Tudo sobre teste A/B: o que é, como usar para converter mais e exemplos de testes

Teste A/B é um experimento realizado por times de marketing para testar mudanças em um ativo digital, como uma página, um e-mail ou um anúncio, e mensurar seus resultados. Geralmente é isolada alguma variável, alterada na versão B e a audiência é dividida entre as duas versões, acompanhando seu desempenho.

Em um mercado acirrado, a agilidade na tomada de decisões e o controle dos gastos são preponderantes para manter a empresa competitiva e sustentável. Nesse sentido, os testes A/B são ferramentas de extrema importância, promovendo ações mais bem informadas e menos arriscadas e respostas mais rápidas.

A seguir, entenda mais sobre este recurso, como ele é feito e os impactos que ele pode trazer para o seu negócio. Boa leitura!

O que é teste A/B?

Testes A/B realizam comparações entre variáveis diversas de marketing, apresentando duas versões de um mesmo ativo para um público com características comuns. O objetivo é definir qual variável gera melhores resultados, embasando a tomada de decisões com dados mensuráveis.

Por exemplo: você pode testar duas versões de CTA em um e-mail para entender se uma determinada chamada e/ou cor do botão fazem diferença na taxa de conversão. Cada variante será enviada para um grupo diferente de pessoas que compartilham características similares.

A partir da análise das métricas de cada versão, você consegue identificar, de maneira objetiva e livre de suposições, qual ativo é mais eficiente para o objetivo proposto. Com um "vencedor" em mãos, então escala-se a estratégia para o público geral.

Os testes A/B são, portanto, uma importante ferramenta para validar ou descartar hipóteses de maneira rápida e controlada, com riscos e custos reduzidos. Cada vez que o time identificar uma oportunidade de melhoria, é possível, então, realizar experimentos para verificar sua viabilidade e impacto.

Por que fazer testes A/B?

O objetivo principal do teste A/B é aumentar as taxas de conversão ao melhorar a experiência do usuário. Ao fazer experimentos com alterações em diferentes aspectos de uma campanha, você conseguirá entender o impacto delas juntos ao público, coletando dados valiosos sobre as preferências e comportamentos de clientes e leads.

Sendo assim, os testes A/B são uma importante fonte para entender o mercado com mais precisão. Afinal, não se trata de uma análise subjetiva. Pelo contrário, são fatos comprovados por meio de dados.

E, vale dizer, são resultados exatamente confiáveis. As duas versões são distribuídas de forma aleatória e testadas ao longo de um mesmo período de tempo. Ou seja, não há como fatores externos a este ambiente controlado impactarem na taxa de conversão do ativo sob escrutínio.

Os testes A/B oferecem mais benefícios quando utilizados de forma contínua. Experimentos regulares entregam insights sobre como ajustar as suas campanhas para obter cada vez melhores resultados.

Entre essas vantagens, podemos citar:

• Reduz custos: a possibilidade de testar uma campanha antes de colocá-la para rodar com o público geral permite uma maior eficiência das suas ações e traz mais certezas sobre o seu retorno. Isso acaba influenciando métricas importantes, como o custo de aquisição de clientes (CAC) e o retorno sobre o investimento (ROI).
• Aumenta a precisão: pelo mesmo motivo, os testes A/B também contribuem para a redução do retrabalho e de todos os gastos (e perda de tempo) que isso representa. Como resultado, você pode agregar mais valor à experiência dos usuários ao longo da jornada de compra do cliente.
• Potencializa a autoridade: experimentos para otimizar o seu site, por exemplo, podem gerar resultados que vão além deste ambiente. Sites otimizados apresentam melhores métricas relacionadas à permanência e à conversão dos visitantes, que são critérios analisados pelos mecanismos de busca para ranquear os domínios nas páginas de resultados de pesquisa.
• Dá mais adaptabilidade:por ser uma metodologia ágil, os testes A/B possibilitam às empresas uma maior capacidade de adaptação às mudanças do mercado. Sempre que uma novidade (boa ou ruim) surgir, você pode realizar experimentos para decidir, rapidamente, como lidar melhor com ela.

Mas mais importante do que falar sobre esses ganhos é vê-los na prática. Um artigo de Georgi Georgiev, autor do livro "Statistical Methods in Online A/B Testing" traz algumas comprovações neste sentido.

