Tudo o que você precisa saber sobre teste A/B para aplicativos mobile

Com o mercado de aplicativos ficando cada vez mais competitivo, aprender a otimizar seu aplicativo – e suas campanhas de marketing – é fundamental. Mesmo uma pequena mudança na experiência do usuário pode ter um impacto significativo na taxa de conversão, então é importante testar o que funciona. Por exemplo, a empresa de e-commerce WallMonkeys aumentou sua taxa de conversão para 550% usando ferramentas de teste A/B. Esse tipo de teste é uma prática essencial para todos os profissionais de marketing de aplicativos, já que ela traz clareza sobre como o aplicativo pode ser otimizado. Neste guia, vamos mostrar tudo o que você precisa saber sobre teste A/B, assim como as boas práticas para os melhores resultados.

O que é um teste A/B?

O teste A/B, ou A/B testing, para aplicativos mobile consiste em segmentar um público em dois (ou mais) grupos e ver como uma variável afeta o comportamento do usuário. Ele é usado para identificar a melhor experiência do usuário possível e entregar os melhores resultados possíveis. Por exemplo, digamos que você quer gerar instalações para seu jogo mobile. Como parte da sua estratégia de aquisição de usuários, você decide fazer anúncios em vídeo direcionados a homens jovens localizados nos EUA. Ao invés de jogar dinheiro fora com anúncios que não se sabe se funcionam ou não, é mais razoável expor seus anúncios a um grupo pequeno desse público – e ainda mais razoável fazer um teste A/B para os seus vídeos. Nesse caso, você consegue descobrir quais anúncios em vídeo entregam os melhores resultados. Se o vídeo A tem menos texto do que o vídeo B e este, por sua vez, teve uma taxa de conversão de 20% a mais, então faz mais sentido expor um público maior ao vídeo com mais texto.

Ao realizar um A/B testing, é crucial que você desenvolva uma hipótese antes de implementá-lo. Isso ajuda você a melhorar com o tempo. Essa prática comum dá às empresas insights acionáveis que lhes permitem atingir seus objetivos. Por exemplo, a Sony testou diferentes chamadas para ação em seus anúncios de banner. A empresa testou "Personalizar" contra "Customize seu VAIO" e descobriu que o último gerou 6% de aumento no CTR e 21,3% mais adições ao carrinho de compras.

Quais os benefícios de um teste A/B?

O teste A/B para aplicativos mobile é uma prática comum na indústria como um todo, porque esse método traz muitos benefícios e um alto nível de confiança nas análises de marketing. O exemplo anterior nos mostra que você pode descobrir o que gera mais conversões sem ter que arriscar uma parte grande dos seus gastos com anúncios. Entretanto, há vários outros benefícios. Por exemplo, você pode:

• Otimizar o engajamento in-app
• Aprender o que funciona para diferentes grupos do público
• Observar o impacto de um novo recurso
• Ganhar mais conhecimento sobre o comportamento do usuário

O benefício geral de cada um desses exemplos é que o teste A/B elimina a adivinhação e permite aos profissionais de marketing de aplicativos tirar conclusões baseadas em dados. Isso é algo que não dá para evitar e, quanto antes você começar a fazer seu A/B testing e desenvolver sua hipótese em andamento, mais cedo você pode ter certeza de que seu aplicativo (e seus anúncios) estão no melhor estado possível.

Quais ferramentas posso usar para um teste A/B?

O teste A/B para aplicativos mobile é tão importante para o desenvolvimento de qualquer aplicativo que existem várias ferramentas disponíveis para os profissionais de marketing. No entanto, isso também faz com que seja mais difícil escolher quais delas vão ajudar você a ter os melhores resultados. O Audience Builder da Adjust é uma ferramenta de segmentação que comprovadamente gerou crescimento com testes A/B e redirecionamento. Ao usar seus dados da Adjust, essa ferramenta permite que você defina públicos imediatamente – o que faz com que você e seu time gastem bem menos tempo e energia.

Com o Audience Builder, você pode criar segmentos de públicos que podem ser enviados para seus parceiros no mesmo instante. Depois de criar seus grupos de públicos para testes A/B, você pode enviar aos seus parceiros uma URL dinâmica que contém toda a informação necessária para atingir esses usuários. Para mais informações sobre como o Audience Builder da Adjust pode ajudar você a poupar tempo e a realizar testes A/B facilmente, dê uma olhada na página oficial do produto. Você também vai encontrar um resumo sobre como o Audience Builder permite que você configure campanhas de redirecionamento.

Diferentes tipos de teste A/B para aplicativos mobile

Há dois tipos de teste A/B que são relevantes para profissionais de marketing de aplicativos e desenvolvedores. Ambos trabalham com o mesmo princípio (usando grupos de públicos comparáveis para encontrar uma variável positiva), mas têm diferentes funções.

Teste A/B in-app

É assim que os desenvolvedores podem ver como as mudanças na UX e UI do aplicativo causam impacto em métricas como tempo de sessão, engajamento, taxa de retenção, aderência e LTV. Também haverá métricas específicas que vão depender de uma função específica do seu aplicativo.

Teste A/B para campanhas de marketing

Para profissionais de marketing de aplicativos, o teste A/B é uma maneira de otimizar a taxa de conversão, gerar instalações e redirecionar os usuários de forma eficiente. Por exemplo, descobrindo qual criativo funciona melhor para campanhas de aquisição de usuários, ou descobrindo qual deles faz os usuários que o tinham abandonado voltarem.

