testes AB

Quando adotar o método de testes A/B no seu negócio?

Todo empreendedor acaba, em algum momento, com aquela sensação de que um certo procedimento de marketing não melhora, por algum motivo.

Todo empreendedor acaba, em algum momento, com aquela sensação de que um certo procedimento de marketing não melhora, por algum motivo.

Não saber esse motivo pode ser frustrante. Eis aí porque os testes a/b são tão importantes.

A intuição do dono da empresa é, sem dúvida, uma qualidade muito útil. Mas, em questões com muitas variáveis, o melhor mesmo é testar cada uma delas e saber exatamente qual o efeito que cada mudança surte num email, página de conversão ou CTA.

Muitas vezes buscamos mudanças radicais e a grande diferença está em um detalhe: a cor de uma fonte, o lado em que a foto está, um tom um pouco mais claro no fundo da página para facilitar a leitura.

Para encontrar e solucionar problemas, aumentar a conversão em landing pages, a taxa de abertura e cliques nos emails e muito mais, vamos entender o que são os testes a/b, como, por que usá-los e em que situações.

Se você também acha que o sucesso de uma campanha de marketing está nos detalhes, acompanhe este texto até o final.

O que são testes a/b?

Responderemos todas as possíveis dúvidas que envolvem este assunto:

Testar duas formas de fazer algo

O próprio nome desses testes dá uma dica do que eles são. Sempre há duas formas de fazer alguma coisa, uma forma (a) e outra (b).

Imagine, por exemplo, que você seja o balconista de uma loja e resolva colocar à prova o seu atendimento.

Seu objetivo é testar cada ação e ver como ela influencia na reação do cliente até o momento da compra.

Quando o primeiro cliente aparece, você dá um sonoro bom dia! Ele fica constrangido, responde baixo e acaba saindo da loja sem efetuar nenhuma compra.

O cliente seguinte entra, passa o olho pelo espaço interno, gosta e depois se vira para você e diz: “bom dia” e só então você responde: “bom dia, em que posso ajudar?” Você e seu cliente conversam, você entende seu problema e efetua a venda.

Repetir a experiência e coletar números

Se você repete esse procedimento várias vezes, anota os resultados e chega à conclusão de que uma opção é melhor do que a outra, acabou de fazer um teste a/b.

A opção (a) foi muito bem-intencionada, mas deu pra notar que o atendimento mais efusivo afasta o cliente, pois o deixa desconfortável.

Enquanto que a opção (b) — isto é, esperar que ele lhe cumprimente e só então responder — passa uma imagem de que você estava o tempo todo à disposição, mas não o incomodou e nem pareceu inconveniente.

Agora, pense bem: quantas vezes você teria que repetir esse processo para que suas conclusões fossem relevantes? Difícil imaginar que alguém tenha tanta paciência e resistência assim, não é mesmo?

Por isso é que esses testes são feitos no ambiente virtual e não numa loja física, como no nosso exemplo.

Nesse meio é tão fácil testar todo tipo de comportamento dos clientes que eles são feitos o tempo todo e em todos tipo de ação: emails, páginas de conversão, chamadas para ação – ou calls-to-action – e outros.

Mudar uma coisa de cada vez

Mas por que esses testes são tão efetivos? Sua maior vantagem está em que eles testam uma variável de cada coisa a cada oportunidade. Assim, você tem controle total do efeito que cada mudança gera em quem está do outro lado.

Se o que você pretende é melhorar sua taxa de abertura de emails, por exemplo, o mais lógico é descobrir qual título é melhor.

Afinal, junto com o nome da sua empresa como endereço de envio, essa é a única informação que um contato da sua lista vai ver antes de abri-lo.

Ao mandar esse email para uma lista de 1.000 pessoas, digamos que você queira saber se quem os recebe se interessa mais por títulos formais ou informais.

Metade da sua lista recebe e-mails com o título “Saiba por que os testes a/b melhoram suas estratégias”. E a outra metade recebe o mesmo e-mail, com a mesma imagem e o mesmo texto, porém com o título “Pare tudo! Aprenda agora a fazer o teste a/b e se torne o rei das conversões!”.

