O teste A/B, também conhecido como teste de divisão ou teste de balde, é um método estatístico poderoso empregado na área de análise e experimentação de dados.
Permite que empresas e investigadores tomem decisões informadas, comparando duas ou mais versões de uma determinada variável, como uma página web, uma funcionalidade de aplicação ou uma campanha de marketing, para determinar qual delas tem melhor desempenho em termos de um resultado ou métrica específica.
Explore os conceitos fundamentais das estatísticas de testes A/B, sua importância na otimização de estratégias e seu papel na condução de decisões baseadas em dados para melhorar o desempenho e o sucesso.
Por que as empresas precisam de testes A/B?
O teste AB dificilmente é um conceito novo; ele tem sido usado há mais de um século, apesar do fato de que os testes AB geralmente estão conectados a sites e aplicativos. No entanto, esta plataforma é utilizada por mais de 75% dos retalhistas.
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As empresas podem usar o teste AB para:
- Saiba mais sobre os pontos problemáticos dos usuários do funil de conversão.
- Como as empresas podem obter um retorno sobre seu tráfego atual?
- Como melhorar a experiência do usuário.
- Por que o teste AB é tão importante agora?
O comportamento dos clientes está a alterar-se rapidamente como resultado da crise pandémica do ano anterior. Como resultado, as empresas devem adaptar-se aos testes AB para acompanhar a evolução dos padrões comportamentais. Como resultado, as empresas podem fazer seleções melhores.
As empresas devem fazer a transição rápida para o modo online e desenvolver seus negócios online para preencher a lacuna entre marcas e clientes. O teste AB é a técnica mais rápida para redirecioná-los para informações úteis.
Mudanças em uma variedade de indústrias:
- Cada vez mais, mais empresas estão migrando para o mundo on-line, sinalizando o fim das vitrines físicas.
- Muitas organizações estão cada vez mais focadas em oferecer um nível mais profundo de satisfação do cliente, tornando-se mais centradas no ser humano em vez de chevaliers orientados para o lucro. Por exemplo, Shopify forneceu uma avaliação gratuita de noventa dias aos clientes com o interesse de ajudá-los.
- A interação conversacional também está aumentando, com os clientes mudando de “eu quero saber” para “eu quero fazer”. Como resultado, agora é o momento de conectar consumidores com alto conteúdo para gerar mais leads.
- Muitas empresas estão mudando suas táticas de marketing para longe da retenção de clientes e para a aquisição de novos clientes.
- Todas essas mudanças no comportamento do cliente exigem a realização de pesquisas sobre o cliente e o desenvolvimento de novas ideias de teste para resolver os problemas do cliente. É hora de revisar o procedimento de teste de ab.
Estatísticas de teste A/B em geral
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1. Mercado de software de teste A/B atingirá US$ 1,151 milhões até 2025, com um CAGR de 11.6%:
De acordo com os números da QY Research, a indústria de software de testes A/B foi avaliada em 485 milhões de dólares no ano de 2018 e esperava-se que continuasse a se expandir em 2019.
Espera-se que o mercado global de software de teste A/B atinja US$ 1,151 milhões até 2025, com um CAGR de 11.6%.
Além disso, a análise projeta que o crescimento anual continuará constante em 12.1% até o final de 2025, uma vez que se prevê que o setor atinja pouco mais de um bilhão de dólares.
(Fonte: Pesquisa QY)
2. O teste A/B é a estratégia de CRO mais eficaz:
De acordo com estimativas recentes, o teste A/B é a principal abordagem utilizada pelos profissionais de publicidade para melhorar as taxas de conversão, com 60% das organizações já utilizando e outros 34% planejando usá-lo.
59% dos profissionais de marketing usam a otimização de texto em seu trabalho diário e outros 29% planejam fazê-lo no futuro.
Os profissionais de marketing afirmaram usar pesquisas online e feedback de clientes (58%), bem como análises da jornada do usuário, além de testes A/B (55%). Para 49% das empresas, a melhoria da taxa de conversão começa com testes de usabilidade.