Como fazer um teste A/B do jeito certo

O teste A/B é um processo cíclico que você pode usar para otimizar continuamente seu aplicativo e suas campanhas. Com isso em mente, aqui está como fazer o teste A/B do jeito certo:

1. Desenvolva uma hipótese

   Primeiro, você precisa pesquisar e analisar a informação que tem disponível e desenvolver sua hipótese. Sem isso, você não vai poder definir qual variável testar. Por exemplo, sua hipótese pode ser que exibir menos produtos na abertura do seu aplicativo de e-commerce irá aumentar o tempo de sessão. Essa hipótese, que deve ser fundamentada em pesquisas anteriores, pode então ser usada para definir sua variável (o número de produtos na sua página inicial).

Checklist para teste A/B antes da implementação:

• O que você quer testar?

• Quem é seu público-alvo?

• Como você vai proceder caso sua hipótese seja confirmada ou não?

  Se você está com dificuldade para definir o que gostaria de testar, comece por fazer o resumo de um problema que gostaria de resolver. Isso vai ajudar você a ter um bom ponto de partida para definir o que deveria ser monitorado para resolver esse problema.

2. Segmente seu público

   Com a hipótese e a variável definidas, você está pronto para testar essas variantes em amostras do público. Lembre-se que ter muitas variáveis vai trazer pouca confiança durante sua análise. Em outras palavras, vai ser muito mais difícil identificar o que influenciou o desempenho da sua campanha.

   Usando uma ferramenta de teste A/B, como a Audience Builder, você deve agora segmentar seu público em grupos e expô-los às versões A e B. Você vai precisar de um público grande o suficiente para poder ter dados confiáveis para analisar. Se sua audiência for muito pequena, você corre o risco de identificar otimizações para o seu aplicativo que não vão ter o efeito desejado em grupos de públicos maiores.

3. Analise

   Você pode agora determinar qual variante entrega o melhor resultado. Lembre-se de observar cada métrica importante que possa ter sido influenciada, porque isso permite que você aprenda muito já com esse único teste. Por exemplo, mesmo que você esteja procurando aumentar a conversão, pode ter ocorrido um impacto inesperado no engajamento ou no tempo de sessão.

4. Implemente mudanças

   Se encontrou um resultado positivo, você pode expor um maior público às mudanças bem sucedidas com confiança. Se seu teste foi inconclusivo, ele ainda tem dados úteis que devem ser usados quando for atualizar sua hipótese.

5. Adapte sua hipótese e comece de novo

   O teste A/B permite que você continue a desenvolver sua hipótese ao longo do tempo. Você deve fazer testes sempre para aprender novas maneiras de impulsionar a conversão, porque sempre haverá como melhorar. Continue a construir sua hipótese com dados novos e implemente novos testes para ficar à frente dos competidores.

5 boas práticas para testes A/B

1. Defina o que você quer testar

   Nos estágios iniciais, é crucial que você saiba o motivo pelo qual está testando uma determinada variável. Não comece seu teste antes de ter uma hipótese clara e saiba como proceder baseado em diferentes resultados. Isso pode parecer um passo simples, mas saber o porquê de você estar implementando esses testes garante que você não gaste tempo e dinheiro com testes que não vão entregar insights acionáveis.

2. Esteja aberto a surpresas na sua análise

   O comportamento do usuário sempre será algo complexo, e isso significa que às vezes seu teste A/B vai revelar resultados surpreendentes. Caso isso aconteça, é importante estar de mente aberta para aprender com a situação. Caso contrário, você corre o risco de perder dinheiro ai deixar de aprender com seus próprios dados.

3. Não interrompa seus testes – mesmo se não estiver vendo resultados

   O A/B testing é válido mesmo quando sua hipótese for falsa ou quando o resultado parece ser conclusivo logo no começo do período de teste. É essencial que você continue o teste por tempo suficiente para ter confiança nos resultados.

4. Não interrompa seus testes com alterações adicionais

   Como, no teste A/B para aplicativos mobile, tudo gira em torno de identificar quais variáveis vão melhorar o desempenho, é crucial não realizar mudanças no meio do caminho. Isso diminui a confiança que você pode ter em suas descobertas, porque não vai mais saber quais mudanças fizeram você checar no resultado desejado. Lembre-se, você está tentando procurar uma causa e um efeito baseados em resultados conclusivos.

5. Teste sazonalmente

   Independentemente da categoria, seus resultados vão estar sujeitos à época do ano em que você testou. Você pode, então, testar as mesmas variáveis em diferentes estações e encontrar diferentes resultados. Pode ser, por exemplo, que o mesmo criativo que não teve bom desempenho no verão tenha resultados surpreendentes no inverno. Isso é importante principalmente para categorias como e-commerce, em que o usuário terá uma motivação para ter comportamentos diferentes dependendo da estação.

6. Aprenda com seus próprios testes, não só com estudos de caso

   Nesse artigo sobre estudos de caso sobre testes A/B, Yaniv Navot, Vice-Presidente de Marketing na plataforma de personalização omnicanal Designer Yield, declara que "generalizar qualquer resultado de teste A/B com base em apenas um caso seria considerado uma conclusão falsa. Ao fazer isso, você ignora o espaço específico da sua categoria, o público-alvo e aos atributos de marca". "Algumas ideias podem funcionar para um site e um público, mas não podem ser replicadas tão facilmente", ele acrescenta. Com tantos testes A/B por aí para os profissionais de marketing lerem e aprenderem, é bom lembrar que os resultados alheios não vão necessariamente funcionar com o seu público. Em vez disso, o desenvolvimento e teste da sua própria hipótese deve indicar o que gera resultado.

O teste A/B é uma ferramenta essencial que ajuda profissionais do marketing a sempre melhorar suas campanhas. Se você quiser saber saber mais maneiras de melhorar suas campanhas, dê uma olhada no nosso guia de marketing em redes sociais. Também temos recursos para aquisição de usuários e automação de marketing mobile.