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6 Exemplos de Testes A/B e Estudos de Caso Para CRO

Na otimização da taxa de conversão, o teste A/B é um método crucial para comparar duas versões de uma página da Web a fim de determinar qual delas tem melhor desempenho. Aprenda com seis exemplos impactantes e estudos de caso detalhados para melhorar suas taxas de conversão e desbloquear estratégias bem-sucedidas.
ÍNDICE

O sucesso no mundo digital atual depende da compreensão do comportamento do usuário e da otimização da experiência do usuário. O teste A/B, também conhecido como teste dividido ou teste de balde, emergiu como um jogador-chave nessa área. Plataformas de criação de páginas, como Landingi, simplificaram o processo de teste de sites, tornando acessível para as empresas a realização desses experimentos esclarecedores.

Este artigo abordará seis exemplos reais de testes A/B e estudos de caso que demonstram o poder transformador dos testes de divisão. Exploraremos como modificações aparentemente pequenas podem levar a melhorias significativas no desempenho da conversão. Também esclareceremos os resultados inesperados que podem surgir de tais experimentos, provando que, às vezes, as mudanças mais surpreendentes podem produzir os resultados mais eficazes. Também discutiremos armadilhas comuns nos testes de balde, incluindo processos apressados, desconsiderando a significância estatística e realizando mudanças com base em resultados inconclusivos.

Junte-se a nós enquanto navegamos pelo mundo dos testes A/B e descobrimos seu potencial para otimizar as taxas de conversão e aprimorar a experiência do usuário.

O Que é Teste A/B?

O teste A/B é um método que ajuda a tomar decisões orientadas por dados, comparando diferentes versões de uma página da Web ou de um aplicativo para determinar qual tem melhor desempenho. Muitas vezes, isso envolve testar várias variantes de página (teste A/B/x) para otimizar a experiência do usuário e as taxas de conversão.

No artigo de Adelina Karpenkova intitulado “A/B Testing in Marketing: The Best Practices Revealed”, é afirmado que o teste é um componente integral do processo de otimização da taxa de conversão (CRO). A definição de teste A/B indica a investigação das respostas de públicos semelhantes a duas versões de conteúdo idêntico, em que a única diferença está em uma única variável.

Conforme o artigo da CXL “5 Things We Learned from Analyzing 28.304 Experiments”, de Dennis van der Heijden, essa experimentação é o teste preferido da maioria dos otimizadores, com testes A/B totalizando 97,5% de todos os experimentos em sua plataforma. Os testes A/B ganharam popularidade devido ao seu potencial para o sucesso repetível, aumento de receitas e otimização da taxa de conversão.

Portanto, pense nesses testes como um superpoder de marketing que otimiza campanhas para máximo impacto.

Onde o Teste A/B é Usado?

O aplicativo de teste A/B abrange vários setores, provando ser um divisor de águas em setores como:

  • Comércio eletrônico;
  • SAAS;
  • Publicação;
  • Aplicativos móveis;
  • Marketing por e-mail;
  • Mídia social.

A criação de uma nova versão de uma página existente e a comparação de seu desempenho com a original permite que as empresas aumentem as taxas de conversão e otimizem sua presença digital com base no comportamento e nas preferências reais do usuário. Isso pode ser particularmente útil ao gerenciar várias páginas em um site.

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Quais São as Vantagens do Teste A/B?

As vantagens dos testes A/B permitem que você elimine as suposições, tome decisões com base em evidências concretas, otimize sua presença on-line e, por fim, obtenha melhores resultados. Os benefícios dos testes de divisão podem ser agrupados em 10 categorias, sendo as seguintes:

