Melhor Ferramentas de Teste A/B em 2026
Por que você pode confiar nos rankings de software do G2
Destaque Ferramentas de Teste A/B Em Um Relance
Buyer's Guide: Teste A/B
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários apreciam a interface fácil de usar do VWO Testing, facilitando uma experiência de teste rápida e eficaz.
Os usuários apreciam o suporte ao cliente responsivo do VWO Testing, melhorando sua experiência de resolução de problemas e satisfação geral.
Os usuários apreciam o teste A/B acessível e completo em recursos do VWO, destacando sua interface amigável e forte suporte.
Os usuários observam uma falta de recursos avançados, tornando difíceis os experimentos complexos para usuários não técnicos.
Os usuários acham que os recursos limitados do VWO Testing exigem suporte extra, especialmente para experimentos avançados e cenários complexos.
Os usuários acham que as limitações do VWO em capacidades de segmentação e teste prejudicam o desempenho e exigem planos de nível superior para recursos completos.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários valorizam a facilidade de uso do AB Tasty, elogiando sua interface intuitiva e recursos flexíveis para testes eficazes.
Os usuários elogiam o excelente suporte ao cliente da AB Tasty, apreciando respostas rápidas e assistência útil.
Os usuários valorizam o excelente suporte ao cliente oferecido pela AB Tasty, melhorando sua experiência geral com a plataforma.
Os usuários experimentam dificuldades de teste devido a bugs de QA e desafios na identificação de versões ótimas, afetando a eficiência.
Os usuários encontram dificuldades em aprender AB Tasty, particularmente devido a requisitos técnicos e falta de orientação.
Os usuários acham que a clareza dos recursos e a integração de dados são desafiadoras, afetando sua experiência geral com o AB Tasty.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários apreciam a facilidade de uso no Statsig, permitindo experimentos rápidos e análise direta dos resultados.
Os usuários valorizam as capacidades de experimentação rápida do Statsig, permitindo uma tomada de decisão rápida e confiante com facilidade.
Os usuários valorizam a experimentação fácil e as análises detalhadas que o Statsig oferece, aprimorando as percepções sobre o desempenho dos recursos.
Os usuários acham a curva de aprendizado em análises avançadas desafiadora, exigindo esforço extra para compreender totalmente os recursos do Statsig.
Os usuários observam uma curva de aprendizado acentuada para análises avançadas, exigindo esforço adicional para dominar os recursos do Statsig.
Os usuários acham que os recursos ausentes do Statsig são limitantes, especialmente para certos experimentos como switchbacks e SDKs.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários acham o LaunchDarkly intuitivo e fácil de navegar, simplificando o gerenciamento de recursos e melhorando a colaboração da equipe.
Os usuários valorizam a fácil gestão de feature flags em diferentes ambientes, melhorando os processos de lançamento e minimizando o tempo de inatividade.
Os usuários apreciam o gerenciamento intuitivo de recursos do LaunchDarkly, permitindo alterações sem interrupções para os usuários.
Os usuários enfrentam desafios com o gerenciamento de feature flags, achando complicado habilitar configurações individualmente em diferentes ambientes.
Os usuários experimentam inconsistências e limitações na Gestão de Feature Flags que complicam o teste direcionado de usuários e a aleatoriedade.
Os usuários desejam recursos ausentes como a edição de múltiplos ambientes simultaneamente e uma integração melhorada com o GitHub.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários apreciam a facilidade de uso da plataforma da Netcore, permitindo automação e criação de campanhas sem esforço em vários canais.
Os usuários valorizam o suporte responsivo da Netcore, destacando o excelente atendimento ao cliente e a assistência fornecida.
Os usuários valorizam o suporte ao cliente excepcional da Netcore, melhorando sua experiência com integração e orientação eficazes.
Os usuários expressam preocupação com recursos ausentes como uploads de dados suaves e uma interface de usuário melhorada para facilitar a adoção.
Os usuários experimentam desempenho lento na plataforma, particularmente durante a segmentação e entrega de e-mails em horários de pico.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme e a configuração inicial desafiadora, impactando sua experiência geral com o Netcore.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários acham a facilidade de uso do Bloomreach excepcional, tornando o design de e-mails e a gestão de campanhas simples e eficientes.
Os usuários apreciam os recursos de facilidade de uso e integração do Bloomreach, melhorando a eficiência das campanhas e o engajamento dos clientes.
