O ABC dos testes A/B

Aqui estão algumas estatísticas sobre as taxas de abertura de e-mail:

• Incluir um emoji na linha de assunto melhora as taxas de abertura em 56%.
• Palavras como “grátis” e “porcentagem de desconto” tendem a diminuir as taxas de abertura quando aparecem na linha de assunto.
• Se o nome do destinatário aparecer na linha de assunto, as taxas de abertura aumentam em média 18,30%. (Fonte: Backlinko)

Você pode se perguntar como esses bits de conhecimento são obtidos, e a resposta é o teste A/B. No caso da estatística envolvendo emojis, alguém analisou as taxas de abertura de e-mails com emojis na linha de assunto versus as taxas de abertura em que os emojis não estavam presentes.

O teste A/B é uma parte crítica da construção de uma estratégia de marketing bem-sucedida. Você não precisa ser uma organização como a Backlinko (que tem acesso a dados de muitos profissionais de marketing) para realizar esse tipo de teste. Saiba mais sobre o teste A/B abaixo, por que ele é importante para sua empresa e como fazer isso.

O que é teste A/B?

O teste A/B também é chamado de teste A/B. Ambos os nomes dão uma ideia do que é. Você executa um teste em que divide os itens em duas categorias (A e B) para ver qual delas tem melhor desempenho. Aqui estão alguns exemplos de testes A/B para você ter uma ideia melhor do que é:

• Uma delicatessen quer saber se os clientes preferem o peru de um determinado fornecedor em vez de outro. Eles criam sanduíches com peru do fornecedor A e um conjunto separado de sanduíches com peru do fornecedor B. Os clientes fornecem feedback, classificando o sanduíche em qualidade, sabor e satisfação geral. Sanduíches feitos com peru do fornecedor B obtêm classificações muito mais altas, respondendo à pergunta da delicatessen.
• Os profissionais de marketing estão criando uma página de destino para um novo serviço de assinatura. Um profissional de marketing acha que uma página de destino mais curta será mais poderosa do que uma mais longa, mas a equipe discorda. Eles criam uma versão curta e longa e direcionam o tráfego para ambos. Depois de algumas semanas, fica claro que a versão curta está convertendo mais clientes e que o profissional de marketing estava correto.

• Uma empresa envia e-mails de marketing semanais para suas listas de assinantes. Os objetivos são altas taxas de abertura e cliques. A empresa quer encontrar um momento ideal para enviar e-mails com as melhores taxas de abertura. Ele envia metade dos e-mails na segunda-feira de manhã e metade na terça-feira de manhã. Os e-mails de terça-feira de manhã têm taxas de abertura mais altas.

Por que usar testes A/B para marketing?

Como você pode ver nos exemplos acima, o teste A/B ajuda em uma ampla variedade de cenários. Dentro da arena de marketing, o teste A/B é útil para:

• Validação de suposições. Reações instintivas podem dizer a você que as pessoas devem ficar empolgadas com palavras como “grátis” ou “BOGO” em uma linha de assunto de e-mail, mas isso é verdade? Os dados permitem que você responda com certeza, e o teste A/B é como você obtém esses dados.
• Customização de abordagens para setores de audiência. Por exemplo, um público mais jovem pode responder mais favoravelmente a determinados anúncios ou conteúdo em plataformas sociais específicas, enquanto o público mais velho prefere uma abordagem mais tradicional. Mas é uma má ideia assumir essas coisas. Em vez disso, use testes A/B para validar várias abordagens com setores do seu público para descobrir o que funciona melhor para cada um.
• Estreitando sua estratégia de marketing. Os recursos de marketing não são infinitos. Seja você uma empresa de médio porte com um orçamento relativamente pequeno ou um gigante corporativo com um grande orçamento, o orçamento existe. E isso significa que você pode ter que dizer não a certos esforços de marketing. O teste A/B ajuda você a descobrir quais estratégias são as mais eficazes para que você possa concentrar seus recursos adequadamente.