(Fonte: Insights inteligentes)
3. O teste A/B é altamente benéfico para melhorar as taxas de conversão:
Quando se trata de aumentar as taxas de conversão, 60% das empresas consideram os testes A/B extremamente benéficos.
Embora muitos fatores influenciem as conversões, pesquisas atuais de testes A/B mostram que a maioria das empresas acredita que essa é uma das melhores maneiras de aumentá-las.
O teste A/B não é difícil de implementar para quase dois terços dos entrevistados (63%). Apenas 7% discordam, concordando que implementar testes A/B é uma tarefa difícil.
(Fonte: InvespCRO)
4. Testes A/B em sites de comércio eletrônico podem aumentar a receita por visitante em 50.7%:
Testes A/B eficazes em sites de comércio eletrônico podem resultar em um aumento de 50.7% na receita típica por visitante
Se feito de forma eficaz, o teste A/B pode ser altamente recompensador. Em sites de comércio eletrônico, os ganhos médios por visitante único são de US$ 3. Com testes A/B adequados, essa receita pode ser significativamente aumentada.
1/3 dos testadores A/B começam revisando recursos como 20% de títulos de teste, 20% de botões de call-to-action de teste, 10% de layouts de teste e 8% de cópias de sites de teste, de acordo com as tendências de teste A/B.
(Fonte: VWO)
5. Mínimo de 5000 visitas únicas necessárias para significância estatística em testes A/B:
Um dos principais fatores pelos quais vários profissionais de marketing não conseguem receber os resultados pretendidos dos testes A/B é a falta de tráfego.
Um limite de 5000 visitas únicas é necessário para significância estatística em testes A/B. De acordo com o teste A/B estatística, apenas um em cada sete testes A/B é estatisticamente essencial o suficiente para aumentar as taxas de conversão.
De acordo com outro estudo, um conjunto de pesquisas de teste A/B de 5,000 visitas únicas por variação, bem como 100 conversões em cada objetivo por variação, é necessário para alcançar resultados estatisticamente significativos ou uma taxa de confiabilidade de 95%.
(Fonte: AB Tasty)
6. Mais de 50% das empresas usam estruturas de priorização de testes:
Estruturas de priorização, ou mecanismos para priorização de testes, são uma parte importante do processo de CRO de uma empresa.
De acordo com estatísticas de testes A/B, 56.4% das organizações usam uma estrutura de priorização de testes, indicando que um número crescente de empresas está melhorando.
A boa notícia é que a porcentagem de empresas que não usam uma estrutura de priorização de testes subiu de 43.6% para 47.1% no ano passado.
(Fonte: CXL)
7. O teste A/B obtém uma classificação de 4.3 de 5 de especialistas em otimização para CRO:
O teste A/B é uma prioridade para profissionais de otimização de taxa de conversão, de acordo com uma pesquisa realizada pela CXL e VWO.
Quando os especialistas avaliaram o sucesso das abordagens CRO existentes, eles atribuíram aos testes A/B uma classificação de 4.3 em 5, de acordo com os números de otimização e testes A/B.
Isso mostra claramente que poucas outras mídias oferecem aos profissionais de marketing tanta experiência e flexibilidade para testar praticamente qualquer ideia ou plano.
(Fonte: Finanças Online)
8. 77% das organizações fazem testes A/B em seus sites e 60% em suas landing pages:
O teste A/B é mais comumente usado para aumentar a taxa de conversão de sites corporativos, com 77% das empresas fazendo isso. Aproximadamente 71 por cento realizam 2-3 testes semelhantes por mês.
Enquanto isso, página de destino Os dados dos testes A/B mostram que as landing pages são cruciais para qualquer negócio online porque são onde as conversões acontecem. Não é surpresa que 60% de todas as empresas usem essa prática para aumentar o desempenho de seus sites.
(Fonte: InvespCRO)
9. 1/3 dos profissionais de marketing estão satisfeitos com as taxas de conversão após o teste A/B:
Apenas 28% dos profissionais de marketing estão satisfeitos com as taxas de conversão obtidas nos testes A/B. Está tudo em como você faz isso, é por isso. O teste A/B só é eficiente quando feito corretamente, portanto, certifique-se de fazer um esforço extra.