  1. Melhor experiência do usuário (UX): ao testar diferentes variações do seu conteúdo, design ou recursos, é possível identificar qual versão proporciona uma melhor experiência do usuário, o que leva a uma maior satisfação do usuário.
  2. Decisões orientadas por dados: os testes A/B fornecem dados concretos sobre o que funciona melhor para o seu público, eliminando a necessidade de confiar em intuições ou suposições. Isso permite decisões mais bem informadas.
  3. Aumento das taxas de conversão: ao identificar qual versão de uma página da Web ou recurso leva a melhores taxas de conversão, você pode otimizar seus sites para gerar mais vendas, inscrições ou qualquer outra ação desejada.
  4. Redução das taxas de rejeição: se os usuários acharem seu conteúdo ou layout mais envolvente ou mais fácil de navegar, é menos provável que saiam do site rapidamente, reduzindo a taxa de rejeição. Por exemplo, você pode descobrir que os usuários de dispositivos móveis preferem um layout ou uma apresentação de conteúdo diferente, o que leva a uma redução nas taxas de rejeição em dispositivos móveis.
  5. Custo-benefício: muitos exemplos de testes A/B demonstram como a realização desses testes pode evitar erros dispendiosos. Ao testar as alterações antes de implementá-las totalmente, as empresas podem evitar investir em recursos ou designs que não repercutem no público.
  6. Redução de riscos: o lançamento de grandes mudanças sem testes pode ser arriscado. Os testes A/B permitem que você teste primeiro as alterações em um público menor, reduzindo o possível impacto negativo de uma implementação em grande escala.
  7. Maior envolvimento com o conteúdo: testar diferentes títulos, imagens ou layouts de conteúdo pode ajudar a identificar o que mantém os usuários envolvidos por períodos mais longos.
  8. Melhor ROI: para as empresas que gastam dinheiro em campanhas de publicidade ou marketing, os testes A/B podem garantir que as landing pages sejam otimizadas para conversão, levando a um melhor retorno sobre o investimento.
  9. Compreensão das preferências do público: com o tempo, os testes A/B consistentes podem fornecer insights sobre as preferências e os comportamentos do público, permitindo estratégias de marketing e conteúdo mais bem direcionadas.
  10. Melhoria contínua: o teste de divisão promove uma cultura de melhoria contínua em que as empresas estão sempre procurando maneiras de otimizar e aprimorar sua presença on-line.

O relatório da CXL “State of Conversion Optimization 2020” indica que o teste A/B é a segunda melhor estratégia de otimização de conversão. Além disso, como Smriti Chawla aponta em “CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results” da VWO, foi demonstrado que testes estatisticamente significativos aumentam as taxas de conversão em uma média de 49%.

Dito isso, é evidente que hipóteses claras e testes de balde bem executados podem liberar todo o potencial do seu site ou aplicativo e maximizar o retorno sobre o investimento.

Quais São as Desvantagens do Teste A/B?

A principal desvantagem do teste A/B está na possibilidade de alienar os usuários se os testes forem realizados com muita frequência ou sem a devida preparação. Testes inadequados podem fazer com que os usuários tenham experiências inconsistentes, o que pode causar insatisfação.

Além disso, as armadilhas comuns nos testes multivariados incluem processos apressados, desconsideração da significância estatística e mudanças baseadas em resultados de testes inconclusivos. Processos apressados podem levar a estudos mal planejados, enquanto a desconsideração da significância estatística pode resultar em decisões baseadas no acaso e não no efeito real. Além disso, fazer alterações com base em resultados inconclusivos pode causar confusão e levar a dados enganosos.

Você deve reservar um tempo adequado para cada teste, garantir um tamanho de amostra suficiente para a significância estatística e abster-se de fazer alterações até que os resultados sejam conclusivos e estatisticamente significativos.

 

Elementos Comuns Testados em Testes A/B

Os elementos mais comuns testados em testes A/B incluem:

  • Cabeçalhos e títulos
  • Botões CTA (Call To Action)
  • Projetos de landing pages
  • Variações da campanha de e-mail

Há também muitos exemplos de experiências com formulários de inscrição, seções de prova social e textos de anúncios. A chave para um teste multivariado bem-sucedido é concentrar-se nos elementos que têm o impacto mais significativo sobre o comportamento do usuário e a taxa de conversão.

Vamos explorar os elementos mais populares em mais detalhes.

