Dicas de design de testes A/B para formular experimentos de marketing válidos

O design do teste A/B é uma parte crucial do sucesso de todo profissional de marketing digital.

Quer você o use para publicidade paga por clique (PPC), design de experiência do usuário (UX) ou qualquer outra execução digital, este pilar de experimentação de marketing o ajudará a identificar áreas de baixo desempenho, criar estratégias de melhoria e otimizar resultados para todas as suas campanhas.

Para criar testes A/B eficazes para design UX, criação de conteúdo e outras formas de marketing digital, você precisa saber como criar variantes de teste que não sejam apenas válidas, mas também confiáveis. Com a ajuda deste guia baseado em dados da Propelrr, você pode tomar decisões de negócios sólidas que ajudarão a gerar vitórias no marketing digital para o benefício da sua marca hoje.

Pronto para se aprofundar nos testes A/B e no design de variantes? Então confira este guia para saber mais agora.

Compreendendo o design do experimento de teste A/B

Como saber se um anúncio PPC está funcionando ou não? Existem maneiras de otimizar um para o benefício de suas campanhas futuras? As respostas a essas perguntas são simples: você pode saber se seu anúncio está funcionando ou não e otimizá-lo para campanhas futuras, com a ajuda de testes A/B baseados em dados.

Também conhecido como teste A/B, essa forma de experimentação é feita para testar duas ou mais variações de um anúncio de mídia social, página de destino, texto ou outro aspecto da publicidade online. Ajuda os profissionais de marketing a ver qual variação de execução funciona melhor para os objetivos de um negócio, permitindo assim otimizar mais campanhas no longo prazo.

Um teste de divisão básico compara uma versão original “A” contra uma versão variante “B”, daí o nome “A/B”. Um teste multivariado, por outro lado, compara um número maior de variáveis ​​entre si. Uma experiência de várias páginas testa variações consistentes em várias páginas, permitindo ainda mais otimização em um número maior de páginas de destino.

Os testes ajudam os profissionais de marketing de diversas maneiras. Você pode usá-lo para tomar decisões cruciais de campanha, reduzir perdas de anúncios de baixo desempenho e até mesmo melhorar o desempenho da página de destino. Você também pode usar esta forma de experimentação para otimizar quase qualquer execução. De formatos de mídia social à otimização de palavras publicitárias, os testes A/B podem revelar inúmeras maneiras de melhorar os esforços de marketing pago hoje.

Como projetar testes A/B que sejam válidos e confiáveis

Dado o valor dos testes para suas campanhas de marketing digital, é natural que você queira executar análises A/B precisas que retornem resultados úteis. Para fazer isso, você precisa formular variantes de teste válidas e confiáveis ​​baseadas em dados, a fim de obter insights que melhorem o desempenho de suas execuções, em vez de prejudicá-las.

Para criar um teste que retorne resultados baseados em dados para sua marca, tudo que você precisa fazer é seguir estas cinco etapas:

1. Pesquise o seu “porquê”.

Antes de iniciar qualquer teste A/B, você precisa fazer uma pesquisa para entender por que está experimentando. Que campanha ou aspecto do seu marketing você está analisando e por que deseja melhorar isso para o seu negócio?

Sem esta pesquisa pré-experimental, você não terá uma ideia clara de quais objetivos de marketing digital deseja alcançar em geral. Você está tentando encontrar uma frase de chamariz (CTA) que melhor gere conversões para sua página de destino de vendas? Você está comparando a eficácia dos títulos de seus e-mails de marketing?

Estude primeiro a execução escolhida e faça pesquisas para ver se há coisas que você pode melhorar antes de executar qualquer teste. Descubra quais métricas você precisa para medir a melhoria acentuada de sua campanha, como taxa de cliques, conversões, engajamento e muito mais.

2. Formule uma hipótese clara.

A próxima coisa que você deseja fazer é formular uma hipótese clara e específica para sua análise. Essa hipótese deve indicar o problema que você está tentando resolver, a métrica que você está tentando melhorar e a mudança que você está tentando ver em sua campanha. Um exemplo básico de hipótese pode ser assim:

Alterar a cor de um botão CTA de azul para vermelho aumentará o número de cliques em 10% em duas semanas.

É claro que essa hipótese só será útil para você se você a enraizar na pesquisa realizada na etapa anterior. Não cometa o erro de criar uma hipótese do nada; certifique-se de pesquisar e estudar seus dados anteriores, objetivos de campanha e métricas, a fim de formular uma hipótese eficaz para seu experimento.

