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 facilidade de uso do VWO Testing, permitindo inícios rápidos e implementação eficiente de ideias de teste.
Os usuários apreciam o suporte ao cliente responsivo do VWO Testing, o que melhora a experiência geral de teste.
Os usuários apreciam os recursos de teste A/B rápidos e fáceis de usar do VWO, permitindo testes eficazes e decisões baseadas em dados.
Os usuários observam recursos ausentes como mapas de rolagem e mais modelos, limitando a facilidade para usuários não técnicos em testes complexos.
Os usuários acham que a plataforma tem recursos limitados, exigindo ajuda de desenvolvedores para experimentos avançados e codificação personalizada.
Os usuários acham que os recursos e integrações limitados do VWO Testing são restritivos, impactando a eficácia e a flexibilidade dos testes.
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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 AB Tasty, destacando sua interface intuitiva e relatórios claros.
Os usuários valorizam o suporte ao cliente responsivo da AB Tasty, melhorando sua experiência de teste com assistência rápida.
Os usuários valorizam o suporte ao cliente excepcional da AB Tasty, melhorando sua experiência geral e habilidades de resolução de problemas.
Os usuários enfrentam dificuldades de teste devido a bugs de QA e desafios na identificação das versões de teste ideais.
Os usuários percebem que certos recursos carecem de clareza, tornando-os difíceis de entender e utilizar efetivamente.
Os usuários encontram dificuldades em aprender AB Tasty, especialmente devido aos requisitos técnicos e à orientação limitada para testes.
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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 Statsig, permitindo uma tomada de decisão rápida e confiante através da execução simples de experimentos.
Os usuários valorizam as capacidades de experimentação rápida do Statsig, permitindo decisões rápidas e análise eficiente de desempenho de recursos.
Os usuários valorizam a facilidade de realizar experimentos e a profundidade das análises fornecidas pelo Statsig.
Os usuários enfrentam uma curva de aprendizado acentuada com as análises avançadas e as complexidades de recursos do Statsig que exigem tempo para serem dominadas.
Os usuários acham a curva de aprendizado acentuada para análises avançadas no Statsig desafiadora, exigindo esforço extra para dominar.
Os usuários observam a ausência de recursos abrangentes para vários experimentos, impactando a versatilidade geral do 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 acham o LaunchDarkly intuitivo e fácil de navegar, melhorando muito seu fluxo de trabalho e colaboração.
Os usuários elogiam a facilidade de gerenciar feature flags com o LaunchDarkly, aumentando a eficiência e flexibilidade do deployment.
Os usuários valorizam o gerenciamento intuitivo de recursos do LaunchDarkly, permitindo atualizações de aplicativos seguras e eficientes sem tempo de inatividade.
Os usuários enfrentam dificuldades com problemas de gerenciamento de feature flags, achando o processo tedioso e demorado em vários ambientes.
Os usuários enfrentam inconsistências e limitações na gestão de feature flags, afetando a randomização e a facilidade de uso geral.
Os usuários desejam recursos ausentes como edição simultânea de ambientes e melhor integração com o GitHub para uma usabilidade aprimorada.
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Os usuários apreciam a facilidade de uso da plataforma da Netcore, permitindo a criação de campanhas e o engajamento com clientes de forma contínua.
Os usuários valorizam o suporte responsivo da Netcore, garantindo uso eficaz e rápida resolução de problemas para suas necessidades.
Os usuários elogiam o suporte ao cliente excepcional da Netcore, enfatizando sua dedicação à integração eficaz e assistência contínua.
Os usuários acham problemáticas as funcionalidades ausentes, destacando problemas com uploads de campanhas e a entrada repetitiva de conteúdo para notificações.
Os usuários experimentam desempenho lento durante a segmentação e geração de relatórios, impactando sua eficiência geral com a plataforma.
Os usuários acham a curva de aprendizado desafiadora, especialmente durante a configuração inicial e ao navegar por recursos avançados.
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Os usuários acham a plataforma da Bloomreach incrivelmente fácil de usar, aumentando sua eficiência com integração suave e design amigável.
Os usuários elogiam o excelente suporte ao cliente da Bloomreach, destacado pela excepcional capacidade de resposta e profissionalismo da equipe de suporte.
Os usuários elogiam o suporte excepcional da Bloomreach, destacando a capacidade de resposta e o profissionalismo para uma experiência sem interrupções.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, exigindo tempo e esforço para se adaptar à navegação e aos recursos do Bloomreach.
Os usuários acham que os recursos limitados do Bloomreach dificultam análises avançadas e complicam a configuração de campanhas.
Os usuários acham que a plataforma tem uma curva de aprendizado acentuada, exigindo tempo e treinamento substanciais para navegar de forma eficaz.
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Os usuários apreciam a facilidade de uso do MoEngage, achando-o simples de navegar e integrar com ferramentas.
Os usuários apreciam os recursos robustos de análise e automação do MoEngage, melhorando o engajamento do usuário e a eficácia das campanhas.
Os usuários apreciam o suporte responsivo e os recursos inovadores do MoEngage, melhorando o engajamento dos usuários e a eficácia das campanhas.
Os usuários sentem que o MoEngage carece de recursos essenciais como ferramentas de IA, salvamento automático e mais personalizações de campanhas.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, tornando desafiador para os iniciantes se acostumarem com o MoEngage.
Os usuários acham o MoEngage caro, complicando a estrutura de preços com planos de alto nível para recursos essenciais.
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Os usuários valorizam a facilidade de uso do Webflow, apreciando sua interface intuitiva e recursos de publicação rápida.