Os usuários valorizam muito o suporte excepcional da Bloomreach, garantindo uma experiência tranquila e satisfatória em cada interação.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme inicialmente, mas o suporte valioso e a documentação ajudam a facilitar a transição.
Os usuários acham que a dificuldade de aprendizado do Bloomreach pode dificultar o uso inicial, exigindo treinamento extensivo para a utilização completa.
Os usuários acham algumas funcionalidades ausentes frustrantes, impactando a confiança na funcionalidade e usabilidade do produto.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários apreciam a facilidade de uso do MoEngage, destacando sua interface simples e integração perfeita de ferramentas para campanhas.
Os usuários apreciam os recursos robustos do MoEngage, melhorando o engajamento do usuário com automação poderosa e análises perspicazes.
Os usuários apreciam a equipe de suporte prestativa da MoEngage, que garante resoluções rápidas e melhora a experiência do usuário.
Os usuários acham que o MoEngage carece de recursos essenciais como integração com IA e opções avançadas de personalização de campanhas.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme para o MoEngage, especialmente para novos usuários que estão se ajustando à interface.
Os usuários enfrentam limitações no MoEngage, citando problemas como alcance limitado de notificações push e suporte ao cliente inadequado.
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Os usuários apreciam a facilidade de uso do Webflow, valorizando seu design intuitivo e capacidades de publicação rápida.
Os usuários apreciam a flexibilidade de design do Webflow, permitindo a criação rápida e personalizada de sites sem a necessidade de codificação extensiva.
Os usuários valorizam a velocidade de construção rápida do Webflow, permitindo a criação rápida de seções e páginas com facilidade.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, exigindo assistência e ajuste à interface antes do uso confortável.
Os usuários acham os recursos limitados do Webflow frustrantes, especialmente em relação ao CMS, e-commerce e gerenciamento de conteúdo complexo.
Os usuários observam que o Webflow tem recursos ausentes como limitações de aninhamento de CMS e uploads de arquivos restritos, afetando a flexibilidade.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários adoram a facilidade de uso do PostHog, apreciando sua interface intuitiva e configuração rápida para análises.
Os usuários acham a configuração fácil no PostHog intuitiva, permitindo uma integração rápida e uma experiência de usuário mais limpa.
Os usuários valorizam a configuração fácil e as análises poderosas do PostHog, proporcionando clareza para insights iniciais de tráfego.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme do PostHog frustrante, especialmente aqueles que não têm expertise técnica em interpretação de dados.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme do PostHog desafiadora, muitas vezes se sentindo frustrados devido à sua complexidade.
Os usuários acham a complexidade da interface e implementação do PostHog desafiadora, afetando a usabilidade e clareza.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários acham o AppMetrica incrivelmente fácil de usar, com integração perfeita e ferramentas úteis para insights em tempo real.
Os usuários elogiam as capacidades de fácil integração do AppMetrica, simplificando a análise do desempenho de aplicativos móveis.
Os usuários consideram as capacidades analíticas do AppMetrica inestimáveis, oferecendo insights em tempo real e ferramentas de visualização fáceis de usar para uma tomada de decisão eficaz.
Os usuários acham os recursos ausentes no AppMetrica, como relatórios limitados e rastreamento de anúncios, frustrantes e essenciais.
Os usuários acham os problemas de relatórios frustrantes devido à falta de personalização e ao desempenho lento com grandes conjuntos de dados.
Os usuários acham os recursos de relatórios inadequados frustrantes devido à personalização limitada e ao desempenho lento com grandes conjuntos de dados.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários valorizam o suporte ao cliente responsivo da Kameleoon, melhorando sua experiência e satisfação com a ferramenta.
Os usuários acham a facilidade de uso do Kameleoon excepcional, permitindo uma implementação perfeita e experimentos e personalizações simultâneos eficazes.
Os usuários apreciam a facilidade de uso e flexibilidade do Kameleoon para testes A/B eficazes e análises perspicazes.
Os usuários acham que a dependência do desenvolvedor complica o teste A/B, exigindo habilidades técnicas ou suporte externo.
Os usuários acham a curva de aprendizado difícil do Kameleoon desafiadora, muitas vezes precisando de suporte para testes e configurações complexas.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, lutando com recursos complexos e necessitando de suporte para uso eficaz.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários valorizam a facilidade de uso do Optimizely Web Experimentation, simplificando o gerenciamento de experimentos e insights dos usuários.