Basta esperar pela taxa de abertura de cada grupo de 500. O grupo vencedor vai te dizer qual tipo de título é mais efetivo.

Recomendamos a leitura do artigo sobre Email marketing

Por que fazer esses testes

Os testes a/b são simples e, como é fundamental que seja testado um item de cada vez, com apenas duas variações, é muito fácil interpretar os resultados.

No exemplo acima você pode ver que não há como atribuir outro motivo para que um grupo abra mais os emails que o outro, já que a única coisa diferente entre os dois foi o título.

E isso condiz com algumas boas práticas do marketing, a saber: sempre basear decisões em números, evitar suposições e achismo ao analisar campanhas e manter uma proposta de revisar e aprimorar constantemente os mecanismos, mesmo que eles já deem bons resultados.

Se você perguntar para vários profissionais de marketing bem-sucedidos qual a razão do seu sucesso, a maior parte — senão todos — vai responder que eles questionam constantemente seus mecanismos buscando melhorá-los sempre.

E a melhor forma de testar e introduzir essas melhorias é o teste a/b.

Para quais situações eles podem ser usados

Pela sua simplicidade, esse tipo de teste pode ser aplicado em praticamente qualquer ação de uma campanha marketing. Qualquer coisa que possa ser duplicada, exposta a dois grupos de pessoas iguais numericamente e, posteriormente, medida.

Vamos ver alguns exemplos de situações em que esses testes podem ser usados:

Páginas de captura

Também conhecidas como landing pages, essas páginas coletam dados de clientes em troca de conteúdo rico ou de itens promocionais.

Elas normalmente têm um bom título, texto relativamente pequeno, uma imagem, um CTA com um botão para clicar e um formulário.

Certo. E qual título converte mais? Será que os usuários do seu site não se assustam porque você pede o telefone deles no formulário? Que tal uma variação com e outra sem esse dado de contato? E as cores? Elas são chamativas? Cumprem seu papel ou atrapalham a leitura e não dão o destaque devido ao formulário? O que aconteceria se você trocasse uma imagem por outra ou por um vídeo?

Todas essas perguntas podem ser respondidas com vários testes a/b.

Emails

Você já viu num dos exemplos que demos que o título influi diretamente na taxa de abertura do seu email. Mas as coisas não param por aí. Uma vez abertos, há duas coisas muito importantes para medir: a taxa de cliques e a taxa de rejeição – também conhecida como bounce rate.

Esta última mede a quantidade de pessoas que não recebe os seus emails. Se estiver alta, pode querer dizer que o provedor de email te qualificou como spam e um dos motivos para isso pode ser o título.

Além disso, aquelas pessoas que abrem seus e-mails mas não clicam nos seus links o fazem por algum motivo.

Pode ser uma imagem que não caiu bem, muito texto, pouco texto, diagramação do email. E, você sabe, só há um jeito de saber: testes.

Ah, tente fazer alterações no horário também. Pode ser que as pessoas que recebem seus e-mails de manhã abram e cliquem mais que aquelas que recebem depois do horário de almoço, por exemplo.

Chamadas para ação

Os famosos calls-to-action ou CTAs também precisam da sua atenção constante.

Por exemplo: CTAs que aparecem em landing pages costumam apresentar resultados muito diferentes quando você muda a cor do botão. Além disso, os cliques podem aumentar muito quando o texto do botão é mais detalhado.

Em geral, frases mais completas como “eu quero baixar o eBook agora mesmo” surtem muito mais efeito que apenas “submeter” ou “baixar”. Mas cada caso é um caso e cada empresa é uma empresa. Então, o único jeito de saber é testando.

Anúncios

Este aqui é um assunto tão complexo que dava pra escrever um texto só sobre testes a/b para anúncios.

Mesmo que sejam pequenos, a decisão de compra é uma ação tão suscetível que uma pequena palavra no lugar errado pode botar tudo a perder.

A dica é a mesma: teste tudo que conseguir nos seus anúncios.

Desde o horário até o público, região do site em que aparecem, dados demográficos (como a região a que ele se destina) e muito mais.

