Meu primeiro teste A/B como UX Writer — por onde começar?
O design da experiência do usuário pode parecer algo misterioso para quem está começando. Mergulhar no universo da usabilidade é um desafio e tanto! Por isso, precisamos sempre trabalhar com base em dados e fatos — assim, não ficamos perdidos e nem reféns de achismos.
Geralmente usados no marketing digital, os testes A/B também são essenciais para nós, profissionais de UX, porque nos ajudam a entender o comportamento das pessoas.
Neste artigo, vou dar dicas de como usar testes A/B e contar como nós, aqui no Grupo Fleury, lidamos com um problema de usabilidade no desenvolvimento de uma parceria. Vale lembrar que não são verdades absolutas e tudo vai depender do seu contexto e do objetivo do time, combinado?
Afinal, o que é um teste A/B?
O teste A/B é um método usado para testar duas versões de um design e descobrir qual funciona melhor. Podemos testar imagens, textos, CTAs (calls-to-action), fluxos… ou qualquer outra coisa.
Funciona assim: as pessoas são divididas em 2 grupos; um grupo recebe a versão A, enquanto o outro recebe a B. A partir disso, a gente pode analisar qual versão teve melhores resultados. Parece simples, né? Mas tem muita coisa por trás disso.
Testes acontecem a todo momento
Talvez você nunca tenha ouvido falar em “Teste A/B”, mas, com certeza, já participou de algum. Todos nós já participamos, mesmo sem saber! Quem nunca assistiu um filme na Netflix em pleno 2021?
A Netflix, assim como muitas outras empresas, roda testes A/B a todo momento. Você já percebeu que os cartazes de filmes e séries nem sempre são os mesmos? Uma série que você assiste pode ter vários cartazes diferentes. Isso são testes para descobrir qual cartaz gera mais interações.
Tá, mas pra que eu preciso disso?
Antes de tudo, vamos entender o que são heurísticas: basicamente, são procedimentos mentais simples que ajudam a encontrar respostas adequadas, embora várias vezes imperfeitas, para perguntas difíceis.
Jakob Nielsen — o pai da usabilidade — criou 10 heurísticas de usabilidade essenciais para qualquer profissional de UX.
A segunda heurística de Nielsen exemplifica muito bem a importância de testar coisas: a correspondência entre o sistema e o mundo real. Precisamos nos adaptar à linguagem que as pessoas usam no dia a dia. Podemos considerar sons, visual, tons de escrita e fala e muito mais.
Como profissionais focados na experiência de usuários, precisamos saber quem são essas pessoas. Como se comportam? Do que gostam? O que comem? Onde vivem? Só faltou o “Hoje, no Globo Repórter”.
Brincadeiras à parte, os testes A/B — e quaisquer outros testes— ajudam a gente a entender com quem estamos lidando e nos mostram qual é a opinião de quem realmente usa (ou pode usar) o produto ou serviço.
Assim, conseguimos dados que nos guiam e mostram se estamos no caminho certo ou não. Não podemos “achar” que um botão “Fale conosco” vai funcionar melhor do que um botão “Entre em contato”, mas um teste pode nos responder. É sobre isso!
Como estruturar um teste A/B
Antes de começar a testar, precisamos definir algumas coisas:
O que queremos descobrir?
Para rodar um teste, precisamos ter o objetivo MUITO claro. O que, de fato, você quer descobrir com isso? Ter um objetivo definido é muito importante para criar um teste assertivo e útil.
Público
Precisamos saber com quem queremos falar. O teste pode ser feito com usuários reais ou fictícios, com um público aberto ou fechado — a decisão é nossa. Você também pode usar uma calculadora de amostra para descobrir quantas pessoas são necessárias para validar sua hipótese (é opcional, tá?).
Indicador de sucesso
Como vamos medir os resultados? Precisamos definir o que queremos descobrir com o teste. Se vamos testar a performance de dois botões, por exemplo, podemos definir como indicador de sucesso o CTR (do inglês Click Through Rate), que é a taxa de cliques.
Ferramentas
Depois de definir tudo certinho, é hora de colocar a mão na massa. Existem muitas ferramentas pra rodar testes A/B com diversas funcionalidades. Separei aqui algumas bem interessantes:
- Google Optimize: ferramenta nativa do Google, totalmente integrada ao Google Analytics, Google Ads, Firebase e muitos outros;
- Optimizely: uma das ferramentas mais famosas, utilizada por empresas como Microsoft e IBM;
- VWO: ferramenta com recursos exclusivos e dashboard de resultados robusto;
- Maze: super fácil e intuitivo, com diversas opções de testes além do A/B.