Títulos e Cabeçalhos de Sites

Um título cativante pode fazer toda a diferença para atrair e reter os visitantes do site. Os testes A/B permitem que você faça experiências com diferentes cabeçalhos e títulos para identificar quais deles repercutem melhor no seu público-alvo. Ao modificar fatores como redação, mensagem e estilo, você pode otimizar seu texto para obter taxas de cliques mais altas, maior envolvimento e melhor desempenho do site.

De acordo com Hubspot, fazer experiências com manchetes e títulos pode aumentar as taxas de cliques em até 10%.

Botões de Chamada Para Ação (CTA)

Os botões de CTA desempenham um papel fundamental na geração de conversões. Os testes A/B permitem que você compare diferentes versões de botões de CTA para identificar qual delas produz melhores resultados em termos de taxas de conversão. Ao alterar o design, a cor, o tamanho, o texto ou a posição dos botões, você pode influenciar o comportamento do usuário e aumentar a eficácia da sua chamada para ação.

O teste de divisão de botões é comprovado pela ConvertVerve para aumentar as taxas de conversão em 14,79%.

Designs de Landing Pages

Uma landing page bem projetada pode melhorar significativamente a experiência do usuário e as taxas de conversão. Nos testes multivariados, os recursos comumente modificados incluem:

  • Layout da página
  • Cabeçalhos
  • Subtítulos
  • Corpo do Texto
  • Preços
  • Botões
  • Fluxo de registro
  • Comprimento do formulário
  • Elementos gráficos

Experimentar diferentes variações de landing pages é fundamental para otimizar a qualidade dos leads e as taxas de conversão. Ao testar vários designs, você pode identificar quais elementos repercutem no seu público-alvo e impulsionam as ações desejadas, e quais podem estar causando atrito ou confusão. Esse processo de aprimoramento contínuo pode melhorar significativamente o desempenho geral de uma landing page.

As experiências de marketing mostraram que a otimização do design da landing page aumenta as conversões em até 30%.

O Landingi, o renomado construtor de landing pages, oferece uma infinidade de recursos que atendem a essa necessidade. Com sua interface intuitiva e recursos robustos de teste, a Landingi facilita a criação, duplicação, modificação, teste e otimização de landing pages.

Variações de Campanhas de E-mail

As campanhas de e-mail são uma poderosa ferramenta de marketing, e os testes A/B podem ajudá-lo a otimizar suas campanhas para obter o máximo impacto. Ao criar e comparar várias versões de suas mensagens, você pode identificar quais variações repercutem melhor no seu público-alvo e levam a taxas de abertura e de cliques mais altas.

O teste A/B é uma ferramenta inestimável que lhe permite refinar sua estratégia de marketing por e-mail com base no comportamento e nas preferências reais do usuário.

Por exemplo, considere uma empresa que vende joias artesanais on-line. Eles poderiam usar testes de divisão para encontrar a linha de assunto mais eficaz do boletim informativo por e-mail. Eles criam duas versões do mesmo e-mail, diferindo apenas na linha de assunto. Um e-mail pode ter a linha de assunto “New Collection: Handcrafted Jewelry Just For You” (Nova coleção: Joias Artesanais Só para Você) e o outro “Discover Your New Favorite Piece” (Descubra Sua Nova Peça Favorita). Ao enviar esses e-mails para diferentes subconjuntos do seu público, eles podem rastrear qual e-mail tem uma taxa de abertura mais alta. A linha de assunto mais bem-sucedida é então usada para futuros boletins informativos, o que pode levar a um maior envolvimento e vendas.

De acordo com o Campaign Monitor, as variações da campanha de e-mail podem aumentar a receita do e-mail em 20%.

1. Exemplo de Teste A/B de Landing Page

O primeiro dos nossos exemplos de teste A/B envolve naturalmente uma landing page, já que os profissionais de marketing testam regularmente esse tipo de site. A ForestView, uma agência com sede em Atenas, Grécia, embarcou em uma ampla campanha de testes A/B para otimizar a landing page do seu cliente.