Grandes chances de uma adequação na linguagem do seu anúncio também aumentar muito a eficiência dele.

Dicas para fazer um teste a/b

Até aqui já deve ter dado pra notar que há tantas possibilidades para testar que o maior risco é você ficar perdido. Por isso, nossas dicas são quase todas organizacionais. Vamos a elas:

Crie um planejamento e organize seus testes em planilhas

Comece com um planejamento detalhado dos aspectos que têm dado menos resultado no seu negócio. É o seu email marketing? Suas landing pages? Tente seguir um roteiro em que você comece melhorando o que está pior e depois passe para os outros itens.

Se for meticuloso, pode testar praticamente tudo e melhorar sempre. Mas faça isso de uma forma organizada: tenha uma planilha e controle os seus testes nela.

Anote as duas opções, a que saiu vencedora no teste, a data, o horário, tudo! Isso evita que você repita testes ou perca o foco.

Tenha tráfego suficiente para tirar conclusões

Não adianta medir resultados se você tem muito pouco tráfego. É necessário um número grande de visitas para criar situações suficientes para tirar conclusões.

Certifique-se de que um número mínimo de pessoas leu seus emails ou foi direcionado para a sua landing page antes de dar o teste por terminado.

Tenha tempo suficiente para tirar conclusões

Da mesma forma, seus testes precisam de tempo para gerar resultados. A ansiedade pode te fazer passar horas do dia na frente do computador acompanhando cada clique, mas nenhuma boa análise pode surgir disso.

O melhor mesmo é esperar por 15 ou 30 dias, quando você terá tido tempo — e tráfego — suficientes para analisar.

Cuidados na hora de fazer a mensuração

Para explicar o que são testes a/b imaginamos um balconista testando sua abordagem com os clientes.

Essa situação pareceu um pouco absurda, principalmente porque esse balconista hipotético teria um trabalho gigantesco para testar, anotar e medir cada resultado que obtivesse.

A capacidade de lidar com quantidades gigantescas de dados é uma das coisas que torna esse teste tão efetivo no ambiente online. Um descuido na hora de medir, no entanto, pode botar tudo a perder.

Por isso, não perca a chance de usar softwares gratuitos que lidam com esses dados para você e te oferecem respostas otimizadas.

Um bom exemplo é o Google Analytics, que tem uma ferramenta chamada Google Analytics Content Experiments, que faz todo tipo de testes a/b, mas cai como uma luva mesmo é no e-commerce.

E, se você quiser fazer testes com email, pode usar o MailChimp gratuitamente.

Softwares como esses garantem que sua mensuração não apresente erros, mesmo que elas sejam feitas com quantidades enormes de dados.

Teste feito, os softwares apresentam os dados e você anota na sua planilha (ou eles mesmos salvam os dados para você). Nada se perde!

Outra dica: tenha o cuidado de não interromper seus testes só porque os resultados começam a parecer irrelevantes.

No início, você nota diferença de quase 100% entre as opções (a) e (b), já que começou a colocar em prática há pouco tempo e ainda não conhece sua persona.

Depois, é comum que a diferença seja de apenas 5 ou 10% entre um e outro. Não pare de fazer os testes por esse motivo. Pense em valores absolutos: numa página com 1.000 visitas diárias, um aumento de 10% pode ser muito!

Conclusão

Como dissemos, mudanças são muito mais bem-sucedidas se forem tomadas com base em números e não em opiniões.

Testar tudo pode parecer paranoico e trabalhoso no início mas, se você tiver um calendário de testes, uma planilha e firmeza de propósito, vai adquirir tanta prática que tudo vai ser feito em poucos minutos.

Depois de muitos testes, ao comparar suas taxas atuais com as antigas, você vai ficar espantado com o aumento de tráfego, conversão, abertura de e-mails e cliques que vai conseguir!

Você deve ter percebido que os elementos visuais são constantemente medidos por testes a/b. Que tal agora saber um pouco sobre como aumentar as vendas de um e-commerce com design? Uma boa chance de você mudar o visual do seu site com o que aprendeu até aqui.