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11-09-2020

Testes A/B - O que são e para que servem

Esta é uma ferramenta simples para auscultar a opinião do mercado sobre determinados elementos de design e user experience que obterão melhores resultados. Confira os detalhes.

Testes AB - Imagem Blog

Os testes A/B são testes de experiência que põem em confronto duas variantes ou duas propostas de resultados, normalmente na área do design aplicado a interfaces informáticas ou no design gráfico. A realização destes testes pode ser feita sobre elementos parciais do trabalho final ou sobre a totalidade do trabalho. As variantes e experiências deverão ser tantas quantas as necessárias à confirmação de hipóteses de trabalho previamente definidas e ter a abrangência necessária para que todos os elementos e resultados sejam testados e aceites. Esta testagem também uma maneira muito prática de auscultação de audiências e públicos que tem como objetivo último ou aumento de conversões e a criação de mais aceitação nos públicos que tenham contacto com os trabalhos realizados.

As primeiras utilizações deste tipo de testes remonta ao início do século XX e à publicidade, que utilizava diferentes cupons e panfletos com que media depois os respetivos efeitos. A criação da internet e a massificação dos públicos que lhe têm acesso permitiu a aplicação exponencial dos testes A/B a um sem número de comportamentos online monitorados por engenheiros sociais no sentido de avaliar as ações do indivíduos objetos do teste. A realização destes teste em ambiente offline necessita que seja mantido um sistema de tracking em que o avaliador consiga determinar qual das hipóteses testada garantiu melhores resultados. Caso o teste esteja a ser aplicado a folhetos ou desdobráveis, cada um deverá ter um código próprio que deverá ser transmitido à empresa num contacto que venha a ser estabelecido ou mesmo a entrega do próprio suporte.

Estes testes põe em análise duas variantes de um mesmo trabalho de forma a sejam medidos os resultados de preferência de uma variante relativamente à variante base ou variante de controlo. Se, por exemplo, pretender testar duas versões de um mesmo website poderá dividir o tráfego entre ambas as versões e testar os efeitos de cada uma no que diz respeito ao tempo de permanência em página e às conversões pretendidas, caso este seja o objetivo da página publicada. Mas as aplicações dos testes A/B podem ser mais amplas e feitas por mais áreas de atividade como é o caso do marketing, do empreendedorismo, experiência de utilizadores, etc..

Para a aplicação de um teste A/B deverá ter em conta as seguintes etapas:

  • Estabelecer o que deverá ser testado;
  • Determinar momento de recolha de dados: um prévio ao teste e outro posterior ao teste para que possa ser conseguido um efeito comparativo;
  • Que métricas deverão ser seguidas;
  • Estabelecer e testar as (pelo menos) duas propostas que deverão ser levadas até ao mercado;
  • Definir um período de teste;
  • Coligir os resultados, aplicá-los e otimiar a atividade decorrente em consequência do teste feito.

É também possível fazer a evolução dos testes A/B para testes multiviariantes. Estes testes assumem a designação de A/B/n sendo o “n” o número de variáveis em teste num dado momento. Manda a prudência que o número de variáveis seja adequado ao tráfego de participantes no teste sob pena de, não tendo amostras significativas, os resultados obtidos constituírem enviesamentos estatísticos, não produzindo informação fiável que sirva de fundamento à escolha de uma das opções

Em termos de resultados, mesmo que a interpretação seja feita por programas informáticos de análise estatística, os princípios que lhe estão subjacentes deverão ser de entendimento comum. Deverão ser evidenciados duas taxas de conversão, uma para cada variante colocada em teste. A taxa de conversão é obtida pela aplicação de uma regra de três simples: multiplica-se o número de conversões de uma variante pelo valor de percentagem (100) e divide-se número total de amostras. Assim, num universo de 30 interacções que tenha que se pronunciar sobre duas variantes, em que uma tenha obtido 20 conversões e uma segunda 10, utilizando o processo anteriormente descrito, podemos dizer que a primeira foi preferida por 66,66% da amostra e a segunda por 33,33% da amostra. Quanto mais tempo as variáveis estiverem em teste, mais fiáveis serão os resultados. 

Num teste com resultados tão díspares, não há grandes dúvidas sobre a opção a ser implementada. No entanto, em resultados cuja diferença não seja tão notória e sobre as quais devam ainda incidir possíveis margens de erro, deverão ser levadas em linha de conta dificuldades e custos de implementação, com a consideração de custos de período de inatividade, realocação de recursos etc, o que poderá resultar um cenário em que em que um segundo lugar mas que o seja por proximidade de resultados seja a opção escolhida em detrimento de uma primeira posição que seja mais difícil de implementar.

Os testes A/B/n poderão apresentar alguns desafios no que diz respeito ao envolvimento de sentimentos nas escolhas. Por vezes, a opção preferida pela equipa de marketing é que produz resultados mais fracos na realização do teste, por outro lado, pode também acontecer que a variante que obteve mais resultados não se enquadre nas mais vanguardistas tendências do mercado em que a empresa opera. No entanto a eficácia demonstrada no mercado deverá suplantar as preferências pessoais em nome dos melhores resultados que produzirão junto da maioria dos públicos e potenciais clientes da empresa

Para as equipas de marketing digital, há cada vez mais aliados de excelência para obter os melhores resultados dos testes A/B. Registe-se que as plataformas de negócio do Facebook e do Google já têm estruturas pre definidas para a realização desta tipologia de testes. Suportados pelas próprias plataformas estas opções permitem profissionalizar escolhas relacionadas com campanhas publicitárias avaliando com mais facilidade que variantes são mais apelativas aos potenciais clientes e, mais importante do que tudo isso, quais a variantes que produzem mais resultados. 

E depois dos resultados? Se uma variante for significativamente melhor do que  outra, você terá um vencedor o que significa que deverá desenvolver todos os procedimentos adequados para que a variante perdedora seja retirada de contacto como o cliente. Se, por outro lado, nenhuma das variações for estatisticamente melhor, o teste deverá ser descontinuado e as variantes substituídas por novas, já que os resultados se revelaram inconclusivos.

A simplicidade deste teste faz dele uma ferramenta apetecível para avaliar a performance de determinadas opções de design e user experience junto dos mercados de potenciais utilizadores/clientes da organização. Adapte-o ao seu negócio e veja como pode ser fácil auscultar os públicos e audiências com os quais interage.

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