Foi com o Maze que definimos algumas estratégias aqui no Grupo Fleury e reforçamos a importância dos testes de usabilidade. Bora entender como rolou?
Turbinando a usabilidade com o Maze
Para contextualizar: o Fleury Fertilidade — laboratório do Grupo Fleury especializado em medicina reprodutiva — lançou uma parceria com o C6 Bank. Com isso, correntistas do C6 podem pagar menos nos tratamentos e ter facilidade no parcelamento.
O desafio era descobrir como deveríamos comunicar isso na página de parceiros do C6 Bank. Como era a primeira parceria do squad de Ofertas do Fleury Lab (squad responsável por ofertar serviços e produtos do Grupo Fleury para parceiros B2B), não havia histórico e precisávamos descobrir quais direcionamentos funcionariam melhor para a jornada de aquisição das pessoas interessadas em nossos serviços. Foi aí que surgiu a necessidade de testar.
Antes de tudo, estruturamos o mapeamento do nosso cenário: coletamos informações, definimos objetivos e estudamos o comportamento de outros parceiros.
Com esse teste, queríamos descobrir qual abordagem é mais atrativa e checar se as pessoas entendiam o que é o serviço Fleury Fertilidade. Por isso, mesclamos técnicas de UX Writing e copywriting para descobrir como persuadir e atrair mais pessoas pro nosso serviço.
Analisando a página, notamos que 91% dos parceiros citavam o desconto no header da oferta. Foi aí que questionamos se deveríamos seguir a mesma abordagem, considerando as nossas limitações.
Para descobrir qual seria o caminho ideal, começamos a estruturar o teste e definimos as duas versões a serem testadas.
Após definir as versões, o público e o indicador de sucesso, chegou a hora tão esperada! Partimos para o Maze e começamos a colocar a mão na massa. A estrutura do teste ficou assim:
A ideia era criar algo bem simples e fácil, para conseguir o máximo possível de respostas. Apesar de ser pouco complexo, esse teste trouxe insights super legais pra gente. Bora ver?
Em linhas gerais, dos 236 participantes:
- 85% foram mais atraídos pelo desconto (versão B);
- 72% contratariam o serviço pelo desconto;
- 72% acharam que os benefícios da parceria estavam claros.
Com os números e as respostas qualitativas do teste, conseguimos estruturar um plano de ação para definir o desconto como diferencial da parceria e otimizar ainda mais a descrição dos benefícios oferecidos.
Ao apresentarmos o teste, os resultados impactaram diretamente os times de Marketing e Produto, trazendo um direcionamento mais assertivo para a evolução da marca e a definição das estratégias como um todo.
Esse é só um exemplo de como os testes podem ajudar a gente a otimizar a usabilidade de um produto ou serviço. Além de trazer dados reais, os testes ajudam a gente a enxergar o problema do ponto de vista das pessoas — não com nossos próprios olhos. 👀
Dicas para arrasar
Agora que você já sabe o que é um teste A/B e entendeu como ele pode ser útil, vou compartilhar algumas dicas valiosas que me ajudaram demais. Se liga:
Contextualize sempre
Se for rodar um teste fora do seu domínio (no Maze, por exemplo), mostre o contexto! Mesmo que vá testar só um botão ou uma imagem, não dificulte a vida de quem vai fazer o teste. O ideal é trazer referências pra ajudar as pessoas a entender do que aquilo se trata.
Menos é mais
“Três dicas para web design: Simplifique, simplifique e simplifique”.
- Jakob Nielsen
Todo mundo já recebeu um teste ou uma pesquisa enorme e desistiu de preencher. Pra evitar que isso aconteça com o seu teste, tente ser o mais breve possível, beleza?
Rode um pré-teste
Antes de publicar, é sempre legal testar a estrutura do teste internamente. Você pode usar colegas de trabalho, amigos e sua família como “cobaias”. Sempre tem algo que pode ser melhorado antes de publicar!
E aí, o que achou? Espero que possa ter te ajudado a entender os testes A/B e a colocá-los em prática. Obrigado pelo seu tempo e até mais!