Os usuários valorizam a flexibilidade de design do Webflow, combinando facilidade de uso com personalização avançada para todas as suas necessidades na web.
Os usuários valorizam a velocidade de construção rápida e o CMS intuitivo do Webflow, permitindo atualizações rápidas para clientes e colaboração sem problemas.
Os usuários acham a curva de aprendizado desafiadora, exigindo familiaridade com conceitos de desenvolvimento web e um pouco de orientação.
Os usuários acham os recursos limitados do Webflow frustrantes, especialmente para necessidades complexas de gerenciamento de conteúdo e comércio eletrônico.
Os usuários observam recursos ausentes no Webflow, incluindo limitações na aninhamento do CMS e uploads de arquivos, afetando a flexibilidade.
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Os usuários apreciam a facilidade de uso do PostHog, achando que a interface intuitiva simplifica a análise e promove o engajamento.
Os usuários apreciam a configuração fácil do PostHog, permitindo que integrem rapidamente e comecem a usar a plataforma.
Os usuários valorizam as análises poderosas no PostHog, apreciando sua simplicidade e interface limpa para rastrear o tráfego.
Os usuários experimentam uma curva de aprendizado acentuada com o PostHog, achando desafiador navegar por seus recursos de forma eficaz.
Os usuários enfrentam uma curva de aprendizado acentuada com o PostHog, achando desafiador navegar por seus recursos complexos e dados.
Os usuários acham que os recursos ausentes no PostHog são limitantes, particularmente a falta de funcionalidade de reprodução de sessão em tempo real.
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Os usuários valorizam a facilidade de uso do AppMetrica, facilitando a integração perfeita e o gerenciamento eficiente das ferramentas de análise.
Os usuários adoram a fácil integração com os serviços Yandex, permitindo um rastreamento e análise de dados sem interrupções para aplicativos.
Os usuários valorizam a interface amigável e a visualização de dados em tempo real do AppMetrica, aprimorando sua experiência analítica.
Os usuários enfrentam recursos ausentes, como personalização limitada em relatórios e capacidades de rastreamento de anúncios, levando à frustração.
Os usuários consideram a falta de relatórios personalizáveis e o desempenho lento em grandes conjuntos de dados uma desvantagem significativa do AppMetrica.
Os usuários encontram relatórios inadequados no AppMetrica, limitando insights essenciais como ROAS e gastos com anúncios para uma análise eficaz.
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Os usuários valorizam o suporte ao cliente responsivo e a facilidade de implementação e interface do usuário do Kameleoon.
Os usuários valorizam a facilidade de uso do Kameleoon, achando-o amigável e eficaz para lançar experimentos de forma contínua.
Os usuários apreciam a facilidade de uso e flexibilidade do Kameleoon para testes A/B e análise eficazes.
Os usuários consideram a dependência do desenvolvedor um obstáculo significativo, complicando a configuração e estendendo os prazos para testes A/B.
Os usuários acham a curva de aprendizado difícil do Kameleoon desafiadora, necessitando de conhecimento técnico para a criação e gestão eficaz de testes.
Os usuários acham a curva de aprendizado íngreme, com alguns recursos e widgets carecendo de usabilidade 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 elogiam a facilidade de uso do Optimizely Web Experimentation, simplificando o gerenciamento de experimentos e a compreensão do usuário.
Os usuários acham a facilidade de lançar experimentos com o Optimizely Web Experimentation simples, promovendo melhorias contínuas na experiência do cliente.
Os usuários valorizam a UX personalizada e personalizável e as análises robustas no Optimizely Web Experimentation para melhorar a compreensão do usuário.
Os usuários enfrentam uma curva de aprendizado desafiadora com o Optimizely Web Experimentation, exigindo conhecimento prévio para uso eficaz.
Os usuários acham que o Optimizely Web Experimentation tem curvas de aprendizado difíceis, exigindo experiência prévia para uso eficaz.
Os usuários acham a plataforma difícil de usar, especialmente para os novatos que não têm experiência prévia ou documentação adequada.
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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 da Suite Tudo-em-Um do EngageBay inestimável para simplificar suas tarefas de marketing e CRM.
Os usuários adoram a facilidade dos fluxos de trabalho e integração oferecidos pelo EngageBay, melhorando a eficiência do marketing por e-mail e o suporte.
Os usuários valorizam muito o excelente atendimento ao cliente da EngageBay, apreciando a assistência rápida sempre que necessário.
Os usuários acham que os recursos ausentes do EngageBay são limitantes, com integrações inadequadas e falta de análise de dados avançada.
Os usuários observam os recursos limitados do EngageBay, particularmente a falta de análises avançadas e modelos de e-mail desatualizados.
Os usuários acham que as capacidades limitadas de relatórios do EngageBay são insuficientes para análises avançadas e necessidades empresariais.
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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 atendimento ao cliente rápido e responsivo da Omniconvert, garantindo a resolução oportuna de problemas e assistência.
Os usuários apreciam a facilidade de uso do Omniconvert, facilitando configurações de teste suaves e funções intuitivas.
Os usuários elogiam a utilidade das percepções do Omniconvert, melhorando a compreensão do público e o direcionamento de forma eficaz.
Os usuários enfrentam uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente os iniciantes que não estão familiarizados com Marketing Digital, mas o suporte está disponível.
Os usuários observam uma dependência de desenvolvedor para configurações complexas, o que pode dificultar aqueles que não possuem habilidades técnicas.
Os usuários acham que as capacidades limitadas de análise de dados do Omniconvert são insuficientes, dificultando insights mais profundos sobre conversões e experimentos.
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.
