6 melhores práticas para testes AB que fornecem resultados eficazes e confiáveis

Nos bastidores de cada campanha de marketing e publicidade, provavelmente há um profissional de marketing enfrentando muita incerteza. Hoje, os profissionais de marketing operam em um mundo em constante evolução, onde novas técnicas e estratégias surgem a cada dois meses. Portanto, os profissionais de marketing devem decidir regularmente se cada nova tendência é adequada para seus negócios e determinar as melhores práticas a seguir. tendências no plano geral de marketing. Felizmente, a existência de ferramentas de teste A/B significa que os profissionais de marketing não precisam confiar em suposições ao tomar essas decisões. Em vez disso, eles podem realizar experimentos científicos que produzem resultados reprodutíveis, desde que sigam certos princípios no processo de teste.

O QUE É O TESTE A/B?

O teste A/B é um método que comércio eletrônico é usado para comparar duas versões de uma campanha de marketing para avaliar qual teria melhor desempenho. O teste A/B, também conhecido como teste A/B, envolve a criação de duas versões de uma única campanha ou página da web e a divisão aleatória de uma amostra do público que interage com cada variável em dois grupos. Assim, ao comparar o desempenho dos dois grupos, os profissionais de marketing podem determinar qual versão é mais eficaz e tomar decisões baseadas em dados para melhorar as suas estratégias de marketing.

Linhas de assunto de e-mail, cabeçalhos e subtítulos, cópia de e-mail, designs de formulário, páginas de destino e botões de chamada para ação são exemplos de várias variáveis que podem ser submetidas ao teste A/B. Por exemplo, um profissional de marketing que procura otimizar a taxa de abertura de seu e-mail de marca pode executar um teste A/B no nome do remetente do e-mail. Nesse caso, a variável A será o nome do remetente original atuando como um controle, enquanto a variável B será um novo nome. Dois grupos aleatórios são então atribuídos a cada variável e analisados por algum tempo. Quando os resultados chegam, o profissional de marketing pode decidir qual dos dois nomes testados apresentou o resultado desejado e, em seguida, tomar uma ação estratégica com base nos resultados, em vez de tentativa e erro.

O teste A/B é um aspecto crucial do comércio eletrônico marketing porque permite que os profissionais de marketing otimizem as taxas de conversão de suas campanhas e, assim, melhorem seu ROI. Atualmente, existem inúmeras ferramentas que podem automatizar os detalhes dos testes A/B para que os objetivos pretendidos possam ser alcançados com eficiência e rapidez. Este software fornece recursos de segmentação, análises e relatórios para simplificar o processo geral de execução desses experimentos e descoberta de insights úteis.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DO TESTE A/B?

De acordo com um estudo da BigCommerce, o teste A/B está se tornando viral entre as empresas de comércio eletrônico, com 80% de profissionais de marketing de comércio eletrônico usando esse método para melhorar suas taxas de conversão. Isso mostra o quão amplamente o teste A/B é usado e que sua popularidade é resultado direto dos benefícios de implementá-lo.

Aqui estão cinco grandes benefícios de usar o teste A/B:

PERÍODOS DE CONVERSÃO MELHORADOS

Um dos principais objetivos do teste A/B é aumentar as conversões, e as estatísticas mostram que o uso do teste A/B ajuda os profissionais de marketing a converter mais clientes e prospects. Um estudo da HubSpot descobriu que o teste A/B pode levar a um aumento médio de conversão de 49%. Simplesmente mostrando aos clientes duas variáveis diferentes e analisando suas respostas, as empresas podem desenvolver estratégias de longo prazo que as ajudarão a otimizar suas taxas de conversão.

MELHOR EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO

O teste A/B pode ajudar as empresas a identificar elementos de seu site ou campanhas de marketing que os usuários consideram impressionantes ou frustrantes ao interagir com a marca em diferentes pontos de contato. Como resultado da melhoria da experiência do usuário, as marcas podem aumentar o engajamento do usuário em aproximadamente 20%, de acordo com a Invesp. Mais engajamento do usuário leva a taxas de rejeição mais baixas e relacionamentos mais fortes entre marca e cliente.

TOMADA DE DECISÕES CONDUZIDA POR DADOS

O teste A/B permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados com base em métricas de desempenho do mundo real. Isso pode ajudar as empresas a evitar confiar em suposições ou suposições sobre o que vai funcionar e, em vez disso, focar no que provou funcionar por meio da experimentação.

ALOCAÇÃO DE RECURSOS MAIS EFICAZ

O teste A/B permite que as empresas testem novas ideias sem comprometer recursos significativos. Em vez de investir recursos financeiros e humanos na esperança de que suas novas ideias causem impacto, as marcas podem adotar uma abordagem mais estratégica e econômica ao realizar experimentos anteriores. Isso aumentará as taxas de sucesso de novas campanhas e garantirá que os recursos alocados sejam justificados.

MAIS RENDA

Em última análise, o objetivo do teste A/B é melhorar o desempenho da campanha de marketing e muito mais renda para gerar. Um estudo mostrou que o teste A/B pode levar a um aumento de vendas de 44%. Ao otimizar campanhas por meio de testes A/B, as empresas podem gerar mais tráfego, aumentar as taxas de conversão e, por fim, gerar mais receita com seus esforços de marketing.

