Quer descobrir a melhor maneira de impactar diretamente o público com seus serviços e produtos? Aposte em um teste A/B. Além da intenção de compra, eles podem revelar outros dados importantes para a sua estratégia de conversão.
O teste A/B é uma técnica do marketing digital que permite comparar resultados entre duas (ou mais) versões de uma campanha, email ou site, por exemplo. Assim, é possível verificar e medir qual funciona melhor e atende aos objetivos estabelecidos.
Por que usar um teste A/B?
O mais vantajoso dos testes A/B é que existem diversos canais onde é possível aplicá-los. Além de ser uma boa saída para sua equipe não ficar no escuro, a aplicação dos testes é importante para a tomada de decisões.
Com ele, você pode testar cada pequeno ajuste. Portanto, é possível avaliar se uma imagem diferente, um texto maior ou talvez um CTA de cor diferente funciona melhor para o seu público. De fato, as pessoas são imprevisíveis, e com um teste A/B, você pode ficar por dentro das preferências que você nem sabia que elas tinham.
Quando fazer?
Existe uma landing page onde você notou uma baixa taxa de conversão? Seus email marketing não têm uma boa taxa de abertura? O preço dos leads nas campanhas de social ads está bem acima do esperado? Talvez seja a hora de fazer um teste A/B
Primeiramente, defina qual é a métrica mais importante para sua empresa naquele momento. Geração de leads? Aumentar o fluxo para um site? Subir a taxa de cliques? Com ela em mente, é mais fácil acompanhar o desempenho e identificar a necessidade de otimizar os resultados.
A verdade é que não há razão para parar de fazer um teste A/B periodicamente. Embora os resultados já sejam adequados, eles ainda podem melhorar ainda mais.
Analisando os resultados do teste A/B
Você coletou muitos dados. Agora é o momento de saber como o público se comportou e o que pode fazer em relação a isso. Você pode comparar os períodos usando o Google Analytics. Porém, fique de olho no momento em que você realizou o teste. Um feriado, ou período de férias, por exemplo, costumam afetar os resultados.
Não interrompa seu teste A/B até ver uma distinção clara entre o conteúdo A e o conteúdo B, mas lembre-se de definir uma data limite. E siga testando até achar que os resultados foram satisfatórios.
