Os Testes A/B e Multivariáveis são ferramentas que auxiliam o estudo comparativo entre as páginas de um site. São testes de marketing onde é possível comparar variáveis para melhor aplicar suas estratégias de venda e ações de interesse das páginas.

Flickr.com/mandiberg Com os testes A/B é possível comparar variáveis para definir as melhores estratégias para uma página.

Os locais de interesse ou de conversão podem ser banners, propagandas, botão de compra, de cadastro, entre muitos outros objetivos que são definidos pelo editor do site ou pelo planejamento de marketing da empresa. São comparados modelos da mesma página com a finalidade de organizar seu visual e a estrutura para gerar a maior quantidade de cliques de conversão com a melhor experiência de navegação para os internautas.

No Teste A/B são utilizadas duas variantes (o controle e o tratamento) para conseguir calcular o percentual de aprovação ou taxas de conversões entre as suas versões. Assim, é possível estudar qual página obteve maior ou menor conversão comparando os resultados das duas variantes. É recomendável testar um elemento de cada vez, só assim é possível dizer que ele é o fator que diferencia a performance da variante que mais converter.

Já nos testes Multivariáveis é possível testar várias alterações em uma mesma página, comparando, de uma vez só, várias mudanças dentro de uma única página, como alteração de cor, título de página, mudança de fonte, etc.

Em ambos os testes você deve comparar sua página existente com um novo layout que você gostaria de alterar, indicando as alterações que gostaria de testar. Os resultados darão dados para aperfeiçoar o layout da sua página, como taxa de click-through e desempenho dos call-to-action. É importante estudar bem os resultados desses testes, e realizar vários testes diferentes, antes de efetuar, em definitivo, uma alteração em seu site.

Essa nova página criada contém códigos especiais fazendo-a ser visitada por alguns usuários aleatórios e assim o teste comparativo começa ser construído pelo tempo que você determinar.

Ou seja, as duas versões da mesma página estarão disponíveis para qualquer usuário navegar como sendo páginas originais. Sendo assim, com os testes A/B você vai saber exatamente o resultado gerado pela sua alteração, diferente dos testes multivariáveis onde você não consegue saber, de fato, quais alterações foram melhores ou piores, mas sim o resultado como um todo.

Como o usuário não sabe que ele está participando de um teste, é possível e recomendável que sejam feitos testes o tempo todo para sempre buscar a melhor experiência para o usuário e o melhor método de conversão para a empresa.

Significância Estatística

Dependendo do grau de certeza que você espera ter com seu experimento, você precisará de um número maior de usuários e conversões para estabelecer que uma das variáveis é realmente melhor ou pior do que a outra. Esse número é calculado através de uma fórmula específica, mas não se preocupe, pois a maioria dos softwares para realizar esses testes já te mostra o grau de certeza sobre um teste.

Basicamente, quanto mais certeza você quiser ter, mais testes deverão ser feitos até que o software te mostre que uma das variáveis é estatisticamente significante como ganhadora. É recomendado utilizar 95% de certeza ou mais para obter bons resultados. Veja mais informações sobre significância estatística nesse post (em inglês) de Avinash Kaushik em seu blog.

Softwares

Existem hoje no mercado várias empresas que oferecem ferramentas tanto gratuitas, quanto pagas, para a realização desses testes. O mais usado e conhecido era o Google Website Optimizer que agora passou a ser incluído dentro do Google Analytics, na aba “Conteúdo – Experimentos (Content – Experiments)” e é um serviço gratuito.  Outros serviços são pagos, mas oferecem mais opções para testes, basta fazer uma pesquisa para encontrar uma opção que sirva ao seu propósito.

 

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