O trabalho analisa nada menos do que 10 mil simulações feitas com três empresas praticamente idênticas. A única diferença é justamente a abordagem utilizada para a validação de ideias: uma não realizava testes A/B, a outra rodava experimentos com baixo rigor e a última com alto rigor.

O resultado não poderia ser mais claro. As empresas que adotavam metodologia para validar suas hipóteses tiveram resultados sete vezes maiores.

E não só: isso foi alcançado com um número menor de ideias implementadas quando comparadas à empresa que não realizava testes. Ou seja, a diferença estava na eficiência e na assertividade.

Em quais canais de marketing utilizar os testes A/B?

Os testes A/B podem ser usados em diversos canais de marketing e para fazer experimentos com diferentes elementos.

É claro que não é possível testar todas as variáveis que vêm à mente. Por isso, é importante entender quais hipóteses levantadas são as mais relevantes para a campanha.

Existem variáveis que podem, sim, ser testadas, mas que, no final, não vão contribuir para o objetivo principal, seja ele aumentar a taxa de cliques ou de conversão.

Isso dito, alguns canais de marketing em que você pode aplicar os testes A/B são:

• E-mail marketing:para comparar diferentes linhas de assunto, chamadas para ação, imagens, conteúdos, layouts e até mesmo remetentes e horários de envio.
• Redes sociais: aproveite o teste A/B para comparar diferentes formatos de publicação e mídias (imagens, vídeos e textos) e CTAs. Veja o que gera mais curtidas, compartilhamentos, comentários e outras interações.
• Landing pages:pode ser usado para comparar diferentes títulos, chamadas para ação, conteúdos ou aspectos estéticos e funcionais do layout, como o posicionamento, tamanho ou cor das CTAs.
• Formulários de inscrição: seja dentro das próprias landing pages ou em outro lugar, você pode criar versões de um mesmo formulário mudando os campos e as informações requisitadas para identificar quais podem estar gerando rejeição do usuário.
• Anúncios: pode ser usado para otimizar os seus anúncios em diversas plataformas (Google ou redes sociais), comparando diferentes posicionamentos, formatos, títulos, chamadas, imagens, textos e mais.
• Páginas do site:aproveite os dados do teste A/B no seu site. Compare diferentes títulos, imagens, textos ou layouts das páginas.
• Ofertas:realize experimentos para validar promoções, descontos, produtos com maior apelo, etc.
• Segmentação:os testes A/B também podem ser utilizados para entender com qual segmento do público-alvo uma ação ressoa mais e que vale mais a pena investir.
• Aplicativos:se a sua empresa possui um app, você pode testar elementos ligados à experiência do cliente para aumentar o engajamento ou, por exemplo, reduzir o churn.
• Automação de marketing:da definição da frequência de mensagens nos seus fluxos de nutrição de e-mail marketing até a decisão entre e-mail ou WhatsApp, os testes ajudam a potencializar seus esforços de automação.

Como fazer um teste A/B: etapas e considerações importantes

O teste A/B deve ser encarado de maneira científica pelo time de marketing. E, como tal, merece todo o rigor no seu preparo e na sua execução. As etapas para realizá-lo de acordo com essa premissa são:

1. Tenha a ferramenta certa

Você precisa de ferramentas especializadas ou bons softwares de automação de marketing para usar testes A/B com eficiência.

Vale ressaltar que o próprio Google Analytics permite realizar experimentos. O mesmo vale para as principais plataformas de anúncios, como as da Meta ou o próprio Google Ads.

2. Identifique uma oportunidade ou problema

Como comentamos, os testes A/B servem para comprovar ou descartar uma hipótese. E ela, por sua vez, deve partir da identificação de algum problema ou oportunidade de melhoria.

Para encontrá-los, pode ser preciso realizar uma análise qualitativa e quantitativa detalhada.

Para a análise quantitativa, rastreie as métricas do site, focando nas páginas que têm tráfego e taxa de rejeição altos. Analise o comportamento do visitante nessas páginas através de mapas de calor e gravações de sessão, por exemplo. Entenda os pontos de atrito na página.

