Melhor Ferramentas de Teste A/B em 2025
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Destaque Ferramentas de Teste A/B Em Um Relance
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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 facilidade de uso do VWO Testing, beneficiando-se de sua interface simples e recursos úteis.
Os usuários apreciam o excelente suporte ao cliente da VWO Testing, melhorando significativamente sua experiência geral de teste.
Os usuários valorizam a interface intuitiva do VWO Testing, que simplifica o teste A/B para profissionais de marketing e usuários não técnicos.
Os usuários experimentam recursos ausentes com o VWO Testing, como limitações em blocos de conteúdo e falta de um mecanismo de recomendação.
Os usuários enfrentam recursos limitados no VWO Testing, exigindo soluções alternativas e recursos adicionais para melhor funcionalidade.
Os usuários observam capacidades limitadas de análise e desafios com o rastreamento de sessões, impactando seus testes e insights com o VWO.
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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 interface intuitiva e flexível do AB Tasty, tornando os testes e relatórios rápidos e fáceis.
Os usuários valorizam o excelente suporte ao cliente da AB Tasty, apreciando respostas rápidas e orientações úteis para testes.
Os usuários valorizam o suporte ao cliente excepcional fornecido pela AB Tasty, melhorando sua experiência geral e sucesso.
Os usuários enfrentam dificuldades de teste devido a bugs de QA e problemas com dados para pequenos testes, afetando a eficiência.
Os usuários acham os recursos pouco claros e enfrentam desafios com a integração de dados, especialmente para grandes organizações com várias contas.
Os usuários acham a curva de aprendizado difícil do AB Tasty desafiadora, exigindo expertise técnica para uso e execução eficazes.
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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 Statsig, simplificando experimentos rápidos e a interpretação clara dos resultados para decisões.
Os usuários adoram a velocidade e facilidade de experimentação, permitindo testes AB rápidos para uma tomada de decisão confiante.
Os usuários valorizam a facilidade de realizar experimentos e personalizar métricas, aprimorando sua capacidade de analisar o desempenho de forma eficaz.
Os usuários acham a curva de aprendizado em análises avançadas íngreme, exigindo tempo e esforço adicionais para dominar.
Os usuários enfrentam uma curva de aprendizado acentuada com as análises avançadas do Statsig, exigindo recursos adicionais para dominar seus recursos.
Os usuários encontram recursos ausentes e a ocasional defasagem na documentação impacta sua experiência geral com o Statsig.
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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 Netcore, achando-a intuitiva e bem suportada para quaisquer dúvidas.
Os usuários elogiam o atendimento ao cliente excepcional da Netcore, destacando seu suporte e compromisso com o sucesso dos clientes.
Os usuários elogiam o excelente suporte ao cliente da Netcore, garantindo o uso eficaz do produto e integração perfeita.
Os usuários acham os recursos ausentes no Netcore limitantes, especialmente no que diz respeito a insights detalhados do público e opções de intervalo de datas.
Os usuários acham que o desempenho lento da plataforma Netcore prejudica a eficiência e complica a execução de campanhas.
Os usuários acham a curva de aprendizado desafiadora, especialmente durante a configuração inicial e ao configurar recursos avançados.
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Os usuários acham a interface do Bloomreach incrivelmente fácil de usar, facilitando a integração perfeita e o gerenciamento de campanhas.
Os usuários elogiam o atendimento ao cliente excepcional da Bloomreach, destacando a capacidade de resposta e o cuidado excepcionais no tratamento de problemas.
Os usuários apreciam o suporte excepcional da Bloomreach, destacando respostas rápidas e assistência eficaz para uma experiência tranquila.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, exigindo tempo para se adaptar à navegação e funcionalidade, apesar dos benefícios gerais.
Os usuários observam os recursos limitados do Bloomreach, buscando melhorias em análises, modelos e pré-visualizações de e-mail.
Os usuários acham que a plataforma da Bloomreach tem uma curva de aprendizado difícil, exigindo treinamento extenso e tempo para uso eficaz.
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Os usuários acham o LaunchDarkly intuitivo e fácil de navegar, permitindo um gerenciamento perfeito de feature flags e segmentação de usuários.
Os usuários adoram a facilidade de gerenciar feature flags com o LaunchDarkly, melhorando os processos de lançamento e reduzindo o tempo de inatividade.
Os usuários valorizam a alternância de recursos intuitiva do LaunchDarkly para atualizações contínuas e experimentação mais segura sem tempo de inatividade.
Os usuários enfrentam dificuldades com problemas de gerenciamento de feature flags, achando o processo de habilitação individual tedioso e ineficiente.
Os usuários experimentam inconsistências e limitações na gestão de feature flags, afetando os processos de teste e implementação.
Os usuários experimentam uma falta de integrações e visibilidade no LaunchDarkly, impactando sua eficiência e fluxo de trabalho.
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Os usuários adoram a facilidade de uso do Webflow, permitindo a criação rápida de sites através de uma interface simples de arrastar e soltar.
Os usuários valorizam a flexibilidade de design do Webflow, permitindo a criação de sites intuitivos, responsivos e visualmente impressionantes sem a necessidade de codificação extensiva.
Os usuários valorizam a plataforma tudo-em-um do Webflow, integrando perfeitamente recursos para design, segurança e desempenho.
Os usuários acham a curva de aprendizado desafiadora, pois requer orientação, especialmente para aqueles sem experiência em desenvolvimento web.
Os usuários acham os recursos limitados do Webflow frustrantes, especialmente no que diz respeito às capacidades de CMS e funcionalidades de comércio eletrônico.
