Quem trabalha com Marketing Digital deve procurar mensurar todas as suas ações para entender quais têm sido efetivas e podem ser replicadas e o que precisa ser reformulado. Se você ainda não faz isso, os testes A/B podem te ajudar. Conheça mais dessa prática e aumente a sua taxa de conversões com as dicas deste artigo.
O que é o teste A/B?
Você já teve dúvida sobre qual seria a cor do botão Call-To-Action que usaria? Saiba que isso faz diferença para os seus resultados e entender qual o mais efetivo é muito importante.
O Teste A/B faz exatamente isso – toma essa decisão por você com base em dados. Diferente dos testes multivariados, o Teste A/B tem apenas uma variável com o objetivo de escolher qual a melhor opção entre as duas disponíveis. A ideia é pôr à prova duas teorias distintas e avaliar qual gera mais resultado.
Esses testes evitam que você tome decisões em sua estratégia de marketing digital com base nos achismos e suposições sem fundamento. Você tem, com eles, números que te ajudarão a escolher a melhor opção.
O que testar
Sempre surge a dúvida do que testar na hora de montar um teste A/B. Devo focar em CTAs? Assuntos de e-mail? Copy de anúncios? Conversão em landing pages? É importante questionar quais seus objetivos com o teste para que as análises sejam maduras e gerem bons planos de ação.
Normalmente, são testados:
- Assuntos de e-mail;
- Textos em botões;
- Cor de botões;
- Número de elementos (botões ou ícones) em página ou e-mail;
- Texto de anúncio.
Como saber o que testar?
O primeiro passo é determinar quais métricas você quer alavancar. Está buscando conversões de fundo de funil? Conversas por WhatsApp? Quer mais inscritos na newsletter? Mais conversões em uma landing page de topo de funil?
Depois de determinar a métrica (ex.: quero ver se aumento as oportunidades de venda adicionando 2 botões a mais de chamada em um e-mail de fluxo), é só estabelecer os testes e as condições.
Como testar
É necessário usar algumas ferramentas para acompanhar as métricas e validar os resultados, além de ter onde tabelar as informações para acompanhamento e análise posterior.
Algumas plataformas especializadas em automação em marketing, como o Google Analytics, que é gratuito, e o Optimizely, ferramenta paga, podem ajudar.
Para os emails, não é necessário usar uma ferramenta, as ferramentas de automação de marketing já costumam ter opções nativas de testes A/B para você utilizar (incluindo automações úteis como selecionar a melhor opção para disparo para base após validar o teste com um pequeno grupo focal).
No caso de landing pages, é possível criar duas versões distintas e testar (manualmente) qual tem mais conversões, ou usar as opções oferecidas pelas ferramentas de automação.
Já para os anúncios, é importante deixar que rodem por ao menos uma semana para serem otimizados pelos gerenciadores e entregarem os melhores resultados.
Depois disso, é só conferir qual tem menor custo por clique, menor custo por aquisição ou outra métrica relevante a sua escolha.
Como mensurar os resultados
Depois de colocar em prática o seu teste A/B, é hora de ver quais foram os resultados! Mas calma.
Esse é um processo que exige cautela. Você pode até conferir o seu resultado a cada minuto, mas os resultados definitivos só serão concretos depois de um tempo. Então seja paciente para garantir a efetividade do seu teste.
Eles não demoram muito. Em questão de dias é possível mensurar os resultados e avaliar os números.
No caso de e-mails, 1 a 3 dias é o tempo médio suficiente para obter os dados para disparos de newsletter (que vão para a base toda simultaneamente).
Para o caso de automações, é necessário ter um pouco mais de paciência, já que os leads podem demorar a passar pela jornada de automação e podem ser captados pouco a pouco. Espere de uma a duas semanas.
Para blogs e sites, é necessário ainda mais tempo, visto que os resultados orgânicos podem demorar a sair. Opte por analisar por duas a três semanas ou espere até mesmo um mês (a variar de acordo com seu número de acessos diários – quanto mais acessos, menos tempo).
Por fim, para anúncios, o ideal é acompanhar diariamente os resultados, mas tomar uma decisão apenas depois dos 7 dias de otimização de resultados.
Exemplos de teste A/B
Imagine que suas taxas de abertura de newsletters estão baixas e você quer descobrir se alguma alteração fará diferença nos resultados.
Para isso, estuda sua persona, avalia sua comunicação, a estratégia de newsletter e seus e-mails anteriores.
Com isso, chega à seguinte hipótese: usar emojis no assunto pode aumentar a personalização da mensagem e tornar o texto mais pessoal, o que irá impactar nas aberturas.
Contudo, também acha que adicionar o nome do lead pode impactar nesses resultados. Portanto, começa a sempre criar duas versões do mesmo e-mail, reproduzindo todo o corpo e conteúdo interno, com apenas uma mudança: o assunto em duas versões.
Então, pode ser que seus testes A/B tenham essa aparência:
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Ou
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O ideal é testar ao longo de diferentes semanas e tabelar os resultados. Quais foram os modelos de assunto com maior abertura ao final de um mês? E ao final de dois meses? Depois disso, basta compilar tudo e apresentar a resposta final à equipe.
Caso os resultados sejam inconclusivos, é hora de pensar em uma nova hipótese e mudar a variável. Será que o problema é a segmentação de leads ou a autoridade do seu domínio? Você só vai descobrir se testar!
Testes A/B mantêm seu marketing fresco!
Não existe lei absoluta no marketing digital. Muito pelo contrário. O mercado está sempre mudando e se adequando às necessidades e exigências dos consumidores. Por isso, os testes A/B são fundamentais.
Eles garantem que sua empresa possa tomar decisões assertivas com base em dados e ainda oferecem maneiras de gerar melhores resultados. Até por isso, são muito comuns em estratégias de growth hacking dentro do Inbound.
Quer saber mais sobre como otimizar suas campanhas e garantir ainda mais oportunidades? Fale com a equipe da E-Dialog hoje mesmo!
