Ferramentas de Teste A/B

O que você irá aprender?

    Fala aí analítico e analítica de plantão, beleza?

    Se você trabalha com marketing digital SABE que precisa conhecer sobre testes a/b e se você ainda não conhece, relaxa que a MB está aqui para te ajudar! :)

    Um dos maiores avanços e diferenciais em trabalhar com digital é poder fazer testes a/b em larga escala, isso inclusive é uma das grandes alavancas de Growth!

    Não adianta pensarmos em tráfego se nosso site não está preparado para atender a demanda do consumidor que entra, o tráfego não é responsável por vender e sim por trazer audiência qualificada para o site, mas se o site tiver problemas, a venda não acontece! Além de pensarmos em "problemas", temos que testar SEMPRE e é justamente essa possibilidade que nos permite sair da caixa e evoluir o nosso negócio a todo momento, ou você achou que era colocar o site no ar e tava tudo pronto?!

    Mas relaxa, nesse artigo aqui separamos o que você precisa saber para dar o pontapé inicial nessa jornada:

    O que é Teste A/B?

    O teste A/B é um método de comparação de duas versões de uma página da Web ou aplicativo entre si para determinar qual delas tem melhor desempenho. O teste A/B é essencialmente um experimento em que duas ou mais variantes de uma página são mostradas aos usuários aleatoriamente, e a análise estatística é usada para determinar qual variação tem melhor desempenho para uma determinada meta de conversão.

    A execução de um teste A/B que compara diretamente uma variação com uma experiência atual permite que você faça perguntas específicas sobre alterações em seu site ou aplicativo e, em seguida, colete dados sobre o impacto dessa alteração.

    O teste elimina a adivinhação da otimização de sites e permite decisões informadas por dados que mudam as conversas de negócios de "nós pensamos" para "nós sabemos". Ao medir o impacto que as mudanças têm em suas métricas, você pode garantir que cada mudança produza resultados positivos.

    Como funciona um teste A/B?

    Em um teste A/B, você pega uma página da Web ou tela de aplicativo e a modifica para criar uma segunda versão da mesma página. Essa mudança pode ser tão simples quanto um único título, botão ou uma reformulação completa da página. Então, metade do seu tráfego é mostrada na versão original da página (conhecida como controle) e metade é mostrada na versão modificada da página (a variação).

    Imagem: Optimizely

    À medida que os visitantes recebem o controle ou a variação, seu envolvimento com cada experiência é medido e coletado em um painel e analisado por meio de um mecanismo estatístico. Você pode então determinar se a mudança da experiência teve um efeito positivo, negativo ou neutro no comportamento do visitante.

    Imagem: Optimizely

    Por que você deve fazer um teste A/B

    O teste A/B permite que indivíduos, equipes e empresas façam alterações cuidadosas em suas experiências de usuário enquanto coletam dados sobre os resultados. Isso permite que eles construam hipóteses e aprendam por que certos elementos de suas experiências afetam o comportamento do usuário. De outra forma, eles podem estar errados – sua opinião sobre a melhor experiência para um determinado objetivo pode estar errada por meio de um teste A/B.

    Mais do que apenas responder a uma pergunta pontual ou resolver um desentendimento, o teste A/B pode ser usado para melhorar continuamente uma determinada experiência ou melhorar um único objetivo, como a taxa de conversão ao longo do tempo.

    Uma empresa de tecnologia B2B pode querer melhorar a qualidade e o volume de leads de vendas nas páginas de destino da campanha. Para atingir esse objetivo, a equipe tentaria fazer um teste A/B com alterações no título, imagens visuais, campos de formulário, call to action e layout geral da página.

    Testar uma alteração de cada vez os ajuda a identificar quais alterações tiveram efeito no comportamento do visitante e quais não. Com o tempo, eles podem combinar o efeito de várias mudanças vencedoras de experimentos para demonstrar a melhoria mensurável de uma nova experiência em relação à antiga.