Os usuários observam que o Webflow tem recursos ausentes, particularmente nas capacidades de CMS e integrações de plataforma que prejudicam a funcionalidade.
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Os usuários adoram a facilidade de uso do EngageBay, apreciando sua interface intuitiva e ferramentas de automação de marketing sem interrupções.
Os usuários elogiam a facilidade dos fluxos de trabalho e os recursos robustos, destacando o suporte responsivo e as ferramentas eficazes de marketing por e-mail.
Os usuários apreciam o excelente suporte ao cliente da EngageBay, sempre pronto para ajudar e melhorar sua experiência.
Os usuários acham frustrante a falta de recursos avançados, pois muitas integrações e análises estão ausentes no EngageBay.
Os usuários acham que os recursos limitados do EngageBay são insuficientes, especialmente em análises e elementos de design modernos.
Os usuários acham que os problemas de relatórios no EngageBay limitam as análises avançadas, afetando a funcionalidade geral para necessidades mais aprofundadas.
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Os usuários apreciam a facilidade de uso do PostHog, achando a interface simples e intuitiva para análises eficazes.
Os usuários adoram a configuração fácil do PostHog, permitindo uma integração rápida e uma experiência amigável em minutos.
Os usuários apreciam as análises poderosas no PostHog, desfrutando de sua simplicidade e interface mais limpa para rastrear o tráfego.
Os usuários encontram uma curva de aprendizado acentuada no PostHog, tornando frustrante para indivíduos não técnicos compreenderem seus recursos.
Os usuários muitas vezes enfrentam uma curva de aprendizado acentuada com o PostHog, sentindo-se sobrecarregados por seus numerosos recursos e funcionalidades complexas.
Os usuários observam a falta de reprodução de sessão em tempo real no PostHog, impactando a usabilidade e a clareza dos recursos.
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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 AppMetrica, apreciando sua integração simples e ferramentas de rastreamento eficazes.
Os usuários valorizam as integrações fáceis do AppMetrica, apreciando a conexão perfeita com outros serviços do Yandex.
Os usuários valorizam a interface amigável e os insights de dados em tempo real que melhoram sua experiência de análise de aplicativos com o AppMetrica.
Os usuários estão frustrados com recursos ausentes como relatórios de ROAS, personalização limitada e inconsistências entre iOS e Android.
Os usuários expressam frustração sobre problemas de relatórios, citando falta de dados de ROAS, desempenho lento e personalização limitada.
Os usuários acham que a reportagem inadequada no AppMetrica limita a personalização e impacta sua capacidade de rastrear o desempenho de forma eficaz.
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Os usuários valorizam a facilidade de uso do MoEngage, apreciando sua interface amigável e recursos de integração sem interrupções.
Os usuários destacam a plataforma robusta e as análises avançadas do MoEngage, aprimorando o engajamento personalizado do usuário e o acompanhamento de campanhas.
Os usuários valorizam a equipe de suporte prestativa e os recursos inovadores da plataforma para um engajamento eficaz dos usuários.
Os usuários observam as funcionalidades ausentes no MoEngage, incluindo capacidades de IA e opções limitadas de personalização de campanhas.
Os usuários acham a curva de aprendizado desafiadora para novos usuários, embora a documentação útil ajude a dominar a plataforma.
Os usuários acham o MoEngage caro, especialmente com o custo extra para recursos de IA e estruturas de preços complicadas.
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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 o suporte ao cliente responsivo da Kameleoon, destacando equipes prestativas e assistência rápida via Slack.
Os usuários consideram o Kameleoon uma plataforma fácil de usar que simplifica o lançamento de experimentos e personalizações de forma eficaz.
Os usuários valorizam a facilidade de uso e flexibilidade do Kameleoon para executar e analisar testes A/B.
Os usuários acham que a dependência de desenvolvedores complica as configurações de testes A/B, muitas vezes exigindo suporte adicional e habilidades técnicas.
Os usuários acham desafiador navegar por curvas de aprendizado difíceis devido às complexidades técnicas e dependências da plataforma.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme devido a widgets complexos e uma plataforma WYSIWYG que não é intuitiva.
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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 Optimizely Web Experimentation, achando-o rápido e direto para gerenciar experimentos.
Os usuários apreciam a facilidade de experimentação ao vivo com o Optimizely, permitindo um rastreamento e teste diretos em diferentes páginas.
Os usuários adoram a UX personalizável e os testes A/B, melhorando os esforços de marketing e a compreensão do usuário de forma eficaz.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, tornando desafiador para novos usuários navegarem na plataforma de forma eficaz.
Os usuários acham a curva de aprendizado difícil do Optimizely Web Experimentation desafiadora, exigindo conhecimento prévio para uso eficaz.
Os usuários acham a plataforma difícil de usar, especialmente para os novatos sem experiência prévia em ferramentas de 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 apreciam a facilidade de uso da Plataforma Harness, facilitando a configuração rápida e o gerenciamento eficiente de recursos.
Os usuários valorizam a arquitetura escalável da Plataforma Harness, melhorando a consistência de CI e enriquecendo funcionalidades adaptadas às necessidades.
Os usuários apreciam o controle contínuo sobre a funcionalidade do software proporcionado pelas feature flags do Harness, melhorando o teste e a implantação.
Os usuários acham os recursos ausentes, como limitações de API e problemas de filtragem, frustrantes na Plataforma Harness.
Os usuários acham desafiador devido a limitações de configuração e acesso, o que pode prejudicar a eficiência e o controle sobre os dados.
Os usuários observam um conjunto de recursos limitado, com muitos pedidos pendentes e navegação difícil impactando a usabilidade.
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.