Na análise qualitativa, crie enquetes para os seus visitantes, pesquisas e testes de usabilidade. Colete feedbacks do que impede a conversão dos visitantes. Combine os dados de ambos para identificar o problema que está custando conversões.

3. Crie uma hipótese

Uma vez que você identificou uma oportunidade ou problema pertinente, você precisa formular uma hipótese. A ideia é levantar possibilidades do que pode ser feito para melhorar o aspecto observado.

Por exemplo: uma landing page está apresentando uma taxa de conversão ruim e, durante a análise das métricas desta página, você observou que o tempo de permanência do usuário é muito curto.

De repente o problema está no layout. Será que ele está agradável e inspira confiança no visitante? Será que a proposta de valor fica clara assim que a landing page é aberta?

4. Crie variações

Ao definir uma hipótese, é necessário criar as variações do ativo que será o foco do experimento. Crie duas versões, lembrando sempre de testar apenas um elemento por vez. Caso contrário, você não saberá dizer o que influenciou de fato na melhora dos resultados.

No exemplo acima, para aumentar a permanência dos usuários na landing page, você poderia criar uma versão com uma nova versão com uma imagem atraente e compará-la com a atual.

5. Garanta significância estatística

Comentamos que um dos grandes trunfos do teste A/B é ser realizado em pequena escala e em ambiente controlado. Ou seja, o experimento não é feito com todo o seu público.

Nesse sentido, uma das definições mais importantes a serem feitas é o universo de pessoas em que isso será feito. Quantas pessoas precisam visitar a landing page?

No caso de testes com e-mail, por exemplo, isso é muito mais fácil, já que basta apenas definir para quais usuários/segmentos enviar. Seja como for, é importante lembrar que a amostragem deve ser igual ou o mais similar possível para ambas as versões.

Ela deve ser contida o suficiente para facilitar as análises e não gerar riscos, mas não pode ser pequena a ponto de não assegurar uma mínima significância estatística.

6. Teste, analise e repita

Com as versões prontas e o público definido, é hora de rodar o teste. Não se precipite e aguarde a conclusão do período escolhido antes de tomar qualquer decisão.

Nas melhores ferramentas, os resultados são apresentados automaticamente. Com eles em mãos, analise os indicadores e busque identificar quaisquer alterações significativas. Se isso não acontecer, realize um novo experimento colocando outro elemento à prova.

Aliás, mesmo se houver um "vencedor" claro, revisite as hipóteses levantadas e veja se não há nova possibilidade de teste, comparando essa variável com outra "desafiante". É comum que isso aconteça caso você tenha uma terceira ideia em mente.

Imagina que, no exemplo da landing page, você pode ter comparado duas versões e encontrado uma clara vencedora. No entanto, você havia preparado uma terceira versão. Se considerar pertinente, teste-a contra a vencedora do primeiro experimento.

Tipos de teste A/B 

Além dos diferentes canais de marketing em que os testes A/B podem ser empregados, existem algumas abordagens distintas para guiar esse processo. Podemos falamos em três tipos de experimentações:

• Teste de divisão:trata-se do A/B convencional, isto é, são criadas duas versões de um mesmo ativo digital que são apresentadas para duas amostragens diferentes do público. Como vimos, são muito úteis para questões relacionadas à experiência do usuário.
• Teste multivariado:é uma abordagem mais complexa e que foge um pouco das diretrizes que tratamos até aqui. A ideia é testar diversas variáveis de uma só vez, criando múltiplas versões (e não somente duas) de um ativo. Este tipo de experimento é mais complexo, porque sua análise exige entender qual combinação de variações geraram o melhor resultado.
• Teste multipágina:aplica as mesmas variações a diversas páginas ao mesmo tempo. Um exemplo é alterar o botão de CTA em todas as páginas de serviços ou de produtos.

Ideias de testes A/B

Separamos algumas ideias de testes A/B em diferentes canais nas quais você pode se basear:

No e-mail marketing

Teste dois e-mails diferentes para promover o lançamento de um novo produto, por exemplo. Use um primeiro título mais chamativo, enquanto o segundo mais informativo e verifique a taxa de abertura.

Você também pode testar e-mails para promover uma venda. O primeiro e-mail com destaque do produto em promoção, enquanto o segundo com uma lista de todos os produtos com desconto. 

