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Teste A/B: 7 benefícios e 7 passos para obter insights valiosos

Teste A/B: 7 benefícios e 7 passos para obter insights valiosos

Você já realizou um teste A/B para avaliar suas campanhas de marketing? Já imaginou ser capaz de identificar exatamente quais elementos de um anúncio podem ser ajustados para trazer melhores resultados? 

Esse é o poder do teste A/B, uma das estratégias mais eficazes para otimização de websites, mensagens, anúncios e experiências do usuário.

Isso porque os resultados obtidos correspondem diretamente ao comportamento do cliente, colocando suas preferências no centro das estratégias de retenção e engajamento. 

Desse modo, o teste A/B se apresenta como uma ferramenta indispensável para compreender como os clientes interagem com suas campanhas. Além disso, ajudam a compreender quais ofertas ou estruturas de design eles preferem e quais elementos influenciam suas decisões de compra.

Neste artigo, exploraremos o que é o teste A/B, como a ferramenta pode trazer vantagens significativas ao seu negócio e, o mais importante, como realizar testes A/B na prática.

Pronto para saber como maximizar suas conversões?

Então, continue a leitura!

O que é teste A/B?

O teste A/B, conhecido como teste de divisão, é uma ferramenta de análise de marketing que compara duas versões (A e B) para identificar a mais eficaz. Ao testá-las, é possível escolher, de forma estatisticamente significativa, a versão com melhor desempenho de conversão, obtendo resultados mais efetivos.

Os resultados das versões A e B são comparados usando testes estatísticos para determinar se as diferenças são relevantes ou se ocorreram por acaso. 

Para isso, usa-se um nível de significância de 95%, considerando a mudança válida se a diferença entre as variáveis for maior do que o esperado em 95% das vezes.

Para ser estatisticamente válido, o teste A/B requer amostras aleatórias e representativas, sem vieses, com apenas a variável-alvo sendo alterada. 

Além disso, é necessário coletar uma quantidade suficiente de dados para aplicar os testes estatísticos com precisão, o que pode ser alcançado por meio de um período de tempo adequado.

Por que fazer teste A/B?

As estratégias de marketing podem ser altamente beneficiadas com o teste A/B. 

Veja, a seguir, algumas maneiras de aplicá-lo e quais os resultados obtidos por meio do teste A/B em marketing:

Personalização

É possível criar variações de anúncios ou e-mails direcionados a grupos específicos de clientes, maximizando, assim, a relevância do conteúdo e o engajamento.

Além disso, você será capaz de aplicar ainda mais a personalização de mensagens em suas campanhas, usando o nome do cliente ou outras informações relevantes presentes em seu histórico de compras.

Otimização de conversões

O teste A/B permite identificar quais elementos de uma campanha ou página de destino têm maior impacto nas conversões

Você pode testar variações de elementos como títulos, botões de CTA e imagens, e descobrir o que ressoa melhor com o público-alvo, direcionando mais clientes para a ação desejada.

Melhoria da experiência do usuário

Teste diferentes layouts, cores e designs em sites ou aplicativos para entender como proporcionar uma experiência mais agradável e intuitiva para os visitantes. 

Uma experiência de usuário fluida e descomplicada aumenta a retenção, reduz a taxa de rejeição e fomenta a fidelização do cliente.

Segmentação personalizada

Com o teste A/B em marketing, você pode avaliar diferentes mensagens e ofertas para segmentos personalizados do público.

Assim, é possível adaptar as campanhas para atender melhor às necessidades e preferências de cada grupo. Isso melhora a entrega de conteúdo relevante e a conexão emocional com os clientes, aumentando, por sua vez, as chances de conversão.

Otimização de e-mails

Se você envia campanhas de e-mail, é importante testar as variações de linhas de assunto, horários de envio e o corpo do e-mail. 

Dessa forma, você descobre qual versão performa melhor e realiza as melhorias certas para aumentar significativamente as taxas de abertura e cliques.

Validação de hipóteses

“Contra fatos, não há argumentos”, certo?

O teste A/B te ajuda a abandonar os achismos ao testar e validar hipóteses antes de implementar mudanças em larga escala. 

O resultado? Uma redução notável nos riscos e decisões baseadas em dados concretos.

Validação de onboarding

Sabemos que o onboarding é decisivo para a experiência positiva de novos usuários e clientes. Para validar se este processo realmente traz bons resultados, é possível testar diferentes abordagens para estimular novos usuários a se familiarizarem com o aplicativo e seus recursos, o que aumenta a retenção de novos usuários.

Exemplos práticos de teste A/B em marketing

Ficou claro por que fazer testagens A/B?

Se não, confira os exemplos práticos que criamos abaixo!

Exemplo 1: Teste A/B em empresa de delivery de alimentos

Uma empresa de delivery de alimentos deseja otimizar a interface do seu aplicativo para aumentar o número de pedidos. 

Para esse fim, a marca realiza um teste A/B, no qual uma versão apresenta um botão de CTA “Fazer Pedido” verde, e a outra, azul. 

Após um período de testes, a empresa descobriu que a versão com o botão azul tem uma taxa de conversão 20% maior, o que indica que os usuários preferem essa cor para realizar seus pedidos.

Exemplo 2: Teste A/B em um app de meditação guiada

Um aplicativo de meditação quer aumentar o engajamento de seus usuários por meio de notificações push. 

O teste A/B analisa duas mensagens diferentes: “Relaxe e medite agora” e “Descubra a paz interior com uma meditação guiada“. 

O teste revela que a primeira mensagem obteve uma taxa de abertura 25% maior, indicando que os usuários respondem melhor a uma abordagem mais direta e objetiva. 

A empresa, então, ajusta suas futuras notificações com base nesse resultado para aumentar a retenção dos usuários.

Como fazer o teste A/B?

Para fazer o teste A/B, siga os 7 passos indicados abaixo:

  1. defina o objetivo do teste A/B, como aumentar conversões ou melhorar a experiência do usuário;
  2. escolha as variáveis a serem testadas, como títulos, CTA, cores, garantindo apenas uma variável por teste;
  3. crie versões diferentes para cada variável selecionada, aplicando mudanças que sejam realmente significativas;
  4. separe sua audiência em grupos aleatórios, para que cada um seja impactado por uma versão diferente da variável;
  5. execute o teste e acompanhe os resultados;
  6. use um AB Testing Software para otimizar o processo e obter resultados mais precisos;
  7. compare os resultados e aplique a melhor opção em seu plano de marketing.

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Posted on April 27, 2024