6 Exemplos de Testes A/B e Estudos de Caso Para CRO

Ultima atualização: novembro 14, 2023 34 min lido Escrito por: Magdalena Dejnak Magdalena Dejnak
Exemplos de testes A/B para CRO
√ćndice
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O sucesso no mundo digital atual depende da compreensão do comportamento do usuário e da otimização da experiência do usuário. O teste A/B, também conhecido como teste dividido ou teste de balde, emergiu como um jogador-chave nessa área. Plataformas de criação de páginas, como Landingi, simplificaram o processo de teste de sites, tornando acessível para as empresas a realização desses experimentos esclarecedores.

Este artigo abordar√° seis exemplos reais de testes A/B e estudos de caso que demonstram o poder transformador dos testes de divis√£o. Exploraremos como modifica√ß√Ķes aparentemente pequenas podem levar a melhorias significativas no desempenho da convers√£o. Tamb√©m esclareceremos os resultados inesperados que podem surgir de tais experimentos, provando que, √†s vezes, as mudan√ßas mais surpreendentes podem produzir os resultados mais eficazes. Tamb√©m discutiremos armadilhas comuns nos testes de balde, incluindo processos apressados, desconsiderando a signific√Ęncia estat√≠stica e realizando mudan√ßas com base em resultados inconclusivos.

Junte-se a nós enquanto navegamos pelo mundo dos testes A/B e descobrimos seu potencial para otimizar as taxas de conversão e aprimorar a experiência do usuário.

O Que é Teste A/B?

O teste A/B √© um m√©todo que ajuda a tomar decis√Ķes orientadas por dados, comparando diferentes vers√Ķes de uma p√°gina da Web ou de um aplicativo para determinar qual tem melhor desempenho. Muitas vezes, isso envolve testar v√°rias variantes de p√°gina (teste A/B/x) para otimizar a experi√™ncia do usu√°rio e as taxas de convers√£o.

No artigo de Adelina Karpenkova intitulado "A/B Testing in Marketing: The Best Practices Revealed", √© afirmado que o teste √© um componente integral do processo de otimiza√ß√£o da taxa de convers√£o (CRO). A defini√ß√£o de teste A/B indica a investiga√ß√£o das respostas de p√ļblicos semelhantes a duas vers√Ķes de conte√ļdo id√™ntico, em que a √ļnica diferen√ßa est√° em uma √ļnica vari√°vel.

Conforme o artigo da CXL "5 Things We Learned from Analyzing 28.304 Experiments", de Dennis van der Heijden, essa experimentação é o teste preferido da maioria dos otimizadores, com testes A/B totalizando 97,5% de todos os experimentos em sua plataforma. Os testes A/B ganharam popularidade devido ao seu potencial para o sucesso repetível, aumento de receitas e otimização da taxa de conversão.

Portanto, pense nesses testes como um superpoder de marketing que otimiza campanhas para m√°ximo impacto.

 

Onde o Teste A/B é Usado?

O aplicativo de teste A/B abrange v√°rios setores, provando ser um divisor de √°guas em setores como:

  • Com√©rcio eletr√īnico;
  • SAAS;
  • Publica√ß√£o;
  • Aplicativos m√≥veis;
  • Marketing por e-mail;
  • M√≠dia social.

A cria√ß√£o de uma nova vers√£o de uma p√°gina existente e a compara√ß√£o de seu desempenho com a original permite que as empresas aumentem as taxas de convers√£o e otimizem sua presen√ßa digital com base no comportamento e nas prefer√™ncias reais do usu√°rio. Isso pode ser particularmente √ļtil ao gerenciar v√°rias p√°ginas em um site.

As suas landing pages est√£o proporcionando as convers√Ķes de que necessita? Descubra como a Landingi facilita a maximiza√ß√£o do seu potencial com uma plataforma tudo-em-um. Come√ße a criar¬†landing pages gratuitas agora mesmo.

Quais S√£o as Vantagens do Teste A/B?

As vantagens dos testes A/B permitem que voc√™ elimine as suposi√ß√Ķes, tome decis√Ķes com base em evid√™ncias concretas, otimize sua presen√ßa on-line e, por fim, obtenha melhores resultados. Os benef√≠cios dos testes de divis√£o podem ser agrupados em 10 categorias, sendo as seguintes:

