A importância do teste A/B

O marketing nunca valorizou tanto a experimentação quanto nos dias de hoje. Com a saturação dos canais de comunicação, a velocidade das respostas analíticas, as metodologias contemporâneas do marketing digital incorporaram o teste A/B como um processo quase obrigatória. A ideia é compreender qual tipo de conteúdo funciona melhor com o público que se pretende atingir, levando em conta as variáveis que influenciam nos resultados e fornecendo métricas para que as decisões sejam tomadas com base em dados e não em achismos.

O que é o teste A/B?

O teste A/B é uma ferramenta fundamental para aumentar o potencial das ações no marketing digital. Basicamente, o teste A/B compara dois tipos de conteúdo, mas com a mudança em apenas uma variável. Por exemplo, sua empresa vai fazer um anúncio no Facebook de um protetor solar. Pode ser feito um teste A/B entre dois anúncios com o mesmo tempo, mas um utilizando uma foto da praia com pessoas e em outra uma paisagem deserta. O próprio gerenciador de anúncios do Facebook já fornece um relatório sobre a foto que teve a melhor performance.

Outro exemplo seria uma landing page do site. Pode ser apresentado o mesmo conteúdo de texto com apenas uma imagem e uma outra página com mais imagens. Nas métricas, será possível conferir qual página teve mais visualizações, engajamento, etc.

Como fazer o teste A/B?

Há alguns passos que devem ser seguidos para fazer um teste A/B com maior precisão, confira:

Tamanho da amostra

Para saber o tamanho do público adequado ao seu teste, há uma equação que dá esse resultado, mas é um pouco complexa. Na internet há diversas calculadoras de teste A/B que podem ser utilizadas baseadas na conversão atual e na pretendida para se chegar ao tamanho da amostra.

Tempo de experimento

Há em estatística um termo que se chama intervalo de confiança, que indica a confiabilidade de uma pesquisa ou de uma estimativa. Para saber qual é o tempo ideal de duração de um teste, ferramentas como o Google Analytics e o Optimizely podem ajudar a definir esse período. Por mais que seja tentador tirar conclusões a partir dos resultados parciais, aguarde a conclusão do teste para estudar as métricas.

Teste das variáveis

Retomando o exemplo do anúncio do protetor solar, se você alterar o texto e a imagem dos dois anúncios não saberá qual alteração teve impacto nos resultados das campanhas. Por isso, é fundamental testar uma variável por vez. Faça uma alteração no texto, mas mantenha a imagem. Depois altere a imagem com o mesmo texto e a partir daí execute vários testes sempre mudando apenas um detalhe para entender o que foi mais importante no engajamento do público.

Porcentagem do tráfego

Se um site tiver volume baixo de tráfego, o conteúdo do teste A/B pode ser direcionado para metade do público, por exemplo. Já se a página tiver um número elevado de acessos, pode ser alocado 20% do público. Pense que no seu teste pode ser um sucesso ou um fracasso, por isso é importante não expor todos os visitantes a um conteúdo ruim.

Métricas

Finalizado o teste A/B, a análise dos dados é vital para avaliar qual conteúdo merece um investimento maior e quais serão descartados. Saber quais mudanças geraram mais impacto é o que permite a otimização constante dos conteúdos para aumentar as conversões.  

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