3. Crie variações.

Esta etapa é a mais importante deste guia. Para criar variantes válidas e confiáveis ​​para esta comparação, você precisa definir seu “controle” ou variável A, e “desafiador” ou variável B, com base na hipótese bem pesquisada que você definiu na etapa anterior.

Alguns exemplos de variáveis ​​altamente específicas para criar variantes incluem:

• Manchetes
• cópia de
• CTAs
• Imagens
• Planos de fundo
• Cores
• Tamanhos
• Colocação
• Públicos
• Demografia

Estas são apenas algumas das inúmeras variáveis ​​​​para as quais você pode criar variantes de teste hoje.

Se for a primeira vez que você conduz esse tipo de experimento de marketing, compare apenas uma variável por vez. Se você comparar variáveis ​​muito diferentes entre si ou criar variantes com muitas variáveis ​​diferentes, será mais difícil monitorar dados e identificar resultados precisos para sua campanha.

Ao comparar apenas uma variável com outra em suas variantes, você retornará os resultados mais precisos para seu experimento – garantindo assim melhorias confiáveis ​​para sua página de destino, design UX, anúncio de mídia social ou corpo de e-mail no longo prazo.

4. Execute o teste.

Depois de definir sua pesquisa, hipótese e variantes, você pode finalmente executar a campanha de teste para execução de marketing digital. Novamente, lembre-se de manter todas as outras variáveis ​​intactas entre suas variantes para que você possa realmente obter resultados precisos de seu experimento. Caso contrário, você obterá resultados vagos e inúteis, desperdiçando assim seu precioso tempo e recursos para a campanha.

5. Analise os resultados e implemente as mudanças.

A última coisa que você terá que fazer ao executar seu experimento A/B é analisar seus resultados e implantar a respectiva mudança. Como as variantes de controle e desafiadoras se saíram para atingir a métrica definida? Você notou alguma diferença ou anomalia significativa ao longo do experimento? Quão confiante você está na precisão de seus resultados?

Com as variantes certas para sua análise, você poderá implantar uma maneira nova e aprimorada de tornar a execução escolhida mais eficaz. Claro, sempre há mais espaço para otimização – você pode otimizar outros elementos em sua landing page, estudar outro aspecto de sua experiência do usuário e até mesmo executar outra comparação de variantes com base nas descobertas de seu primeiro teste.

Com este guia passo a passo para testes A/B e experimentação em mente, agora você pode descobrir maneiras mais refinadas de criar variantes eficazes para sua jornada de otimização hoje. Continue lendo para descobrir dicas de especialistas para melhorar suas próprias variantes de teste para um futuro teste A/B.

Coisas para se preparar para o design do sistema de teste A/B

Além de realizar pesquisas prévias para sua próxima comparação, você precisará preparar algumas outras coisas com antecedência. Para criar um design de sistema de teste A/B que produza resultados válidos e confiáveis ​​a partir de suas variantes, você precisa:

• Defina suas métricas de sucesso. Métricas de sucesso são indicadores quantitativos que você usa para avaliar o desempenho de suas variantes, a fim de determinar a variação vencedora. Essas métricas devem refletir suas metas gerais de negócios e podem incluir exemplos como taxa de cliques, conversões e muito mais.
• Segmente seus públicos-alvo. Para realizar comparações de variantes com eficácia, você deve primeiro segmentar o público-alvo do seu teste. Segmentação refere-se a como você divide o público-alvo em subgrupos significativos, com base em características ou comportamentos relevantes para o seu experimento. Isso pode incluir segmentos baseados em idade, sexo, localização e muito mais.
• Implemente a randomização para reduzir o viés. Antes de lançar sua análise sobre o público-alvo, adote a randomização com antecedência para reduzir o preconceito em seus resultados gerais. A randomização ocorre quando você atribui públicos a cada variante de forma aleatória e uniforme; isto reduz o viés de seleção e garante uma comparabilidade justa entre grupos.

Dadas todas essas preparações de design de sistema que você precisa fazer com antecedência, você precisará empregar a ajuda de uma ferramenta ou plataforma de teste A/B para automatizar o processo, economizar dinheiro e esforço e otimizar o design de seu experimento com eficiência hoje.