A equipe da Forestview supôs que a redução da quantidade de rolagem necessária ajudaria os usuários a encontrar seu produto preferido com mais facilidade, levando a melhores taxas de conversão para o formulário. Para testar essa hipótese, eles realizaram um teste A/B com uma landing page reformulada. O novo design incluía filtros de vários níveis para permitir que os usuários encontrassem seu produto preferido dinamicamente e substituiu uma longa lista de produtos por carrosséis.

O teste A/B foi executado durante 14 dias, com mais de 5.000 visitantes divididos igualmente entre os grupos de controle e de variação. Os resultados mostraram que a variação superou o controle, com a filtragem multinível e o design de carrossel aumentando a taxa de conversão de formulários em 20,45% no celular e 8,50% no desktop. Além disso, o envolvimento dos usuários aumentou em 70,92%.

2. Exemplo de Teste A/B de SaaS

No setor de SaaS, os testes A/B se destacam pelo seu poder transformador na otimização dos designs de sites. Um artigo de Basecamp’s Signal v. Noise fornece insights sobre as vantagens concretas dos testes de divisão no site de marketing Highrise.

A equipe tinha a hipótese de que um design conciso, denominado “Página Pessoal”, atrairia mais os usuários e resultaria em taxas de conversão mais altas. Para testar sua teoria, eles realizaram um teste A/B que comparou a “Página Pessoal” com o design do “Formulário Longo”. Os resultados mostraram que a “Página Pessoal” teve um aumento de 47% nas inscrições pagas (aumento de102,5% em comparação com o design original). No entanto, quando eles acrescentaram informações adicionais ao design, sua eficácia caiu 22%.

Em outro experimento, a equipe analisou o impacto das fotos dos clientes nas conversões. Eles descobriram que imagens grandes e alegres de clientes aumentavam as conversões, mas a pessoa específica apresentada na foto não importava.

A equipe passou várias semanas realizando testes A/B, analisando cuidadosamente o comportamento e as preferências dos usuários. A principal conclusão dos seus experimentos foi que o teste de balde é uma ferramenta valiosa que pode desmascarar suposições e revelar elementos de design que realmente repercutem nos usuários.

3. Exemplo de Teste A/B em Imóveis

O setor imobiliário, como muitos outros, depende muito da eficácia das suas plataformas digitais. Gigantes do setor imobiliário, como Zillow, Truliae StreetEasy, entendem a importância de refinar continuamente a experiência do usuário para atender às necessidades do público. Eles conseguem isso por meio de testes A/B, conforme descrito no artigo da Anadea “How Effective A/B Testing Helps to Build a Cool Real Estate App”.

StreetEasy, uma plataforma de imóveis sediada na cidade de Nova York, reconheceu as preferências exclusivas do seu público. Eles realizaram um teste A/B para determinar os filtros de pesquisa mais eficazes para seus usuários e descobriram que os usuários preferiam pesquisar por bairros e tipos de edifícios. Em Nova York, a localização de um apartamento e o tipo de edifício em que ele se encontra podem influenciar significativamente a decisão de um possível comprador ou locatário. Por exemplo, uma pessoa acostumada a morar em Tribeca pode não se interessar por um apartamento em Chinatown, mesmo que ele atenda a todos os outros critérios.

Além dos filtros de pesquisa, a representação visual das listagens também é fundamental para os possíveis compradores. Os visitantes passam aproximadamente 60% do tempo olhando as fotos dos anúncios, o que torna o tamanho dessas imagens um fator significativo no envolvimento do usuário e nas taxas de conversão.

Além disso, a descrição que acompanha um anúncio pode influenciar a decisão de um possível comprador. A Zillow realizou um estudo analisando 24.000 vendas de casas no site, e descobriu que determinadas palavras nas descrições dos anúncios faziam com que as casas fossem vendidas por preços mais altos do que o esperado. Palavras como “luxuoso”, “paisagístico” e “aprimorado” aumentam as taxas de conversão.

