Teste A/B: conheça os dois lados da moeda
O Teste A/B, também conhecido como a maneira mais confiável de aprender os comportamentos do usuário, é um método de pesquisa comparativo, que busca responder dúvidas e experimentar soluções no campo dos produtos digitais.
A matemática é bem simples. Duas versões de um mesmo produto, A e B, são desenvolvidas e expostas a diferentes grupos de usuários. Após a interação entre cliente e produto, uma série de dados são coletados, comparados e avaliados a partir de métricas preestabelecidas, como taxa de cliques, tempo de interação, exposição, fluxo de tráfego, geração de leads, dentre outras.
Como é de se esperar, a escolha das métricas a serem utilizadas depende dos objetivos da ação e funcionam como base fundamental para análise. Afinal, é impossível realizar bons Testes A/B sem ter definido como os resultados serão avaliados e corroborados.
Já as diferenças visuais podem variar de tamanho e relevância de acordo as soluções propostas para as perguntas iniciais. A mudança de uma versão para a outra pode ser sutil, como a cor de um botão, ou bem significativa, como o reposicionamento de todos os componentes da página.
O fato é que o tamanho da ação empregada pouco importa, já que o objetivo do Teste A/B não é só apresentar hipóteses a fim de sanar dúvidas, mas também reunir as reações dos usuários e usar os resultados para construir estratégias que resolvam problemas reais.
Lado A: os benefícios desse teste
Não existe uma metodologia perfeita que se adapte a qualquer situação. No entanto, cada abordagem é única e traz certas vantagens que outras não conseguem.
O Teste A/B, contudo, não é sobre o diálogo com o usuário, e sim sobre a observação. Isto é, as pessoas usam um produto sem saber que estão sendo parte de uma experiência, por isso agem naturalmente e sem receios.
Avaliando esse comportamento de perto e sem interferência de fatores externos, a equipe que conduz o teste é capaz de identificar o modelo de conduta do usuário e colher importantes informações para o produto e/ou serviço avaliado.
Se empregado de forma inteligente, o Teste A/B pode até ser um método barato. Por não exigir a aplicação de ferramentas caras e a contratação de usuários testes para o produto, tudo que você precisa fazer são duas versões do experimento e um software que divida os usuários aleatoriamente em grupos.
Além disso, com a definição de métricas relevantes e esclarecedoras, a análise de dados pode ser rápida e fácil. Isto é, se o projeto deixa claro que o número de conversões é o critério de avaliação e essa métrica faz sentido, assim que o resultado é exibido, fica fácil entendê-lo.
Dessa forma, por meio da avaliação dos números é possível entender qual versão teve o melhor desempenho e qual conteúdo funcionou melhor, respondendo à pergunta inicial do projeto. O importante é ter em mente a relevância do método de avaliação e a uniformidade dos dados para uma análise sensata e descomplicada.
Lado B: Espere dados, não respostas complexas
Entretanto, o método A/B não é perfeito e tem suas limitações processuais. O momento e o cenário nos quais ele é aplicado devem ser avaliados com parcimônia para que tempo e dinheiro não sejam gastos desnecessariamente. Por isso, leve em consideração alguns pontos antes de optar por seguir essa linha.
O Teste A/B, por exemplo, funciona apenas para interfaces devidamente finalizadas ou algo bem próximo disso. Você não pode simplesmente testar cores de botões em uma interface sem utilizar conteúdo e reproduzir as condições necessárias para a experiência do usuário. Se a busca do teste é justamente observar o usuário agindo naturalmente, tudo deve ser feito de forma fluida e completa para o melhor aproveitamento da experiência. Portanto, implementação do Teste A/B logo no início de um projeto pode não ser a melhor opção.
Outro ponto que deve ser levado em consideração ao cogitar o Teste A/B é o tipo de insight que você busca. Por exercer um efeito comparativo, essa metodologia não gera muitos “porquês”, pois ela se baseia principalmente em dados e métricas. A pergunta ideal a ser elaborada em um projeto que aplica esse teste é aquela que explora uma analogia, e não um profundo conhecimento de como as coisas funcionam e como elas fazem o usuário se sentir.
Sem pressa, seu teste precisa de tempo e paciência
Recentemente a equipe do Appsumo desenvolveu uma série de Testes A/B e chegaram a um resultado surpreendente. Apenas 1 de 8 Testes A/B produziram resultados realmente relevantes para uma boa mudança no produto/serviço. O motivo? Em geral, foi a falta de paciência.
Durante o teste, a equipe atestou que a pressa em colher insights e executar as mudanças rapidamente prejudicou a coleta de informações que pudessem melhorar o produto. A ansiedade em corroborar alguma hipótese atropelou a eficiência, e por isso muitos testes foram inconclusivos. Portanto, ao optar por seguir com o Teste A/B, tenha a paciência como um mantra.
Afinal, eu devo ou não usar um Teste A/B?
Basicamente, o Teste A/B é um teste de hipóteses que pode ou não ser a uma boa solução para o seu produto, por isso deve ser avaliado com cuidado.
Na verdade, o que se sabe é que as melhores ideias são frutos de exploração e descobertas, coisas que o Teste A/B entrega facilmente. Particularmente, acredito nessa metodologia por entender que dados podem ser grandes aliados quando o assunto é compreender melhor a experiência do usuário.
Frequentemente somos surpreendidos por comportamentos inesperados que poderiam passar batido, caso não fossem devidamente testados e analisados. Afinal, a ideia básica de uma hipótese é que não há um resultado predeterminado, certo?
Por isso articulo em prol do Teste A/B sempre que tenho a oportunidade, justamente por entender que a análise de comparação não só nos gera algumas respostas importantes, como também aponta para a melhor solução sem interferência direta. No final, o resultado vem apenas via usuário, que é quem realmente interessa aqui.
Na dúvida, se abra para uma experiência com um Teste A/B. Muitas empresas utilizam dessa metodologia para colher dados sobre seus usuários e compreender melhor o cenário em que atuam. Embora exija muito trabalho e paciência, tenho certeza que a recompensa de alcançar os objetivos do seu produto valerá muito a pena.
Em tempo, aproveito para agradecer imensamente a Mariana Xavier por revisar, consertar e cuidar desse texto. ❤
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