7 exemplos de testes A/B para sua loja virtual

Os profissionais de marketing podem passar horas debatendo qual slogan é o melhor ou qual imagem é a mais atraente. Com os testes A/B, essas discussões podem ser resolvidas de forma conclusiva. O que é ainda mais importante: os testes A/B permitem que as equipes de marketing aprendam proativamente sobre seus clientes, seu site e seus produtos de uma maneira que simplesmente não seria possível sem eles. No entanto, incorporar com sucesso os testes A/B em sua estratégia de marketing requer uma compreensão dos princípios por trás dessa prática.

Continue lendo para aprender sobre testes A/B, incluindo exemplos você pode pôr em prática em sua própria loja de comércio eletrônico.

O que é teste A/B?

Teste A/B, ou teste dividido, é a prática de apresentar diferentes versões de uma página da web, anúncio ou e-mail a um público para ver qual desempenho é melhor. É o método de teste mais comum para lojas online.

Em um teste A/B adequado, as duas (ou mais) versões são apresentadas ao mesmo tempo a membros selecionados aleatoriamente do público-alvo, ao contrário de um teste antes/depois em que as versões são mostradas sequencialmente. Da mesma forma, em um teste A/B, apenas uma variável é testada, mesmo que haja várias versões. Por exemplo, testar três textos diferentes para botões seria um teste A/B. Mas testar múltiplas variáveis, como textos de botões e imagens de banners, seria considerado um teste multivariado.

Os testes A/B exigem código para apresentar as diferentes versões simultaneamente a diferentes usuários. Em testes A/B de publicidade, plataformas como Meta e Google fazem isso automaticamente. Da mesma forma, algumas plataformas de e-mail, como a Klaviyo, têm funcionalidade de teste A/B integrada. O teste A/B em sites requer código personalizado ou de terceiros, como o Google Optimize.

Benefícios do teste A/B

Todos os esforços de marketing digital geram dados. Campanhas publicitárias fornecem dados sobre taxas de cliques, sites sobre taxas de conversão, e assim por diante. O principal benefício do teste A/B é a capacidade de reunir os dados necessários para tomar decisões específicas.

Os testes A/B sempre começam com uma hipótese específica. Por exemplo, “Acredito que nosso formulário de inscrição terá uma conversão melhor se oferecermos um desconto de 10%.” Os dados permitem que a empresa chegue a uma conclusão sobre a hipótese. Isso ajuda a responder à hipótese imediata, mas também fornece mais informações sobre o negócio como um todo. Nesse exemplo, ajuda a entender quão sensível ao preço é o cliente.

Embora o teste A/B seja principalmente uma atividade de marketing, os insights que ele gera podem ser usados para uma variedade de outras decisões empresariais, incluindo UX, desenvolvimento de produtos, branding e vendas.

7 exemplos de testes A/B para negócios de comércio eletrônico

Existem muitos tipos de testes A/B que uma loja online pode realizar. Abaixo estão alguns dos tipos de testes mais comuns e impactantes.

Cabeçalho

Isso se refere ao cabeçalho na parte superior de uma página, tipicamente uma página de destino. Como este é o primeiro e maior texto que um visitante vê, é uma ótima maneira de testar a impressão inicial mais valiosa para seu site.

Por exemplo, a Kouda pode testar diferentes versões da frase “Novos produtos e novas possibilidades. Viva o novo com Kouda,” abaixo.

 

Assunto do e-mail

No marketing por e-mail, seu assunto é sua alavanca mais importante. Ele influencia a taxa de abertura, e se seu público não abrir seu e-mail, o restante do conteúdo não terá impacto. É uma ótima maneira de testar o que chama a atenção do seu público existente e melhorar o desempenho do e-mail.

Por exemplo, a Zoom pode testar outra variante do assunto do e-mail abaixo, “Smartphone bom, bonito e barato.”

Slogan do anúncio

As plataformas de anúncios permitem fazer testes A/B de diferentes variações de texto de forma rápida e fácil. Isso cria um ciclo contínuo, onde os insights sobre as frases de efeito ajudam a aprimorar versões futuras e novos testes.

Por exemplo, neste anúncio, a Reserva poderia testar tanto o texto principal (“Se tem couro, tem desconto.”) quanto o título (“Ganhe até R$250 OFF nos calçados em couro da Reserva Go!”).

Texto de chamada à ação

O texto de chamada à ação pode ser testado em um site, anúncio ou e-mail. Boas chamadas para ação ajudam seu público a completar a frase “Eu quero … ,” então testar seu CTA pode ajudar você a entender a intenção do usuário em sua página.

Por exemplo, este formulário pop-up de intenção de saída da Vahdam poderia testar diferentes textos no botão para ver qual gera mais envios de formulário.