Os usuários acham fácil lançar experimentos com o Optimizely, apreciando a configuração simples e o acompanhamento claro dos resultados.
Os usuários valorizam a UX personalizável e as análises robustas do Optimizely, melhorando efetivamente o direcionamento e o desempenho do site.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, tornando desafiador para novos usuários se tornarem proficientes rapidamente.
Os usuários acham que o Optimizely Web Experimentation tem uma curva de aprendizado difícil, exigindo experiência prévia para uso eficaz.
Os usuários acham a plataforma difícil de usar, especialmente para os novatos e aqueles sem experiência prévia em experimentação.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários destacam a facilidade de uso do EngageBay, valorizando a interface intuitiva e o processo de configuração sem complicações.
Os usuários apreciam os recursos de automação que economizam tempo do EngageBay, melhorando a organização e a eficiência nos esforços de marketing.
Os usuários apreciam a facilidade dos fluxos de trabalho no EngageBay, destacando o suporte excepcional e os poderosos recursos de marketing por e-mail.
Os usuários expressam frustração com recursos ausentes, citando problemas como integrações limitadas e falta de análise de dados avançada.
Os usuários acham que os recursos limitados do EngageBay são insuficientes em comparação com outros CRMs, especialmente em análises e relatórios.
Os usuários acham que os problemas de relatórios no EngageBay limitam as análises avançadas e a personalização necessárias para melhores insights.
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Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Os usuários elogiam o rápido suporte ao cliente da Omniconvert, garantindo assistência oportuna e resolução de problemas.
Os usuários elogiam a utilidade das percepções do Omniconvert, melhorando a compreensão do público e as taxas de engajamento.
Os usuários apreciam a facilidade de uso do Omniconvert, achando-o intuitivo para gerenciar testes A/B e experimentos.
Os usuários observam uma curva de aprendizado mais acentuada com o Omniconvert, especialmente para aqueles que não estão familiarizados com marketing digital e análises.
Os usuários relatam suporte ao cliente insatisfatório com documentação limitada, exigindo assistência frequente apesar da equipe ser conhecedora.
Os usuários observam uma dependência de desenvolvedor para testes complexos, o que pode desafiar as equipes de marketing não técnicas, apesar do suporte disponível.
Saiba Mais Sobre Ferramentas de Teste A/B
O que são Ferramentas de Teste A/B?
Ferramentas de teste A/B medem como os clientes interagem com o conteúdo criativo digital de uma marca. Ao realizar testes sobre a interação do cliente, as empresas podem extrair dados reais e métricas para otimizar produtos.
Ferramentas de teste A/B permitem que profissionais de marketing, anunciantes e desenvolvedores web testem diferentes versões de conteúdo digital para encontrar a experiência digital preferida pelo cliente e a personalização para várias personas. Visitantes de sites reagem subconscientemente a cada elemento em uma página da web — como a cor e a agressividade de um pop-up de chat ao vivo, a formulação de um botão de chamada para ação (CTA) ou o posicionamento da barra de pesquisa. Soluções de teste A/B dão aos criadores de conteúdo web as ferramentas para implantar os testes, determinar o público-alvo e analisar os resultados do experimento. Essas ferramentas são usadas para melhorar a taxa de conversão e as taxas de rejeição, bem como o sucesso geral de um site.
A principal maneira de testar a criatividade digital é através de um teste A/B rotativo. Isso é feito usando duas iterações de um design e vendo qual delas obtém a maior taxa de cliques. Uma empresa pode conduzir um teste com a versão A para 500 usuários do público-alvo e, em seguida, outro teste na versão B para 500 usuários com uma variante completamente diferente. A empresa pode então ver qual delas obtém a maior taxa de cliques e, em última análise, determinar qual variante deve ser usada.
O teste A/B pode oferecer os seguintes casos de uso para melhorar o desempenho de uma empresa:
- Criar a versão mais bem-sucedida do site de e-commerce, especialmente a página inicial e as chamadas para ação (CTA)
- Aumentar o tráfego do site e reduzir as taxas de rejeição
- Obter insights sobre o comportamento do usuário
- Analisar todos os segmentos de teste para descobrir oportunidades-chave
- Aumentar as taxas de conversão e os lucros do e-commerce
- Personalizar o conteúdo e os objetivos do e-commerce através de testes contínuos
- Determinar o impacto do consumidor de diferentes designs e formatos na otimização do site
Quais Tipos de Ferramentas de Teste A/B Existem?