(CXL)
Teste A/B de estatísticas de e-mail:
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1. Em suas operações de email marketing, 93% das empresas dos EUA usam testes A/B:
Como os profissionais de marketing na América foram os primeiros a incluir a análise de dados de testes A/B em suas táticas, não é de admirar que a maioria das empresas a utilize.
Além do mais, os profissionais de marketing dos EUA são os que mais fazem isso, especificamente quando se trata de avaliar o desempenho de suas iniciativas de email marketing.
De acordo com estatísticas de email marketing, 79% das organizações na França usam testes A/B em seu email marketing (ocasionalmente ou na maioria das vezes), enquanto 77% na Alemanha.
(Fonte: Terra Publicitária)
2. Usar a identidade de uma pessoa como remetente pode aumentar as taxas de abertura em 0.53%.:
Estatísticas de teste A/B para e-mail marketing pode ocasionalmente fornecer resultados que parecem minúsculos, mas resultam em grandes mudanças em uma escala mais ampla.
Por exemplo, na seção 'Remetente', enviar um e-mail mais personalizado de uma pessoa em vez de uma empresa aumenta as taxas de abertura e clique em 0.53% e 0.23%, respectivamente.
(Fonte: Gerenciamento de campanha)
3. O teste A/B no correio é usado por 59% das organizações:
Outro canal de conversão de destaque é o email marketing, que pode ser um setor em que mais profissionais de marketing devem fazer experimentos.
De acordo com as tendências de testes A/B relacionados ao correio, 59% das empresas já estão fazendo isso. Outros 58% tentam estratégias de pesquisa patrocinadas com testes A/B.
(Fonte: InvespCRO)
4. Quase 40% das organizações no mundo testam o assunto de um e-mail:
A linha de assunto de um e-mail é a peça mais crucial, o gancho usado para atrair os clientes a clicar, de acordo com sólidos 39% das organizações em todo o mundo.
De acordo com Teste A / B Exemplo: crie XNUMX textos de email > XNUMX pessoas na sua lista, XNUMX receberao XNUMX email e XNUMX receberão outro e veja qual email converteu mais estatísticas para marketing por email, 37% testam texto, 36% testam datas e horários de envio, 32% concentram-se no endereço do remetente e 39% visualizam as imagens no email. Ofertas (28%) e pré-cabeçalhos (23%) são outras duas coisas que passam por testes A/B.
(Fonte: Finanças Online)
5. Linhas de assunto com menos palavras atraem 541% mais respostas:
De acordo com os resultados dos testes A/B nas linhas de assunto do email, parece que ser criativo não é a melhor abordagem. Os usuários tendem a preferir assuntos simples e concisos.
Quando comparados com tópicos inovadores, os assuntos com menos palavras atraem 541% mais respostas
Essa constatação vem de testes de e-mail marketing que visam identificar o que os clientes em potencial mais apreciam.
(Fonte: HebergementWebs)
6. Em 1 em cada 8 casos, os testes A/B produzem resultados tangíveis para uma empresa:
Mesmo se você usar o melhor método de teste A/B, o resultado às vezes pode ser decepcionante.
De acordo com os dados, apenas 1 em cada 8 testes A/B resulta em uma campanha de e-mail bem-sucedida, enquanto o restante raramente melhora. Muitas vezes é recomendado que as empresas empreguem mais variáveis para reduzir a irritação e aumentar as taxas de conversão.
(Fonte: Centro de Aprendizagem)
Exemplos de testes A/B mais famosos:
1. O Microsoft Bing realiza em média 1,000 testes A/B por mês.:
Grandes corporações conduzem muitos desses experimentos dos quais quase certamente estamos participando de um toda vez que estamos online. O Bing testa quase mil partes diferentes da experiência do usuário todos os meses.
(Fonte: Marketing)
2. Um teste A/B ajudou o Bing a aumentar sua receita em 12%:
Um dos desenvolvedores da Microsoft surgiu com o conceito de ajustar a forma como os títulos dos anúncios aparecem nas pesquisas do Bing em 2012.