4. Exemplo de Teste A/B em Aplicativo Móvel

O quarto dos nossos exemplos de teste A/B envolve um aplicativo móvel, dada a tendência crescente de otimização de aplicativos móveis. A AppQuantum e a Red Machine colaboraram em uma ampla campanha de testes A/B para o aplicativo Doorman Story, que é um jogo de simulação de gerenciamento de tempo em que os jogadores gerenciam seu próprio hotel. O exemplo foi descrito no artigo “How to Conduct A/B Tests in Mobile Apps: Part I” (Como Realizar Testes A/B em Aplicativos Móveis: Parte I) publicado no site do Medium.

A equipe do AppQuantum decidiu testar se a introdução de uma mecânica de jogo paga, especificamente uma máquina de chicletes, poderia ser uma estratégia de monetização lucrativa. Isso significaria vender a mecânica de jogo existente que outros jogos normalmente oferecem gratuitamente. Eles introduziram essa mecânica de jogo paga exclusiva em um conjunto específico de níveis, certificando-se de que ela não perturbasse o equilíbrio geral do jogo.

O objetivo do teste A/B era avaliar o valor dessa nova mecânica para os jogadores. Eles introduziram um paywall para medir as reações dos usuários e determinar se a compra foi considerada valiosa. No entanto, o principal risco era que os jogadores fossem dissuadidos por terem que pagar por ferramentas que antes eram gratuitas.

Depois de realizar o teste A/B, os resultados mostraram que a mecânica mais simplificada foi a mais bem-sucedida. Esse resultado inesperado enfatizou a importância dos testes A/B em aplicativos móveis, mostrando que, às vezes, as soluções mais simples podem produzir os melhores resultados.

5. Exemplo de Teste A/B de E-mail Marketing

Exemplos intrigantes de testes A/B vêm de MailerLite, descritos no artigo de Jonas Fischer “A/B testing email marketing examples to improve campaigns, landing pages and more”. A equipe do MailerLite realizou vários testes A/B ao longo dos anos para determinar a eficácia do uso do emojis nas linhas de assunto de e-mail, o tamanho das linhas de assunto, o início da linha de assunto com uma pergunta, o posicionamento de imagens e GIFs e a automação de testes.

Vamos examinar as duas primeiras opções para obter insights mais profundos sobre os testes A/B de marketing por e-mail. Inicialmente, a equipe do MailerLite testou emojis em suas linhas de assunto, e os resultados não foram muito promissores. Em 2020, a taxa de abertura de uma linha de assunto com emoji foi de 31,82%, enquanto sem emoji foi de 31,93%. No entanto, com o passar do tempo, eles realizaram mais testes A/B e descobriram consistentemente que os emojis na linha de assunto eram mais eficazes para o público. Testes recentes mostraram que os emojis na linha de assunto têm um impacto positivo significativo nas taxas de abertura. A taxa de abertura de uma matéria com emoji foi de 37,33%, em comparação com 36,87% sem emoji.

Testar o comprimento da linha de assunto também mostrou que ele pode influenciar o envolvimento do e-mail. O MailerLite descobriu que linhas de assunto concisas eram mais eficazes para gerar cliques para seus assinantes. O teste mostrou que assuntos mais curtos podem atingir uma taxa de abertura de 100% e uma taxa de cliques de 85,71%.

6. Exemplo de Teste A/B de Comércio Eletrônico

O artigo intitulado “The Battle of Conversion Rates – User Generated Content vs Stock Photos” (A batalha das taxas de conversão – conteúdo gerado pelo usuário vs. fotos de estoque), de Tomer Dean, analisou a eficácia do conteúdo gerado pelo usuário (UGC) em comparação com as fotos do banco de imagens no âmbito do comércio eletrônico. Uma extensa campanha de testes A/B girou principalmente em torno de itens de moda e vestuário, comparando imagens de pessoas reais usando produtos com fotos de banco de imagens tiradas por profissionais.