    Esse método de introduzir alterações em uma experiência do usuário também permite que a experiência seja otimizada para um resultado desejado e pode tornar as etapas cruciais de uma campanha de marketing mais eficazes.

    Ao testar a cópia do anúncio, os profissionais de marketing podem saber quais versões atraem mais cliques. Ao testar a página de destino subsequente, eles podem aprender qual layout converte melhor os visitantes em clientes. O gasto geral em uma campanha de marketing pode realmente ser reduzido se os elementos de cada etapa funcionarem da maneira mais eficiente possível para adquirir novos clientes.

    Processo de Teste A/B

    Veja a seguir uma estrutura de teste A/B que você pode usar para começar a executar testes:

    Colete dados: suas análises geralmente fornecem informações sobre onde você pode começar a otimizar. Ajuda começar com áreas de alto tráfego do seu site ou aplicativo para permitir que você colete dados mais rapidamente. Procure páginas com baixas taxas de conversão ou altas taxas de desistência que possam ser melhoradas.

    Identificar metas: suas metas de conversão são as métricas que você está usando para determinar se a variação é ou não mais bem-sucedida do que a versão original. Os objetivos podem ser qualquer coisa, desde clicar em um botão ou link para compras de produtos e inscrições por e-mail.

    Gere hipóteses: Depois de identificar uma meta, você pode começar a gerar ideias e hipóteses de teste A/B sobre por que você acha que elas serão melhores do que a versão atual. Depois de ter uma lista de ideias, priorize-as em termos de impacto esperado e dificuldade de implementação.

    Crie variações: usando seu software de teste A/B, faça as alterações desejadas em um elemento do seu site ou experiência de aplicativo para dispositivos móveis. Isso pode ser alterar a cor de um botão, trocar a ordem dos elementos na página, ocultar elementos de navegação ou algo totalmente personalizado. Muitas das principais ferramentas de teste A/B têm um editor visual que facilitará essas alterações. Certifique-se de fazer o controle de qualidade de sua experiência para garantir que ela funcione conforme o esperado.

    Executar experimento: inicie seu experimento e aguarde a participação dos visitantes! Nesse ponto, os visitantes do seu site ou aplicativo serão atribuídos aleatoriamente ao controle ou à variação de sua experiência. Sua interação com cada experiência é medida, contada e comparada para determinar o desempenho de cada uma.

    Analisar os resultados: depois que sua experiência estiver concluída, é hora de analisar os resultados. Seu software de teste A/B apresentará os dados da experiência e mostrará a diferença entre o desempenho das duas versões de sua página e se há uma diferença estatisticamente significativa .

    Se sua variação for vencedora, parabéns! Veja se você pode aplicar os aprendizados do experimento em outras páginas do seu site e continuar a iteração no experimento para melhorar seus resultados. Se sua experiência gerar um resultado negativo ou nenhum resultado, não se preocupe. Use o experimento como uma experiência de aprendizado e gere novas hipóteses que você possa testar.

    Ferramentas de Teste A/B

    Agora que você já sabe o que é um teste A/B, como utilizar, a importância, como funciona e o processo, vamos listar as ferramentas de teste a/b que facilitam a sua vida:

    Amplitude Experiment

    A Amplitude Experiment é uma nova ferramenta de teste a/b da amplitude, ferramenta de analytics focada em produtos.

    Uma grande diferença do Experiment em comparação com outras ferramentas é que não começa com a variante ou sinalizador de recurso . Começa com o design do experimento.

    O fluxo de trabalho do Amplitude Experiment orienta você pelas melhores práticas de construção de um teste eficaz. Comece com o problema do cliente, descreva os insights de suporte e documente sua hipótese. Você pode até vincular a um gráfico ou métrica existente que usa no Analytics .

    Optimizely

    A optmizely possui uma versão free, que é bem básica mais atende a testes iniciais. Nesse plano free da ferramenta, só é possível fazer um teste por vez em uma página.

