O Marketing Digital proporciona várias vantagens às empresas e uma delas é a possibilidade de avaliar os resultados das suas estratégias, de forma precisa, com base em números. Uma dessas maneiras eficazes de avaliar suas ações é realizando os testes A/B.
Os testes A/B têm o objetivo de comparar variáveis nas estratégias de marketing, para definir qual delas gera resultados melhores, ajudando na conversão das páginas. Eles possibilitam que a empresa faça dois testes, com apenas uma variável diferente.
Com esses experimentos, a empresa não perde tempo com suposições sem dados concretos e evita realizar investimentos desnecessários. Eles ajudam a identificar quais ajustes devem ser realizados no seu site, e-mail marketing, landing pages, calls-to-action, entre outros. Os testes A/B auxiliam também a verificar se vale a pena continuar investindo em determinada estratégia.
Se você quer saber, por exemplo, qual landing page gera uma taxa maior de conversão, é possível descobrir isso realizando testes A/B, com os dois formatos de landing pages que têm uma variável diferente. Essa variável pode ser uma posição ou cor diferente do botão de call-to-action, horários de envio do e-mail marketing, uso de imagens, entre outros.
Como realizar os testes A/B
Para realizar os testes A/B, é necessário investir em ferramentas especializadas ou em softwares de automação de marketing, como, por exemplo: Google Analytics, Optimizely, Unbounce e o VWO.
No caso de e-mails, é possível realizar testes A/B sem uma ferramenta especializada. Porém, o processo é mais manual e pode provocar erros. Para começar, você deve determinar a amostragem de pessoas que vão proporcionar que o experimento tenha uma significância estatística.
Feito esse processo, você precisa escolher duas variações para testar. Elas só podem ter um elemento de diferença. Para testar se uma landing page vai ser eficaz, você deve desenvolver uma com imagem e outra sem essa imagem, por exemplo.
Testes A/B: analisando resultados
Os resultados são exibidos conforme a ferramenta que você utilizou nos testes. Atualmente, grande parte das ferramentas de testes A/B possuem componentes dinâmicos, em que determinam qual variação foi mais bem-sucedida conforme a métrica escolhida por você.
É preciso aguardar horas ou até mesmo dias para checar os resultados dos testes A/B. Nos testes em e-mail, por exemplo, o período pode ser mais curto, levando somente algumas horas para ser concluído, para aguardar até que uma parcela das pessoas tenha aberto ou clicado no e-mail.
Para landing pages e CTAs, recomenda-se aguardar de 15 a 30 dias, para garantir que as páginas vão receber visitas suficientes para que o teste tenha significância estatística. Caso após 30 dias o teste ainda não tenha resultados para chegar a uma conclusão, mostra que essa ferramenta não tem impacto significativo na sua estratégia.
Você deve utilizar somente uma métrica nos testes A/B. Por exemplo, se você definiu que a variável testada será a cor de um botão de CTA, a métrica que deve ser utilizada será a quantidade de cliques recebidos. Dessa forma, ao finalizar o teste, você deve identificar qual das variações provocou melhores resultados, conforme sua métrica.
Dicas importantes sobre o assunto
Há ferramentas de testes A/B que conseguem identificar por conta própria qual variação deu resultados mais positivos e você não precisa realizar um processo manual. Caso esse não seja o caso, você deve implementar esta variação.
Para aumentar as taxas de conversão e reduzir as objeções de compra, você deve criar uma rotina de testes e analisar um elemento de cada vez, para garantir resultados mais precisos no momento da análise dos resultados.
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