Em um dos testes, uma imagem de estoque do Top esportivo da Nike foi comparada a uma imagem gerada pelo usuário do Instagram. Os resultados foram intrigantes, com a imagem UGC atingindo uma taxa de conversão de 0,90% em comparação com a foto do banco de imagens de 0,31%. Testes semelhantes foram realizados para outros produtos, como uma saia da Zara e tênis de corrida da Nike, com resultados variados. Em outro experimento envolvendo saltos altos vermelhos, uma landing page que exibia a imagem do banco de imagens juntamente com três imagens UGC superou significativamente a página com apenas a imagem do banco de imagens.

Os testes A/B ressaltaram o potencial do site UGC no aumento das taxas de conversão. No entanto, o artigo também enfatizou a importância de testes contínuos e da adesão às normas de direitos autorais ao obter imagens.

O que é ainda mais fascinante é que os sites de comércio eletrônico geram uma receita média de US$ 3 por visitante único, e um teste A/B bem-sucedido normalmente aumenta esse número em até 50%, conforme ilustrado no artigo de Smriti Chawla “CRO Industry Insights from Our Resultados da pesquisa no aplicativo” no site da VWO.

Os Testes A/B Podem Ser Aplicados a Todos os Elementos de um Site?

Embora os testes A/B possam ser aplicados a qualquer elemento de um site, o mais importante é priorizar e focar em elementos que impactam significativamente o comportamento do usuário e as taxas de conversão. Ao testar e otimizar sistematicamente os elementos-chave, as empresas podem maximizar os benefícios dos testes A/B e tomar decisões baseadas em dados que levam a uma melhor experiência do usuário e ao aumento das receitas.

Existe o Risco de Alienar os Usuários com Testes A/B Frequentes?

Se não forem planejados e executados cuidadosamente tendo em mente a experiência e as preferências do usuário, os testes A/B frequentes podem potencialmente alienar os usuários. É importante encontrar um equilíbrio entre testar e manter uma experiência de usuário consistente.

O Que é um Grupo de Controle no Teste A/B?

Nos testes A/B, um grupo de controle refere-se à versão original de uma página da web ou aplicativo, que serve como base para comparação com a variação. O grupo de controle serve como ponto de referência para avaliar o impacto das alterações feitas na versão de teste.

O Que Constitui um Resultado Estatisticamente Significativo em Testes A/B?

Resultados estatisticamente significativos em testes A/B indicam um alto nível de confiança de que a diferença observada entre o controle e a variação não se deve ao acaso. O nível de significância estatística é normalmente definido em 95%, o que significa que há apenas 5% de chance de que a diferença observada seja devida à aleatoriedade.

Qual a Porcentagem de Falhas nos Testes A/B/x?

De acordo com CRO Industry Insights de Smriti Chawla da VWO, cerca de 14% dos testes A/B são testes vencedores estatisticamente significativos, o que significa que 86% não conseguem melhorar as taxas de conversão. A pesquisa da Convert.com produziu resultados semelhantes sobre o impacto na conversão. No entanto, a taxa de falha pode variar dependendo do setor e da complexidade do teste.

Quais São as Ferramentas Populares Usadas em Testes A/B?

Existem várias ferramentas populares de teste A/B disponíveis para ajudar as empresas a otimizar sua presença digital, como:

  • Optimizely
  • VWO
  • Google Optimize
  • Adobe Target
  • AB Tasty

Essas ferramentas oferecem vários recursos e funcionalidades que permitem às empresas projetar, gerenciar e analisar testes A/B de forma eficaz.

O Que Tem um Impacto Mais Profundo no Comportamento do Usuário: Mudar a cor da CTA ou Seu Texto?

O texto do CTA costuma ser mais crítico porque comunica diretamente a ação desejada. No entanto, tanto a cor quanto o texto podem afetar o comportamento do usuário. De acordo com um estudo, “Teste A/B da cor do botão: vermelho vence verde” conduzido por Joshua Porter no Hubspot, alterar a cor de um botão de call to action pode resultar em um aumento de 21% nas conversões. Por outro lado, a pesquisa de Melanie Deziel “Como construir e otimizar botões de CTA que convertem” sugere que textos de call to action personalizados podem melhorar as taxas de conversão em até 202%. Dito isso, embora a alteração da paleta de cores possa tornar o botão CTA mais atraente visualmente, a alteração do texto pode impactar significativamente o comportamento do usuário e levar a conversões mais altas.

