Como executar um teste A/B

O teste A/B, também conhecido como teste dividido, é uma estratégia de otimização da taxa de conversão onde você compara diferentes versões ou elementos de um e-mail, mensagem SMS ou página da web para ver qual tem melhor desempenho. Pense nisso como um experimento científico para o seu marketing: você cria duas versões (A e B), apresenta-as a diferentes segmentos do seu público e mede qual delas gera melhores resultados.

Por exemplo, se você criar duas páginas de destino com esquemas de cores e layouts diferentes, poderá coletar informações sobre como os usuários interagem com seu site tanto em dispositivos móveis quanto em desktops. O teste A/B mede as diferenças entre as duas versões até que você alcance significância estatística — o ponto em que você pode ter certeza de que qualquer melhoria nos resultados não é apenas por acaso.

Os testes A/B fornecem dados concretos sobre várias métricas que são importantes para o seu negócio:

• Taxas de abertura de e-mail e taxas de cliques (CTR)
• Taxas de reclamações de spam e de cancelamento de inscrição
• Taxas de resposta a SMS e cliques em links
• Taxas de conclusão de compra
• Taxas de envio de formulários

Os testes A/B são versáteis. Você pode testar qualquer elemento das suas campanhas de marketing, desde linhas de assunto de e-mails até o tempo de envio de mensagens SMS, para descobrir exatamente o que motiva seu público a agir.

Enquanto o teste A/B compara duas variações, alguns profissionais de marketing optam por teste multivariado quando precisam testar múltiplos elementos simultaneamente. Um teste multivariado pode examinar como diferentes combinações de títulos, imagens e CTAs funcionam juntos. Por exemplo, testar como o Título A se comporta com a Imagem B e CTA C em comparação com outras combinações. No entanto, o teste multivariado requer volumes de tráfego significativamente maiores para alcançar resultados estatisticamente significativos, tornando o teste A/B a escolha mais prática para a maioria das campanhas.

Além disso, antes de realizar testes A/B, alguns profissionais de marketing podem iniciar com um teste A/A, que consiste em testar a mesma versão contra si mesma para validar a configuração do teste. Executar um teste A/A ajuda a confirmar que sua ferramenta de teste está funcionando corretamente e estabelece uma linha de base para testes futuros.

Variáveis comuns de teste de divisão em marketing

Campanhas de marketing bem-sucedidas não acontecem por acaso. Cada elemento em suas mensagens de e-mail e SMS pode impactar significativamente suas taxas de conversão. Testando sistematicamente essas variáveis, você pode criar campanhas que geram melhores resultados. Aqui está uma visão detalhada dos elementos que você deve testar:

• Texto da CTA e cor dos botões: sua chamada para ação influencia se os espectadores tomam a próxima etapa desejada. Teste diferentes palavras de ação (como "Comece" vs. "Saiba Mais") e cores de botões que se destacam no seu design. Para campanhas por SMS, experimente o posicionamento de links e a formulação de CTA que crie urgência.
• Títulos e linhas de assunto: estes são sua primeira impressão e determinam se sua mensagem será aberta. Teste a personalização, as variações de comprimento e o uso de emojis tanto nas linhas de assunto dos e-mails quanto no texto de abertura das mensagens SMS. As perguntas geralmente têm um desempenho diferente das declarações, enquanto a inclusão de números pode aumentar as taxas de abertura.
• Imagens e elementos visuais: os recursos visuais certos podem aumentar drasticamente o envolvimento e a compreensão. Teste diferentes tipos de imagens (fotos de produtos versus fotos de estilo de vida), miniaturas de vídeos e a proporção de imagens para texto. Para SMS, compare mensagens MMS com imagens de produtos com versões somente de texto.
• Layout e design da página de destino: as páginas da web que você envia às pessoas devem cumprir a promessa da sua mensagem e guiar os visitantes rumo à conversão. Teste elementos como posicionamento do formulário, variações de imagem de destaque e designs responsivos para dispositivos móveis. Os layouts de coluna única geralmente têm desempenho diferente dos designs de várias colunas.
• Comprimento do conteúdo do e-mail: encontrar o comprimento perfeito do conteúdo pode impactar significativamente o envolvimento. Teste formatos curtos e escaneáveis contra versões mais longas e detalhadas. Divida o texto com espaços em branco, subtítulos e marcadores para ver o que ressoa com seu público.
• Exibição de preços e descrições de ofertas: a forma como você apresenta sua oferta pode afetar drasticamente as taxas de conversão. Teste diferentes formatos de desconto (porcentagem de desconto versus valor em dólares), técnicas de ancoragem de preços e linguagem promocional. Para SMS, experimente liderar com a oferta em vez de desenvolver.
• Posicionamento de prova social: depoimentos de clientes, análise e indicadores de confiança podem influenciar fortemente as decisões. Teste posicionar a prova social perto do seu CTA em vez de mais acima na sua mensagem. Para SMS, experimente declarações condensadas de prova social que tenham impacto em caracteres limitados.