Alguns dos benefícios de processos de teste de divisão fortes podem incluir:

• Marca mais estratégica. Você pode descobrir exatamente o que seu público quer e posicionar sua marca para fornecê-lo. Se você está tentando atender a todos, não será tão eficaz quanto quando se concentra nos problemas muito específicos do consumidor ou do cliente que pode resolver.
• Custo de aquisição reduzido. O teste A/B contínuo ajuda você a traçar um mapa da maneira menos dispendiosa de obter clientes. Uma vez que esse caminho é traçado, você pode usá-lo repetidamente para obter os mesmos resultados.
• KPIs aprimorados. O teste A/B pode ajudá-lo a melhorar importantes KPIs de marketing, incluindo taxas de abertura de e-mail, links e taxas de cliques em anúncios e conversões.

O que você pode dividir o teste para marketing?

Você pode usar o teste A/B em praticamente qualquer esforço de marketing se tiver acesso confiável aos dados corretos. Confira algumas maneiras de utilizar o teste A/B para melhorar o desempenho de marketing:

• Linhas de assunto do e-mail. Faça testes para descobrir se seu público prefere linhas de assunto curtas ou longas, como emojis ou certas palavras alteram as taxas de abertura ou se fazer uma pergunta melhora o desempenho.
• Títulos do blog ou da página de destino. Faça o mesmo com títulos em seu conteúdo da web. Seu público responde a um senso de urgência, títulos humorísticos ou perguntas? Incluir um número no título faz diferença? Estas são apenas algumas das perguntas que você pode responder com o teste A/B.

• Formato de conteúdo ou layout. Experimente várias quantidades de espaço em branco, compare o desempenho do conteúdo de vídeo e texto ou teste o que acontece quando você inclui um infográfico. Você pode até dividir o teste para ver se o conteúdo em parágrafos tem um desempenho melhor do que o conteúdo em listas com marcadores.
• Chamadas à ação. Faça testes para determinar onde os CTAs devem ir no e-mail ou em uma página da web, se seu público responde melhor a botões ou links de texto e que tipo de linguagem parece melhor para persuadir as pessoas a agir.
• Texto do anúncio. Você pode fazer testes divididos em PPC, anúncios gráficos e anúncios de pesquisa. Como há muito pouco espaço para texto nos anúncios, as palavras que você usa são muito importantes. Você geralmente tem tempo para um único recurso, ponto ou oferta. O teste A/B permite determinar quais palavras e ofertas despertam mais interesse.
• Visual do anúncio. Esteja você trabalhando com vídeos ou imagens, você pode fazer o mesmo com elementos visuais de anúncios para encontrar algo que ressoe melhor com seu público.
• Horário dos e-mails. Use o teste A/B para restringir as datas e horários para o desempenho ideal do marketing por e-mail. Embora você possa encontrar bastante online sobre o melhor horário para enviar e-mails, você precisa saber o melhor horário para enviar e-mails para seu público, e seus dados são a única coisa que pode lhe dizer isso.
• Colocação de anúncios. Execute testes para determinar se você obtém melhores resultados com determinadas redes de anúncios ou publicidade em sites específicos ou plataformas de mídia social.
• Duração do conteúdo. Sua mensagem de e-mail marketing deve ter 100 palavras ou 300? Seu público quer ver postagens de blog curtas e doces ou páginas principais que contêm milhares de palavras? O teste de divisão pode lhe dizer.
• Uso de palavras-chave. Independentemente de você incluir palavras-chave no conteúdo de sua página da web ou usá-las para dar lances em anúncios da Rede de Pesquisa, o teste A/B pode ajudar você a entender quais palavras-chave são melhores para segmentar, considerando seu público-alvo e metas exclusivos.
• Estilo de escrita. Até a maneira como você expressa seu conteúdo pode ser testada. Use-o para responder a perguntas como se a escrita engraçada, séria, coloquial ou formal ressoará melhor com vários setores do seu público?

Dicas para um teste A/B bem-sucedido

Ou o teste A/B começa a parecer um empreendimento promissor – ou você quer saber como fazê-lo melhor – basta seguir as dicas abaixo.

1. Certifique-se de ter acesso aos seus dados

Quando se trata de tomar decisões de marketing com base em dados, seus dados são reis. Você certamente pode pesquisar benchmarks ou ver o que os concorrentes estão fazendo, e há valor em entender o que está funcionando em seu nicho. Mas, em última análise, as perguntas que você está respondendo com o teste A/B são sobre seu público, não sobre outra pessoa.