Quais Setores se Beneficiam Mais com os Testes A/B?

Os setores que mais se beneficiam dos testes A/B são os seguintes:

  • Comércio eletrônico
  • SAAS,
  • Marketing digital
  • Desenvolvimento de aplicativos móveis

As empresas desses setores podem melhorar significativamente sua presença digital e alcançar o crescimento implementando testes divididos para otimizar a experiência do usuário, melhorar as taxas de conversão e permitir decisões orientadas por dados.

O Que é o Teste A/B no Exemplo do Marketing?

O teste A/B em marketing envolve a comparação de diferentes estratégias de marketing, criativos de anúncios ou mensagens para determinar qual delas gera melhores resultados. Ao testar sistematicamente diferentes variações de campanhas de marketing, as empresas podem identificar quais abordagens ressoam com seu público-alvo e resultam em maior engajamento e conversões. Além disso, a execução de mais testes permite uma compreensão mais abrangente do que funciona e do que não funciona, possibilitando, assim, decisões de marketing mais precisas e eficazes.

Qual é um Exemplo de Teste A/B na Mídia Social?

Os testes A/B nas mídias sociais consistem em comparar diferentes criativos de anúncios, opções de segmentação ou formatos de post. Por exemplo, uma empresa poderia testar duas imagens diferentes para um anúncio Facebook, juntamente com diferentes opções de segmentação, para identificar qual combinação resulta em maior engajamento e conversões.

Por que Usamos o Teste A/B?

Os testes A/B são usados para facilitar as decisões baseadas em dados, otimizar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão. Ao testar sistematicamente diferentes variações de páginas da Web, aplicativos e campanhas de marketing, os profissionais de marketing podem ajustar suas campanhas, maximizar o retorno sobre o investimento e garantir que fiquem à frente da concorrência e obtenham crescimento.

O Teste A/B é um KPI?

O teste A/B pode ser considerado um KPI, pois ajuda a medir a eficácia das alterações feitas em um site ou aplicativo e seu impacto no comportamento do usuário e nas conversões. Ao testar sistematicamente diferentes variações e analisar os resultados, as empresas podem identificar as estratégias e os elementos mais eficazes que geram conversões.

Qual é um Exemplo de Teste A/B na Vida Real?

Exemplos reais de testes A/B incluem testar diferentes estratégias de preços, embalagens de produtos ou layouts de lojas para otimizar as vendas e a satisfação do cliente. Ao comparar diferentes versões dessas variáveis, as empresas podem identificar quais mudanças levam a vendas mais altas e a uma melhor experiência do cliente.

O que São Amostras A/B?

As amostras A/B referem-se às duas versões (controle e variação) de uma página da web ou aplicativo que está sendo testado. Ao comparar o desempenho dessas amostras, você pode identificar qual versão tem melhor desempenho e otimizar sua presença digital.

Quantas Empresas Usam Testes A/B?

De acordo com uma pesquisa do CXL Institute de 2020, “State of Conversion Optimization”, aproximadamente 44% das empresas empregam software de teste A/B. Essa pesquisa foi realizada em 333 empresas de vários tamanhos, desde pequenas startups até grandes corporações, em uma série de setores.

O uso de testes A/B é mais predominante entre as empresas com forte presença on-line, como as empresas de comércio eletrônico e SaaS. Por exemplo, um Relatório de Otimização da Taxa de Conversão da Econsultancy 2019 revelou que 77% das empresas que têm uma abordagem estruturada para melhorar as taxas de conversão usam testes A/B até certo ponto.

Como a Netflix Usa os Testes A/B?

