Testes A/B

O teste A/B compara duas ou mais versões de uma página, aplicativo, tela, superfície ou outra experiência digital para determinar qual tem o melhor desempenho. Utilize taxas de conversão e participação de usuários para revelar se uma versão em específico teve um efeito neutro, positivo ou negativo. Os resultados ajudam a aprimorar campanhas, experiências e conversão de clientes, além de dar forma à segmentação de público-alvo.

Testes A/B
 

Responda aos desafios com os testes A/B.


Para ser bem sucedido nos testes A/B, você deve encarar os desafios de sistema e governança que podem afetar os resultados e as decisões da campanha.
Volume de dados insuficiente.
Volume de dados insuficiente.
Ausência de regras definidas de teste.
Ausência de regras definidas de teste.
Objetivos não definidos do site.
Objetivos não definidos do site.
Sem métricas segmentadas.
Sem métricas segmentadas.
 

Colha os frutos dos testes A/B.

Testes A/B ajudam a otimizar campanhas com o fornecimento de resultados mensuráveis que podem ser comparados para revelar preferências, interesses, riscos e muito mais.
Compare resultados e tome decisões.
Compare resultados e tome decisões.
Com a execução de testes que revelam comportamentos corporativos de públicos-alvo, você pode gerar dados acionáveis que ajudam a aprimorar campanhas e fortalecer a segmentação de públicos-alvo.
Tomada de decisão baseada em dados.
Tomada de decisão baseada em dados.
Testes permitem que você tenha confiança estatística para refinar segmentação e transmissão de mensagens em vez de se basear nos executivos e em instinto.
Taxas de conversão melhoradas.
Taxas de conversão melhoradas.
Com a revelação de melhores taxas de participação por meio de testes interativos de vários elementos de conteúdo, ofertas e produtos, você pode otimizar campanhas para obter melhores resultados.
Reduz riscos de campanha.
Reduz riscos de campanha.
Testes A/B ajudam a reduzir o risco de lançamento de campanhas mal informadas com a criação de uma cultura de testes baseada em dados.
 
Testes-ab
A Adobe pode ajudar.
Você pode usar os testes automatizados e os recursos de otimização no Adobe Target para descobrir as experiências, mensagens e ofertas que melhor envolvem e convertem visitantes, sem aborrecimentos relacionados à codificação e configuração.
 

Testes A/B são só uma peça do quebra-cabeça das análises.


Saiba mais sobre como a Adobe ajuda as marcas a terem uma visão completa de suas ferramentas de análise para oferecer experiências personalizadas.
LJ Jones, Diretor de otimização, Progrexion
"Usamos o Target para comprovar ou refutar hipóteses. Isso dá um pouco mais de poder e liberdade."
LJ Jones,
Diretor de otimização, Progrexion

Ellen Lee, vice-presidente sênior da Global Digital, Hyatt

"Praticamente não fazíamos testes A/B... e, agora, eles estão no centro de tudo o que fazemos."
Ellen Lee,
vice-presidente sênior da Global Digital, Hyatt

 

Perguntas frequentes sobre Testes A/B.

Testes A/B são infalíveis?
Não. Testes eficientes exigem uma hipótese forte e um comprometimento com as práticas recomendadas relacionadas a requisitos de design e tráfego.
Testes A/B prejudicam o SEO?
Não. Apesar dos mitos populares sobre os efeitos negativos dos testes devido a conteúdo duplicado, os testes, na realidade, melhoram a funcionalidade do seu site, o que afeta positivamente o SEO.

Quantas variações eu posso executar?
Teste quantas variações precisar, mas tenha em mente os requisitos de tráfego caso queira que os resultados sejam estatisticamente significativos para cada variável. Também é possível comparar variações utilizando diferentes segmentos de público-alvo.
Quais elementos de design devem ser testados?
Qualquer elemento de página, como formas, cores, tamanhos e mensagens pode ser testado. Você pode testar experiências digitais inteiras, páginas únicas ou jornadas completas de clientes para obter o impacto destes fatores nas métricas e metas de conversão.
Como testes A/B diferem do teste multivariado?
Testes multivariados examinam múltiplas combinações de elementos ao mesmo tempo, o que pode ajudar a revelar a contribuição relativa dos elementos conforme eles interagem para gerar participação.
O que é uma hipótese nula?
A hipótese nula ocorre quando os resultados não mostram diferença estatística nas taxas de participação e conversão por duas ou mais versões, e qualquer diferença observada provavelmente acontece devido a erros experimentais ou de amostragem.

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