Testes A/B: O que são e como funcionam

Sejamos honestos, os profissionais de marketing procuram constantemente estratégias para melhorar o desempenho das campanhas e obter melhores resultados. Uma ferramenta poderosa no arsenal de um profissional de marketing são os testes A/B, também conhecidos como testes divididos. A par do software de análise de marketing, é a ferramenta mais útil para aumentar o crescimento das vendas.

Neste guia, abordarei tudo, desde o que são os testes A/B e os vários tipos de testes e processos de implementação, até às oportunidades de otimização, estudos de caso do mundo real e erros comuns a evitar. Quer seja um profissional de marketing experiente ou esteja apenas a começar, este guia ajudará os seus esforços de marketing a obter resultados estatisticamente significativos.

O que são os testes A/B e como funcionam?

Os testes A/B são o processo de comparar duas versões de um recurso de marketing — A e B — para verificar qual tem melhor desempenho. O processo envolve dividir o seu público em dois grupos e expor cada grupo a uma variante diferente, medindo depois o desempenho de cada variante em relação a um objetivo ou métrica predeterminada. Por exemplo, pode testar duas linhas de assunto diferentes numa campanha de email para verificar qual gera taxas de abertura mais elevadas. 

No contexto do marketing baseado em contas (ABM), os testes A/B tornam-se ainda mais importantes. Ao segmentar as suas contas-alvo e personalizar as suas mensagens, pode adaptar os seus testes A/B a segmentos de público específicos, criando assim uma experiência do cliente mais positiva.

Tipos de testes A/B a conhecer

• Testes multivariados: permitem testar várias variáveis simultaneamente num único recurso, possibilitando identificar a combinação mais eficaz de elementos.
• Testes em várias páginas: são ideais para funis de vendas complexos ou sites com várias páginas, uma vez que avaliam variações em várias páginas para otimizar toda a experiência do utilizador.
• Testes de URL dividida: também conhecidos como testes A/B, os testes de URL dividida envolvem direcionar os utilizadores para URLs diferentes consoante a variante que lhes foi atribuída, permitindo testar alterações mais abrangentes.

Porque devo utilizar testes A/B?

A importância dos testes A/B não pode ser subestimada. De acordo com a Tech Report, cerca de 60% das grandes empresas consideraram os testes A/B úteis para aumentar o seu crescimento e as suas vendas e reduzir a taxa de rejeição do seu site em 2023.

As razões para a sua adoção generalizada são claras: os testes A/B permitem aos profissionais de marketing tomar decisões baseadas em dados, em vez de em suposições. Ao testarem sistematicamente diferentes elementos das suas campanhas ou novas funcionalidades de um site, os profissionais de marketing podem obter informações valiosas e em tempo real sobre as preferências e os comportamentos do seu público, otimizar o seu funil de marketing com estas novas informações, conduzindo a um maior envolvimento, mais conversões e, em última análise, ao crescimento das receitas.

Como utilizar o processo de testes A/B

1. Selecione aquilo que pretende melhorar

Antes de iniciar um teste A/B, é essencial identificar o aspeto específico da sua campanha de marketing que pretende melhorar. Pode ser algo como aumentar as taxas de abertura e de cliques dos emails ou melhorar as taxas de conversão da sua página de destino. Ao identificar com precisão a área a melhorar, pode concentrar os seus esforços e medir o impacto de forma mais eficaz.

2. Crie uma hipótese

Depois de identificar o elemento que pretende melhorar, é altura de formular uma hipótese de teste. Uma hipótese é uma afirmação que prevê de que forma a alteração de uma determinada variável afetará o resultado pretendido. Por exemplo, se estiver a testar diferentes linhas de assunto de email para melhorar as taxas de abertura, a sua hipótese poderá ser: "Alterar a linha de assunto do email para incluir um sentido de urgência aumentará as taxas de abertura em 20%."

3. Crie variações

Tendo a sua hipótese em mente, pode agora criar as variações que irá testar umas contra as outras. Por exemplo, se estiver a testar linhas de assunto de emails, poderá criar duas versões diferentes — uma com um sentido de urgência e outra sem. Certifique-se de que cada variação difere apenas na variável que está a testar, mantendo todos os outros elementos constantes. Isto permite isolar o impacto da variável que está a testar.

4. Realize a experiência

Depois de criar as suas variações, está na altura de lançar o seu teste A/B. Dependendo da plataforma e do software de marketing que está a utilizar, isto poderá envolver a configuração de diferentes campanhas de email, a criação de variações de uma página de destino ou a configuração de campanhas publicitárias com diferentes elementos criativos. Certifique-se de configurar devidamente o acompanhamento e de garantir que o seu teste está a ser executado corretamente.

