O teste A/B (também chamado de teste de divisão) no design de UX compara diretamente uma versão de algo com outra... seja um botão, uma fonte, uma cor, um posicionamento ou qualquer outra operação integrada. Há todos os tipos de áreas em que um produto digital pode confundir os usuários e desviá-los do caminho; entender o que eles preferem ver e o que tornaria a tomada de decisões e a experiência do usuário mais vantajosas pode ser tão simples quanto testar uma versão de um componente em relação a outra.
Por que realizamos testes A/B? O design de UX gira em torno das pessoas com maior probabilidade de usar nossos produtos. Se esses usuários não estiverem seguindo o caminho previsto para as conversões, precisaremos explorar onde eles estão se desviando do caminho e como conduzi-los a essas metas antecipadas com mais eficiência.
Além disso, apesar de sua vasta experiência e conhecimento especializado, os designers podem fazer escolhas e tomar decisões iniciais que não se alinham perfeitamente com o público-alvo.
Benefícios do teste A/B
A beleza do teste A/B é que ele fornece os elementos de melhor desempenho para aprimorar sites, aplicativos ou produtos digitais de forma incremental. Todo designer de experiência do usuário se esforça para tomar decisões de design orientadas por dados, e os testes A/B fornecem esses dados por meio do envolvimento com seu público-alvo. O teste de apenas uma variável por vez nos permite identificar com precisão os resultados dos nossos testes, resultando em um vencedor claro.
- Simples, relativamente rápido, fácil de usar e econômico
- Baseado puramente no comportamento do usuário
- Valida a qualidade e os elementos de alto desempenho
- Revela alternativas com melhor desempenho
- Você pode testar praticamente todos os elementos de um produto
- Elimina a adivinhação e as falsas suposições
- Melhora a experiência do usuário e maximiza o desempenho do produto
- Otimiza o conteúdo, o layout, as taxas de conversão, as inscrições e muito mais
- Isso pode ajudar a reduzir as altas taxas de rejeição
- E melhorar as baixas taxas de conversão
Quando usar o teste A/B
O teste A/B é relativo em todos os pontos da jornada de design do produto digital.
Para novos produtos ou recursos: Encontrar as opções ideais o ajudará a oferecer o melhor produto no lançamento.
Para produtos existentes: Os testes A/B em tempo real podem ajudar a determinar os melhores desempenhos em seu ambiente operacional atual, otimizando produtos e processos com desempenho bom ou ruim.
Seria fácil se deixar levar e testar cada detalhe de cada página. No entanto, isso não produzirá a entrega mais econômica. Para cada teste, você precisa de um motivo; isso significa ter objetivos claros e definir hipóteses valiosas.
Elementos de design que podem ser testados em testes A/B
A vantagem do teste A/B é que você pode testar quase tudo. O ponto principal a ser lembrado para obter resultados significativos é testar uma variável dentro das duas variantes.
- Layout
- Cópia
- Frase de chamada para ação
- Botão de chamada para ação
- Botões e links
- Imagens, vídeos e GIFs
- Ícones e ilustrações
- Opções de interface do usuário
- Navegação e elementos de navegação
- Fontes
- Cores
- Campanhas de e-mail
- Materiais de marketing digital
- Design da página de destino
- Referências culturais e dados demográficos dos usuários em imagens, textos e planos de fundo
Como realizar um teste A/B
Etapa 1: Definir objetivos e metas
Se você não conseguir obter as inscrições, as vendas, os leads ou os cliques esperados, provavelmente está se perguntando qual parte do seu layout, promoção, cópia ou navegação está fazendo com que os usuários abandonem o processo.
Você pode explorar esses problemas por meio de testes, mas precisa saber por que está executando os testes. Se uma área do seu site estiver com desempenho insatisfatório e você achar que fazer algumas alterações alcançará a ação desejada para melhorar as coisas, documente-as e teste-as. Isso é essencial para manter sua equipe de design informada e entender o motivo e o que eles precisam testar.
- Localizar áreas problemáticas? De testes anteriores ou fluxos de dados e análises de baixo desempenho.
- Defina uma meta clara ? O que você planeja melhorar.
- Determinar o que testar? Quais elementos são responsáveis pelos pontos problemáticos do usuário?
- Criar uma hipótese? A suposição vinculada ao seu objetivo e ao processo de teste: Acreditamos que uma chamada à ação mais forte/uma posição mais proeminente do botão aumentará as consultas/vendas/conversões.
Etapa 2: Criar e implementar variações
O ponto essencial a ser lembrado sobre o teste A/B é manter as coisas simples e não complicar as duas versões do seu teste. Sugerimos enfaticamente que os designers alterem apenas um item em cada teste. Por quê? Digamos que você esteja testando um botão de call to action e tenha imagens, cores, fontes e tamanhos diferentes em ambos. Independentemente de sua classificação, como você saberia quais alterações causaram mais impacto? Não é possível... é por isso que tendemos a manter o mínimo de opções.