    1. Melhor experi√™ncia do usu√°rio (UX): ao testar diferentes varia√ß√Ķes do seu conte√ļdo, design ou recursos, √© poss√≠vel identificar qual vers√£o proporciona uma melhor experi√™ncia do usu√°rio, o que leva a uma maior satisfa√ß√£o do usu√°rio.
    2. Decis√Ķes orientadas por dados: os testes A/B fornecem dados concretos sobre o que funciona melhor para o seu p√ļblico, eliminando a necessidade de confiar em intui√ß√Ķes ou suposi√ß√Ķes. Isso permite decis√Ķes mais bem informadas.
    3. Aumento das taxas de convers√£o: ao identificar qual vers√£o de uma p√°gina da Web ou recurso leva a melhores taxas de convers√£o, voc√™ pode otimizar seus sites para gerar mais vendas, inscri√ß√Ķes ou qualquer outra a√ß√£o desejada.
    4. Redu√ß√£o das taxas de rejei√ß√£o: se os usu√°rios acharem seu conte√ļdo ou layout mais envolvente ou mais f√°cil de navegar, √© menos prov√°vel que saiam do site rapidamente, reduzindo a taxa de rejei√ß√£o. Por exemplo, voc√™ pode descobrir que os usu√°rios de dispositivos m√≥veis preferem um layout ou uma apresenta√ß√£o de conte√ļdo diferente, o que leva a uma redu√ß√£o nas taxas de rejei√ß√£o em dispositivos m√≥veis.
    5. Custo-benef√≠cio: muitos exemplos de testes A/B demonstram como a realiza√ß√£o desses testes pode evitar erros dispendiosos. Ao testar as altera√ß√Ķes antes de implement√°-las totalmente, as empresas podem evitar investir em recursos ou designs que n√£o repercutem no p√ļblico.
    6. Redu√ß√£o de riscos: o lan√ßamento de grandes mudan√ßas sem testes pode ser arriscado. Os testes A/B permitem que voc√™ teste primeiro as altera√ß√Ķes em um p√ļblico menor, reduzindo o poss√≠vel impacto negativo de uma implementa√ß√£o em grande escala.
    7. Maior envolvimento com o conte√ļdo: testar diferentes t√≠tulos, imagens ou layouts de conte√ļdo pode ajudar a identificar o que mant√©m os usu√°rios envolvidos por per√≠odos mais longos.
    8. Melhor ROI: para as empresas que gastam dinheiro em campanhas de publicidade ou marketing, os testes A/B podem garantir que as landing pages sejam otimizadas para convers√£o, levando a um melhor retorno sobre o investimento.
    9. Compreens√£o das prefer√™ncias do p√ļblico: com o tempo, os testes A/B consistentes podem fornecer insights sobre as prefer√™ncias e os comportamentos do p√ļblico, permitindo estrat√©gias de marketing e conte√ļdo mais bem direcionadas.
    10. Melhoria contínua: o teste de divisão promove uma cultura de melhoria contínua em que as empresas estão sempre procurando maneiras de otimizar e aprimorar sua presença on-line.

O relatório da CXL "State of Conversion Optimization 2020" indica que o teste A/B é a segunda melhor estratégia de otimização de conversão. Além disso, como Smriti Chawla aponta em "CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results" da VWO, foi demonstrado que testes estatisticamente significativos aumentam as taxas de conversão em uma média de 49%.

Dito isso, é evidente que hipóteses claras e testes de balde bem executados podem liberar todo o potencial do seu site ou aplicativo e maximizar o retorno sobre o investimento.

Quais S√£o as Desvantagens do Teste A/B?

A principal desvantagem do teste A/B está na possibilidade de alienar os usuários se os testes forem realizados com muita frequência ou sem a devida preparação. Testes inadequados podem fazer com que os usuários tenham experiências inconsistentes, o que pode causar insatisfação.

Al√©m disso, as armadilhas comuns nos testes multivariados incluem processos apressados, desconsidera√ß√£o da signific√Ęncia estat√≠stica e mudan√ßas baseadas em resultados de testes inconclusivos. Processos apressados podem levar a estudos mal planejados, enquanto a desconsidera√ß√£o da signific√Ęncia estat√≠stica pode resultar em decis√Ķes baseadas no acaso e n√£o no efeito real. Al√©m disso, fazer altera√ß√Ķes com base em resultados inconclusivos pode causar confus√£o e levar a dados enganosos.

Voc√™ deve reservar um tempo adequado para cada teste, garantir um tamanho de amostra suficiente para a signific√Ęncia estat√≠stica e abster-se de fazer altera√ß√Ķes at√© que os resultados sejam conclusivos e estatisticamente significativos.

 

Elementos Comuns Testados em Testes A/B

Os elementos mais comuns testados em testes A/B incluem:

  • Cabe√ßalhos e t√≠tulos
  • Bot√Ķes CTA (Call To Action)
  • Projetos de landing pages
  • Varia√ß√Ķes da campanha de e-mail

H√° tamb√©m muitos exemplos de experi√™ncias com formul√°rios de inscri√ß√£o, se√ß√Ķes de prova social e textos de an√ļncios. A chave para um teste multivariado bem-sucedido √© concentrar-se nos elementos que t√™m o impacto mais significativo sobre o comportamento do usu√°rio e a taxa de convers√£o.