Nas redes sociais

Numa postagem do Instagram, teste duas imagens diferentes. Na primeira imagem, humanize a foto com um modelo. Na segunda imagem, use objetos e ou desenhos mais abstratos. Veja qual agrada mais ao público-alvo.

Teste dois títulos diferentes nos seus vídeos do Youtube, em tons chamativos e informativos.

Em landing pages

Teste dois títulos diferentes para a sua landing page. Seja com título descritivo, persuasivo, explorando benefícios ou apenas informando. Para estimular a inscrição no formulário, teste duas chamadas (CTAs) diferentes: a primeira sendo mais direta, enquanto a segunda deve ser mais descritiva. 
 

Em anúncios

Teste títulos mais descritivos ou persuasivos no seu anúncio. Também explore a imagem: com seres humanos ou sem, com texto que explica preço ou sem, por exemplo.

Nas páginas do site

Aproveite para testar dois layouts diferentes para sua página inicial. O primeiro layout pode ser mais clean, mais centrado no produto, enquanto o segundo layout pode ser mais informativo, buscando conexão com o cliente. Os dois devem promover uma boa experiência de navegação.

A página de contato pode ter chamadas diferentes, mais persuasivas ou mais informativas. 

Quando parar o teste A/B

Você deve parar o teste A/B apenas quando ele cumprir os objetivos propostos: encontrar a solução para um problema ou a melhor forma de aproveitar uma oportunidade.

Isso vai depender, primeiramente, do fator tempo. Realize o teste A/B por um período suficiente para obter resultados significativos e dados que possam embasar suas decisões.

Em geral, é recomendado rodar o teste por pelo menos duas semanas, garantindo, assim, significância estatísticas e mais confiabilidade nos insights. Mas, por outro lado, tente não ultrapassar as quatro semanas.

Aliás, outra boa prática importante no quesito tempo é trabalhar com base em semanas. A ideia é evitar que os resultados sejam alternados em função dos ciclos no comportamento das pessoas. Busque fechar as sequências de forma semanal (7 dias, 14 dias, 21 dias, etc).

Outro aspecto que deve ser considerado é a já comentada amostragem. Não interrompa o teste ou busque respostas antes de assegurar que as versões criadas atingiram um número relevante de pessoas e em igual medida para ambas variáveis.

Métricas importantes a serem acompanhadas durante um teste A/B

Você deve garantir que os resultados estatísticos de seu teste estão diretamente ligados às alterações que você fez, e não é simplesmente devido ao acaso. Para isso, é necessário definir e monitorar métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs), que ajudarão na avaliação do experimento e na tomada de decisão.

Esta escolha vai depender do objetivo do teste e do setor da empresa ao qual ele está servindo. Alguns exemplos:

• Taxa de conversão: a porcentagem de visitantes que realizam uma ação desejada, como fazer uma compra, baixar um e-book ou se inscrever em uma newsletter.
• Valor médio da compra: o valor total de todas as compras feitas por um determinado grupo de clientes.
• Retorno sobre o investimento (ROI): é a medida da lucratividade de uma campanha, ou o retorno que você teve sobre o investimento que fez nela. 
• Taxa de rejeição (churn): a porcentagem de visitantes que deixam o site sem interagir.
• Tempo de permanência: o tempo que o seu visitante gasta em seu site ou em uma das páginas dele.
• Engajamento: é a medida de como os visitantes interagem com a página.

Interpretação dos resultados do teste A/B

Depois que você esperou para colher os resultados, é preciso interpretá-los para entender que tipo de conhecimento é possível extrair deles. Analise-os sob a ótica de uma métrica específica e tente compreender a diferença entre as duas versões testadas.

Lembrando que esta métrica vai depender do problema que você quis analisar. Se, por exemplo, você quiser medir a taxa de conversão de uma landing page, então pode verificar a taxa de cliques no CTA dela e ver quais variações dessa chamada mais resultou.

O segundo passo é analisar se as mudanças causaram um impacto positivo e negativo e tentar encontrar o motivo. Aqui, falamos de uma análise mais aprofundada dos dados.

Por fim, implemente as mudanças que geraram resultados positivos. Escale a versão vencedora e continue a acompanhar os indicadores de desempenho. Isso é importante não apenas para entender o impacto da nova versão, mas para reconhecer novas oportunidades de melhoria e levantar novas hipóteses.

