Como executar um teste A/B

De acordo com um relatório da Econsultancy, apenas 28% dos profissionais de marketing estão satisfeitos com suas taxas de conversão. É mais do que provável que sua equipe caia nesse grupo insatisfeito.

Uma das melhores maneiras de sair dessa rotina de conversão é abraçar seu lado matemático e executar um teste A/B.

E o que é isso? É um tipo de experimento que mostra duas versões diferentes de um conteúdo (como uma landing page, e-mail ou CTA) para dois públicos de tamanho semelhante para ver qual deles tem melhor desempenho.

Você pode usar testes A/B de várias maneiras diferentes no seu marketing, e eles são relativamente simples de executar.

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Se você é um daqueles profissionais de marketing que não está satisfeito com suas taxas de conversão, continue lendo. Vou orientá-lo em cada etapa do projeto, implementação e medição de um teste A/B. Você pode usar essas etapas para qualquer coisa em seu marketing – explicaremos o processo usando call-to-action (CTAs) no nosso exemplo.

Pronto para executar um teste A/B? Veja como você faz isso.

1) Decida o que você vai testar.

O melhor dos testes A/B é que você tem duas partes de conteúdo para testar – mas é possível testar elementos grandes e pequenos em seu marketing. Você pode testar algo tão pequeno quanto a cor de um CTA para algo tão grande quanto uma página totalmente redesenhada.

A única coisa que você precisa lembrar ao adicionar mais diferenças entre as duas partes do conteúdo é que você só pode atribuir os resultados a cada parte do conteúdo que você está testando como um todo – e não às diferenças individuais. Isso significa que, se você estiver testando duas versões de uma landing page e tiver alterado a copy do CTA, o tamanho do formulário, a imagem que você adicionou e a copy do título em uma das landing pages, não pode atribuir o sucesso dessa página apenas ao formulário, por exemplo. Você teria que atribuir sucesso a todos esses quatro elementos.

Para os fins deste artigo, decidimos executar um A/B em nossos CTAs para um que muda a cor do botão.

2) Descubra o objetivo do seu teste e decida como medi-lo.

Para executar um teste A/B bem-sucedido, não podemos simplesmente começar a correr depois de ler a última frase da etapa anterior. Você precisa pensar mais sobre o que deseja descobrir através do teste A/B.

Deseja medir como a cor do CTA afeta quantas pessoas clicam nele? Esse é o teste mais direto que você pode fazer. Mas você também pode testar para ver se a cor afeta quantas pessoas clicam mais de uma vez no CTA.

Em nosso exemplo de teste A/B, queremos enviar muitas pessoas para a landing page. Portanto, usaremos o número de cliques no CTA como nosso indicador de sucesso.

3) Defina seu controle e tratamento.

O controle é simplesmente a “Versão A” do seu teste – é o que você normalmente usa como sua landing page, e-mail, CTA, título, etc. O tratamento é a “Versão B” do seu teste – é a versão que possui as alterações que você está tentando testar.

No nosso exemplo, o controle (Versão A) seria cinza escuro. É o status quo, a norma. O tratamento (versão B) seria algo diferente – digamos, um azul brilhante.

4) Crie seu teste A/B e solte-o na natureza.

Depois de projetar como o seu experimento vai funcionar, continue fazendo isso! Primeiro, planeje e crie o conteúdo para seu controle e tratamentos: no nosso caso, o CTA cinza e o CTA azul abaixo.

Observe como a única coisa diferente entre as duas é a cor – a copy e as imagens usadas são iguais em ambas. Dessa forma, podemos realmente testar se a cor afetou o número de cliques.

Em seguida, você precisará configurar o teste A/B em seu software de marketing. Cada ferramenta é diferente e, frequentemente, as etapas de teste A/B são diferentes para cada tipo de conteúdo que você vai testar.

5) Promova seu teste – mas talvez não para todos.