5. Meça os resultados

Depois de o seu teste ter decorrido durante tempo suficiente para recolher dados relevantes (normalmente até alcançar significância estatística), está na altura de analisar os resultados. Compare o desempenho de cada variação com as métricas de sucesso definidas antecipadamente. Por exemplo, se estivesse a testar linhas de assunto de emails, compare as taxas de abertura de cada variação para ver qual teve melhor desempenho. Certifique-se de considerar quaisquer fatores externos que possam ter influenciado os resultados.

O que posso otimizar com testes A/B?

Com os testes A/B, pode testar alterações em vários componentes das suas campanhas de marketing:

• Texto: Teste diferentes títulos de páginas Web ou páginas de destino, modelos, texto principal e mensagens para dar prioridade ao que tem maior impacto junto do seu público.
• Apelo à ação (CTA): Experimente diferentes cores, textos e posicionamentos dos botões de CTA para maximizar as taxas de cliques.
• Design e disposição: Avalie o impacto de diferentes elementos visuais, tipos de letra, disposições e formatações no envolvimento dos utilizadores.
• Navegação: Teste diferentes variações das estruturas de navegação e dos fluxos de utilizador para otimizar a experiência de navegação desde a página de destino até ao pagamento.
• Formulários: Otimize os campos, os comprimentos e as disposições dos formulários para melhorar a funcionalidade e aumentar o número de submissões.

Onde posso utilizar testes A/B?

Para sermos um pouco mais específicos, apresentamos os diferentes canais onde pode utilizar testes A/B, além de exemplos dos componentes específicos que podem ser testados.

Marketing por email

• Linhas de assunto: Experimente diferentes comprimentos, tons, estilos e até a utilização de emojis para determinar quais resultam em taxas de abertura mais elevadas.
• Nomes dos remetentes: Teste diferentes nomes de remetentes ou endereços de email dos remetentes para verificar se determinadas variações aumentam a confiança e as taxas de abertura.
• Conteúdo do email: Experimente diferentes mensagens, técnicas de personalização de emails e formatos de conteúdo (por exemplo, apenas texto versus HTML) para identificar o que tem maior impacto junto do seu público.
• Horários de envio: Teste diferentes dias da semana e horas do dia para encontrar o horário de envio ideal para maximizar as taxas de abertura e de cliques.

Redes sociais

• Elementos criativos dos anúncios: Experimente diferentes imagens, vídeos e gráficos para ver quais atraem mais atenção e geram cliques.
• Opções de segmentação: Teste diferentes segmentos de público, dados demográficos, interesses e comportamentos para identificar os segmentos de público mais recetivos.
• Formatos de anúncios: Experimente diferentes formatos de anúncios (por exemplo, anúncios em carrossel e anúncios em vídeo) para determinar quais geram o maior envolvimento e mais conversões.
• Mensagens: Teste diferentes textos de anúncios, títulos e apelos à ação (CTAs) para ver quais mensagens têm maior impacto junto do seu público-alvo.

Páginas de destino

• Títulos: Experimente diferentes variações de títulos na sua página de destino ABM para perceber quais captam a atenção das contas e as incentivam a permanecer na página.
• Imagens: Teste diferentes imagens, gráficos, esquemas de cores e vídeos para determinar quais os elementos visuais que melhor cativam o seu público e geram mais conversões.
• Campos do formulário: Experimente diferentes comprimentos, formatos e disposições de formulários para reduzir a fricção e aumentar o número de submissões.
• Disposição: Experimente diferentes disposições de página, incluindo a colocação de elementos como títulos, imagens, formulários e CTAs, para otimizar o fluxo dos utilizadores e os percursos de conversão.

Publicidade paga (PPC)

• Texto do anúncio: Experimente diferentes variações do texto dos anúncios, incluindo títulos, descrições e CTAs nas suas campanhas do Google Ads, para perceber quais geram as taxas mais elevadas de cliques e conversões.
• Palavras-chave: Teste diferentes variações de palavras-chave e tipos de correspondência para identificar as palavras-chave mais eficazes para gerar conversões.
• Estratégias de licitação: Experimente diferentes estratégias de licitação (por exemplo, licitação manual em comparação com licitação automatizada) para otimizar o investimento nos anúncios e maximizar o ROI.
• Parâmetros de segmentação: Teste diferentes parâmetros de segmentação, incluindo dados demográficos, interesses e comportamentos, para identificar os segmentos de público mais recetivos.