Vamos explorar os elementos mais populares em mais detalhes.

Elementos comuns testados em testes A/B

Títulos e Cabeçalhos de Sites

Um t√≠tulo cativante pode fazer toda a diferen√ßa para atrair e reter os visitantes do site. Os testes A/B permitem que voc√™ fa√ßa experi√™ncias com diferentes cabe√ßalhos e t√≠tulos para identificar quais deles repercutem melhor no seu p√ļblico-alvo. Ao modificar fatores como reda√ß√£o, mensagem e estilo, voc√™ pode otimizar seu texto para obter taxas de cliques mais altas, maior envolvimento e melhor desempenho do site.

De acordo com Hubspot, fazer experiências com manchetes e títulos pode aumentar as taxas de cliques em até 10%.

Bot√Ķes de Chamada Para A√ß√£o (CTA)

Os bot√Ķes de CTA desempenham um papel fundamental na gera√ß√£o de convers√Ķes. Os testes A/B permitem que voc√™ compare diferentes vers√Ķes de bot√Ķes de CTA para identificar qual delas produz melhores resultados em termos de taxas de convers√£o. Ao alterar o design, a cor, o tamanho, o texto ou a posi√ß√£o dos bot√Ķes, voc√™ pode influenciar o comportamento do usu√°rio e aumentar a efic√°cia da sua chamada para a√ß√£o.

O teste de divis√£o de bot√Ķes √© comprovado pela ConvertVerve para aumentar as taxas de convers√£o em 14,79%.

Designs de Landing Pages

Uma landing page bem projetada pode melhorar significativamente a experiência do usuário e as taxas de conversão. Nos testes multivariados, os recursos comumente modificados incluem:

  • Layout da p√°gina
  • Cabe√ßalhos
  • Subt√≠tulos
  • Corpo do Texto
  • Pre√ßos
  • Bot√Ķes
  • Fluxo de registro
  • Comprimento do formul√°rio
  • Elementos gr√°ficos

Experimentar diferentes varia√ß√Ķes de landing pages √© fundamental para otimizar a qualidade dos leads e as taxas de convers√£o. Ao testar v√°rios designs, voc√™ pode identificar quais elementos repercutem no seu p√ļblico-alvo e impulsionam as a√ß√Ķes desejadas, e quais podem estar causando atrito ou confus√£o. Esse processo de aprimoramento cont√≠nuo pode melhorar significativamente o desempenho geral de uma landing page.

As experi√™ncias de marketing mostraram que a otimiza√ß√£o do design da landing page aumenta as convers√Ķes em at√© 30%.

O Landingi, o renomado construtor de landing pages, oferece uma infinidade de recursos que atendem a essa necessidade. Com sua interface intuitiva e recursos robustos de teste, a Landingi facilita a criação, duplicação, modificação, teste e otimização de landing pages.

Teste AB na Landingi

Painel da landing page na Landingi com resultados de testes A/B

Varia√ß√Ķes de Campanhas de E-mail

As campanhas de e-mail s√£o uma poderosa ferramenta de marketing, e os testes A/B podem ajud√°-lo a otimizar suas campanhas para obter o m√°ximo impacto. Ao criar e comparar v√°rias vers√Ķes de suas mensagens, voc√™ pode identificar quais varia√ß√Ķes repercutem melhor no seu p√ļblico-alvo e levam a taxas de abertura e de cliques mais altas.

O teste A/B é uma ferramenta inestimável que lhe permite refinar sua estratégia de marketing por e-mail com base no comportamento e nas preferências reais do usuário.

Por exemplo, considere uma empresa que vende joias artesanais on-line. Eles poderiam usar testes de divis√£o para encontrar a linha de assunto mais eficaz do boletim informativo por e-mail. Eles criam duas vers√Ķes do mesmo e-mail, diferindo apenas na linha de assunto. Um e-mail pode ter a linha de assunto "New Collection: Handcrafted Jewelry Just For You" (Nova cole√ß√£o: Joias Artesanais S√≥ para Voc√™) e o outro "Discover Your New Favorite Piece" (Descubra Sua Nova Pe√ßa Favorita). Ao enviar esses e-mails para diferentes subconjuntos do seu p√ļblico, eles podem rastrear qual e-mail tem uma taxa de abertura mais alta. A linha de assunto mais bem-sucedida √© ent√£o usada para futuros boletins informativos, o que pode levar a um maior envolvimento e vendas.

