O que é um teste A/B e como utilizá-lo?
Saiba como otimizar a experiência do produto, as campanhas de marketing e a jornada digital do cliente por meio de testes A/B dinâmicos.
O método de teste A/B determina qual das duas versões de algo produz os melhores resultados. Muitas vezes, é chamado de “teste de divisão” porque grupos de usuários são divididos em dois grupos (o grupo “A” e o grupo “B”) e canalizados para experiências digitais separadas.
Um teste A/B pode ajudá-lo a criar campanhas de marketing de melhor desempenho ou ajustar os fluxos de trabalho de integração de produtos. Alterações em seu produto ou recursos podem ser testados em pequenos grupos segmentados chamados cortes para verificar a eficácia e minimizar o atrito.
O teste A/B é uma ferramenta vital e confiável que pode e deve ser usada em diversas situações. Gerentes de produto, profissionais de marketing, designers e outros que usam ativamente o teste A/B tomam decisões baseadas em dados que geram resultados reais e quantificáveis.
Quais são os benefícios do teste A/B?
Os testes A/B respondem a uma pergunta básica: os clientes preferem a Opção 1 ou a Opção 2? No mundo dos produtos digitais, a resposta a essa pergunta é valiosa em várias situações, incluindo dois campos principais: melhorar a experiência do cliente e aprimorar as campanhas de marketing.
Melhorando a interface do usuário/UX
Ajustes bem-intencionados na interface do usuário do seu produto podem ter consequências não intencionais que criam atrito para os usuários. Você pode alterar a localização de uma guia em seu aplicativo móvel para atrair novos usuários, mas acidentalmente frustrar os usuários existentes acostumados ao local anterior.
A execução de uma série de testes A/B minimiza o risco de fazer alterações radicais, testando primeiro um segmento menor de sua base de usuários. Por exemplo, você pode criar um pequeno segmento de novos usuários no Amplitude Experiment e afunilá-los por meio da nova iteração do seu produto com a guia realocada.
Simultaneamente, você pode criar um grupo semelhante de novos usuários, mas rastreá-los conforme eles usam sua versão existente. No final do experimento, você pode comparar os comportamentos do grupo experimental com os comportamentos do seu grupo de controle para ver qual versão do seu produto produz os melhores resultados.
Para ter uma noção de como os clientes existentes reagirão à alteração em relação aos novos usuários, você deve repetir o experimento. Desta vez, substitua os grupos experimentais e de controle por segmentos de usuários existentes. Ao executar o experimento várias vezes usando diferentes segmentos, você aumenta as chances de que suas alterações estimulem a adoção de seu produto em vez de provocar a rotatividade.
Otimização de Campanhas de Marketing
O teste A/B pode ser usado para aumentar o desempenho de seus esforços de marketing. É provável que seus dados comportamentais revelem que os clientes que convertem provavelmente compartilham comportamentos ou dados demográficos semelhantes. Você sabe quem deseja atingir, mas os pontos mais delicados são evasivos:
Qual mensagem se mostra mais eficaz para impulsionar as conversões?
A qual oferta (ou incentivo os clientes potenciais/existentes) respondem melhor?
Um design diferente para um botão CTA produz mais cliques?
Você pode construir uma campanha com base em sua experiência e esperar pelo melhor, mas isso ainda traz riscos. Você pode enviar e-mails ou postagens sociais pagas para as pessoas certas enquanto erra o alvo com sua mensagem. A campanha pode gerar muitas conversões, mas você nunca saberá se as opções que não escolheu teriam gerado mais.
Os testes A/B identificam suas melhores opções de marketing, fornecendo resultados com base em dados. Uma série de testes A/B pode revelar que os usuários respondem melhor aos CTAs verdes do que aos azuis ou que uma oferta de avaliação gratuita funciona em níveis mais altos do que um desconto único. Esse processo ajuda a minimizar gastos que seriam desperdiçados em anúncios de desempenho inferior.
Principais conclusões
Um teste A/B ajuda a determinar qual dos dois ativos diferentes têm melhor desempenho.
Os testes A/B são usados para otimizar campanhas de marketing, melhorar a interface do usuário/UX e aumentar as conversões.
Existem várias versões de testes A/B para testar páginas individuais, várias variáveis e fluxos de trabalho e funis inteiros.
Os testes A/B devem ser segmentados e validados e para se obter a maior gama de resultados.
