11 Melhores Práticas para Testes A/B e Adaptativos Eficazes

Você já se perguntou se seus clientes em potencial preferem o plano de fundo azul ou o verde, ou talvez a palavra "GRATUITO!" é desanimador para o seu alvo?

Existem muitas pequenas opções em relação às ofertas de conteúdo e como elas são promovidas que podem afetar o sucesso. Eles geralmente não recebem significância estatística, mas cada escolha pode influenciar realisticamente a decisão de um cliente potencial de converter ou ir para um concorrente.

A realização de testes A/B – que apresentam diferentes variações das mesmas ofertas para seu público – ajuda a quantificar o que atrai seus clientes em potencial. Por sua vez, usar o que você aprende melhora suas taxas de conversão, especialmente quando você segue essas práticas recomendadas de teste A/B testadas e comprovadas e dicas de teste.

Práticas recomendadas de teste A/B

1. Identifique o que testar
2. Crie versões “A” e “B”
3. Não confie em suposições
4. Determine o que medir
5. Definir métodos de medição de KPI
6. Configure seu teste A/B
7. Execute seu teste A/B
8. Analise os resultados
9. Replicar os resultados
10. Aplique os resultados
11. Teste novamente

Identifique o que testar

Não faltam elementos do site que você pode testar A/B (fonte, tamanho, forma, cores, imagem, texto, posicionamento, etc.) nas páginas do seu site, páginas de destino, formulários, chatbots e CTAs, mas raramente há tempo para testar todos eles.

Você precisa concentrar seus esforços nas páginas com maior impacto – especificamente aquelas com alto tráfego ou aquelas com tráfego decente, mas com taxas de conversão de baixo desempenho. Esses elementos são ideais para testar:

• Títulos e subtítulos
• Metadescrições da página de destino para influenciar os cliques
• Texto, cores e posicionamento da frase de chamariz (CTA)
• Posicionamento de imagem e vídeo e seu impacto no engajamento da página

Mesmo ao restringir sua lista de elementos, não mergulhe apenas nos testes. Teste apenas um elemento por vez, ou você não entenderá o que acionou a conversão.

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Crie versões “A” e “B” (e versões “C”, “D” e “E”, se necessário!)

Depois de decidir qual elemento único testar, crie variações – desde duas até várias variações de um título, página de destino, cópia de CTA ou imagens de suporte.

Por exemplo, considere estas opções de texto para um formulário ou botão de CTA:

• Baixe Agora
• Saber mais
• Obtenha o e-book agora
• Obtenha sua cópia GRATUITA
• Enviar
• Sim, eu quero isso!

Se você estiver usando um teste adaptativo (uma ferramenta de teste robusta no HubSpot CMS Hub Enterprise), poderá testar várias variações, até um total de cinco. O HubSpot determinará dinamicamente a variação de melhor desempenho e enviará mais tráfego para ela ao longo do tempo para aumentar as conversões.

Não confie em suposições

Ao realizar um teste, não assuma que você sabe o que vai repercutir com os clientes em potencial, a menos que tenha estatísticas recentes para respaldá-lo. Você pode pensar que “Download Now” é a cópia ideal do botão CTA, quando na verdade “Read it Now” é uma opção melhor com base em seus dados, porque muito desse tráfego vem de dispositivos móveis (onde os usuários tímidos em armazenamento são relutantes para baixar algo).

Não encurte o processo e tire conclusões precipitadas sobre as reações dos clientes em potencial. Em vez disso, revise as análises!

Determine o que medir

Se você não tiver certeza do que está tentando melhorar, nenhum teste A/B será útil.

Compreender como você mede o sucesso é fundamental. Por exemplo, se você estiver alterando uma página de destino para usar um chatbot em vez de um formulário, crie hipóteses e documente estimativas para qual mecanismo resultará na maior taxa de conversão. Anote os resultados reais.