Teste A/B proprietário
Soluções proprietárias exigirão tempo e recursos, mas se adaptarão a estudos de caso e personalizações muito específicas. Produtos proprietários também fornecem suporte ao cliente e simplificam o processo de configuração, rastreamento e análise de testes.
Teste A/B de código aberto
Soluções de código aberto vêm com um preço muito baixo (se houver algum). Embora o software de código aberto não ofereça os mesmos tipos de relatórios e recursos refinados que as soluções proprietárias, ele dá acesso a toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores com vasta experiência em testes.
Quais são os Recursos Comuns das Ferramentas de Teste A/B?
Teste A/B/n: Este tipo de teste dividido leva o teste A/B para o próximo nível, analisando várias versões de um produto criativo, uma variável de cada vez. Isso permite que uma empresa determine a melhor variação em uma infinidade de testes que medem KPIs em várias iterações. As ferramentas de análise usadas para um teste A/B simples também medirão os mesmos KPIs para as múltiplas variações.
Teste multivariado: O teste multivariado usa os mesmos métodos do teste A/B, mas em vez de testar apenas duas variáveis, testa um número maior. Isso é essencialmente como ter dois testes combinados em um. Esta é uma maneira de conduzir combinações de teste. Por exemplo, um teste multivariado pode testar se a combinação de um cabeçalho azul e texto branco funciona melhor do que um cabeçalho vermelho com texto cinza. Em seguida, pode testar o que acontece quando a combinação é invertida — se um cabeçalho azul funcionaria melhor com texto cinza ou se um cabeçalho vermelho funcionaria melhor com texto branco. Um teste multivariado realizado com sucesso mostraria então qual combinação teve a maior taxa de cliques. O principal benefício do teste multivariado é economizar tempo e garantir que a melhor combinação com a maior taxa de conversão esteja sendo apresentada no site.
Teste de funil multipágina: O teste de funil multipágina é uma maneira de testar variações de várias páginas consecutivas de um site. Esta é uma ótima maneira de ver se os clientes estão encontrando o que procuram da maneira mais rápida possível. O caso de uso do teste de funil multipágina pode ser facilmente aplicável ao varejo, e-commerce e qualquer outro site onde a empresa esteja vendendo um produto. Isso pode testar quão rapidamente um usuário passou pelo funil de compra, desde o interesse inicial até o objetivo final de comprar o produto. Um teste de funil multipágina pode ajudar a testar a maneira mais eficaz de converter o interesse do cliente em uma compra.
Segmentação de público: A segmentação de público fornece a capacidade de escolher onde o teste será executado e para quem. O teste A/B pode ser conduzido para ver quais condições de visitante mostrar o experimento e em quais URLs específicos o experimento deve ser executado no site. Para aumentar o engajamento de usuários móveis que estão usando o Google Chrome, a segmentação de público pode conduzir o teste A/B nesses usuários específicos. Isso ajuda a aumentar o engajamento com um público específico.
Análise de funil: A análise de funil permite que as empresas analisem os dados na jornada do comprador e façam as mudanças necessárias para facilitar a otimização da taxa de conversão. O teste A/B com análise de funil ajuda a entender se coisas como páginas de registro ou opções de assinatura de sites estão levando mais pessoas a converter ou se estão afastando os clientes. Isso permite que o testador veja se precisa fazer ajustes em certas etapas para aumentar o engajamento.
Mapas de calor: Mapas de calor são uma ferramenta muito eficaz para visualizar em quais links os usuários clicam quando visitam um site. Mapas de calor aplicados a um teste A/B mostrarão certos links em uma página da web em azul, amarelo ou vermelho para indicar com que frequência esses links são clicados. Dessa forma, os testadores podem analisar como configurar efetivamente uma página e garantir que os links mais importantes estejam em locais que estão sendo clicados com mais frequência.
Pesquisas: Um recurso valioso no software de teste A/B são as pesquisas. Isso permite que as empresas perguntem diretamente aos usuários qual tipo de variante eles preferem através de uma variedade de perguntas diferentes. Os dados da pesquisa podem então ser traduzidos em gráficos ou tabelas, o que facilita para o testador visualizar os resultados. Isso pode ajudar as empresas a identificar quais variantes específicas estão funcionando bem e quais variantes estão falhando. Também pode dar às empresas mais detalhes sobre para onde se dirigir para melhorar seus designs, fazendo perguntas que fazem os usuários explicarem em detalhes, em vez de fazer perguntas simples de sim ou não.
