Você sempre pode jogar uma moeda.

Este é um método testado pelo tempo para fazer uma escolha entre duas opções. É divertido imaginar todas as decisões de negócios de alto risco que foram decididas pelo velho cara ou coroa.

Mas graças ao software de teste A/B, você pode tomar decisões baseadas em dados com sua publicidade, design de experiência do usuário e mais. Esta forma de experimento controlado, também conhecida como teste dividido, tem sido uma escolha para as empresas mais bem-sucedidas do mundo — e um contribuinte direto para seu sucesso.

Um teste A/B envolve apresentar aleatoriamente duas versões diferentes de algo (por exemplo, um botão de inscrição ou uma imagem de cabeçalho) para usuários ou visitantes e medir o desempenho de cada uma. Qualquer impacto no tráfego, cliques e similares — seja positivo ou negativo — é levado em conta ao avaliar as opções e é usado para influenciar a versão final.

Se você está tentando aperfeiçoar seu site ou está planejando uma campanha de marketing de desempenho robusta, esses experimentos de teste A/B permitem que você monitore interações realistas e aplique esses insights conforme achar adequado. É um fator chave em como as empresas maximizam suas conversões, transformando internautas em clientes, assinantes e assim por diante.

Ferramentas projetadas para teste A/B estão sob o guarda-chuva do software de otimização de taxa de conversão. Essas várias tecnologias trabalham em conjunto para esculpir sua presença digital em uma máquina bem ajustada. Alguns testes A/B simples vão longe na formação das interações com seu público e, por sua vez, no aumento de sua receita e reputação.

Graças ao software de inteligência artificial e outras inovações, experimentos controlados como esses estão se tornando mais fáceis (e mais perspicazes) do que nunca. Estamos longe de jogar moedas agora, e quem sabe para onde essa tecnologia nos levará a seguir. Dito isso, o teste A/B continua sendo uma estratégia prática e faça-você-mesmo para empresas de todos os tamanhos quando se trata de ajustar aplicativos web, páginas iniciais e materiais de marketing para resultados ótimos.

Compilamos um punhado de estatísticas de teste A/B para ajudar a ilustrar a popularidade e o impacto desses testes no cenário profissional. Se você se encontrar jogando moedas e insatisfeito com os resultados, pode considerar esses testes como uma alternativa lógica.

Estatísticas gerais de teste A/B

• Um melhor design de UX como resultado de testes de usuário pode aumentar a taxa de conversão de uma empresa em 400 por cento. (Entrepreneur, 2018)
• 71 por cento das empresas realizam dois ou mais testes A/B por mês. (Invesp)
• 77 por cento das empresas realizam testes A/B em seus sites. (Invesp)
• 60 por cento das empresas realizam testes A/B em uma página de destino. (Invesp)
• 59 por cento das empresas realizam testes A/B em e-mails. (Invesp)
• 58 por cento das empresas realizam testes A/B em campanhas de busca paga. (Invesp)
• Menos da metade das empresas (44 por cento) usam software de teste dividido. (Invesp)
• 58 por cento das empresas usam teste A/B para otimização de taxa de conversão. (Invesp)
• 60 por cento das empresas acreditam que o teste A/B é altamente valioso para otimização de taxa de conversão. (Invesp)

• 63 por cento das empresas acreditam que não é difícil implementar o teste A/B. (Invesp)
• 7 por cento das empresas acreditam que é muito difícil implementar o teste A/B. (Invesp)
• 1 em cada 8 testes A/B gerou uma mudança significativa para uma organização. (Invesp)

Estudos de caso de teste A/B

• O Google realizou seu primeiro teste A/B no ano 2000 para determinar o número ideal de resultados de pesquisa por página. (Marketing Mag, 2018)
• Em 2011, o Google realizou mais de 7.000 testes A/B em seu algoritmo de busca. (Wired, 2012)
• O Microsoft Bing realiza mais de 1.000 testes por mês. (Marketing Mag, 2018)
• Uma única mudança de exibição de anúncio resultante de um teste A/B aumentou a receita do Microsoft Bing em 12 por cento em 2012. (Harvard Business Review, 2017)
• A receita por busca do Microsoft Bing aumentou de 10 por cento a 25 por cento a cada ano devido ao teste A/B. (Harvard Business Review, 2017)
• Amazon, Booking.com, Google e Facebook realizam cada um mais de 10.000 experimentos controlados online por ano. (Harvard Business Review, 2017)
• No Google e no Bing, cerca de 10–20 por cento dos experimentos geram resultados positivos a favor de uma nova ideia sendo testada. (Harvard Business Review, 2017)
• Na Microsoft como um todo, um terço dos experimentos se mostra eficaz, um terço tem resultados neutros e um terço tem resultados negativos. (Harvard Business Review, 2017)
• No Bing, cerca de 80 por cento das mudanças propostas são primeiro executadas como experimentos controlados. (Harvard Business Review, 2017)

• A campanha de Obama arrecadou um adicional estimado de $75 milhões devido a decisões de marketing resultantes de testes A/B. (Wired, 2012)
• O teste A/B durante a campanha de Obama aumentou as conversões de doações em 79 por cento. (BrightEdge)

Outras descobertas de teste A/B

• 57 por cento dos experimentadores interrompem um experimento A/B assim que parece que sua hipótese original foi comprovada, o que também é conhecido como p-hacking. (Boing Boing, 2018)
• Em média, um experimento controlado como o teste A/B precisará de pelo menos 25.000 visitantes para alcançar uma amostra estatisticamente significativa. (VentureBeat, 2018)

Usando o teste A/B em seu negócio

Há muito que entra em uma estratégia de marketing sólida. Alguns feedbacks da vida real certamente ajudam. O teste A/B permite que você solicite feedback orgânico do usuário simplesmente observando como diferentes escolhas de design se desempenham. Essa informação permite que você escolha o melhor desempenho ou volte à prancheta.

Há muitos dados para ajudar a defender o uso do teste A/B em seu negócio, já que esse método de teste ajudou as maiores empresas do mundo — e ajudou um presidente a ser eleito, para completar.

Agora, testar seus visitantes sem o conhecimento deles exige um certo nível de cuidado e pode apresentar desafios éticos dependendo dos detalhes. Caso em questão: Facebook brincando com as emoções dos usuários em 2012 ao tornar os feeds de notícias mais positivos ou negativos. Ao desenvolver ou considerar um teste A/B ou estudo semelhante, você pode falar com um escritório de advocacia corporativa ou um comitê de revisão institucional (IRB) antes de começar.

Uma vez que você tenha o sinal verde, o teste A/B é fácil, graças às diversas ferramentas neste espaço de software. Ouvir o feedback, no entanto, é o que separa os A's dos B's.

Quer aprender mais sobre teste A/B? Confira nosso guia para iniciantes que explica o conceito em mais detalhes.