De acordo com o Campaign Monitor, as varia√ß√Ķes da campanha de e-mail podem aumentar a receita do e-mail em 20%.

1. Exemplo de Teste A/B de Landing Page

O primeiro dos nossos exemplos de teste A/B envolve naturalmente uma landing page, já que os profissionais de marketing testam regularmente esse tipo de site. A ForestView, uma agência com sede em Atenas, Grécia, embarcou em uma ampla campanha de testes A/B para otimizar a landing page do seu cliente.

A equipe da Forestview sup√īs que a redu√ß√£o da quantidade de rolagem necess√°ria ajudaria os usu√°rios a encontrar seu produto preferido com mais facilidade, levando a melhores taxas de convers√£o para o formul√°rio. Para testar essa hip√≥tese, eles realizaram um teste A/B com uma landing page reformulada. O novo design inclu√≠a filtros de v√°rios n√≠veis para permitir que os usu√°rios encontrassem seu produto preferido dinamicamente e substituiu uma longa lista de produtos por carross√©is.

O teste A/B foi executado durante 14 dias, com mais de 5.000 visitantes divididos igualmente entre os grupos de controle e de variação. Os resultados mostraram que a variação superou o controle, com a filtragem multinível e o design de carrossel aumentando a taxa de conversão de formulários em 20,45% no celular e 8,50% no desktop. Além disso, o envolvimento dos usuários aumentou em 70,92%.

Exemplo de Teste A/B de landing page da VWO

Fonte: vwo.com/success-stories/forestview/

2. Exemplo de Teste A/B de SaaS

No setor de SaaS, os testes A/B se destacam pelo seu poder transformador na otimização dos designs de sites. Um artigo de Basecamp's Signal v. Noise fornece insights sobre as vantagens concretas dos testes de divisão no site de marketing Highrise.

A equipe tinha a hip√≥tese de que um design conciso, denominado "P√°gina Pessoal", atrairia mais os usu√°rios e resultaria em taxas de convers√£o mais altas. Para testar sua teoria, eles realizaram um teste A/B que comparou a "P√°gina Pessoal" com o design do "Formul√°rio Longo". Os resultados mostraram que a "P√°gina Pessoal" teve um aumento de 47% nas inscri√ß√Ķes pagas (aumento de102,5% em compara√ß√£o com o design original). No entanto, quando eles acrescentaram informa√ß√Ķes adicionais ao design, sua efic√°cia caiu 22%.

Em outro experimento, a equipe analisou o impacto das fotos dos clientes nas convers√Ķes. Eles descobriram que imagens grandes e alegres de clientes aumentavam as convers√Ķes, mas a pessoa espec√≠fica apresentada na foto n√£o importava.

A equipe passou v√°rias semanas realizando testes A/B, analisando cuidadosamente o comportamento e as prefer√™ncias dos usu√°rios. A principal conclus√£o dos seus experimentos foi que o teste de balde √© uma ferramenta valiosa que pode desmascarar suposi√ß√Ķes e revelar elementos de design que realmente repercutem nos usu√°rios.

Exemplo de teste A/B de SaaS da signalvnoise

Fonte: signalvnoise.com/posts/2991-behind-the-scenes-ab-testing-part-3-final

3. Exemplo de Teste A/B em Imóveis

O setor imobili√°rio, como muitos outros, depende muito da efic√°cia das suas plataformas digitais. Gigantes do setor imobili√°rio, como Zillow, Truliae StreetEasy, entendem a import√Ęncia de refinar continuamente a experi√™ncia do usu√°rio para atender √†s necessidades do p√ļblico. Eles conseguem isso por meio de testes A/B, conforme descrito no artigo da Anadea "How Effective A/B Testing Helps to Build a Cool Real Estate App".

StreetEasy, uma plataforma de im√≥veis sediada na cidade de Nova York, reconheceu as prefer√™ncias exclusivas do seu p√ļblico. Eles realizaram um teste A/B para determinar os filtros de pesquisa mais eficazes para seus usu√°rios e descobriram que os usu√°rios preferiam pesquisar por bairros e tipos de edif√≠cios. Em Nova York, a localiza√ß√£o de um apartamento e o tipo de edif√≠cio em que ele se encontra podem influenciar significativamente a decis√£o de um poss√≠vel comprador ou locat√°rio. Por exemplo, uma pessoa acostumada a morar em Tribeca pode n√£o se interessar por um apartamento em Chinatown, mesmo que ele atenda a todos os outros crit√©rios.