Análise de relevância estatística: A análise de relevância estatística ajuda a confirmar se um teste A/B tem um tamanho de amostra grande o suficiente. Os usuários podem rastrear seus dados em tempo real e ver se o teste precisa de mais tempo ou se há tráfego suficiente para confirmar que uma variante teve um desempenho melhor do que outra. Isso ajuda os usuários a interromper o teste e não usar mais tempo nele do que o necessário. Alcançar o tamanho de amostra certo garante que a significância estatística dos resultados do teste seja alcançada durante o processo de teste.
Agendamento de testes: Plataformas de teste A/B permitem que os usuários agendem testes com antecedência para garantir que sejam realizados durante um período em que o site deve receber muito tráfego.
Quais são os Benefícios das Ferramentas de Teste A/B?
O software de teste A/B é uma ferramenta essencial para otimização e crescimento. A melhor maneira de melhorar o desempenho de um produto é conduzindo continuamente novos testes para ver o que funciona e o que não funciona. A seguir estão as razões pelas quais os fornecedores se beneficiam do uso dessas ferramentas.
Taxas de conversão mais altas: As empresas podem conduzir um teste para ver o que produzirá a melhor taxa de conversão. Testes A/B rotativos podem dar aos criadores de conteúdo uma representação precisa de quão rapidamente os usuários podem encontrar o que estão procurando em um site. Isso pode levar os clientes a comprar mais rapidamente ou a se inscrever em newsletters com mais frequência, levando a maiores conversões e maior receita para a empresa.
Testes em tempo real: O teste A/B pode economizar muito tempo para as empresas testando variações em tempo real. Em vez de ter que separar pessoas para conduzir testes, testes rotativos são realizados em usuários que estão visitando o site no momento.
Testes genuínos: Outro grande benefício do teste A/B é o teste genuíno. Os testes são realizados em visitantes reais que estão acessando o site, o que significa que os resultados não são distorcidos por incentivos ou conhecimento pré-concebido dentro de um teste. Como o teste é feito em visitantes completamente aleatórios, a empresa obterá a imagem mais precisa de como os clientes estão se comportando em tempo real.
Redução da taxa de rejeição: Um dos principais objetivos das ferramentas de teste A/B é testar maneiras de manter as pessoas em um site pelo maior tempo possível. Isso pode ser feito incorporando diferentes layouts de página, links que levam de volta ao site e botões de CTA. Altas taxas de rejeição são a principal razão para baixas taxas de conversão, então testar maneiras de reduzir a taxa de rejeição de uma página de destino é uma maneira crítica de manter os clientes engajados.
Quem Usa Ferramentas de Teste A/B?
Embora as ferramentas de teste A/B e o software de personalização geralmente se integrem a sistemas que funcionam tanto no front-end quanto no back-end de sites, o software não é apenas para desenvolvedores de sites técnicos que se especializam em codificação. Usuários com diferentes conjuntos de habilidades podem usar o software para aprimorar seus sites já existentes. Apropriadamente, os fornecedores de software de teste A/B anunciam claramente sua facilidade de uso (incorporando apenas uma linha de código) ou a flexibilidade com a qual seus testes podem ser conduzidos (realizando experimentos de nível dividido). Aqui estão algumas maneiras pelas quais vários membros da equipe podem usar essas ferramentas para melhorar o desempenho:
Equipes de marketing digital: As equipes de marketing digital podem utilizar o software de teste A/B de várias maneiras. Elas podem medir a eficácia de CTAs, manchetes, imagens e cópias para ver quais variações terão taxas de cliques mais altas com os usuários. Além disso, podem medir a frequência de abandono de carrinho para testar a probabilidade de um cliente se converter em uma venda.
Equipes de design: Aperfeiçoar o design de um site é um processo contínuo. As equipes de design podem utilizar o teste A/B para otimizar o desempenho de um site e a qualidade da experiência do usuário, garantindo que os visitantes permaneçam por um tempo adequado. Elas podem fazer isso testando quão rapidamente as pessoas encontram o que estão procurando, onde colocar links em uma página para obter o máximo de cliques e outros ajustes de layout da web para aumentar o engajamento do cliente.