Os dados de testes A/B de sua proposta revelaram resultados surpreendentes e ajudaram a Microsoft a aumentar os lucros anuais em US$ 100 milhões somente nos Estados Unidos, tornando-a a melhor invenção da história do Bing.
(Fonte: Harvard Business Review)
3. Os testes A/B ajudaram a campanha presidencial de Barack Obama a gerar US$ 75 milhões:
A campanha presidencial do ex-presidente Barack Obama em 2008 é provavelmente um dos melhores e mais conhecidos exemplos de ótimos resultados de testes A/B. A análise de e-mail de teste A/B da equipe de marketing digital de Obama fornece um fascinante material de estudo de caso.
Eles testaram várias fotos, vídeos e layouts de sites e descobriram que aumentar a taxa de inscrição na internet da campanha em 140% aumentou o valor arrecadado em US$ 75 milhões.
Eles fizeram vários testes A/B em relação aos botões 'Inscreva-se agora', Cadastre-se agora' e 'Saiba mais' e descobriram que 'Saiba mais' recebe cerca de 20% mais inscrições por visitante do que o padrão 'Inscreva-se'. ' Isso resultou em cerca de quatro milhões de inscrições em listas de e-mail, de acordo com estatísticas de testes A/B.
(Fonte: Com fio)
4. Em 2000, o Google conduziu seu primeiro teste A/B:
Para estabelecer quantas descobertas devem ser exibidas em cada página, o Google realizou o primeiro teste A/B em 2000.
Depois de dez anos, o Google estava fazendo 7,000 desses testes anualmente. De acordo com estatísticas de testes A/B, o Google realiza cerca de 10,000 testes A/B por ano.
(Fonte: Centro de Aprendizagem)
5. Para seu CTA, o Google fez testes A/B em 50 cores azuis distintas:
O Google experimentou 50 tons diferentes de azul para sua call-to-action para ver qual versão converteu mais usuários. Outras empresas aumentaram as conversões usando análises de teste A/B para cores.
Por exemplo, o uso da cor laranja aumentou a taxa de conversão do SAP em até 32.5%, enquanto o uso da cor vermelha aumentou a taxa de conversão do Performable em até 21%, de acordo com dados de testes A/B.
(Fonte: Quicksprout)
Perguntas Frequentes:
🧐 Como funciona o teste A/B?
O teste A/B envolve dividir aleatoriamente um grupo em dois ou mais segmentos e expor cada um a diferentes variantes. A análise estatística é então usada para determinar qual variante tem melhor desempenho.
📊 Por que o teste A/B é importante na análise de dados?
Os testes A/B ajudam as empresas a tomar decisões baseadas em dados, otimizar estratégias e melhorar o desempenho comparando opções e escolhendo a mais eficaz.
📈 Quais técnicas estatísticas são usadas nos testes A/B?
As técnicas estatísticas comuns incluem testes de hipóteses, testes t, testes qui-quadrado e intervalos de confiança.
🎯 Quais são algumas das principais métricas de desempenho a serem rastreadas nos testes A/B?
As métricas variam dependendo do experimento, mas podem incluir taxas de conversão, taxas de cliques, receita e envolvimento do usuário.
💡 Quais são algumas das melhores práticas para conduzir testes A/B de forma eficaz?
As melhores práticas incluem definir objetivos claros, randomizar amostras, evitar preconceitos, executar testes por uma duração adequada e iterar continuamente com base nos resultados.
📝 Como você interpreta os resultados de um teste A/B?
Os resultados são interpretados através da análise de significância estatística, intervalos de confiança e significância prática para tomar decisões informadas.
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Conclusão: Estatística de teste A/B 2024
O objetivo final de qualquer negócio na Internet é converter usuários em clientes pagantes. Todo mundo quer ver o tráfego valioso de suas campanhas publicitárias se transformar em vendas bem-sucedidas.
De acordo com as estatísticas de testes A/B, este método de pesquisa pode ser apenas a ferramenta que você precisa para determinar se está no caminho correto para a otimização e que, por sua vez, ajuda você a atrair clientes online mais satisfeitos
Fontes: qyresearch, smartinsights, investpcro, cxl.com, finanças online, martech, g2.com, quicksprout