Al√©m dos filtros de pesquisa, a representa√ß√£o visual das listagens tamb√©m √© fundamental para os poss√≠veis compradores. Os visitantes passam aproximadamente 60% do tempo olhando as fotos dos an√ļncios, o que torna o tamanho dessas imagens um fator significativo no envolvimento do usu√°rio e nas taxas de convers√£o.

Al√©m disso, a descri√ß√£o que acompanha um an√ļncio pode influenciar a decis√£o de um poss√≠vel comprador. A Zillow realizou um estudo analisando 24.000 vendas de casas no site, e descobriu que determinadas palavras nas descri√ß√Ķes dos an√ļncios faziam com que as casas fossem vendidas por pre√ßos mais altos do que o esperado. Palavras como "luxuoso", "paisag√≠stico" e "aprimorado" aumentam as taxas de convers√£o.

4. Exemplo de Teste A/B em Aplicativo Móvel

O quarto dos nossos exemplos de teste A/B envolve um aplicativo móvel, dada a tendência crescente de otimização de aplicativos móveis. A AppQuantum e a Red Machine colaboraram em uma ampla campanha de testes A/B para o aplicativo Doorman Story, que é um jogo de simulação de gerenciamento de tempo em que os jogadores gerenciam seu próprio hotel. O exemplo foi descrito no artigo "How to Conduct A/B Tests in Mobile Apps: Part I" (Como Realizar Testes A/B em Aplicativos Móveis: Parte I) publicado no site do Medium.

A equipe do AppQuantum decidiu testar se a introdu√ß√£o de uma mec√Ęnica de jogo paga, especificamente uma m√°quina de chicletes, poderia ser uma estrat√©gia de monetiza√ß√£o lucrativa. Isso significaria vender a mec√Ęnica de jogo existente que outros jogos normalmente oferecem gratuitamente. Eles introduziram essa mec√Ęnica de jogo paga exclusiva em um conjunto espec√≠fico de n√≠veis, certificando-se de que ela n√£o perturbasse o equil√≠brio geral do jogo.

O objetivo do teste A/B era avaliar o valor dessa nova mec√Ęnica para os jogadores. Eles introduziram um paywall para medir as rea√ß√Ķes dos usu√°rios e determinar se a compra foi considerada valiosa. No entanto, o principal risco era que os jogadores fossem dissuadidos por terem que pagar por ferramentas que antes eram gratuitas.

Depois de realizar o teste A/B, os resultados mostraram que a mec√Ęnica mais simplificada foi a mais bem-sucedida. Esse resultado inesperado enfatizou a import√Ęncia dos testes A/B em aplicativos m√≥veis, mostrando que, √†s vezes, as solu√ß√Ķes mais simples podem produzir os melhores resultados.

5. Exemplo de Teste A/B de E-mail Marketing

Exemplos intrigantes de testes A/B vêm de MailerLite, descritos no artigo de Jonas Fischer "A/B testing email marketing examples to improve campaigns, landing pages and more". A equipe do MailerLite realizou vários testes A/B ao longo dos anos para determinar a eficácia do uso do emojis nas linhas de assunto de e-mail, o tamanho das linhas de assunto, o início da linha de assunto com uma pergunta, o posicionamento de imagens e GIFs e a automação de testes.

Vamos examinar as duas primeiras op√ß√Ķes para obter insights mais profundos sobre os testes A/B de marketing por e-mail. Inicialmente, a equipe do MailerLite testou emojis em suas linhas de assunto, e os resultados n√£o foram muito promissores. Em 2020, a taxa de abertura de uma linha de assunto com emoji foi de 31,82%, enquanto sem emoji foi de 31,93%. No entanto, com o passar do tempo, eles realizaram mais testes A/B e descobriram consistentemente que os emojis na linha de assunto eram mais eficazes para o p√ļblico. Testes recentes mostraram que os emojis na linha de assunto t√™m um impacto positivo significativo nas taxas de abertura. A taxa de abertura de uma mat√©ria com emoji foi de 37,33%, em compara√ß√£o com 36,87% sem emoji.

Testar o comprimento da linha de assunto também mostrou que ele pode influenciar o envolvimento do e-mail. O MailerLite descobriu que linhas de assunto concisas eram mais eficazes para gerar cliques para seus assinantes. O teste mostrou que assuntos mais curtos podem atingir uma taxa de abertura de 100% e uma taxa de cliques de 85,71%.

