Sua chave para descobrir o que funciona e o que não funciona é o teste A/B. Dá a você uma janela quantitativa para as mentes de seus usuários. Nada é mais valioso para um designer de UX do que isso.
Uma técnica comum para entender as preferências do usuário é o teste A/B. Também pode ser usado por designers para resolver uma disputa dentro da equipe de design. Confiar nos dados em vez da intuição quando se trata da experiência do usuário é uma etapa crucial no processo de design .
Neste artigo, você aprenderá o que é o teste A/B e quais são os benefícios do teste A/B.
O que é Teste A/B?
O teste A/B, às vezes chamado de teste de divisão ou teste de balde, é um experimento no qual seu público é exposto a duas versões distintas do mesmo conteúdo. Você projeta a variante A e a variante B de uma página da web ou interface de aplicativo móvel. Um título, botão ou redesenho de uma página inteira podem ser usados como uma alteração. Em seguida, você apresenta alternadamente cada versão à outra.
Você desenvolve duas versões distintas de um site ou aplicativo para um teste A/B. Um título, botão ou reformulação de página inteira pode ser usado como uma alteração. Depois disso, você escolhe aleatoriamente qual versão apresentar para cada público. Variante A para metade do seu público e Variante B para a outra metade.
Você pode avaliar e compilar o envolvimento do visitante em cada sessão usando análises. As descobertas podem ser usadas para determinar se o ajuste da experiência teve um impacto favorável, desfavorável ou neutro no comportamento do visitante. Como você pode imaginar, existem grandes benefícios do teste A/B para empresas em todo o mundo. Vamos discutir alguns deles.
Então, quais são os benefícios do teste A/B?
Envolvimento do usuário mais ativo
O teste A/B é uma estratégia inteligente para aprimorar o conteúdo do seu site e aumentar a interação. O teste A/B ajuda você a fazer alterações em seu conteúdo que aumentam o engajamento quando você avalia as descobertas de um teste e as usa para orientar suas seleções futuras.
Você pode testar a cor de um botão em seu site, por exemplo. A cor que gera mais cliques pode então ser observada. É incrível o impacto que uma simples modificação pode ter no engajamento.
Após a conclusão do teste A/B, você pode determinar qual variação apresenta melhor desempenho e preservá-la.
Taxa de conversão mais alta
As empresas podem descobrir por meio de testes AB o tipo de conteúdo que incentiva os visitantes do site a fazer compras. É uma estratégia de marketing eficaz para aprender mais sobre seu mercado-alvo e como eles gostam de ser alcançados.
O teste A/B é uma ferramenta poderosa que as empresas podem usar para testar vários componentes da experiência do usuário, entender o que funciona melhor e fazer alterações que produzam resultados favoráveis. Para determinar qual o consumidor prefere, um site pode, por exemplo, modificar a frase em um botão Reserve agora de “reserve agora” para “reserve agora!” e compare qual recebe mais cliques.
Taxa de rejeição inferior
O Analytics determinará o que otimizar. Um dos benefícios do teste A/B é que ele ajuda você a localizar regiões de alto tráfego do seu site, bem como páginas com baixas taxas de conversão ou altas taxas de desistência que podem ser melhoradas, permitindo que você teste conceitos de melhoria de página.
O objetivo é manter as pessoas em seu site pelo maior tempo possível. Altere a cópia, as imagens e os títulos das postagens do blog para conseguir isso. Você pode reduzir as taxas de rejeição e manter os visitantes por mais tempo testando o que funciona melhor.
Conteúdo eficaz
Qualquer experiência pode ser aprimorada ao longo do tempo com o teste A/B, seja o objetivo aumentar as taxas de conversão ou fornecer uma solução única. As empresas agora empregam o teste A/B como uma estratégia de baixo risco e alta recompensa. Você pode aumentar seu retorno sobre o investimento e tirar o máximo proveito de seus testes de produção com sua assistência.