Otimização para motores de pesquisa (SEO)

• Títulos e descrições meta: Experimente diferentes etiquetas de título e descrições meta para perceber quais resultam em taxas de cliques mais elevadas nas páginas de resultados dos motores de pesquisa (SERPs).
• Estruturas de URL: Teste diferentes estruturas e formatos de URL para determinar quais são mais fáceis de utilizar e estão mais otimizados para os motores de pesquisa. Um encurtador de URL pode ajudá-lo a criar variações neste âmbito.
• Variações de conteúdo: Experimente diferentes formatos, extensões e temas de conteúdo para perceber quais cativam melhor o seu público e atraem um maior número de visitantes.
• Ligações internas: Experimente diferentes estratégias de ligações internas e variações do texto âncora para melhorar a navegação no website e a capacidade de rastreio pelos motores de pesquisa.

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Estudos de caso: exemplos de testes A/B

Para ilustrar tudo o que expliquei até agora neste artigo, apresentamos três estudos de caso que pode consultar como exemplos de testes A/B na prática.

Highrise: marketing de páginas de destino

Os testes A/B no website de marketing da Highrise compensaram em grande escala. A equipa pensava que um design simples, denominado "Person Page", atrairia mais utilizadores e obteria mais inscrições. Por isso, realizou um teste que o comparava com um design mais extenso. 

O resultado? A "Person Page" obteve uma impressionante taxa 47% superior de inscrições pagas (mais do dobro do desempenho do design original). Mas, quando enriqueceram o design com informações adicionais, o desempenho caiu 22%.

Noutro teste, descobriram que fotografias grandes de clientes satisfeitos e testemunhos aumentavam as inscrições, independentemente da pessoa que aparecia na fotografia!

MailerLite: marketing por email

A MailerLite também experimentou vários elementos nos seus emails para perceber quais geravam os melhores resultados.

Uma das coisas que testaram foi a utilização de emojis nas linhas de assunto. Inicialmente, em 2020, não pareceu fazer grande diferença. Mas, à medida que continuaram a testar, notaram uma tendência: os emojis começaram a conquistar o seu público. Os resultados recentes dos testes A/B mostraram que as linhas de assunto com emojis tinham uma taxa de abertura significativamente superior—37,33% em comparação com 36,87% sem emojis.

Outra experiência interessante consistiu em testar o comprimento das linhas de assunto. Descobriram que as linhas de assunto mais curtas obtiveram melhores resultados na geração de cliques por parte dos subscritores. Na verdade, as linhas de assunto concisas alcançaram uma taxa de abertura de 100% e uma impressionante taxa de cliques de 85,71%.

Estas conclusões destacam a importância de testar diferentes elementos nas suas campanhas de e-mail para perceber o que gera melhor resposta junto do seu público.

Tomer Dean: Comércio eletrónico com UGC

Tomer Dean analisou se o conteúdo gerado pelos utilizadores (UGC) ou as fotografias de banco de imagens funcionavam melhor para a sua estratégia de comércio eletrónico. Realizaram muitos testes, sobretudo com artigos de moda, comparando pessoas reais com fotografias de banco de imagens produzidas profissionalmente.

Por exemplo, uma comparação colocou lado a lado uma fotografia de banco de imagens de um soutien desportivo da Nike e outra do Instagram. Os resultados do teste A/B? A fotografia do Instagram levou muito mais pessoas a comprar—0,90% em comparação com apenas 0,31% com a fotografia de banco de imagens. Fizeram o mesmo com uma saia da Zara e uns ténis da Nike, com resultados mistos. Mas quando combinaram uma fotografia de banco de imagens de sapatos de salto altos vermelhos com três fotografias de utilizadores numa página de destino, as vendas aumentaram significativamente.

Estes testes demonstraram que o UGC pode aumentar as vendas. E há mais: os sites de comércio eletrónico geram cerca de $3 por visitante, mas, com testes bem-sucedidos como estes, esse valor pode aumentar 50%!

Erros comuns nos testes A/B a evitar

Para ajudar a obter o maior impacto com o mínimo esforço, siga o meu conselho e evite:

• Testar demasiadas variáveis ao mesmo tempo: Limite o número de alterações entre variantes para isolar com precisão o impacto de cada modificação.
• Ignorar a significância estatística: Certifique-se de que o tamanho da amostra é suficiente e de que os resultados são estatisticamente significativos antes de tirar conclusões.
• Testar tráfego desequilibrado ou durante um período inadequado: Mantenha a consistência na distribuição do tráfego entre as variantes e realize os testes durante um período adequado para ter em conta as variações nos padrões de tráfego.

P.S. Se pretende saber mais sobre testes A/B, temos uma excelente lista de cursos de otimização da taxa de conversão para explorar.

Junte-se a nós para obter mais conhecimentos de marketing

Os testes A/B são uma ferramenta essencial para os profissionais de marketing, permitindo tomar decisões baseadas em dados e melhorar continuamente. Desde ajustar CTAs até aperfeiçoar páginas de destino e campanhas de e-mail, oferecem informações valiosas para otimizar estratégias.

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