Exemplo de teste A/B de e-mail marketing de Mailerlite

Fonte: www.mailerlite.com/blog/ab-testing-examples

6. Exemplo de Teste A/B de Com√©rcio Eletr√īnico

O artigo intitulado "The Battle of Conversion Rates ‚Äď User Generated Content vs Stock Photos" (A batalha das taxas de convers√£o ‚Äď conte√ļdo gerado pelo usu√°rio vs. fotos de estoque), de Tomer Dean, analisou a efic√°cia do conte√ļdo gerado pelo usu√°rio (UGC) em compara√ß√£o com as fotos do banco de imagens no √Ęmbito do com√©rcio eletr√īnico. Uma extensa campanha de testes A/B girou principalmente em torno de itens de moda e vestu√°rio, comparando imagens de pessoas reais usando produtos com fotos de banco de imagens tiradas por profissionais.

Em um dos testes, uma imagem de estoque do Top esportivo da Nike foi comparada a uma imagem gerada pelo usuário do Instagram. Os resultados foram intrigantes, com a imagem UGC atingindo uma taxa de conversão de 0,90% em comparação com a foto do banco de imagens de 0,31%. Testes semelhantes foram realizados para outros produtos, como uma saia da Zara e tênis de corrida da Nike, com resultados variados. Em outro experimento envolvendo saltos altos vermelhos, uma landing page que exibia a imagem do banco de imagens juntamente com três imagens UGC superou significativamente a página com apenas a imagem do banco de imagens.

Os testes A/B ressaltaram o potencial do site UGC no aumento das taxas de convers√£o. No entanto, o artigo tamb√©m enfatizou a import√Ęncia de testes cont√≠nuos e da ades√£o √†s normas de direitos autorais ao obter imagens.

O que √© ainda mais fascinante √© que os sites de com√©rcio eletr√īnico geram uma receita m√©dia de US$ 3 por visitante √ļnico, e um teste A/B bem-sucedido normalmente aumenta esse n√ļmero em at√© 50%, conforme ilustrado no artigo de Smriti Chawla "CRO Industry Insights from Our Resultados da pesquisa no aplicativo" no site da VWO.

Exemplo de teste A/B de com√©rcio eletr√īnico do Medium

Fonte: medium.com/the-mission/the-battle-of-conversion-rates-user-generated-content-vs-stock-photos-7bc8f3c76ea8

Os Testes A/B Podem Ser Aplicados a Todos os Elementos de um Site?

Embora os testes A/B possam ser aplicados a qualquer elemento de um site, o mais importante √© priorizar e focar em elementos que impactam significativamente o comportamento do usu√°rio e as taxas de convers√£o. Ao testar e otimizar sistematicamente os elementos-chave, as empresas podem maximizar os benef√≠cios dos testes A/B e tomar decis√Ķes baseadas em dados que levam a uma melhor experi√™ncia do usu√°rio e ao aumento das receitas.

Existe o Risco de Alienar os Usu√°rios com Testes A/B Frequentes?

Se n√£o forem planejados e executados cuidadosamente tendo em mente a experi√™ncia e as prefer√™ncias do usu√°rio, os testes A/B frequentes podem potencialmente alienar os usu√°rios. √Č importante encontrar um equil√≠brio entre testar e manter uma experi√™ncia de usu√°rio consistente.

O Que é um Grupo de Controle no Teste A/B?

Nos testes A/B, um grupo de controle refere-se √† vers√£o original de uma p√°gina da web ou aplicativo, que serve como base para compara√ß√£o com a varia√ß√£o. O grupo de controle serve como ponto de refer√™ncia para avaliar o impacto das altera√ß√Ķes feitas na vers√£o de teste.

O Que Constitui um Resultado Estatisticamente Significativo em Testes A/B?

Resultados estatisticamente significativos em testes A/B indicam um alto n√≠vel de confian√ßa de que a diferen√ßa observada entre o controle e a varia√ß√£o n√£o se deve ao acaso. O n√≠vel de signific√Ęncia estat√≠stica √© normalmente definido em 95%, o que significa que h√° apenas 5% de chance de que a diferen√ßa observada seja devida √† aleatoriedade.

Qual a Porcentagem de Falhas nos Testes A/B/x?

De acordo com CRO Industry Insights de Smriti Chawla da VWO, cerca de 14% dos testes A/B s√£o testes vencedores estatisticamente significativos, o que significa que 86% n√£o conseguem melhorar as taxas de convers√£o. A pesquisa da Convert.com produziu resultados semelhantes sobre o impacto na convers√£o. No entanto, a taxa de falha pode variar dependendo do setor e da complexidade do teste.

Quais S√£o as Ferramentas Populares Usadas em Testes A/B?

Existem várias ferramentas populares de teste A/B disponíveis para ajudar as empresas a otimizar sua presença digital, como:

  • Optimizely
  • VWO
  • Google Optimize
  • Adobe Target
  • AB Tasty

Essas ferramentas oferecem vários recursos e funcionalidades que permitem às empresas projetar, gerenciar e analisar testes A/B de forma eficaz.