    Não é possível por exemplo efetuar um teste na home, um na página de produto e um no carrinho. A Ferramenta é básica, mas atende aos pequenos ecommerces. Assim como a Intuitive, uma vez instalado o script, dê asas a imaginação e TESTE!! Vale a pena testar a ferramenta, já que tem seu plano Free.

    VWO

    A VWO tem em uma versão free de apenas 30 dias e nela já da para notar o potencial da ferramenta.

    Assim como as outras ferramentas de teste a/b, a VWO é de muito fácil inserção, uma vez o script inserido, você não precisará mais de TI. A VWO tem um diferencial frente as outras ferramentas, ela possui uma integração com Magento, então é possível ver além de análises dos teste, a receita de cada teste integrado ao seu Magento.

    A/B Tasty

    Mais desconhecido que as mencionadas anteriormente, o A/B Tasty pode ser uma alternativa para quem possui principalmente E-commerce.

    A ferramenta possui mais de 25 integrações e além de testes a/b, possui também recursos de personalização e ainda funciona em Apps.

    Split Hero

    A Split Hero é uma ferramenta exclusiva para testes em wordpress. A ferramenta tem integração com o Elementor e consegui dividir as mais variadas versões de suas páginas para a execução do teste.

    A interface da plataforma é super simples e bem prática de usar, a mesma possui versão trial mas é paga.

    Adobe Target

    Sim, você achou que a ADOBE não teria ferramenta de testes a/b? A ferramenta é BEM robusta e aqui no Brasil um dos grandes cases é a Webmotors, a empresa utiliza todo o ecossistema Adobe, inclusive Analytics.

    Croct

    A Croct é uma ferramenta de Teste A/B brasileira, sim, isso mesmo! O Brasil também tem uma ferramenta de teste a/b para chamar de sua!

    Mas a Croct vai MUITO além de simplesmente fazer testes a/b, a ferramenta também permite criar personalizações em seus sites para que os usuários de diferentes regiões, fontes de tráfego e afins, possam ter os seus sites personalizados, sim, isso mesmo! Você pode personalizar copy, imagem e MUITO MAIS!

    A Croct possui apenas versão paga que para pequenos sites e é bem acessível, o modelo de cobrança é baseado em usuários e quais áreas do site você quer implementar para fazer testes e personalizações. Conheça mais sobre a Croct aqui.

    GrowthBook

    GrowthBook é uma plataforma de sinalização e experimentação de recursos de código aberto que ajuda você a liberar melhor o código e medir o impacto com seus próprios dados.

    O GrowthBook é nativo do warehouse e trabalha com seus dados onde eles já estão, permitindo manter o controle, aumentar a privacidade e a segurança e evitar a dependência do fornecedor. São integrados com todas as principais fontes de dados SQL, além de ferramentas como Mixpanel e Google Analytics

    Mesmo com tanta facilitação, recomendo que tenha cuidado ao usar a GrowthBook, pois a mesma trabalha ligada diretamente em um servidor seu, ou seja, ela possui planos gratuitos e pagos mas você precisará desembolsar ao menos o curso de algum servidor, a ferramenta se integra com os seguintes:

    Varify IO

    A Varify é uma ferramenta de teste a/b alemã que lembra MUITO o Google Optimize no sentido de usabilidade e configurações, que são bem simples e é uma ferramenta específica e que faz única e exclusivamente teste a/b.

    A ferramenta possui editor visual, funciona em qualquer tipo de sites, inclusive ecommerce e possui algo bem diferente das demais aqui listadas nesse artigo. A Varify possui tráfego ilimitado, ou seja, ela não te cobra por volume de acessos ao site além de possuir também, testes ilimitados.

    Último ponto interessante e relevante da ferramenta é que ela é bem acessível, o preço da ferramenta começa em $100 (100 doletas mesmo) e possui integração com GA4, Piwiki, Matomo e Snowplow.

    Espero que esse artigo tenha te ajudado a entender melhor sobre as ferramentas de teste a/b, e sobre o mundo de experimentação.

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