Ajuste continuamente este ciclo para encontrar várias versões otimizadas para o seu público-alvo. Cada teste A/B aprimora sua estratégia de marketing para atender às necessidades dos visitantes e aumentar as suas taxas de conversão.

Lembre-se que nem todos os testes terão uma variação vencedora. Mas um resultado inconclusivo ainda é uma oportunidade de aprendizado. Construa relatórios para encontrar a diferença para as variações e analisar dados menores, ganhando informações para tentar uma abordagem diferente.

Ferramentas de teste A/B

Existem muitas soluções no mercado que ajudam na realização de testes A/B, inclusive, como comentamos, ferramentas como o Google Analytics.

Porém, para garantir maior eficiência e melhores resultados, o ideal é contar com ferramentas de automação de marketing, que fornecem funcionalidades e recursos mais completos e especializados para esse propósito.

Separamos algumas sugestões:

Zoho PageSense

O Zoho PageSense é uma ferramenta ideal para realizar testes A/B de maneira eficaz, permitindo comparar diferentes versões de suas páginas e landing pages. Com ele, você pode criar duas variações de uma página, estabelecer um objetivo para o teste e definir o período de avaliação.

Durante o teste, a plataforma distribui o tráfego entre as versões e coleta dados sobre o comportamento dos usuários. Assim, é possível analisar qual versão entrega os melhores resultados, seja uma maior taxa de conversão, um número maior de cliques ou um maior tempo de permanência.

Após o período de teste, ela gera relatórios detalhados que ajudam a interpretar os dados e embasar decisões sobre o que fazer.

O Zoho PageSense também permite segmentar o público, ajustando os testes para diferentes perfis de visitantes, o que aumenta a precisão dos resultados.

Dessa maneira, você pode fazer testes em diversos elementos da página, como títulos, botões de chamada para ação (CTAs) e imagens, de forma a otimizar a experiência do usuário com base em dados confiáveis e bem fundamentados.

Zoho Campaigns

O Zoho Campaigns é uma ferramenta completa para realizar testes A/B nas suas campanhas de e-mail, permitindo que você analise qual versão entrega os melhores resultados.

Basta criar duas versões do e-mail que deseja testar, definir um objetivo – como aumentar a taxa de abertura ou conversão – e escolher um período para rodar o teste.

Durante esse tempo, a plataforma envia as variantes para diferentes segmentos do seu público e coleta dados sobre o desempenho de cada uma. Após o período definido, a solução traz relatórios detalhados para ajudar na interpretação dos resultados e na tomada de decisões bem fundamentadas.

Vale ressaltar que o Zoho Campaigns possibilita segmentar seu público e automatizar o envio das versões testadas, o que torna o processo mais eficiente e personalizado. Ao final, com os dados do teste A/B, você pode ajustar o conteúdo e o design dos seus e-mails, otimizando suas campanhas com base em resultados reais.

Zoho Marketing Automation

O Zoho Marketing Automation é uma plataforma eficiente para realizar testes A/B, oferecendo uma série de recursos que contribuem para a otimizar suas campanhas. Com ele, você pode criar diferentes versões de seus e-mails e segmentar o público para analisar qual variante gera os melhores resultados.

Para isso, basta definir o que você deseja testar, seja o conteúdo ou o design, e estabelecer a duração do teste, garantindo tempo suficiente para a coleta de dados. 

A plataforma também permite definir a porcentagem de público que verá cada versão, possibilitando uma análise mais precisa. Após o período estipulado, ela identifica automaticamente a versão vencedora e fornece relatórios com métricas como taxas de abertura, cliques e conversão

Além de e-mails, você também pode testar suas landing pages para identificar melhorias que possam gerar melhores taxas de conversão ou convencer mais pessoas a preencher os formulários. A segmentação de público permite que o teste seja conduzido de forma eficiente.

Por fim, você pode testar fluxos de automação. Crie diferentes caminhos de e-mails ou ações para verificar qual abordagem consegue o melhor desempenho em termos de engajamento e conversão.

Com esses dados em mãos, você tem uma base sólida para otimizar suas estratégias de marketing e alcançar melhores resultados.