O que funciona em média na indústria pode não funcionar melhor para o seu público. Por exemplo, imagine uma empresa de cobrança médica especializada em produtos para clínicas de fisioterapia. O tipo de marketing que funciona para soluções de cobrança projetadas para hospitais ou até consultórios médicos pode não ser o melhor marketing para esse negócio especializado.

Como você tem acesso aos seus dados? Você pode coletá-lo por meio de ferramentas do site, como o Google Analytics, e de relatórios básicos em soluções de email marketing. Ou você pode investir em uma ferramenta como o Sugar Market, que se integra a uma ampla gama de soluções de CRM para garantir que você tenha acesso a dados de clientes e marketing em um único local.

2. Use ferramentas automatizadas quando possível

O teste A/B manual não é impossível, mas é tedioso e improvável se você quiser causar um grande impacto no marketing. Por exemplo, imagine testar uma cópia de anúncio diferente. Você teria que executar e rastrear manualmente as campanhas publicitárias e comparar os dados para determinar o que estava funcionando melhor. Então, é preciso trabalho manual para mudar para a melhor opção.

Aqui está um exemplo de como a automação com uma solução como a Sugar Market pode facilitar o teste A/B:

• Você decide testar duas versões de uma linha de assunto de e-mail.
• O Sugar Market envia a versão A para cerca de 30% da sua lista. Envia a versão B para outros 30%.
• O Sugar Market rastreia análises como taxas de abertura para esses e-mails. Quando há dados suficientes para determinar qual versão funcionou melhor, ele envia essa versão para as pessoas restantes na lista.

Essa é apenas uma das maneiras pelas quais a automação pode economizar tempo e esforço e tornar os testes A/B mais rápidos, para que você esteja atuando nas melhores soluções o mais rápido possível.

3. Crie um plano para testes complexos

Quando você quiser encontrar a melhor opção entre muitas, crie um plano de teste para obter os melhores resultados. Você pode pensar nisso como uma chave de torneio: você tem vários jogadores e quer saber quem é o melhor.

Vamos usar o exemplo de quando enviar e-mails de marketing para ilustrar esse ponto. Talvez você saiba que deseja enviar os e-mails em um dia da semana, mas não tem certeza de qual dia e se é melhor no meio da manhã ou no meio da tarde.

Isso é dez vezes em potencial. Você pode criar um suporte no estilo de torneio para reduzi-los:

• Segunda-feira cedo vs. Segunda-feira tarde = Vencedor 1
• Terça-feira cedo vs. Terça-feira tarde = Vencedor 2
• Quarta-feira cedo vs. Quarta-feira tarde = Vencedor 3
• Quinta-feira cedo vs. Quinta-feira tarde = Vencedor 4
• Sexta-feira cedo x sexta-feira tarde = Vencedor 5

Então você executa ainda mais testes A/B:

• Vencedor 1 vs. Vencedor 2 = Vencedor A
• Vencedor 3 vs. Vencedor 4 = Vencedor B
• Vencedor 5 vs. Vencedor A = Vencedor C
• Vencedor B vs. Vencedor C = Vencedor final

O vencedor final é o momento ideal para enviar seus e-mails por enquanto.

4. Defina parâmetros de sucesso realistas

Seja realista com seus objetivos para testes A/B. Em última análise, qualquer melhoria está se movendo na direção certa e é improvável que você veja um resultado como o dobro da taxa de abertura de uma única alteração.

Em vez disso, use testes A/B contínuos para ajustar os esforços de marketing e mover o desempenho na direção do seu objetivo.

Também vale a pena notar que o que sustenta o sucesso para você hoje pode não funcionar tão bem amanhã. Ficar de olho em suas análises de marketing e testar os esforços regularmente ajuda você a atingir o que pode ser um alvo em movimento.

5. Tenha cuidado ao testar vários elementos

Não é impossível testar vários elementos simultaneamente, como as palavras em uma linha de assunto e a posição de um CTA no corpo do email. Mas concluir com sucesso esses testes exige experiência em estatística. Mesmo assim, é mais fácil chegar a uma conclusão errada quando você está testando vários elementos simultaneamente. Sempre que possível, estruture o teste A/B para validar um elemento por vez.

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