses testes podem ser aplicados a qualquer elemento que influencie o comportamento do usuário, como títulos, subtítulos, parágrafos de texto, imagens, botões, formulários e até mesmo cores e fontes. Essa abordagem oferece dados práticos e observáveis para fazer escolhas mais informadas e eficazes, que podem levar a melhorias significativas.

História do teste A/B

Antes de nos aprofundarmos mais na importância e benefícios do teste A/B, vale fazer uma pequena recapitulação histórica. Podemos fixar a data de surgimento dessa estratégia pouco tempo depois do surgimento das metodologias ágeis, em  2001. Se você é ligado na história da internet, notou que isso é bem antes do Google utilizar o termo pela primeira vez, o que ocorreu em 2008.

Isso porque, desde o amadurecimento das estratégias de marketing, as empresas buscavam investigar e entender como um determinado produto penetraria no mercado e se seria bem aceito pelo público-alvo. Claro que, muitas vezes, eram dados tiros no escuro – o que acarretava em uma perda de dinheiro e tempo enorme.

Visando resolver esse problema e otimizar os investimentos, surgiram as metodologias ágeis. Assim, ao invés de testar um super produto, com um projeto completo de lançamento e divulgação, começou-se a testar pequenos drops de produtos e conceitos, em um curto período de tempo (dias ou semanas). A partir daí, media-se o resultado final.

Com essa proposta de trabalhar em sprints curtos, notou-se um problema: o foco, no fim das contas, era o planejamento do projeto e não a mensuração KPIs que poderiam iluminar o caminho. Desse modo, projetos pioravam seus resultados, mesmo que corrigidos ao longo dos sprints, trazendo resultados muito parecidos com o que era conseguido com aqueles primeiros tiros no escuro.

Como uma resposta a esse novo desafio, surgiu o conceito de experimentação – o qual logo daria origem ao teste A/B metrificado e estruturado que conhecemos hoje. Daí vem a ideia básica de comparação de que tudo o que vai ao ar necessariamente precisa ser melhor do que o que existe hoje.

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Qual a importância dos testes A/B?

A beleza dos testes A/B reside na sua simplicidade e na sua capacidade de fornecer resultados concretos. Através destes testes, as empresas podem identificar precisamente quais mudanças levam a resultados positivos, evitando suposições e conjecturas. Em essência, é como ter um mapa de orientação que indica qual caminho seguir para otimizar o desempenho.

Além disso, os testes A/B podem oferecer insights valiosos sobre o comportamento dos usuários. Eles permitem que as empresas compreendam as nuances do que os usuários querem e esperam, fornecendo assim a capacidade de atender a essas expectativas de forma mais eficaz. Isso pode resultar em maior envolvimento, taxas de conversão mais altas e, finalmente, crescimento nos lucros.

Por fim, é importante lembrar que a otimização do site é um processo contínuo. As necessidades e preferências dos usuários podem mudar com o tempo, assim como a tecnologia e as tendências do mercado. Os testes A/B permitem que as empresas se adaptem a essas mudanças, garantindo que suas páginas da web estejam sempre otimizadas para o desempenho máximo.

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Como realizar Testes A/B?

Realizar um teste A/B pode parecer uma tarefa complexa, mas, na verdade, é um processo bastante direto. Aqui está uma estrutura básica para realizar um teste A/B:

1. Identifique um problema ou oportunidade

O primeiro passo é identificar um problema ou uma oportunidade. Talvez as taxas de conversão em uma determinada página sejam menores do que o ideal, ou talvez você tenha uma ideia de como pode melhorar a experiência do usuário.

Vamos supor que você está em dúvida quanto a uma estrutura de página, levando em consideração imagens, hierarquia da informação e copywriting. Para testar a performance da página e entender o que precisa ser mudado, você pode criar uma outra versão, que será o comparativo do teste A/B. Por exemplo:

Fonte: unbounce

2. Formule uma hipótese

A partir daí, você precisa formular uma hipótese. Por exemplo, se você notar que a taxa de cliques no seu botão de CTA é baixa, pode formular uma hipótese de que a mudança na cor ou no texto do botão poderá aumentar a taxa de cliques.

No exemplo que demos acima, podemos considerar que a hipótese de melhoria considerou não somente mudanças no design da página, mas também de texto. 

