Blog Marketing Analítico | Teste A/B – A ferramenta de precisão do Marketing Digital
"Em 2011 [Google] rodou mais de 7.000 testes A/B no seu algoritmo de busca. Amazon.com, Netflix e eBay também são viciados em teste A/B, constantemente testando mudanças potenciais no site com usuários ao reais." – Brian Christian | Wired Magazine
Estes gigantes não fazem isso à toa, na verdade o fazem, pois o Marketing moderno não é mais uma questão de fé criativa, mas uma combinação de teses criativas com testes de eficácia. Realizar ofertas contextuais e teste A/B pode parecer complicado, mas atualmente temos ferramentas que facilitam a implementação e analise dos resultados. Se ficou curioso sobre as ferramentas, vale a pena citar que o Hubspot, Oracle Maxymiser, e o próprio Google Analytics possuem estas capacidades.
O teste A/B é uma forma de teste de otimização em que duas versões de uma experiência são comparadas uma contra a outra: Versão A, a original (ou controle) e versão B, o desafiante. O teste A/B é também chamado de teste de divisão, porque ele divide o tráfego de visitantes entre as duas versões. O tráfego pode ser dividido por qualquer porcentagem e não tem que ser 50-50. O objetivo do teste A/B está ligado em testar o impacto de uma variação na experiência do usuário, muitas vezes usamos para comparar experiências altamente semelhantes, em que versões A e B são quase idênticas salvo um único elemento, mas claro que podemos usar na variação total de experiência com uma ampla gama de alterações na versão B. Ambos ps usos podem dar grandes insights sobre o comportamento do visitante. Os profissionais que usam o teste A/B para comparar versões altamente semelhantes aprendem como o elemento que mudou afeta diretamente a taxa de conversão. Já aqueles que usam para analisar duas experiências muito diferentes estão muitas vezes tentando escolher entre duas filosofias de usabilidade distintas, desta forma testar dois extremos ajuda a encontrar rapidamente um bom ponto de partida.
Ao contrário de um teste A/B, testes multivariados (conhecidos como MVT – MultiVariate Testing) avaliam pelo menos quatro versões de uma experiência de cliente. Isto é porque MVT deve comparar, pelo menos, dois elementos um contra o outro, e cada elemento deve ter, pelo menos, duas variantes. É possível calcular o número de experiências que um teste multivariado renderá multiplicando o número de variantes para cada elemento. Por exemplo, um teste de website com três cabeçalhos possíveis, cinco paletas de cores e dois CTAs, terá 30 versões diferentes para entregar seus visitantes (3 x 5 x 2 = 30). Frequentemente analisamos mais do mínimo de quatro versões em um MVT, até porque não há limite conceitual de quantos elementos um teste pode conter ou quantas variantes de cada elemento pode ter. No entanto, devemos considerar cuidadosamente o tempo e tráfego. Isso porque é necessária uma amostragem de significância estatística de visitantes para dividir entre cada versão possível; caso contrário, os resultados produzidos não serão estatisticamente significativos. Além disso, quanto mais elementos e variantes que um teste compara, mais tempo tem de correr. Acha que testes A/B podem te ajudar a melhorar a experiência e o resultado com seu site, mas não sabe por onde começar? Solicite 30 minutos de consultoria gratuita e vamos conversar a respeito.