Os testes A/B são grandes aliados para o desenvolvimento de novos recursos para sites. A partir deles é possível entender de que forma as mudanças impactam os usuários.

Essa ferramenta é essencial para UX Design porque oferece respostas baseadas em dados. Dessa forma é possível entender o que está realmente funcionando e o que precisa ser retrabalhado.

Avaliar diferentes possibilidades contribui para um trabalho mais focado, pois direciona o time de desenvolvimento para a melhor opção. No artigo a seguir explicaremos o que são os testes A/B, como aplicá-los e sua importância para UX/UI. Boa leitura!

 

O que são testes A/B?

 

Entender o que é teste A/B é o primeiro passo para desenvolver projetos mais consistentes e alinhados com as demandas dos clientes. Esse teste pode ser conhecido também como teste de bucket ou teste de divisão.

Sua metodologia se baseia na comparação de desempenho de duas versões de um conteúdo ou aplicação. O objetivo é analisar qual delas é a mais atrativa para os visitantes/usuários.

Dentro dessa lógica, temos a versão de controle (A) e uma versão variante (B). Utilizando métricas relevantes devemos averiguar qual das versões é a mais bem-sucedida.

É interessante citar que existem também os testes A/B/N em que “N” se refere a um elemento desconhecido. Então um teste A/B/N é um tipo de teste com mais de duas variações.

 

A importância dos testes A/B em UX Design

 

O uso de testes A/B é essencial no UX/UI Design por direcionar os profissionais para o caminho mais seguro em relação a interação com o usuário. Essa análise permite comparar duas versões de um componente com grupos distintos de usuários.

Assim o trabalho é feito baseado em dados reais contribuindo para a escolha da versão mais eficiente e amigável. Desenvolver projetos com base em intuição pode ser desastroso, pois na prática as aplicações são diferentes do que o imaginado. O feedback do usuário é de grande importância para alcançar bons resultados.

 

Como funcionam testes A/B?

 

O ponto central sobre os testes A/B é permitir mensurar o impacto que alterações específicas, como a mudança de um texto ou a cor de um botão, terão no usuário. Para essa compreensão são utilizadas métricas de desempenho como taxas de conversão.

Os ajustes são feitos com base em resultados tangíveis e não somente considerando tendências efêmeras. A seguir, apresentaremos os passos de aplicação de um teste A/B.

 

Passo a passo para aplicar teste A/B

 

Passo 1 – Definição de objetivos do teste

Para que o teste A/B seja realmente relevante para o seu projeto é importante definir os objetivos focando em metas claras e mensuráveis. Por exemplo, aumentar a conversão ou a taxa de cliques. Saber exatamente o que se busca é crucial para pensar nos moldes do teste.

 

Passo 2 – Definição do elemento a ser testado

O objetivo desse teste é definir a melhor opção de ajuste para um elemento, então é necessário definir qual será o item a ser testado, pode ser um título ou um botão. A dica é focar no teste de um elemento por vez para que as alterações tenham impacto nas métricas desejadas.

 

Passo 3 – Criação das variações para o teste

Para aplicar um teste A/B é necessário ter duas versões do elemento a ser testado:

  • Versão A – controle;
  • Versão B – variação.

Observe que somente o elemento testado deve ser diferente entre as versões para que o teste seja focado. Dessa forma é mais fácil identificar o impacto do ajuste no usuário.

 

Passo 4 – Definição da ferramenta de teste A/B

Existem diferentes plataformas de aplicação e gerenciamento de testes A/B como a VWO e a Optimizely. Para escolher a plataforma observe qual se adapta melhor ao seu contexto de trabalho. Com uma plataforma eficiente você terá facilidade para criar variações, distribuir aleatoriamente os usuários e coletar dados.

 

Passo 5 – Monitoramento dos dados

As métricas definidas para análise do teste devem ser acompanhadas e monitoradas. O teste deve durar tempo suficiente para que dados relevantes sejam obtidos.

 

Passo 6 – Processo de análise dos resultados

Para identificar qual é a melhor versão, A ou B, faça a comparação de desempenho das duas. Ao identificar a versão que se saiu melhor tente encontrar os padrões que levaram a esse resultado.

 

Passo 7 – Refaça o teste e refine os resultados

Realizar mais testes no decorrer do tempo é uma forma de apostar na melhoria contínua da experiência do usuário. Lembre-se que ter o design alinhado com as necessidades dos usuários é determinante para manter os acessos.

 

Quais variáveis testar nos testes A/B?

 

A escolha correta das variáveis a serem testadas determina o sucesso do experimento A/B. Dentre as opções estão elementos da página ou aplicativo que se deseja comparar para entender qual versão terá melhor desempenho. Confira abaixo dicas para escolher as melhores variáveis:

  • Elementos de impacto – o ideal é utilizar elementos impactantes para os testes A/B como títulos e botões de CTAs (chamada para ação);
  • Priorize a jornada do usuário – escolha variáveis de pontos críticos da experiência do usuário como formulários e botões de conversão;
  • Considere os dados existentes – identifique os elementos que podem precisar de ajustes e testes através da análise de dados anteriores;
  • Teste uma variável de cada vez – o ideal é testar uma variável a cada teste para ter resultados mais focados.

 

Como analisar resultados de testes A/B

 

A análise dos resultados dos testes A/B deve começar com a organização dos dados coletados. Concentre sua análise em métricas como taxas de conversão e cliques. Verifique o impacto real que as diferenças observadas entre as versões apresentam.

Prossiga em sua análise comparando o desempenho das versões tomando por base as principais métricas. O feedback qualitativo dos usuários é outro fator de grande importância então reúna dados como comentários e gravações de sessões.

O objetivo dos testes é identificar padrões e tendências para compreender como cada variação impactou os públicos diferentes. Durante esse processo de análise de resultados é importante documentar as etapas, assim pode usar como base para novos testes A/B.

 

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