Teste A/B

Criar estratégias de marketing, muitas vezes é um desafio, pela imprevisibilidade da reação dos clientes. Por isso, o setor de marketing, cada vez mais encontra escapatórias para entender o comportamento do consumidor e como se comunicar eficientemente com ele. Uma dessas soluções é o Teste A/B.

Com ele é possível entender o que funciona melhor com os seus consumidores e como adaptar seus conteúdos para agradá-los. Descubra abaixo, o que é o teste A/B e como introduzi-lo em seu marketing.

O que é teste A/B? 

O teste A/B, também chamado como teste de bucket ou teste de divisão, é um teste multivariável que permite que os profissionais de marketing escolham entre variáveis, as mais eficazes.

De forma simplificada, os testes A/B são utilizados para escolher os melhores elementos entre as opções, dessa forma, otimizando ao máximo as campanhas. Na prática, imagine que você esteja construindo um e-mail marketing, e possui dois tipos de título que queira colocar, você pode fazer um teste A/B para decidir, qual dos dois possui um resultado mais positivo com o público.

Dessa forma, as escolhas são baseadas em fatos e contam com uma assertividade melhor, atingindo as metas escolhidas. Acabando com as suposições e tornando a tomada de decisão competente e com base na satisfação dos leitores.

Como realizar um teste A/B

O teste A/B é um método simples e com facilidade para interpretação dos resultados. Para montar um teste de êxito, siga o passo-a-passo seguinte:

Defina o objetivo

O primeiro passo para definir um caminho, é entender para onde estamos indo. Determine quais são os objetivos desse teste: Você quer mais conversões? Diminuir a taxa de rejeição? Definindo qual é o resultado esperado, é possível mensurar com mais facilidade.

Determine quais são os elementos que serão mudarão

Agora que você já sabe o que quer, vamos definir o trajeto para chegar lá. Qual elemento no seu conteúdo você quer alterar para obter resultados diferentes. Você pode mudar, cores, estilo de texto, botões, etc. 

Mas não se esqueça de definir apenas uma mudança por teste! Afinal, com mais de uma alteração, fica impossível descobrir qual foi o elemento responsável pela mudança nos resultados.

Crie duas versões

Com as alterações em mente, crie duas versões diferentes. Em uma delas, mantenha o padrão inicial, antes das modificações, e na outra, inclua as mudanças definidas anteriormente. 

Não se esqueça de gravar qual foi a mudança, e se possível, separe os conteúdos por nomes diferentes, para evitar qualquer bagunça na hora da interpretação de dados.

Segmente o público

Na hora de veicular os materiais para o público, divida o seu público-alvo em dois grupos diferentes. É importante que essa segmentação seja aleatória e sem critérios. Após isso, defina qual grupo receberá cada versão do conteúdo.

Colete a amostra e análise os resultados

E por fim, determine qual será o porte da sua amostra, e por quanto tempo será coletado os dados do teste. E logo após o fim desse período, recolha os dados e analise, qual das duas opções relatou melhor desempenho, ou se não houveram mudanças significativas nos resultados. 

Depois de uma interpretação minuciosa, arregace as mangas e parta para a ação. Adote as alterações que julgar necessárias, ou continue com testes diferentes para aperfeiçoar ainda mais o seu conteúdo.

Onde aplicar o teste A/B

O teste A/B é muito versátil e pode ser aplicado em diversos materiais diferentes, dependendo das necessidades do marketing e suas metas. Dependendo de seu contexto, pode melhorar seu desempenho significativamente e promover maior satisfação a empresa e seu cliente. Alguns exemplos de materiais que podem passar por esse teste são:

• E-mail marketing: Poderá testar diferentes linhas de assunto, títulos, imagens, CTAs, layout, entre outros.
• Anúncios Online: Teste em diferentes títulos, descrições, públicos, etc.
• Sites: É possível testar diferentes arranjos de conteúdo, CTAs, imagens, configurações, disposição de materiais, etc.
• Marketing de Conteúdo: Nas mídias sociais, é possível testar mais de um tipo de conteúdo, testar diferentes horários, legendas, etc.

Adotar a prática de criar testes a/b, traz uma tomada de decisão baseada em dados, ajuda a compreender o comportamentos dos usuários e otimiza a performance da sua comunicação ou estratégia.