teste-a-bNesse artigo falaremos sobre a importância do Teste AB como ferramenta de auxílio, na identificação da melhor forma de apresentação dos atributos e elementos em um website.   O teste AB pode ser muito útil para ajudar a acabar com as incertezas a respeito de qual elemento e de que forma é possível obter maior resultado.

As vezes somos induzidos a acreditar que determinada frase, cor, elemento do template pode melhorar o retorno obtido em uma página web, porém, nem sempre o que acreditamos ser o melhor, para o usuário de fato é.  Por essa razão é fundamental ter uma base analítica objetiva que ajude na determinação do que de fato é melhor, ou não, para o usuário e principalmente o que traz maior ou menor retorno.

O funcionamento das ferramentas de teste A/B acontecem da seguinte forma:  Suponhamos que você tenha em seu site, um formulário de contato, com um botão de chamada para a ação com o nome “Enviar”.   Seria melhor manter o nome “Enviar” ou talvez “solicite um orçamento” ?

Podemos fazer um exercício de adivinhação ou tentar usar a experiência de profissionais, porém, um simples botão em uma página web pode ter impactos significativos nos resultados.   Uma forma de eliminar o “achismo” é utilizar o teste A/B.

Você pode fazer uma experiência com 50% das visitas de seu site.  Por exemplo, ao entrar em seu site, 50% das pessoas visualizam o botão “enviar” e 50% “solicite um orçamento”.     Você poderá ver o percentual de pessoas que solicitam um orçamento através do botão “enviar” ou “solicitar um orçamento”.  Se o número de pessoas que solicitam orçamento utilizando uma das opções for significativamente maior,  considere descartar a outra opção.

No teste A/B é importante que cada elemento seja testado individualmente.  Ou seja, você terá certeza, por exemplo, se um botão é mais efetivo ou não do que outro.  Ao passo que se você colocar muitos elementos para testar ao mesmo tempo, mesmo que uma das páginas apresente melhor resultado, você não terá certeza de qual elemento isoladamente contribuiu mais para a melhoria do resultado.

A ferramenta em determinados casos mostrará um resultado do qual não queremos, a princípio, concordar. Entretanto, você terá a sua frente a decisão entre manter a sua ideia e ter um resultado inferior, ou utilizar os resultados da ferramenta a seu favor.

Elementos que geralmente são testados em uma página web:

Botões para chamada de ação (Solicite uma proposta, Solicite um orçamento, Solicite mais informações…)
Títulos da página
Imagens ou vídeos
Conteúdos em texto
Descrições da oferta
Template (Estética dos elementos) e/ou Layout (Posição dos elementos)
Tamanho e campos do formulário
Cores
Indicadores de confiabilidade (testemunhos, certificados, etc.)

Devo testar até quando ?
Em estatística, um intervalo de confiança (IC) é o intervalo estimado onde a média de um parâmetro de uma amostra tem uma dada probabilidade de ocorrer. Comumente define-se como o intervalo onde há 95% de probabilidade da média verdadeira da população inteira ocorrer“.  Wikipedia.

Em linhas gerais recomenda-se que o teste seja feito com a maior amostragem possível.   Isso se deve ao fato de que se você jogar uma moeda para o ar, a probabilidade de cair cara ou coroa será sempre de 50%.  Quanto maior for a amostragem e quanto maior for a diferença entre os resultados, mais confiável será o seu resultado.

Abaixo colocamos o link para uma calculadora que pode ajudar a determinar a confiabilidade de seu resultado.

Calculadora: http://drpete.co/split-test-calculator

Para saber mais:
Ferramenta Google Analytics (pode ser utilizada para auxiliar o teste AB).
https://support.google.com/analytics/answer/1745147?hl=pt-BR&ref_topic=1745207&rd=1