Qual é o objetivo dos testes A/B?

Os profissionais de marketing utilizam testes A/B para otimizar todos os aspectos de suas campanhas de marketing por meio de decisões orientadas por dados. Ao testar sistematicamente diferentes elementos – desde layouts de páginas da web até assuntos de e-mails – você pode descobrir exatamente o que ressoa com seu público e gera melhores resultados nos testes.

O teste A/B ajuda a identificar quais abordagens de mensagens, direções de Design e formatos de conteúdo geram a resposta mais forte do seu público.

Cada teste A/B é uma experiência científica que começa com uma hipótese de teste sobre quais elementos devem superar os outros.

O processo ajuda você a:

• Entender quais estilos visuais geram mais envolvimento
• Determinar o tom e o formato de mensagem mais eficazes
• Identificar o momento ideal para as comunicações
• Descubra o que motiva seu público a agir
• Ajustar sua estratégia de conteúdo com base no comportamento real do usuário

Quando implementado corretamente, o teste A/B ajuda a reduzir os custos de marketing ao eliminar suposições e concentrar recursos em abordagens comprovadas. Em vez de lançar campanhas amplas baseadas em suposições, você pode fazer melhorias segmentadas com base em dados reais. Essa abordagem metódica ajuda você a construir conexões mais fortes com seu público, garantindo que cada centavo de marketing seja bem gasto.

Por que o teste A/B é importante

Decisões de marketing não devem ser baseadas em suposições. O teste A/B fornece dados reais sobre o que funciona e o que não funciona, ajudando você a tomar decisões mais inteligentes sobre suas campanhas. Aqui estão alguns motivos pelos quais o teste A/B é essencial para o seu sucesso de marketing:

Tomada de decisão baseada em dados

Ao testar variações do mesmo SMS, página da web ou campanha de e-mail, você reúne evidências concretas sobre o que funciona. Em vez de confiar em opiniões ou "boas práticas" do setor, você pode tomar decisões com base no comportamento do seu público específico. Esses dados se tornam inestimáveis para testes futuros, criando um ciclo de melhoria contínua baseado em interações reais do usuário, em vez de suposições.

Taxas de conversão maiores

Os testes A/B impactam diretamente o seu resultado final, mostrando a você exatamente o que gera conversões. Testar sistematicamente diferentes elementos pode ajudar você a identificar o que persuade os visitantes a agir.

Mesmo pequenas mudanças, quando validadas por meio de testes, podem levar a melhorias significativas nas taxas de conversão. Cada teste bem-sucedido se baseia nas vitórias anteriores, criando um efeito composto que pode melhorar significativamente o desempenho do seu marketing.

Experiência de usuário aprimorada

Ao contrário dos testes de usabilidade, que se concentram em como as pessoas navegam no seu conteúdo, o teste A/B ajuda você a saber quais versões de conteúdo têm melhor desempenho em diferentes dispositivos e plataformas. O rastreamento de padrões de comportamento e métricas de envolvimento permite identificar pontos problemáticos.

Este insight permite que você crie experiências mais fluidas e intuitivas que mantêm os usuários engajados e os direcionam para a conversão. Seja simplificando um formulário de inscrição ou reorganizando a navegação, cada melhoria contribui para uma melhor experiência geral do usuário.

Risco e custo reduzidos

A realização de testes A/B antes da implementação completa das alterações ajuda você a evitar erros dispendiosos. Em vez de implementar grandes mudanças para todo o seu público, você pode coletar dados de uma amostra menor para validar suas ideias. Essa abordagem pode ajudar você a poupar dinheiro e, ao mesmo tempo, proteger sua marca, garantindo que os novos designs realmente melhorem o desempenho. Quando você investe em mudanças, pode fazê-lo com confiança, sabendo que elas se mostraram eficazes por meio de testes.

Guia passo a passo para executar um teste A/B

Executar um teste A/B é mais simples do que você imagina. Dividimos o processo de teste em etapas simples que qualquer pessoa pode seguir:

Defina seu objetivo

Todo teste bem-sucedido começa com um objetivo claro. Descubra exatamente o que você deseja melhorar – sejam as taxas de abertura de e-mails, os cliques em SMS ou as conversões da página de destino.