Dicas para criar variantes eficazes

Depois de preparar um design de sistema justo e confiável, você poderá criar variantes para executar uma metodologia de teste A/B eficiente. Para fazer isso, certifique-se de:

• Projete variantes que se alinhem com sua hipótese. Ao enraizar sua variante na pesquisa realizada e nas hipóteses definidas para sua análise, você será capaz de responder à pergunta do problema com mais facilidade e garantir resultados de teste que reflitam as mudanças em sua campanha com mais clareza.
• Implemente mudanças significativas e mensuráveis ​​em sua variante. Depois de terminar de executar o teste e escolher a melhor variante, implemente as alterações dessa variante para ver se ela realmente melhora sua campanha, UX ou execução de marketing. Em seguida, certifique-se de medir essas mudanças para otimização e experimentação futuras.
• Evite possíveis armadilhas na criação de variantes. Não teste múltiplas variáveis ​​ao mesmo tempo, caso contrário você confundirá o conjunto de testes e obterá resultados vagos. Lembre-se de determinar seu público-alvo com antecedência para que você possa realizar sua experiência no segmento de usuário apropriado. Por último, identifique por quanto tempo você planeja executar a análise para obter a significância do teste estatístico.

Seguindo essas dicas para criar suas variantes, você obterá resultados mais claros que comunicam as mudanças exatas que você precisa fazer para otimizar a execução de marketing digital para o sucesso do seu negócio no longo prazo.

Confiabilidade e reprodutibilidade do teste

Quer garantir a confiabilidade e a reprodutibilidade do seu projeto de pesquisa e metodologia de teste em todas as campanhas? Aqui estão algumas dicas para levar em consideração hoje:

• Entenda os tipos de validade do teste. Validade interna refere-se a como sua metodologia é capaz de isolar alterações de uma variante (versus alterações de outros fatores), tornando assim seus resultados mais válidos. Validade externa refere-se a como o design da sua pesquisa pode ser generalizado o suficiente para ser aplicado a descobertas externas de outras situações, como diferentes dispositivos, navegadores ou segmentos de público. Ao compreender esses tipos, você pode acompanhar a validade dos seus resultados e reproduzir de forma confiável seu projeto com outras variáveis ​​e variantes.
• Identifique ameaças à validade do seu teste. Identifique todas as ameaças potenciais à validade do seu projeto de pesquisa, como segmentação inadequada do público, duração do teste ou tamanho da amostra. Em seguida, certifique-se de remover essas ameaças da sua metodologia para melhorar sua confiabilidade e reprodutibilidade geral.
• Minimize variáveis ​​confusas. Variáveis ​​de confusão são variáveis ​​que aparecem no meio de uma execução de teste A/B, representando assim uma ameaça à validade de seus resultados. Os exemplos incluem atualizações nos algoritmos do mecanismo de pesquisa, interrupções de sites ou servidores e outras mudanças repentinas. Para minimizar o risco de variáveis ​​confusas, certifique-se de rastrear todas as ameaças potenciais e cronometrar sua execução com sabedoria para evitar alterações inesperadas em seu teste.

Consistência é fundamental quando se trata de análise A/B. Torne seu projeto de pesquisa confiável e reproduzível, garantindo consistência durante toda a execução inicial da análise dividida.

Como analisar resultados A/B com precisão

Para analisar com precisão os resultados do seu experimento A/B, sempre volte à sua hipótese original. O resultado final atendeu às expectativas da definição do seu problema ou mostrou o contrário? O que significa se você retornou resultados opostos às suas expectativas?

Depois de voltar à sua hipótese original, certifique-se de visualizar os dados coletados na execução do experimento. Isso o ajudará a analisar suas descobertas com mais clareza, ajudando assim a extrair mais insights de outros fatores, como segmentos de público, duração ou tamanho da amostra.

Se você achar difícil executar esta parte da análise A/B, entre em contato com especialistas em sua área para obter análises precisas para as necessidades atuais do seu negócio.

Principais conclusões

Projete seu teste A/B como um profissional quando você souber como criar variantes eficazes para comparação hoje. Aqui estão alguns lembretes finais para levar com você ao iniciar sua pesquisa sobre análise A/B para o sucesso do marketing digital:

• Enraize suas estratégias em dados. Esteja você formulando uma hipótese ou criando uma variante para comparação, certifique-se de basear suas escolhas em dados de campanhas de marketing anteriores para garantir a precisão e a relevância dos resultados que você obterá.
• Não tenha pressa na elaboração do experimento. Você não pode se apressar em um teste A/B e esperar retornar resultados confiáveis ​​imediatamente. Não tenha pressa na elaboração da análise para garantir a confiabilidade de suas descobertas e a reprodutibilidade de seu projeto de pesquisa.
• Em caso de dúvida, entre em contato. Ainda não está muito confiante em suas habilidades de teste A/B? Não tenha medo de aproveitar os serviços especializados de marketing digital da Propelrr para análises qualificadas e experimentações de marketing hoje mesmo.

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