QUAIS SÃO AS MELHORES PRÁTICAS PARA TESTES A/B EFICAZES E CONFIÁVEIS?

Depois de ler as evidências esmagadoras para o teste A/B, faz sentido tentar esse experimento. No entanto, nem todo profissional de marketing pode se gabar de obter os resultados desejados de seus testes A/B. Isso ocorre porque táticas específicas devem ser usadas para otimizar os experimentos e obter os melhores resultados possíveis dos testes A/B.

Aqui estão seis das melhores práticas que você pode implementar para melhorar seu processo de teste e resultados:

DEFINA CLARAMENTE SEUS OBJETIVOS

Iniciar um teste A/B sem definir claramente seus objetivos para o experimento só desperdiçará tempo e recursos. É por isso que é crucial determinar a métrica específica ou o indicador-chave de desempenho (KPI) que você deseja melhorar com seu teste A/B. Isso ajuda você a se concentrar em um resultado claro e mensurável, facilitando a interpretação dos resultados do teste. Para selecionar um KPI, o profissional de marketing deve ter uma hipótese clara. Por exemplo, um profissional de marketing pode presumir que alterar a posição do botão CTA na página de destino aumentaria a taxa de cliques. O KPI que conduzirá os testes A/B já é evidente a partir dessa hipótese. Portanto, há uma boa chance de que esse experimento em particular produza informações úteis.

AGENDAR OS EXAMES EM UM HORÁRIO APROPRIADO

Ao executar testes A/B, é importante executar o teste por tempo suficiente para obter resultados confiáveis. Isso ajuda a minimizar o impacto de flutuações aleatórias e garante a captura de quaisquer efeitos de longo prazo. No entanto, determinar o período de tempo para executar o teste pode ser um desafio. Os fatores a serem considerados incluem sazonalidade e volume de tráfego.

Considere tendências sazonais ou cíclicas em seu tráfego ou padrões de vendas. Por exemplo, fazer um teste durante o Natal, um período normalmente movimentado, pode gerar resultados diferentes dos obtidos em um período de vendas baixas. Quanto menor o volume de tráfego, mais tempo leva para coletar dados confiáveis. Em geral, o momento certo para executar um teste A/B depende de vários fatores exclusivos de seus objetivos comerciais e de marketing. É importante considerar cuidadosamente esses fatores e planejar adequadamente para garantir que seu teste seja eficaz e forneça informações significativas.

ESCOLHA O TAMANHO DE AMOSTRA CORRETO

Escolher um tamanho de amostra grande o suficiente é importante no teste A/B porque ajuda a garantir que os resultados do teste sejam estatisticamente significativos e precisos. Significado estatístico significa que os resultados obtidos não são devidos ao acaso ou variação aleatória, mas são uma representação precisa da população subjacente. Se o tamanho da amostra for muito pequeno, talvez você não consiga detectar uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos de teste. Isso pode levar a conclusões erradas. Por outro lado, se o tamanho da sua amostra for muito grande, você pode estar desperdiçando recursos e tempo coletando dados desnecessários. Portanto, é importante usar uma calculadora de tamanho de amostra ou ferramentas estatísticas para estimar o número mínimo de participantes necessários para detectar uma diferença significativa.

TESTE UMA VARIÁVEL DE CADA VEZ

Testar apenas uma variável por vez é importante no teste A/B porque permite identificar o fator específico que está causando a alteração nos resultados do teste. Ao isolar e testar apenas uma variável, você pode ter mais certeza de que quaisquer diferenças observadas entre seus grupos de teste são devidas a essa variável e não a algum outro fator. Por exemplo, se você testar o título e a imagem em uma página de destino ao mesmo tempo e observar um aumento nas conversões, não terá certeza de qual elemento foi responsável pela alteração. Por fim, testar uma variável por vez ajuda a economizar tempo e recursos.

RANDOMIZAR GRUPOS DE TESTE

A randomização de grupos de teste é uma etapa importante no teste A/B porque elimina o viés e garante que os resultados do teste representem todo o seu público. Existem vários métodos valiosos para auxiliar no processo de randomização. Sobre biscoitos a segmentação baseada envolve o uso de cookies para atribuir participantes aleatoriamente a grupos de teste. Da mesma forma, o direcionamento baseado em IP atribui participantes com base em seu endereço IP. Ambos os métodos ajudam a garantir que eles permaneçam no mesmo grupo durante todo o período de teste. Existem também ferramentas de terceiros que podem ajudar no processo de randomização, garantindo resultados precisos.

IMPLEMENTAR A VARIANTE VENCEDORA IMEDIATAMENTE

Depois de executar seus testes e revisar seus resultados, a próxima etapa é implantar imediatamente a variante vencedora. Isso permite que a empresa aproveite as melhorias que você descobriu e colha os benefícios imediatamente.

Resumindo, o teste A/B é crucial para alcançar resultados precisos e acionáveis que podem melhorar seus esforços de marketing. Seguir essas práticas garante que seu teste A/B seja eficaz e leve a um melhor desempenho. Essas práticas recomendadas ajudam a eliminar preconceitos, melhorar a precisão e gerar insights valiosos que ajudam você a tomar decisões baseadas em dados e atingir suas metas de marketing.

2023-03-07T14:59:23+01:00
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