Se você precisar testar vários elementos, lance-os em testes separados. Por exemplo, em seu primeiro teste, sugira duas opções de cores; no segundo, mostre a variação no tamanho do botão e, no terceiro, teste diferentes frases de chamada para ação. Cada teste fornecerá as preferências do usuário e eliminará as suposições.
Etapa 3: Divida os usuários em grupos de teste
Como em qualquer pesquisa de UX, os testes devem ser realizados com seu público-alvo. Divida os participantes do teste de forma justa por grupo demográfico e garanta o mesmo tamanho de amostra para cada serviço, site ou versão de recurso.
Etapa 4: Executar o teste e coletar dados
A forma de gerenciar os testes dependerá do que está sendo testado e em que estágio.
Para testar durante o processo de design: Você pode mostrar ao mesmo grupo duas versões do mesmo componente, página, navegação etc., para ver qual é a mais popular. Esse tipo de teste requer uma técnica chamada contrabalanceamento. O contrabalanceamento garante que cada peça criativa seja vista em ordem igual, primeiro e depois em segundo lugar. Assim como no teste A/B, ele pode ser usado para testar vários tratamentos de design de várias condições.
Em relação ao desenvolvimento de produtos, os métodos de pesquisa qualitativa explicam como e por que os usuários preferem determinadas opções. O teste A/B é uma ótima maneira de estabelecer essas informações durante o processo de design e construção.
Para testar recursos e componentes de aplicativos e sites ativos: Os designers de UX dividirão o tráfego de um site ou recurso para monitorar como os usuários interagem com as diferentes versões. Isso é perfeitamente válido e fornece uma medição robusta devido ao volume de tráfego. No entanto, os testes em tempo real podem afetar seus dados analíticos e SEO, portanto, o Google fornece instruções sobre como os designers de UX podem minimizar esse impacto.
Trabalhar com designers de UX profissionais garantirá que seus métodos assegurem que o desempenho que você trabalhou arduamente para alcançar não seja afetado por testes A/B ou de usabilidade.
Etapa 5: Analisar e interpretar os resultados
Antes de analisar qualquer coisa, é preciso garantir que você tenha dados suficientes para fornecer insights valiosos, o que significa realizar testes durante um período adequado ou colocar suas novas opções de design na frente de um número suficiente de usuários. Isso é conhecido como significância estatística/análise estatística.
Quando os testes forem concluídos, a melhor opção entre as duas versões deverá ser bastante óbvia... a que a maioria dos usuários prefere. Entretanto, a decisão sobre o nível de melhoria que você precisa ver para se comprometer a fazer alterações pode variar. Normalmente, esperamos (ou desejamos) um limite de 90% ou superior. Limites mais baixos não têm a mesma probabilidade de produzir estatisticamente significativo resultados e o aumento da prática que suas hipóteses exigem.
Para os elementos que mostraram apenas melhorias marginais, talvez mais testes possam restringir os problemas que estão causando o seu déficit. Como alternativa, se o teste A/B não estiver funcionando para você, talvez seja hora de voltar a usar outros métodos de pesquisa de dados quantitativos do usuário, como teste e monitoramento de usabilidade.
Armadilhas e desafios comuns em testes A/B
- Viés de seleção e resultados distorcidos
- Falta de significância estatística
- Falha na validação de resultados com pesquisa qualitativa
- Cortar caminho ou abandonar os testes muito cedo no processo
- Falha ao detectar variações sazonais
Ferramentas para implementação de testes A/B
Há uma abundância de ferramentas de teste A/B; muitas são destinadas exclusivamente a designers profissionais de UX, pesquisadores e outras para ajudar os gerentes de produtos e suas equipes no monitoramento diário. O Google está pronto para ajudar (como sempre e com tudo) com opções para configurar testes A/B em Google Analytics e Otimização do Google.
Se estiver pensando em realizar seu próprio teste A/B, uma rápida pesquisa fornecerá uma infinidade de opções comerciais, seus principais recursos e adequação ao seu empreendimento, além das importantíssimas avaliações de usuários.
Práticas recomendadas para testes A/B eficazes
- Testes baseados em metas
- Definição de hipóteses claras
- Considerando os tamanhos das amostras e a significância estatística
- Concentrar-se em um único aspecto durante o teste
- Praticar testes iterativos e aprimoramento contínuo
- Combinação de testes A/B com outros métodos de pesquisa para maximizar os resultados
Conclusão
O teste A/B é uma maneira rápida e econômica de determinar as preferências do usuário na experiência do usuário de um produto. A atualização de um componente ou recurso que tenha mostrado um impacto negativo em uma área específica não apenas resolverá um ponto problemático, mas também melhorará a taxa de conversão e o ROI.
Seja qual for o método ou a ferramenta que você escolher, o teste A/B pode ter um grande impacto no desempenho do produto. Se quiser saber mais sobre esse ou qualquer outro método de pesquisa e teste de UX, a UX24/7 está pronta para ajudar.
Se quiser saber mais sobre testes A/B e como eles podem ajudá-lo a fornecer produtos e serviços de alto desempenho, envie um e-mail para hello@ux247.com.