Equipes de pesquisa e desenvolvimento: Equipes de pesquisa que se concentram em otimizar o desempenho do site podem usar pesquisas dentro das ferramentas de teste A/B para ver quais variantes atraem mais usuários. Elas podem perguntar sobre desejos dos clientes, demografia e quaisquer outros detalhes que possam extrair para melhorar seu produto e site.
Software Relacionado a Ferramentas de Teste A/B
O teste A/B pode ser complementado com uma ampla variedade de outros softwares que também testam taxas de conversão e geração de leads:
Software de marketing por e-mail: O software de marketing por e-mail inclui recursos de teste A/B, que podem ser usados para testar qual das duas opções de campanha de e-mail será mais bem-sucedida. Durante esse processo, duas variações de uma campanha de e-mail são enviadas para dois grupos diferentes de destinatários. Qualquer que seja o grupo que tenha a maior taxa de cliques na campanha de e-mail indicará qual será mais bem-sucedida. Os resultados podem indicar a taxa de abertura, a taxa de cliques e o número de assinantes que foram influenciados pela campanha de e-mail. Esta é uma ótima ferramenta para garantir que a campanha de marketing seja eficaz e que gerará mais receita e clientes satisfeitos.
Software de gerenciamento de conteúdo web: Sistemas de gerenciamento de conteúdo web (WCM) permitem que os usuários criem, editem e publiquem conteúdo digital, como texto, arquivos de áudio e vídeo incorporados e gráficos interativos para sites. Ferramentas de WCM oferecem uma variedade de páginas web modeladas, das quais os administradores de sites podem navegar e escolher. Como o principal objetivo do gerenciamento de conteúdo web é maximizar o engajamento do cliente, é um ótimo software para integrar com o teste A/B. Testes A/B podem ser realizados em determinado conteúdo web e fornecer taxas de conversão mais altas.
Software de análise digital: O software de análise digital rastreia visitantes de sites e mede o tráfego web. Profissionais de marketing, desenvolvedores web e analistas usam suítes de análise digital para relatar a eficácia e popularidade das experiências web e para determinar como os visitantes estão encontrando e interagindo com seus sites. A análise digital complementa o teste A/B mostrando às empresas quais áreas precisam de melhorias em seu site. Isso pode indicar quais áreas precisam de ajuda de um teste para determinar o que melhorará o engajamento do cliente.
Ferramentas de mapa de calor: Profissionais de marketing e desenvolvedores web usam mapas de calor e análises de página para visualizar onde em uma página da web os visitantes clicam, passam o mouse e rolam. Mapas de calor podem ser integrados com software de teste A/B para configurar efetivamente uma página e garantir que os links mais importantes estejam em locais que estão sendo clicados com mais frequência.
Desafios com Ferramentas de Teste A/B
Garantir testes aleatórios: É difícil garantir que um teste seja verdadeiramente aleatório. Por exemplo, se uma empresa quisesse conduzir um teste A/B no tráfego de página em um dia aleatório, pode ser difícil avaliar se os visitantes estavam menos propensos a vir naquele dia. Se o tempo estivesse bom ou estivesse muito próximo dos feriados, as pessoas poderiam estar menos propensas a estar em seus computadores, o que pode distorcer os resultados do teste.
Testar muitas variáveis: As equipes de produto estão constantemente tentando reinventar páginas de produtos com novos designs para aumentar as vendas. No entanto, o excesso de testes pode ser um problema, especialmente quando os usuários estão mais familiarizados com um design do que com outro. Isso pode levar as equipes de produto a se concentrarem demais em certos designs de sites que provavelmente não terão efeito sobre o usuário. A melhor maneira de evitar esse problema é focar em grandes mudanças de design, como layouts de página, em vez do tamanho da fonte de certas palavras.
Tamanhos de amostra pequenos: Muitas vezes, os testes A/B são realizados em uma amostra muito pequena. Isso significa que não há dados suficientes para dizer com confiança que uma variação é mais bem-sucedida do que outra variação porque não foram testadas pessoas suficientes. A melhor maneira de evitar esse problema é conduzir um teste que seja concluído quando o teste atingir 95% de confiança. Embora isso possa levar algum tempo, pode garantir que foi conduzido de forma eficaz.
Como Comprar Ferramentas e Software de Teste A/B
Coleta de Requisitos (RFI/RFP) para Ferramentas de Teste A/B
Ao procurar a ferramenta de teste A/B certa, é importante criar uma lista longa com base em produtos que contenham alguns dos recursos mais necessários para um experimento eficaz. Depois que o pool disponível for segmentado com base em recursos cruciais, pode-se então classificar com base em itens desejáveis, extras e requisitos de software específicos do setor.
