Se a estratégia de marketing atual não está performando bem, será que não é possível encontrar uma melhor? Ou até mesmo, se esta estratégia não é alterada há muito tempo, o que garante que o comportamento do público permanece o mesmo?
Por causa de questões como estas é que podemos considerar os testes como ferramentas chaves para o sucesso no marketing digital. Dado isso, os testes A/B são os mais utilizados para comparar dois elementos que apresentam variantes, com a finalidade de identificar qual das versões gera o melhor... [Leia mais]
Se a estratégia de marketing atual não está performando bem, será que não é possível encontrar uma melhor? Ou até mesmo, se esta estratégia não é alterada há muito tempo, o que garante que o comportamento do público permanece o mesmo?
Por causa de questões como estas é que podemos considerar os testes como ferramentas chaves para o sucesso no marketing digital. Dado isso, os testes A/B são os mais utilizados para comparar dois elementos que apresentam variantes, com a finalidade de identificar qual das versões gera o melhor resultado.
No entanto, apesar de serem os mais comuns, quando falamos de testes A/B é importante tomar alguns cuidados, pois, quando mal aplicados, ao invés de melhorarem a performance, o experimento pode acabar prejudicando os resultados. Entre os principais erros cometidos na realização de testes A/B estão:
Objetivos mal definidos
O primeiro cuidado a ser tomado quando se pretende aplicar um teste A/B é definir exatamente o que você deseja testar e o motivo. Uma cor de botão que chame mais atenção? Um título de e-mail que pareça mais interessante? Um call-to-action que transmita melhor sua mensagem ao consumidor? Não há como realizar um teste eficiente sem definir precisamente o ponto que está sendo avaliado.
Análise de métricas enganosas
Tão importante quanto definir claramente os objetivos do teste A/B, é saber quais métricas considerar para validar a melhor versão da peça que está sendo experimentada. Quando o objetivo é melhorar a taxa de abertura em uma newsletter, por exemplo, e aplicamos um teste com assuntos diferentes para avaliar os resultados entre os grupos, é um engano medir os resultados com base no maior volume de cliques. Assim como é ineficaz analisar a melhor versão de um call-to-action em uma landing page, com base no tempo de permanência dos usuários…
Analisar as métricas erradas se trata de um dos erros mais comuns e mais perigosos dos testes A/B, podendo levar à adoção de uma estratégia que na verdade não é a que obteve os melhores resultados.
Vícios na base analisada
Consideramos como uma base “viciada”, um grupo de pessoas com tendências a um determinado comportamento. O problema em realizar testes A/B em bases viciadas é quando comparamos os resultados obtidos com perfis muito diferentes um do outro. Os feedbacks podem ser completamente enviesados quando aplicamos um teste com um primeiro grupo que, hipoteticamente, é altamente engajado com a marca e comparamos com os resultados de um segundo grupo que tem um relacionamento bem menor, ou quando comparamos com amostras de usuários de diferentes regiões e com diferentes horários de acesso. O ideal é que os testes A/B sejam realizados de forma padronizada, com amostras o mais semelhantes possível, para maior credibilidade dos resultados.
Espaço amostral irrelevante
Para validar os resultados do teste A/B, seja em uma landing page, display, loja virtual ou newsletter, é importante que o espaço amostral, ou seja, a quantidade de usuários participantes seja relevante. Portanto, se necessário, repita os testes até que se tenha maior segurança sobre os resultados obtidos no grupo.
