Ao se criar ações de marketing, sejam elas landing pages, disparos de e-mail marketing, botões de call to action, dentre tantos outros processos, pode parecer tentador usar a intuição para prever o que converterá mais. Como a intuição nem sempre acerta, e como somos pessoas diversas, às vezes aquilo que pensamos ser mais atrativo, na verdade não é nos olhos do outro. É aí que entra o teste A/B!  

Ao invés de confiar em suposições para tomar decisões, é mais sensato e indicado executar testes de otimização da taxa de conversão (CRO) – um dos mais conhecidos é o teste A/B. Neste Checklist falaremos sobre algumas etapas importantes  para fazer um teste A/B capaz de orientar tomadas de decisões que gerem ações produtivas, com ganhos reais ao seu negócio.

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Em poucas linhas, entenda o que é um teste A/B 

O teste A/B consiste na divisão e retenção de parte do seu público para testar diversas variações de uma campanha, projeto ou produto.

Em linhas gerais, um teste A/B irá observar como um conteúdo, botão, e-mail marketing, entre outros, se comporta em comparação com outro conteúdo. Por exemplo, vamos supor que a sua squad esteja testando a utilização de um botão de conversão na cor verde no canto direito da página. No teste A/B será validado o desempenho do botão verde e de um botão vermelho, a fim de selecionar o que converte mais clientes para o seu negócio. Para fazer um teste A/B com essa variação, você criaria outra página da web alternativa. O design existente – ou o “controle” – é a versão A. A versão B é o “desafiador”.

Claro que na prática, o teste exige diversas outras etapas e considerações. É importante salientar que estas deverão ser, sobretudo, orientadas pela expertise e conhecimento prático prévio do profissional.

 Acompanhe a checklist:

É indispensável se ater às etapas e procedimentos essenciais para um teste com resultados confiáveis. São elas: 

1- Defina o objetivo que gostaria de atingir 

2- Defina a hipótese;

3- Defina quando vai começar e terminar o teste;

4- Definia as métricas e indicadores;

5- Certifique-se que os dados necessários para análise estão disponíveis;

6- Estude os impactos desta mudança em todos os elementos;

7- Defina o público que será analisado;

8- Crie a nova versão e avalie se os elementos da hipótese estão presentes;

9- Monitore os resultados regularmente;

10- Finalize o experimento;

11- Colete e analise os dados;

12- Defina os próximos passos a partir dos insights obtidos.

Não se esqueça de definir a variável a ser analisada! 

Ao otimizar páginas da web e e-mails, por exemplo, você perceberá que existem diversas variáveis passíveis de serem testadas. Para aplicar um teste com eficácia você deverá isolar uma “variável independente” e medir seu desempenho. É possível validar diversas variáveis de uma só página, mas, será preciso testá-las separadamente, pois, caso contrário, você não pode ter certeza de qual delas foi responsável por alterações no desempenho.

 Veja algumas ideias de teste para diferentes canais:

E-mail Marketing

• Títulos
• Conteúdo (imagens e textos)
• Call To Actions
• Horários
• Dias da semana
• Públicos 

Facebook Ads

• Público-alvo (lookalike, interesse, demográfico)
• Tipo de otimização (cliques ou conversões)
• Veiculação (horários e dias da semana)
• Posicionamentos (automáticos ou personalizados)
• Criativo (imagens e copywriting)

Google Adwords

• Palavras chave
• Conteúdo (títulos, descrições e imagens)
• Call To Actions
• Rotação de anúncios
• Horários
• Dias da semana
• Públicos 
• Página de destino URL
• Dispositivos (mobile ou desktop)
• Extensões de anúncios
• Localização

Landing Pages

• Call To Actions (chamada, tamanho, cor e localização)
• Conteúdo (títulos, descrições e imagens)
• Tamanho do formulário e tipos de campos
• Layout e  Design
• Preço do produto / oferta
• Quantidade de texto (curto ou longo)

Conclusão: 

Aqui você já percebeu que as possibilidades de testagem são inúmeras e que os procedimentos necessários dependerão dos objetivos traçados e dos resultados que procura-se obter em cada produto. Lembre-se que, independente se a hipótese foi validada ou não, tente entender se a mudança proposta realmente vai gerar valor para o seu negócio. Ou seja, se o resultado obtido não for tão relevante continue com a versão anterior. Outro ponto importante será estabelecer com clareza a variável que será testada. Se ela não for bem delimitada poderá comprometer a validação que o teste procura. 

Aqui na Listra Digital aplicamos testes A/B nos nossos produtos pois acreditamos que os dados podem gerar um conhecimento enriquecedor para os nossos clientes, colaboradores e para a nossa empresa. Não perca o melhor em inovação para o seu negócio, Entre em contato conosco!