O Que Tem um Impacto Mais Profundo no Comportamento do Usu√°rio: Mudar a cor da CTA ou Seu Texto?

O texto do CTA costuma ser mais cr√≠tico porque comunica diretamente a a√ß√£o desejada. No entanto, tanto a cor quanto o texto podem afetar o comportamento do usu√°rio. De acordo com um estudo, "Teste A/B da cor do bot√£o: vermelho vence verde" conduzido por Joshua Porter no Hubspot, alterar a cor de um bot√£o de call to action pode resultar em um aumento de 21% nas convers√Ķes. Por outro lado, a pesquisa de Melanie Deziel ‚ÄúComo construir e otimizar bot√Ķes de CTA que convertem‚ÄĚ sugere que textos de call to action personalizados podem melhorar as taxas de convers√£o em at√© 202%. Dito isso, embora a altera√ß√£o da paleta de cores possa tornar o bot√£o CTA mais atraente visualmente, a altera√ß√£o do texto pode impactar significativamente o comportamento do usu√°rio e levar a convers√Ķes mais altas.

Quais Setores se Beneficiam Mais com os Testes A/B?

Os setores que mais se beneficiam dos testes A/B s√£o os seguintes:

  • Com√©rcio eletr√īnico
  • SAAS,
  • Marketing digital
  • Desenvolvimento de aplicativos m√≥veis

As empresas desses setores podem melhorar significativamente sua presen√ßa digital e alcan√ßar o crescimento implementando testes divididos para otimizar a experi√™ncia do usu√°rio, melhorar as taxas de convers√£o e permitir decis√Ķes orientadas por dados.

O Que é o Teste A/B no Exemplo do Marketing?

O teste A/B em marketing envolve a compara√ß√£o de diferentes estrat√©gias de marketing, criativos de an√ļncios ou mensagens para determinar qual delas gera melhores resultados. Ao testar sistematicamente diferentes varia√ß√Ķes de campanhas de marketing, as empresas podem identificar quais abordagens ressoam com seu p√ļblico-alvo e resultam em maior engajamento e convers√Ķes. Al√©m disso, a execu√ß√£o de mais testes permite uma compreens√£o mais abrangente do que funciona e do que n√£o funciona, possibilitando, assim, decis√Ķes de marketing mais precisas e eficazes.

Qual é um Exemplo de Teste A/B na Mídia Social?

Os testes A/B nas m√≠dias sociais consistem em comparar diferentes criativos de an√ļncios, op√ß√Ķes de segmenta√ß√£o ou formatos de post. Por exemplo, uma empresa poderia testar duas imagens diferentes para um an√ļncio Facebook, juntamente com diferentes op√ß√Ķes de segmenta√ß√£o, para identificar qual combina√ß√£o resulta em maior engajamento e convers√Ķes.

Por que Usamos o Teste A/B?

Os testes A/B s√£o usados para facilitar as decis√Ķes baseadas em dados, otimizar a experi√™ncia do usu√°rio e aumentar as taxas de convers√£o. Ao testar sistematicamente diferentes varia√ß√Ķes de p√°ginas da Web, aplicativos e campanhas de marketing, os profissionais de marketing podem ajustar suas campanhas, maximizar o retorno sobre o investimento e garantir que fiquem √† frente da concorr√™ncia e obtenham crescimento.

O Teste A/B é um KPI?

O teste A/B pode ser considerado um KPI, pois ajuda a medir a efic√°cia das altera√ß√Ķes feitas em um site ou aplicativo e seu impacto no comportamento do usu√°rio e nas convers√Ķes. Ao testar sistematicamente diferentes varia√ß√Ķes e analisar os resultados, as empresas podem identificar as estrat√©gias e os elementos mais eficazes que geram convers√Ķes.

Qual é um Exemplo de Teste A/B na Vida Real?

Exemplos reais de testes A/B incluem testar diferentes estrat√©gias de pre√ßos, embalagens de produtos ou layouts de lojas para otimizar as vendas e a satisfa√ß√£o do cliente. Ao comparar diferentes vers√Ķes dessas vari√°veis, as empresas podem identificar quais mudan√ßas levam a vendas mais altas e a uma melhor experi√™ncia do cliente.

O que S√£o Amostras A/B?

As amostras A/B referem-se √†s duas vers√Ķes (controle e varia√ß√£o) de uma p√°gina da web ou aplicativo que est√° sendo testado. Ao comparar o desempenho dessas amostras, voc√™ pode identificar qual vers√£o tem melhor desempenho e otimizar sua presen√ßa digital.

Quantas Empresas Usam Testes A/B?