Comparar Produtos de Software de Teste A/B
Crie uma lista longa
Para criar uma lista longa, os compradores devem garantir que os produtos considerados atendam a esses critérios principais:
- O software é compatível com a tecnologia e os programas de computador de uma pessoa
- Armazenamento em nuvem está disponível para dados experimentais
- O software oferece a escalabilidade necessária para realizar experimentos com um determinado tamanho n
- O custo está alinhado com o orçamento
Crie uma lista curta
Uma vez que uma lista longa com base em recursos principais é criada, uma lista curta deve ser ainda mais reduzida com base em itens desejáveis e extras:
- O que você vê é o que você obtém (WYSIWYG) edição
- Poucas ou nenhuma opção de codificação para empresas que não têm funcionários com formação em ciência da computação
- Capacidades de teste multivariado devem experimentar mais de uma variável precisa ser testada simultaneamente
- Capacidades de teste de aplicativos móveis se uma empresa tiver conteúdo móvel
Conduza demonstrações
Os compradores devem agendar chamadas com os fornecedores na lista curta para garantir que seu produto seja o ajuste certo. A maneira mais infalível de tomar a decisão certa é realmente testar o software. É importante perguntar aos fornecedores como seu produto atende às necessidades mais urgentes da empresa.
Seleção de Ferramentas de Teste A/B
Escolha uma equipe de seleção
A equipe de seleção deve incluir o CEO e outros executivos de finanças, marketing e TI. O CEO estará lá para representar toda a empresa e seus objetivos de negócios. Finanças poderão representar a empresa e TI determinará se o produto se encaixa bem nas pilhas de tecnologia existentes e na tecnologia da empresa. Mais importante, representantes de marketing poderão falar fluentemente sobre os objetivos do teste A/B e as necessidades da empresa com o software, já que a equipe de marketing será o usuário final dessas ferramentas.
Negociação
Os fornecedores de software de teste A/B estarão trazendo sua equipe mais forte para fechar o negócio com um cliente potencial. Portanto, é importante chegar ao processo de negociação com perguntas sobre certos recursos-chave que se precisa. Estes incluem (mas não estão limitados a) capacidades de teste multivariado e WYSIWYG, quanta experiência em codificação é necessária para usar a interface e IA ou aprendizado de máquina. Os compradores devem fazer perguntas sobre os custos totais e taxas associadas à compra, implementação e uso do produto. Para evitar surpresas mais tarde, é crucial garantir que os termos e condições sejam lidos na íntegra e discutidos.
Decisão final
Pode ser útil criar um modelo de pontuação que meça os vários recursos mencionados na lista longa e curta, bem como notas de chamadas entre o cliente e o fornecedor.
Tendências de Ferramentas de Teste A/B
Chamadas para ação (CTA): CTAs se tornaram o teste mais popular a ser realizado dentro do teste A/B. Chamadas para ação são frases que tentam induzir urgência no comprador, como uma certa oferta que expirará em breve ou deve ser comprada imediatamente. Mais empresas estão usando links de CTA, pois ajudam com marketing de fundo de funil e podem levar a uma venda da maneira mais rápida possível. Testes A/B comuns para executar em um botão de CTA incluem tamanho de texto maior, cores de botão mais brilhantes e quaisquer outros ajustes para tornar o botão mais visualmente atraente ou envolvente.
Teste A/B móvel: Esses testes estão vendo um grande aumento no crescimento à medida que mais usuários estão se afastando dos desktops e indo para seus telefones. As tendências de teste A/B móvel podem ajudar as empresas a analisar como o layout de seu aplicativo móvel está se saindo e como tornar as compras móveis para os consumidores o mais simples possível. Como o tamanho da tela é tão drástico do desktop para a tela móvel, é importante fazer as mudanças necessárias para que os usuários possam ver as ofertas de produtos em uma tela menor.
Personalização de sites: Os testes A/B permitem que os usuários executem testes com base nas informações pessoais dos clientes. As empresas podem utilizar big data para oferecer conteúdo personalizado (com base em suposições sobre a forma como um visitante se comportará) para invocar a sensação de uma experiência de compra ou navegação personalizada. Os testadores podem executar testes A/B para examinar se o conteúdo personalizado leva a mais conversões ou engajamento.