Defina métricas específicas e mensuráveis para o sucesso, como "aumentar a taxa de inscrição na newsletter em 25%" ou "melhorar a taxa de cliques nos e-mails em 15%". Ter objetivos claros ajuda você a concentrar seus esforços de teste e medir o sucesso com precisão.

Escolha uma variável para testar

Selecione apenas um elemento para alterar em seu teste. Isso pode ser a cor do seu botão de chamada para ação (CTA), o texto do título, o valor da oferta ou qualquer outra variável individual.

Embora seja tentador testar vários elementos de uma só vez, focar em uma alteração garante que você saiba exatamente o que causou qualquer melhoria nos resultados. Por exemplo, se você estiver testando uma campanha de e-mail, escolha se quer testar o assunto, o texto do CTA ou a imagem principal, mas não os três de uma só vez. Essa abordagem focada leva a insights claros e acionáveis.

Crie uma hipótese

Antes de executar o teste, faça uma previsão clara sobre o que você espera que aconteça. Sua hipótese deve seguir um formato simples: "Se alterarmos [elemento], então [métrica] vai melhorar porque [motivo]".

Por exemplo, "Se mudarmos a cor do botão CTA para laranja, as taxas de cliques aumentarão porque isso cria um contraste visual melhor com o fundo da página." A hipótese do teste ajuda você a pensar por que está fazendo cada mudança e o que espera aprender.

Divida seu público e atribua variantes

Divida seu público aleatoriamente em dois grupos iguais para garantir resultados confiáveis. O Grupo A recebe sua versão de controle (design atual), enquanto o Grupo B vê a variação.

A maioria das plataformas de marketing por e-mail e ferramentas de teste pode lidar com essa segmentação automaticamente. Para resultados precisos, certifique-se de que cada grupo tenha participantes suficientes — normalmente de 1.000 a 5.000 assinantes para campanhas de e-mail.

Execute o teste

Deixe seu teste rodar por tempo suficiente para coletar dados significativos. Normalmente, isso pode levar de duas a doze horas. A duração exata depende do tamanho da sua amostra e da lista de e-mails. Listas maiores geralmente precisam de menos tempo para alcançar a significância estatística. Acompanhe seus resultados de perto durante o período de teste para identificar padrões claros de desempenho e garantir que você esteja coletando dados confiáveis antes de tomar decisões.

Analise os resultados

Depois que seu teste terminar, avalie os resultados para ver se há uma diferença estatisticamente significativa entre as versões. Preste atenção às métricas primárias (como taxa de conversão) e às métricas secundárias (como aberturas ou cliques) para entender o impacto total de suas mudanças. A maioria das ferramentas de teste calcula automaticamente a significância estatística.

Implemente mudança com base no feedback

Se a sua variação tiver um desempenho melhor com significância estatística, implemente a versão vencedora. Mas não pare por aí. Use esses insights para orientar os testes futuros. Por exemplo, se um assunto mais curto ganhou no seu teste de e-mail, tente testar versões ainda mais concisas em testes de acompanhamento.

Às vezes, os testes revelam que a versão original teve um desempenho melhor. Essas são informações valiosas também. Cada teste, independentemente de resultar em um vencedor ou não, fornece insights que ajudam a otimizar sua estratégia de marketing.

Quanto tempo demora para executar um teste A/B?

O tempo é crucial para resultados precisos de teste comparativo. Você quer executar seu teste por tempo suficiente para obter dados confiáveis, mas não tão longo que esteja perdendo tempo e conversões em potencial. Nossa análise da duração dos testes revela padrões claros sobre quanto tempo você deve executar diferentes tipos de testes.

Analisamos quase 500.000 testes A/B de nossos usuários que tinham nossos 5.000 assinantes por teste recomendados para determinar o melhor tempo de espera para cada métrica vencedora (cliques, aberturas e receita). Para cada teste, tiramos fotos em diferentes momentos e comparamos o vencedor no momento da foto com o vencedor de todos os tempos do teste.

Para cada instantâneo, calculamos a porcentagem de testes que previram corretamente o vencedor de todos os tempos. Veja a seguir como os resultados se desenrolaram.

Para aberturas, descobrimos que tempos de espera de 2 horas previram corretamente o vencedor de todos os tempos em mais de 80% das vezes, e tempos de espera de mais de 12 horas estavam corretos em mais de 90% das vezes.

