O que é teste A/B?

O teste A/B, também conhecido como teste de divisão, é uma ferramenta de análise de marketing utilizada para testar duas versões variadas de uma mesma página, anúncio ou e-mail. O objetivo final é identificar aquela que apresenta melhor desempenho de conversão. Com isso, é possível entender, de maneira estatisticamente significativa, qual das versões você deve utilizar para obter melhores resultados.

É preciso dividir seu público em dois grupos. As duas versões são disparadas para os grupos aleatoriamente, e assim, podem ser detectadas e avaliadas de maneira objetiva.

Como o teste A/B pode ser usado em vendas?

O teste A/B pode ser utilizado em vendas de diversas formas. Confira alguns exemplos práticos:

Teste de título: Ao criar um e-mail de prospecção, por exemplo, é possível testar diferentes títulos para identificar qual deles apresenta melhores taxas de abertura. Um título mais chamativo pode ser o diferencial entre uma mensagem lida ou ignorada, e o teste A/B é capaz de identificar isso.

Teste de imagem: Em um anúncio de produto, o teste A/B pode ser utilizado para avaliar diferentes imagens que compõem um anúncio, e com isso, identificar qual delas gera mais cliques e faz diferença na decisão de compra do cliente.

Teste de preço: Um preço mais alto pode afastar os clientes, ao mesmo tempo que um preço muito baixo gera desconfiança. Nesse sentido, o teste A/B pode ser aplicado para entender qual precificação é mais atrativa e favorece as conversões.

Teste de copy: O teste A/B também pode ser usado para testar diferentes versões de copy para descobrir qual delas é mais eficaz em persuadir as pessoas a comprar. Por exemplo, você pode criar duas versões da mesma página de produto, uma com uma descrição mais longa e outra com uma descrição mais curta. Em seguida, você apresentaria essas duas versões para segmentos diferentes do seu público e verificaria qual versão gera mais segurança.

Como o teste A/B é validado?

Os resultados das versões A e B são comparados usando testes estatísticos.

Em síntese, os testes estatísticos podem ser usados ​​para determinar se as diferenças observadas entre os grupos são estatisticamente significativas ou podem ter ocorrido apenas por acaso.

O nível de significância usado em um teste A/B típico é de 95%, o que significa que, se a diferença entre os grupos for maior do que a esperada em pelo menos 95% das vezes, consideramos que a mudança é válida.

No entanto, é importante notar que os testes A/B só são válidos estatisticamente se forem realizados corretamente, o que inclui ter amostras aleatórias e representativas, evitar viés e garantir que a diferença demonstrada seja a única variável que está sendo alterada.

Além disso, é necessário que haja uma quantidade suficiente de dados para que os testes estatísticos possam ser aplicados com precisão.

Então, no caso de testes A/B aplicados em landing pages, onde não há como definir uma amostra exata para o teste, é preciso determinar um período de tempo para o teste que seja suficiente para coletar uma boa quantidade de dados.

Exemplo práticos de teste A/B

Ainda confuso sobre o que é teste A/B? Veja os exemplos a seguir:

Teste A/B em e-mail

Com este exemplo será simples entender o que é teste a/b e e-mail marketing.

No caso de um teste A/B de e-mail marketing, por exemplo, podemos usar testes estatísticos para avaliar se a taxa de abertura de e-mails é significativamente diferente entre as duas versões do e-mail.

Estas versões de e-mail são muito semelhantes, mas a linha de assunto da versão B foi adaptada para ser mais atrativa.

Para saber qual performa melhor, realizamos um teste A/B.

Se a versão B do e-mail tiver uma taxa de abertura significativamente maior do que a versão A, podemos concluir que a mudança na variável em estudo, que foi implementada na versão B, foi eficaz em melhorar a taxa de abertura e aumentará os resultados do processo de prospecção.

O teste A/B também pode ser utilizado para eficácia de anúncios de mídia paga. Ao comparar diferentes versões de um anúncio, é possível identificar qual delas gera os melhores resultados em termos de conversão e retorno sobre investimento (ROI).

Se você possui uma estratégia de mídia paga, saiba que a maioria das plataformas de anúncios, como o Google Ads e o Facebook Ads, oferecem recursos para realizar testes A/B, o que facilitará a sua análise.

Ok, mas como fazer teste A/B em mídia paga?

Vamos supor que estamos trabalhando com duas versões de anúncio, e o elemento que alteramos entre eles é o CTA. O objetivo deste teste é encontrar a versão que gera menos custos por conversão.

Na versão A, no CTA está escrito “Saiba mais”, e alteramos a versão B para “Garanta já a sua vaga”.

Dividimos o tráfego da campanha igualmente entre as duas versões. Cada versão tem um número suficiente de impressões para que os resultados sejam válidos. Nesses casos, recomenda-se um mínimo de 1000 impressões por versão.

Ao final do teste, analisamos a nossa métrica de interesse, que nesse contexto é o custo por aquisição. No entanto, tenha em mente que outras métricas podem ser analisadas, como taxas de cliques (CTR) e taxas de conversão.

E aí, ficou claro o que é teste A/B e como ele pode ser utilizado para elevar os resultados das suas estratégias de prospecção e inbound marketing?

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