Teste A/B

O teste A/B, também conhecido como teste A/B, compara duas versões de um componente de aplicativo, página da web, e-mail ou outros elementos de material de marketing para determinar qual deles tem melhor desempenho. O objetivo dos testes A/B é melhorar as taxas de conversão, o engajamento ou diferentes resultados desejados.

Durante um teste A/B, a versão original (versão A) é comparada com uma versão modificada (versão B). A versão B pode ter títulos, imagens, frases de chamariz ou outros elementos diferentes. As duas versões são mostradas para diferentes segmentos de visitantes do site ou destinatários de e-mail. Suas interações e conversões são medidas e comparadas para determinar se uma versão supera a outra.

De acordo com a IndustryARC, até 2025, o mercado de software de teste A/B será provavelmente atingirá US$ 1.151 milhões. Os profissionais de marketing contam com testes A/B para ajustar suas campanhas de marketing. O teste A/B é uma forma baseada em dados para os profissionais de marketing refinarem e otimizarem os ativos de marketing. Ele elimina suposições e suposições ao medir diretamente como as mudanças impactam as métricas. O teste A/B é usado por grandes e pequenas empresas para maximizar a eficácia de sites, aplicativos móveis, e-mails, anúncios e muito mais.  

O teste A/B é usado para otimizar todos os aspectos da jornada e do funil do cliente. Os usos típicos de testes A/B incluem:

Páginas de destino

O teste A/B pode otimizar as páginas de destino para aumentar taxas de conversão. Por exemplo, a versão B pode alterar o título, o layout, as imagens ou o botão de call to action para que sejam totalmente diferentes dos elementos semelhantes na versão A. O teste determina qual versão convence mais visitantes a converter.

E-mails

Os profissionais de marketing por email usam testes A/B para refinar linhas de assunto, visualizar texto, imagens, frases de chamariz e conteúdo no corpo dos emails. Os testes melhoram as taxas de abertura, taxas de cliquese conversões.

Sites

Sites inteiros podem ser testados A/B, mostrando a versão A para alguns visitantes e a versão B para outros. Durante o teste A/B, os proprietários do site podem testar alterações como navegação, layouts, conteúdo, etc.

Aplicativos móveis

Os desenvolvedores de aplicativos usam testes A/B para otimizar tudo, desde fluxos de integração de usuários até compra no aplicativo Comandos. O teste pode ocorrer no aplicativo ao vivo ou com uma plataforma de teste remota.

Publicidades

Anúncios pagos por clique podem ser testados A/B para otimizar elementos como texto do anúncio, palavras-chave, páginas de destino e muito mais para obter mais cliques e conversões dentro de uma meta custo por clique.

Mídia social

Os profissionais de marketing podem refinar as postagens sociais por meio de testes A/B de elementos como imagens, legendas, frases de chamariz e vídeo. O objetivo é aumentar o engajamento e os cliques. O teste A/B é frequentemente usado para testar:

• Manchetes e títulos
• Layouts de página e navegação
• Imagens e vídeos
• Chamadas para ação
• Conteúdo e mensagens
• Cópia do e-mail/anúncio e linhas de assunto
• Preços e ofertas
• Fluxos de checkout
• Formulários e captura de dados

Essencialmente, qualquer elemento que impacte os usuários pode ser testado A/B para ver se uma variação melhora o desempenho.

As melhores práticas para testes A/B eficazes incluem:

• Ter um objetivo claro em mente (por exemplo, aumentar a taxa de conversão em 15%)
• Testando apenas uma variação por vez
• Usando tamanhos de amostra grandes o suficiente para significância estatística
• Deixar o teste rodar por tempo suficiente para coletar dados suficientes
• Usando métricas relevantes para identificar a variação vencedora
• Analisando resultados para entender por que uma variação teve melhor desempenho
• Tomar decisões baseadas em evidências, não decisões baseadas em suposições

A análise adequada é fundamental para extrair insights de testes A/B. Os testes de significância estatística devem determinar se os resultados são devidos ao acaso ou se uma variação realmente supera a outra. Os profissionais de marketing devem acompanhar métricas válidas, como taxa de conversão, taxa de cliques, tempo na página e taxa de rejeição. O teste multivariado combina vários elementos de página em um único teste para obter mais insights.

Como uma empresa de análise de marketing móvel, Singular ajuda os profissionais de marketing móvel a usar dados para otimizar suas estratégias e gastos de marketing. Uma parte essencial desse processo é aproveitar os testes A/B para refinar campanhas e ativos com base em dados de desempenho.

A plataforma da Singular funciona com ferramentas de teste A/B para rastrear os resultados dos testes. Isso permite que os clientes Singular conectem dados de teste com outras análises de campanha para tomar decisões baseadas em dados sobre as melhores variações de marketing.

Especificamente, Singular pode:

• Ajude você a acompanhar os resultados dos testes A/B em vários canais de marketing em um painel unificado. Isso evita os dados isolados provenientes da execução de testes em ferramentas individuais.
• Analise como as variações do teste A/B impactam as ações posteriores do usuário no aplicativo móvel. Isso revela como as alterações na página de destino ou no texto do anúncio influenciam o comportamento no aplicativo.
• Atribua os resultados dos testes aos canais e campanhas de marketing, descobrindo quais estão atraindo os usuários mais valiosos. Isso ajuda a otimizar a alocação do orçamento.
• Visualize dados de testes A/B junto com outras análises, como ROI , LTV. Isso conecta os resultados dos testes ao impacto na receita.
• Execute testes multivariados combinando alterações em vários elementos da campanha. 
• Lançar continuamente novos testes para otimizar campanhas diariamente, e não apenas definir testes periódicos.
• Teste mais rapidamente lançando experimentos em subconjuntos de público para coletar dados antes de implementá-los globalmente.
• Automatize testes e otimização de vários elementos de campanha simultaneamente.

Singular oferece aos profissionais de marketing móvel uma visão holística dos resultados dos testes A/B, em vez de dados isolados. Isso permite uma otimização mais inteligente de criativos, segmentação, orçamentos e muito mais, com base nos dados reais do usuário e no impacto na receita. Os testes A/B por meio Singular garantem que os testes sejam executados continuamente em todos os canais para maximizar o ROI.