Se você deseja que seu teste signifique alguma coisa – em outras palavras, seja estatisticamente significativo, o que discutiremos no próximo tópico – você precisará promover uma grande quantidade de conteúdo. Envie seu e-mail para uma lista grande o suficiente, promova sua landing page nas redes sociais ou jogue algum PPC atrás do link da postagem do blog para atrair pessoas suficientes para ver seu teste.

Lembre-se de que, se você estiver executando um teste A/B para um público específico, precisará manter suas promoções personalizadas apenas para esse público. Por exemplo, digamos que você esteja curioso para saber se os seguidores do Twitter vão gostar de algo em uma landing page; você não gostaria de promover o conteúdo do teste A/B em outro lugar que não o Twitter. Não no Facebook, não por e-mail – apenas pelo Twitter.

Em nosso exemplo, estamos apenas analisando as conversões de CTA, por isso, promovemos de novo a postagem do blog para atrair quem estiver interessado na página.

6) Reúna dados até que sejam significativos.

Agora vem o jogo de espera. Continue promovendo seu teste até que seja estatisticamente significativo – uma maneira de dizer quando é provável que os resultados de seus testes não sejam devidos apenas ao acaso.

Depois de atingir o significado, você pode ver se o tratamento é mais eficaz que o controle.

Mas o que acontece se você nunca atingir significado? Aguarde mais alguns dias. Às vezes, pode levar até 30 dias para obter tráfego suficiente para seu conteúdo e obter resultados significativos.

Dito isto, se já faz um mês e você enviou muito tráfego para o seu teste, mas não viu um resultado estatisticamente significativo, provavelmente o seu teste não causaria grande impacto nas conversões. Não tenha medo de seguir para outro experimento.

7) Investigue todo o seu funil de marketing.

Ok, agora você sabe se o seu experimento funcionou ou não para as métricas definidas originalmente. Impressionante! Mas você não pode parar por aí.

Embora eu tenha dito para você se concentrar apenas em uma métrica antes, esta é a única vez no teste em que você pode olhar além do objetivo original do teste para ver se ele teve efeitos em qualquer outra parte do seu funil de marketing.

Apesar de parecer tolice pensar que a alteração da cor no seu CTA possa afetar qualquer coisa que não seja o número de cliques, isso pode acontecer. Se você possui análises de circuito fechado, pode acompanhar para ver se as pessoas que clicaram no CTA realmente se tornam clientes. Talvez as pessoas que clicam nos CTAs azuis se tornem clientes mais rapidamente.

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Provavelmente é uma afirmação ridícula, mas você entende o que quero dizer. Observando outras partes do seu processo de marketing, você pode descobrir que um teste A/B tem consequências que você não previu. E se essas consequências forem boas, você pode se apoiar mais nelas. Caso contrário, convém repensar se você deve fazer essa alteração.

Lembre-se de que seu teste A/B pode ter implicações maiores do que apenas as próprias métricas de teste.

8) Repita suas descobertas.

Agora, você reuniu seus dados – significativos ou não – e verificou se seu teste A/B teve outras conseqüências não intencionais. Você Terminou!

Só brincando. Você terminou seu primeiro teste A/B – e isso é motivo de comemoração – mas há muito mais que você pode testar. No exemplo do CTA, você pode tentar colocar o CTA em outro lugar da página ou verificar se a alternância de copys pode afetar quantas pessoas clicam.

Ou talvez você não confie nos resultados do teste A/B que acabou de executar. Talvez você o tenha exibido durante um feriado e tenha muito tráfego para seu site – mas isso não é indicativo de como seu público-alvo normalmente se comporta. Execute o teste A/B novamente – exceto se você não estiver fazendo isso durante um feriado.

Se você está sempre testando, pode fazer grandes progressos em suas taxas de conversão – e, talvez, até mesmo deixar seu chefe feliz o suficiente para estar “satisfeito” com as taxas de conversão de sua equipe. Boa sorte!

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Você já executou testes A/B antes? Compartilhe todos os segredos que você tiver sobre o processo conosco nos comentários.