Menos riscos
Você pode diminuir os riscos usando testes A/B. Você pode executar um teste A/B para observar como um novo recurso ou elemento em seu site afeta seu sistema e como os usuários respondem a ele se você não tiver certeza de como será o desempenho. Se o seu teste A/B revelar que o código tem um efeito negativo significativo, você pode simplesmente revertê-lo utilizando um sinalizador de recurso.
Como implementar um teste A/B?
O teste A/B oferece uma técnica muito organizada para determinar o que funciona bem e mal em qualquer estratégia de marketing específica. A maioria das iniciativas de marketing visa aumentar o tráfego. Oferecer aos visitantes a melhor experiência possível torna-se essencial à medida que a aquisição de tráfego se torna mais desafiadora e cara.
Isso permitirá que eles convertam da maneira mais rápida e eficaz possível e os ajudará a alcançar seus objetivos. Você pode maximizar seu tráfego atual e aumentar a receita usando testes A/B em marketing.
Pesquisar
Você deve investigar minuciosamente o desempenho existente do site antes de desenvolver uma estratégia de teste A/B. Você precisará coletar informações sobre o número de visitantes do site, as páginas mais populares, os vários objetivos de conversão dos vários sites, etc.
Ferramentas quantitativas de análise de sites como Google Analytics, Omniture, Mixpanel etc. ferramentas de teste utilizadas aqui. Por exemplo, você pode querer começar selecionando as páginas com o melhor potencial de vendas ou o maior volume de tráfego diário.
Formular uma hipótese
Ao registrar os resultados da pesquisa e desenvolver hipóteses de aumento de conversão com base em dados, você pode se aproximar de seus objetivos de negócios. Sua campanha de teste não teria sentido sem eles. Os únicos dados que você pode coletar usando as ferramentas de pesquisa qualitativa e quantitativa são sobre o comportamento do visitante. Agora cabe a você examinar e interpretar essas informações.
O melhor método para fazer uso de todos os dados coletados é estudá-los, fazer observações cuidadosas sobre eles e, em seguida, usar sites e informações do usuário para criar hipóteses que sejam suportadas pelos dados. Quando uma hipótese estiver pronta, teste-a usando uma variedade de critérios, incluindo seu nível de confiança nela, como afetará objetivos maiores, quão simples é implementar e assim por diante.
Criar variações
Seu programa de teste deve então proceder à criação de uma variante com base em sua hipótese e um teste A/B comparando-a com a versão atual (controle). Para determinar qual variação tem o melhor desempenho, teste algumas contra o controle. Com base na sua teoria sobre o que pode funcionar do ponto de vista de UX, crie uma variação.
Quantas pessoas, por exemplo, não estão preenchendo formulários? Há muitos campos no seu formulário? Solicita alguma informação privada? Talvez você possa tentar um formulário mais curto ou sem nenhum dos campos de solicitação de informações pessoais.
Teste
É crucial decidir que tipo de abordagem e metodologia de teste você deseja empregar. Depois de decidir qual dessas abordagens melhor atende aos requisitos de seu site e seus objetivos, inicie o teste e aguarde o tempo alocado para obter resultados estatisticamente significativos.
Qualquer que seja a abordagem selecionada, lembre-se de que as descobertas finais dependerão de sua estratégia de teste e precisão estatística.
Analise os resultados e faça as mudanças
Toda a sua missão se desenrola neste estágio, pois o teste A/B exige coleta e análise contínuas de dados. Considere indicadores como aumento percentual, nível de confiança, impacto direto e indireto em outras métricas, etc. ao analisar as descobertas do teste após sua conclusão. Se o teste for bem-sucedido, implante a variação vencedora após considerar esses números.
Você vai tentar o teste A/B?
Como podemos ver, há muitos benefícios do teste A/B e é um aspecto vital do marketing. Ele pode fazer maravilhas. Uma pequena mudança, como mover a localização do seu CTA, alterar a cor de um botão ou alterar o título, pode ser a diferença entre uma conversão e uma rejeição. Depois de ler isso, você quer testar seu site, para garantir a otimização total?