3. Crie as versões de teste

Agora, é hora de criar suas versões de teste. Você precisará de duas versões: a versão de controle (ou seja, a versão atual) e a versão de teste (a nova versão que inclui as alterações).

No exemplo a seguir, temos a versão A (controle) e B (variação).

Fonte: Medium

4. Conduza o teste

Depois de ter suas versões de teste prontas, você pode conduzir o teste. Você vai querer dividir o tráfego de forma equitativa entre as duas versões e coletar dados sobre como os usuários interagem com cada uma delas.

5. Não tire conclusões precipitadas:

É crucial não tirar conclusões precipitadas com base em resultados iniciais. Certifique-se de que o teste tenha sido executado por tempo suficiente para obter resultados significativos.

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Tipos de Teste A/B para fazer

Agora que você sabe como conduzir os seus testes, vamos ver algumas possibilidades. Existem várias formas de realizar testes A/B, e a abordagem que você escolhe pode depender de uma série de fatores. Vamos dar uma olhada em dez exemplos:

  • Testes de títulos: Talvez o título de uma página ou um post de blog não esteja gerando o tipo de engajamento que você esperava. Testar variações da manchete pode ajudar a encontrar a versão que mais ressoa com seu público.
  • Testes de call-to-action (CTA): O CTA é uma das partes mais importantes de uma página da web. Testar diferentes textos, cores, formas e posições de CTA pode levar a um aumento significativo nas taxas de conversão.
  • Testes de imagens: As imagens podem ter um grande impacto na maneira como as pessoas percebem o seu site e na sua decisão de se envolver com ele ou não. Testar diferentes imagens pode ajudar a determinar quais delas são mais eficazes.
  • Testes de layout da página: O layout de uma página pode influenciar significativamente a experiência do usuário. Experimentar diferentes layouts pode ajudar a encontrar o equilíbrio perfeito entre design e funcionalidade.
  • Testes de preços: Testar diferentes pontos de preço e estratégias de apresentação de preços pode ser uma maneira eficaz de otimizar as vendas e a rentabilidade.

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  • Testes de cor: A cor é um aspecto poderoso do design que pode influenciar o comportamento do usuário. Testar diferentes cores pode fornecer insights sobre como elas afetam as taxas de conversão.
  • Testes de formulários de inscrição: Testar diferentes projetos e campos de formulários de inscrição pode ajudar a otimizar as taxas de conclusão de formulários.
  • Testes de tipos de fonte: A legibilidade é crucial para a experiência do usuário. Testar diferentes tipos de fonte e tamanhos pode melhorar a legibilidade e a compreensão.
  • Testes de páginas de destino: Experimentar diferentes elementos de design e conteúdo em páginas de destino pode ajudar a otimizar as taxas de conversão.
  • Testes de e-mail marketing: A/B testar linhas de assunto, conteúdo, imagens e CTAs em campanhas de e-mail pode ajudar a aumentar as taxas de abertura e clique.
Imagem retirada do site kinsta

Na imagem acima, podemos perceber a sinalização de testes A/B nas áreas de título, imagem e layout de página, com o respectivo número de retorno de engajamento dos usuários. A partir desse resultado, será possível implementar mudanças otimizadas na sua página, e-mail, app ou plataforma.

Vale lembrar que os testes A/B devem ser feitos com uma determinada periodicidade, pois o comportamento do usuário é cambiante e está intrinsecamente relacionado com elementos externos, como datas comemorativas, dias da semana e até com o tipo de conteúdo que você está oferecendo.

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Fiz o teste A/B, e agora?

Depois de conduzir o teste A/B e coletar os dados, o trabalho ainda não acabou. Agora, você precisa interpretar os resultados. Primeiro, é preciso entender o que os dados estão dizendo. Quais diferenças você vê entre as duas versões? As diferenças são estatisticamente significativas?

Em segundo lugar, é necessário avaliar se as mudanças levaram a resultados positivos ou negativos e por quê. Isso pode envolver uma análise mais aprofundada dos dados, bem como uma avaliação da experiência do usuário.