Cliques com tempos de espera de apenas uma hora escolheram corretamente o vencedor de todos os tempos em 80% das vezes, e tempos de espera de mais de 3 horas acertaram em mais de 90% das vezes. Mesmo que as ações de abrir aconteçam após os cliques, o uso de cliques como a métrica vencedora pode levar mais rapidamente ao vencedor.

A receita leva mais tempo para determinar um vencedor, o que pode não ser surpreendente. As aberturas, é claro, acontecem primeiro. Algumas dessas aberturas se converterão em cliques e algumas das pessoas que clicam acabarão comprando. Mas, vale a pena ter paciência. Você precisará esperar 12 horas para escolher corretamente a campanha vencedora em 80% das vezes. Para ter 90% de precisão, é melhor deixar o teste rodar por um dia inteiro.

Boas práticas de testes divididos

Você deseja obter os resultados mais confiáveis de seus testes A/B? Essas três boas práticas ajudarão você a evitar erros comuns e garantirão que seus testes forneçam dados confiáveis sobre os quais você pode agir.

Execute apenas um teste por vez

Executar vários testes simultaneamente pode parecer eficiente, mas pode atrapalhar seus resultados. Quando você testa um assunto de e-mail e, ao mesmo tempo, testa as cores dos botões na mesma campanha, não saberá qual alteração causou a melhoria. Mantenha a simplicidade e teste um elemento de cada vez, meça seu impacto e passe para o próximo teste.

Certifique-se de que o tamanho da amostra seja grande o suficiente

O tamanho é importante quando se trata de testes. Você precisa de pessoas suficientes em cada grupo de teste para obter resultados confiáveis. Quanto maior for o tamanho da sua amostra de teste, mais confiante você pode estar de que seus resultados não são simplesmente resultado do acaso.

Evite fazer testes durante períodos anormais

Temporadas de feriados, grandes eventos de vendas ou eventos de notícias incomuns podem distorcer seus resultados. Por exemplo, testar assuntos de e-mail durante a semana da Black Friday não fornecerá dados confiáveis sobre o que funciona durante períodos comerciais normais.

Aguarde condições comerciais típicas para executar seus testes. Isso garante que seus resultados serão úteis durante todo o ano. Se você precisar fazer testes durante períodos especiais, compare esses resultados apenas com períodos de tempo semelhantes.

Ferramentas de teste A/B

Embora existam várias plataformas de teste disponíveis para profissionais de marketing, o Mailchimp oferece uma solução de teste A/B robusta e fácil de usar, projetada especificamente para campanhas de e-mail e SMS.

Os recursos de teste A/B do Mailchimp tornam fácil otimizar suas campanhas:

• Teste até três variações dos seus e-mails entre si
• Acompanhe os resultados em tempo real por meio de um painel de controle intuitivo
• Teste linhas de assunto, conteúdo, horários de envio e mais
• Defina seus próprios critérios de teste e regras de seleção de vencedores
• Obtenha relatórios detalhados mostrando exatamente como cada versão se saiu

Basta escolher o que deseja testar, criar suas variações e o Mailchimp cuida do resto.

Aumente o sucesso do marketing digital com testes divididos

O teste A/B elimina as suposições do marketing, mostrando exatamente o que funciona para seu público. Testar diferentes elementos de suas campanhas ajuda você a fazer melhorias com base em dados reais, em vez de suposições. As ferramentas de teste do Mailchimp lidam com as partes técnicas, facilitando a execução de testes e a compreensão dos resultados.

Os recursos do Mailchimp ajudam você a colocar esses insights em prática. Você pode enviar automaticamente a versão vencedora para o seu público, acompanhar os resultados em tempo real e usar o que aprendeu para melhorar campanhas futuras. As ferramentas de teste da nossa plataforma funcionam tanto para campanhas de e-mail quanto para SMS, oferecendo tudo o que você precisa para criar mensagens de marketing mais eficazes. Cadastre-se hoje mesmo no Mailchimp.

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Principais conclusões

• O teste A/B ajuda a otimizar campanhas de e-mail e SMS comparando diferentes versões para identificar o que ressoa melhor com seu público.
• Testar uma variável de cada vez fornece insights claros e acionáveis para melhorar o desempenho da campanha.
• A duração adequada do teste e o tamanho da amostra são cruciais para resultados confiáveis.
• Decisões baseadas em dados provenientes de testes A/B podem melhorar significativamente as taxas de conversão e o ROI (retorno sobre o investimento).

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