Testes A/B permitem comparar duas versões de um mesmo produto e observar a eficácia de pequenas mudanças no design. Se você possui um website, um app ou qualquer outro produto digital, esse método poderá lhe ajudar a testar as modificações que mais convertem e descobrir como podem elas melhorar a experiência dos usuários, através da análise das estatísticas de conversão e usabilidade das diferentes versões.

Consideremos um caso em que você queira redesenhar o website de sua empresa. Para garantir que você está tomando as decisões corretas quanto ao design, você pode optar por exibir o novo layout para apenas 25% dos visitantes do site, analisar as estatísticas das duas versões e comparar a performance de cada uma separadamente. Se a nova versão funcionar melhor, você define como vencedora e ela passa a ser exibida para 100% da audiência.

Grandes empresas como Facebook, Google e Microsoft realizam testes A/B constantemente para melhorar seus produtos. Você provavelmente já deve ter participado de um desses testes enquanto navegava pela internet e nem percebeu.

Um teste A/B realizado pelo Facebook em 2014 indicava que quando os usuários abriam o aplicativo da rede social para iOS e eram surpreendidos com uma animação de carregamento personalizado no Facebook (esquerda), isso fazia com que eles culpassem o aplicativo pelo atraso no carregamento. Em uma versão B do app, apresentada para apenas alguns usuários, um spinner circular nativo do iOS (direita) era exibido ao invés do padrão do Facebook. A experiência mostrou que com isso, os usuários eram menos propensos a culpar o app do Facebook e colocavam a culpa da lentidão no OS.

deeje@deeje

#renio interesting! Facebook did A/B testing to determine that users blamed FB on left, iOS on right, for slowness.

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1.60219:56 – 31 de jan de 2014Informações e privacidade no Twitter Ads3.489 pessoas estão falando sobre isso

O que testar?

Sua escolha do que para testar dependerá, obviamente, de seus objetivos. Se você deseja aumentar o número de inscrições em um formulário no seu website por exemplo, você pode testar o comprimento do formulário de inscrição, tipos de campos, exibição de política de privacidade, etc. O objetivo do teste, neste caso, é descobrir o que impede os visitantes de se inscreverem. O formulário é muito grande e intimidante? Os visitantes estão preocupados com a privacidade? Ou será que o site está tentando convencer demais os visitantes a se inscreverem? Todas estas perguntas podem ser respondidas, uma por uma, testando os elementos apropriadamente.

Alguns exemplos do que pode ser testado em um website:

  • Headline (título-destaque) da página
  • Call-to-action (botões para conversão)
  • Imagens ou vídeos
  • Descrições da oferta
  • Tamanho e campos do formulário
  • Indicadores de confiabilidade (testemunhos, certificados, etc.)

Testes avançados podem incluir estruturas de preços, promoções de vendas, navegação, menus e muito mais.

Usando o Google Analytics para realizar os testes

Desde 2012, testes A/B podem ser feitos via Google Analytics. Há um guia dentro da ferramenta para lhe ajudar no processo de criação do teste.

Google Analytics mede a eficácia de cada versão da página, e com um motor avançado de estatísticas, determina a versão mais eficaz.

A ferramenta ainda fornece um modelo diferente de testes, permitindo analisar duas ou mais versões de uma mesma página (testes multivariados A/B/N). Podem ser pequenas modificações, ou você pode testar páginas completamente modificadas, para grupos específicos de usuários a partir de URLs diferentes. Veja o que você pode fazer:

  • Comparar duas ou mais páginas da web ou telas de aplicativos
  • Definir qual porcentagem de seus usuários serão incluídos no teste
  • Escolher qual objetivo testar
  • Receber atualizações por e-mail sobre como sua experiência sendo executada

Testes A/B ou Testes Multivariados são recursos excelentes porque oferecem um feedback real de mercado, mensurado com precisão. Não é uma pesquisa simples em que alguém pode responder uma coisa e fazer outra na prática, são fatos consolidados. As diferentes versões são distribuídas aleatoriamente em um mesmo espaço de tempo, sem risco de fatores externos influenciarem na taxa de conversão, tornando o resultado muito mais confiável.

Faça experimentos como este nos produtos da sua empresa. Os resultados são muito satisfatórios, pra você e principalmente para os usuários que, consequentemente, receberão uma versão melhorada do produto e obterão uma experiência mais adequada.

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