A Netflix usa testes A/B para melhorar a experiência do usuário, testando diferentes interfaces de usuário, algoritmos de recomendação, miniaturas de programas e filmes e muito mais. O objetivo é determinar quais variações os usuários preferem e quais levam a um maior envolvimento e a tempos de visualização mais longos.

O Site YouTube tem Testes A/B?

YouTube não fornece ferramentas de teste A/B para criadores. No entanto, o próprio YouTube realiza testes A/B em sua plataforma para otimizar a experiência e os recursos do usuário. Se os criadores quiserem realizar testes A/B em seu conteúdo, eles precisarão usar ferramentas ou métodos externos.

A Shopify tem Testes A/B?

Shopify suporta testes A/B, mas não tem um recurso incorporado para isso. No entanto, há vários aplicativos de terceiros disponíveis na loja de aplicativos Shopify que permitem a execução de testes.

O Mailchimp Pode Fazer Testes A/B?

Sim, o Mailchimp oferece recursos de teste A/B. Ele permite que os usuários testem diferentes linhas de assunto, conteúdo e horários de envio para otimizar as campanhas de e-mail.

O Wix Pode Fazer Testes A/B?

O Wix não tem um recurso de teste A/B incorporado, mas ferramentas de terceiros, como Google Optimize, podem ser integradas para testes A/B nos sites Wix. As empresas que usam o site Wix podem realizar testes A/B para otimizar seus sites, aprimorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão com o uso dessas ferramentas.

O Site Google Faz Testes A/B?

Sim, o site Google realiza testes de divisão com frequência para avaliar alterações e melhorias em seus produtos, serviços e algoritmos. Isso ajuda o Google a garantir que todos os novos recursos ou alterações proporcionem uma experiência positiva ao usuário e atendam aos objetivos pretendidos.

Como Fazer Testes A/B com o Google Ads?

Para realizar testes A/B com o Google Ads, siga estas quatro etapas:

  1. Identifique o elemento que deseja testar (texto do anúncio, landing page, palavras-chave, etc.).
  2. Crie duas versões de seu anúncio, uma com o elemento original e outra com o elemento modificado.
  3. Execute os dois anúncios simultaneamente por um período definido.
  4. Analise os dados de desempenho de ambos os anúncios para determinar qual versão oferece melhores resultados.

Como Realizar um Teste A/B em Excel?

Você pode realizar um teste A/B em Excel organizando seus dados em dois grupos: A (controle) e B (teste). Calcule a média e o desvio padrão para ambos os grupos. Em seguida, use a função t-test do site Excel para comparar as médias dos dois grupos e determinar se há uma diferença estatisticamente significativa.

Quantos Dados São Necessários Para o Teste A/B?

Fatores como o nível desejado de significância estatística, o tamanho do efeito esperado e o tráfego da página ou do aplicativo testado influenciam a quantidade de dados necessários para um teste A/B. Geralmente, recomenda-se um tamanho de amostra maior para um teste mais confiável, com alguns especialistas do setor sugerindo um tamanho mínimo de amostra de 100 conversões por variação.

O contexto e os objetivos específicos do teste A/B também devem ser levados em conta ao determinar a quantidade adequada de dados necessários.

Os Testes A/B São Caros?

O custo do teste A/B depende das ferramentas que você utiliza, da complexidade dos testes e se você os está realizando internamente ou terceirizando. Algumas ferramentas on-line oferecem serviços básicos gratuitos, enquanto outras podem cobrar uma taxa mensal.

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Magdalena Dejnak

Redator de conteúdo

Magdalena Dejnak é uma especialista em conteúdo de marketing com mais de 4 anos de experiência em marketing digital. Sua especialidade está na criação de páginas de destino, gerenciamento de mídias sociais, branding e otimização de taxas de conversão. Ela tem contribuído significativamente para a plataforma Landingi desde o ano de 2021. Magdalena é pós-graduada em marketing eletrônico pela Akademia Górnośląska im. Wojciecha Korfantego. Atualmente, ela está sob a orientação de Błażej Abel, CEO da Landingi, uma empresa líder em tecnologia de páginas de destino.
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