Definir métodos de medição de KPI

Depois de saber o que você quer medir, determine como você vai medi-lo.

Se você possui uma plataforma de site que fornece análises, como HubSpot ou Squarespace, ela já pode estar configurada para coletar os dados necessários. Caso contrário, o Google Analytics, o Google Tag Manager, o rastreador de funil do HotJar e várias outras ferramentas estão disponíveis para rastrear metas de métricas específicas em relação aos seus objetivos.

Seja muito específico sobre como você vai medir seus indicadores-chave de desempenho (KPIs) para que não haja ambiguidade nos dados.

Os resultados também podem ser distorcidos. Filtre os dados gerados por pessoas em sua organização que estão clicando em CTAs. Isso é menos importante para sites ou páginas de destino com muitas visitas, pois sua porcentagem interna será baixa, mas para produtos e serviços de mais nicho é extremamente importante.

Configure seu teste A/B

Depois de determinar suas variáveis ​​de parâmetro de teste, configure seus testes. Existem muitas plataformas com as quais você pode executar os testes, incluindo:

• HubSpot CMS Hub Professional ou Enterprise
• Otimizar
• Google Optimize

Independentemente da plataforma, você precisará de um controle e um desafiante . O controle é a página ou CTA que você já tem ao vivo; o desafiante é a versão com sua cópia, imagem ou outro elemento novo/diferente. Sua plataforma de automação de teste ou marketing escolhida segmentará seu público aleatoriamente entre o controle e o desafiante.

Execute seu teste A/B

Para executar o teste A/B com eficiência, determine uma duração definida para o primeiro período de teste . Você pode limitar o teste a uma semana ou talvez 1.000 visualizações de página. A escolha é sua. O importante é executar o teste A/B por tempo suficiente para realmente ver um padrão se desenvolver.

Sua plataforma de teste enviará aleatoriamente visitantes do site para suas páginas de controle e desafiantes, mesmo que todos cliquem no mesmo link. Ter as duas páginas ao vivo simultaneamente permite mudanças na audiência e nos períodos de tempo.

Analise os resultados

Depois que o teste for executado pelo período alocado, analise os dados com base nas métricas de sucesso definidas anteriormente. Qual texto do botão de CTA recebeu mais cliques? Quais gráficos atraíram o maior número de conversões em seu conteúdo?

Você pode se surpreender com os resultados, que podem provar que sua hipótese está errada. Talvez a variação que você pensou que geraria mais resultados na verdade tenha feito com que seus resultados caíssem, ou vice-versa. De qualquer forma, você sai do teste A/B mais bem informado sobre seus clientes potenciais do que antes de começar.

Replicar os resultados

Um resultado científico só é verdadeiro se for repetível. Seus resultados iniciais podem ser devido a um fator externo ou simplesmente ruído no sinal.

Se você puder recriar com segurança os resultados do teste, seu nível de confiança em sua precisão aumentará com o tempo.

Aplique os resultados

Depois de obter os resultados, implemente o que você aprendeu em todo o site e na estratégia de promoção de conteúdo. Se você sabe que determinado texto leva a mais conversões, altere o restante de seus CTAs para refletir isso.

Muitas vezes testamos algo, mas não fazemos nada com os resultados.

Teste novamente

Você teve uma ideia. Você testou. Você obteve resultados que verificaram a precisão (ou imprecisão) de sua hipótese.

Ótimo - agora teste outro elemento para ver se você pode aumentar ainda mais os resultados!

O teste A/B é como juros compostos: cada pedacinho se soma aos outros pedacinhos. Ao testar e iterar constantemente em seus resultados, você terá um retorno de longo prazo muito melhor em seu conteúdo.

O teste A/B é uma ferramenta comprovada para otimização da taxa de conversão e é uma parte eficaz de uma estratégia geral de melhorias contínuas iterativas. Saiba mais em nosso guia, The Growth-Driven Design (GDD) Metodologia.