Por fim, é hora de implementar as mudanças. Se os dados sugerem que a versão de teste é mais eficaz, você deve implementá-la. No entanto, lembre-se de que os testes A/B são um processo contínuo. Depois de implementar as mudanças, é importante continuar testando e otimizando para garantir que seu site ou aplicativo esteja sempre oferecendo a melhor experiência possível para os usuários.

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Como saber se meu teste A/B foi bem sucedido?

Bom, chegou a hora de colocar na ponta do lápis os resultados para entender se o seu experimento foi bem sucedido ou não. Uma das formas de fazer isso é com o modelo ROAR. Esse modelo ajuda as empresas a pensarem em qual fase de negócio elas estão e qual significância estatística elas precisam para provar se um teste atingiu o objetivo.

  • Assim, segundo o ROAR, com até 1.000 conversões por mês, é preciso de 15% de vitória para comprovar um teste.
  • Com até 10.000 conversões por mês é preciso de 5% de vitória para comprovar um teste.


“Mas como eu posso calcular o sucesso do meu teste?” Você deve estar se perguntando agora. Prepare a matemática e siga com a gente.

Primeiro, o tamanho da amostra necessária para calcular o sucesso do teste a/b é baseada em uma fórmula:


N = z²pq
________
  e²

N: tamanho da amostra
z: nível de confiança a 95% (valor padrão de 1.96)
pq: variação da população (0.501)
e: erro permitido (5%)


A significância indica a confiabilidade do teste a/b. Geralmente ela é colocada como 95%

ou tem um erro aceitável (e esperado) de 5%. Se o cálculo for mal feito, pode ocorrer o que chamamos de “falso positivo”, ou seja, vamos chegar em um resultado que indica sucesso, quando, na verdade, o teste foi mal sucedido.

Neste cálculo, podem acontecer dois tipos de erro:

  • Falso positivo (Tipo 1) – você aceita uma hipótese como melhor quando ela não é.
  • Falso negativo (Tipo 2) – você rejeita uma hipótese porque ela é pior, quando ela

não é.

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Quais KPIs devo usar para mensurar o teste a/b?

Antes de mais nada, vale dizer que cada organização tem seus principais KPIs pré-definidos, que costumam estar alinhados entre os setores da empresa, principalmente com o pessoal do marketing. 


Esses KPIs estabelecidos se chamam Overall Evaluation Criterion, ou OEC. Eles podem ser combinações de métricas de diversas áreas ou métricas “cruas”, que por si só já apontam algum tipo de resultado.

Por exemplo, numa fintech, o setor de empréstimos deve se preocupar com o KPI de novos negócios (mais pessoas pegando empréstimo), enquanto a área de inadimplência deve se preocupar com a taxa de rolagem (quantos pagamentos “rolam” inadimplentes de um mês para outro).

No entanto, apesar das peculiaridades de cada segmento, algumas métricas podem valer para a maioria das organizações na hora de avaliar o teste a/b. São elas: 

  • Taxa de cliques;
  • Behavior (tempo na página; taxas de bounce);
  • Transactions (leads; compras) – aqui, o ideal é que haja uma amostra de, no mínimo 1.000, para testes;
  • Receita por usuário;
  • Lifetime Value em potencial;
  • Número de páginas.

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Como saber se um teste a/b chegou ao fim? 

Em primeiro lugar, é preciso que haja uma amostra suficiente. Afinal, você não pode assumir a conclusão do teste se o experimento foi feito com um número de usuários inadequado.

Além disso, outras boas práticas são importantes, como nunca finalizar o teste no meio da semana. Assim, se você começou um teste a/b na segunda-feira, não o encerre antes da próxima segunda. Desse modo, você evita ter o resultado alterado pelos ciclos de comportamento dos usuários. Portanto, sempre feche sequências semanais (7 dias, 14 dias, 21 dias, etc).

Por outro lado, seja cuidadoso com testes longos demais, que ultrapassam os 28 dias. Os resultados podem ser poluídos por eventos externos relativos àquele mês e usuários antigos podem voltar ao site como um novo usuário.

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Gostou de saber mais sobre Testes A/B?

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Henrique Sá Analista de Inbound Marketing LATAM

Desenvolvo estratégias de Inbound Marketing orgânicas e pagas para geração de leads qualificados e pipeline para a Salesforce na América Latina. Acredito no poder das redes e do conhecimento como principal caminho de mudança.

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