Os testes AB comparam duas ou mais versões de páginas, aplicativos, telas, superfícies ou outras experiências digitais para determinar qual tem o melhor desempenho. Conhecendo as taxas de conversão e o engajamento do usuário, você pode avaliar se uma versão específica teve um efeito neutro, positivo ou negativo. Os resultados ajudam a aprimorar campanhas e experiências e a aumentar a conversão de clientes e a precisão do direcionamento do público.
Para ser bem-sucedido com testes AB, você deve encarar os desafios de sistema e governança que podem afetar os resultados e as decisões da campanha.
Volume de tráfego insuficiente.
Falta de regras de teste definidas.
Indefinição dos objetivos do site.
Falta de métricas direcionadas.
Os testes AB ajudam a otimizar campanhas com resultados mensuráveis que podem ser comparados para revelar preferências, interesses, riscos e muito mais.
Com a execução de testes que revelam comportamentos do público de maneira comparada, você pode gerar dados acionáveis que ajudam a aprimorar campanhas e fortalecer a segmentação e o direcionamento.
Os testes permitem que você refine o direcionamento e o envio de mensagens com confiança estatística, deixando para trás as estratégias baseadas em suposições.
Realizados os testes iterativos e sabendo quais são os elementos de conteúdo, as ofertas e os produtos com taxas de engajamento mais altas, você pode otimizar campanhas e maximizar os resultados.
Os testes AB ajudam a reduzir o risco de lançamento de campanhas desinformadas com a criação de uma cultura de testes baseada em dados.
Você pode usar testes automatizados e funcionalidades de otimização no Adobe Target para descobrir as experiências, mensagens e ofertas que engajam e convertem mais, sem precisar de programação ou configuração.
Saiba mais sobre como a Adobe ajuda as marcas a terem uma visão completa de suas ferramentas de análise para proporcionar experiências personalizadas.
“Usamos o Target validar ou invalidar hipóteses. Isso dá um pouco mais de poder e liberdade.”
LJ Jones, diretor de otimização, Progrexion
“Não fazíamos muitos testes AB, mas agora eles são parte do nosso dia a dia.”
- Ellen Lee,
vice-presidente sênior de assuntos digitais, Hyatt
Os testes AB são infalíveis?
Não. Para que os testes sejam eficazes, são necessárias hipóteses sólidas. Além disso, é necessário respeitar as práticas recomendadas quanto a requisitos de design e tráfego.
Os testes AB prejudicam a estratégia de SEO?
Não. Apesar dos mitos sobre os efeitos negativos dos testes por causa do conteúdo duplicado, os testes melhoram a funcionalidade do seu site, com efeitos positivos na estratégia de SEO.
Quantas variações eu posso executar?
Você pode testar quantas variações forem necessárias, mas tenha em mente os requisitos de tráfego se quiser que os resultados sejam estatisticamente significativos para cada variável. Também é possível comparar variações usando diferentes segmentos de público.
Quais elementos de design devem ser testados?
Você pode testar qualquer elemento de página, como formas, cores, tamanhos e mensagens. Você também pode testar experiências digitais inteiras, páginas únicas ou jornadas completas de clientes para avaliar o impacto desses fatores em métricas e metas de conversão.
Qual é a diferença entre teste AB e teste multivariado?
O teste multivariado examina diversas combinações de elementos ao mesmo tempo, o que pode ajudar a revelar sua contribuição relativa para o engajamento.
O que é uma hipótese nula?
Uma hipótese é nula quando os resultados não revelam diferença estatística nas taxas de engajamento ou conversão entre duas ou mais versões. Nesse caso, as diferenças verificadas podem ser ocasionadas por erro experimental ou de amostragem.