De acordo com uma pesquisa do CXL Institute de 2020, ‚ÄúState of Conversion Optimization‚ÄĚ, aproximadamente 44% das empresas empregam software de teste A/B. Essa pesquisa foi realizada em 333 empresas de v√°rios tamanhos, desde pequenas startups at√© grandes corpora√ß√Ķes, em uma s√©rie de setores.

O uso de testes A/B √© mais predominante entre as empresas com forte presen√ßa on-line, como as empresas de com√©rcio eletr√īnico e SaaS. Por exemplo, um Relat√≥rio de Otimiza√ß√£o da Taxa de Convers√£o da Econsultancy 2019 revelou que 77% das empresas que t√™m uma abordagem estruturada para melhorar as taxas de convers√£o usam testes A/B at√© certo ponto.

Como a Netflix Usa os Testes A/B?

A Netflix usa testes A/B para melhorar a experi√™ncia do usu√°rio, testando diferentes interfaces de usu√°rio, algoritmos de recomenda√ß√£o, miniaturas de programas e filmes e muito mais. O objetivo √© determinar quais varia√ß√Ķes os usu√°rios preferem e quais levam a um maior envolvimento e a tempos de visualiza√ß√£o mais longos.

O Site YouTube tem Testes A/B?

YouTube n√£o fornece ferramentas de teste A/B para criadores. No entanto, o pr√≥prio YouTube realiza testes A/B em sua plataforma para otimizar a experi√™ncia e os recursos do usu√°rio. Se os criadores quiserem realizar testes A/B em seu conte√ļdo, eles precisar√£o usar ferramentas ou m√©todos externos.

A Shopify tem Testes A/B?

Shopify suporta testes A/B, mas não tem um recurso incorporado para isso. No entanto, há vários aplicativos de terceiros disponíveis na loja de aplicativos Shopify que permitem a execução de testes.

O Mailchimp Pode Fazer Testes A/B?

Sim, o Mailchimp oferece recursos de teste A/B. Ele permite que os usu√°rios testem diferentes linhas de assunto, conte√ļdo e hor√°rios de envio para otimizar as campanhas de e-mail.

O Wix Pode Fazer Testes A/B?

O Wix não tem um recurso de teste A/B incorporado, mas ferramentas de terceiros, como Google Optimize, podem ser integradas para testes A/B nos sites Wix. As empresas que usam o site Wix podem realizar testes A/B para otimizar seus sites, aprimorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão com o uso dessas ferramentas.

O Site Google Faz Testes A/B?

Sim, o site Google realiza testes de divis√£o com frequ√™ncia para avaliar altera√ß√Ķes e melhorias em seus produtos, servi√ßos e algoritmos. Isso ajuda o Google a garantir que todos os novos recursos ou altera√ß√Ķes proporcionem uma experi√™ncia positiva ao usu√°rio e atendam aos objetivos pretendidos.

Como Fazer Testes A/B com o Google Ads?

Para realizar testes A/B com o Google Ads, siga estas quatro etapas:

  1. Identifique o elemento que deseja testar (texto do an√ļncio, landing page, palavras-chave, etc.).
  2. Crie duas vers√Ķes de seu an√ļncio, uma com o elemento original e outra com o elemento modificado.
  3. Execute os dois an√ļncios simultaneamente por um per√≠odo definido.
  4. Analise os dados de desempenho de ambos os an√ļncios para determinar qual vers√£o oferece melhores resultados.

Como Realizar um Teste A/B em Excel?

Você pode realizar um teste A/B em Excel organizando seus dados em dois grupos: A (controle) e B (teste). Calcule a média e o desvio padrão para ambos os grupos. Em seguida, use a função t-test do site Excel para comparar as médias dos dois grupos e determinar se há uma diferença estatisticamente significativa.

Quantos Dados S√£o Necess√°rios Para o Teste A/B?

Fatores como o n√≠vel desejado de signific√Ęncia estat√≠stica, o tamanho do efeito esperado e o tr√°fego da p√°gina ou do aplicativo testado influenciam a quantidade de dados necess√°rios para um teste A/B. Geralmente, recomenda-se um tamanho de amostra maior para um teste mais confi√°vel, com alguns especialistas do setor sugerindo um tamanho m√≠nimo de amostra de 100 convers√Ķes por varia√ß√£o.

O contexto e os objetivos específicos do teste A/B também devem ser levados em conta ao determinar a quantidade adequada de dados necessários.

Os Testes A/B S√£o Caros?

O custo do teste A/B depende das ferramentas que você utiliza, da complexidade dos testes e se você os está realizando internamente ou terceirizando. Algumas ferramentas on-line oferecem serviços básicos gratuitos, enquanto outras podem cobrar uma taxa mensal.

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