Tipo de imagem do produto

Testar o tipo de imagem do seu produto pode ajudar você a entender os fatores que influenciam as conversões do seu produto. Alguns produtos são mais práticos e se beneficiam de imagens simples que destacam características, enquanto outros são mais voltados para o estilo de vida e se beneficiam de mostrar os produtos em contexto de uso.

Por exemplo, a Natura poderia experimentar uma página de destino que mostra uma foto de estilo de vida, como uma pessoa vestindo roupas profissionais saindo da academia a caminho do escritório, antes de mostrar as fotos diretas da garrafa com características.

Preços e descontos

Testar preços pode ser difícil do ponto de vista técnico e do cliente. A maioria das ferramentas de teste A/B para sites não oferece a capacidade de testar preços. E esses testes correm o risco de irritar clientes que compram por um preço mais alto e depois descobrem que outra pessoa comprou por menos. No entanto, aplicativos da Shopify como Intelligems permitem testes de preços.

Alternativamente, testar códigos de desconto pode ser uma maneira eficaz de obter aprendizados semelhantes. Por exemplo, uma marca poderia lançar duas campanhas de marketing direcionadas ao mesmo público, com os mesmos anúncios, mas uma oferta de desconto diferente, como 25% versus R$ 25 de desconto. Elas poderiam ver qual desempenho é melhor com base tanto na taxa de cliques quanto na taxa de conversão.

Remoção de elementos

Um teste A/B pode ser uma adição pela subtração. Se um site tem muitas opções diferentes para compras ou navegação, os profissionais de marketing às vezes testam ocultar uma opção e observar o efeito na conversão.

Por exemplo, a LOLA poderia testar o efeito na taxa de conversão de compras ao remover links para seu blog, The Spot, da navegação:

Como realizar um teste A/B

1. Formule uma hipótese
2. Crie variações de teste
3. Selecione um público
4. Execute o teste
5. Analise os resultados

Realizar testes A/B é um processo sistemático. Cada teste segue estas cinco etapas:

1. Formule uma hipótese

Um bom teste A/B começa com uma teoria sobre como melhorar o desempenho. Essa teoria pode ser baseada em dados existentes ou em sua opinião. Para transformar sua teoria em uma hipótese, estruture-a como: “Acredito que (fazer a mudança X) levará a uma melhoria (no desempenho na métrica Y).”

Por exemplo, “Acredito que aumentar a imagem principal do produto em nossas páginas de produtos levará a uma melhoria na taxa de conversão.”

Hipóteses não precisam especificar a quantidade de melhoria, mas apenas ser declaradas de forma direcional.

2. Crie variações de teste

Isso pode ser feito em um gerenciador de anúncios, plataforma de e-mail ou ferramenta de teste A/B para sites. As variações devem ser rotuladas de forma descritiva para facilitar a análise posterior. Por exemplo, em vez de intitular uma nova variante de anúncio como “Variante B,” intitule-a como “Variante B—CTA Emocional.”

3. Selecione um público

Os testes A/B podem ser apresentados a todo o público ou a um subconjunto do seu público. Em um site, por exemplo, apresentar a todo o público significa que metade dos visitantes do seu site vê o site original e a outra metade vê a nova versão que você está testando. No entanto, você pode optar por apresentar a nova versão apenas a 25% do seu público ou apenas direcionar visitantes do Brasil (nesse caso, metade dos visitantes brasileiros veria a versão original e metade veria a nova variante).

O público certo para você depende a qual grupo você acredita que sua hipótese se aplica e quão rapidamente você gostaria de reunir dados suficientes para chegar a uma conclusão.

4. Execute o teste

Normalmente, os profissionais de marketing executam testes A/B por pelo menos duas semanas para garantir o sucesso do teste. Isso permite tempo suficiente para contabilizar quaisquer coincidências ou flutuações, como clientes agindo de maneira diferente em um fim de semana. Certifique-se de não executar vários testes A/B na mesma página da web ou público ao mesmo tempo, pois isso pode confundir os resultados do seu teste.

5. Analise os resultados

Ao analisar um teste A/B, você está buscando um resultado estatisticamente significativo. Esta é uma fórmula de dados que indica que o resultado que você está vendo é confiável e não o resultado de uma amostra muito pequena ou de uma coincidência. O conceito por trás disso é que, se você tem um público pequeno, precisa ver uma grande diferença de desempenho para chegar a uma conclusão. Mas, se você tem um público grande, mesmo uma pequena diferença de desempenho pode ser conclusiva.

Ferramentas como o Google Optimize calculam a significância estatística para você. Para outros resultados, você pode usar uma calculadora de resultados de teste A/A.

Depois de analisar os resultados e compartilhá-los com sua equipe, você está pronto para preparar seu próximo teste.