O que é teste A/B?
O teste A/B é um processo no qual duas variantes - versão A (controle) e versão B (variante) - são distribuídas igualmente entre diferentes usuários como parte de um experimento digital para determinar estatisticamente qual variante tem melhor desempenho.
O objetivo do teste A/B é verificar as alterações direcionadas em condições reais e medir objetivamente se elas realmente têm um efeito positivo.
Termos como teste de divisão ou teste de balde são frequentemente usados como sinônimos. Em essência, eles descrevem o mesmo princípio.
Os testes A/B trazem os seguintes benefícios para todas as empresas
A maioria das decisões digitais é tomada sob incerteza...
Qual design converte melhor? Qual mensagem é mais convincente? Qual função reduz a taxa de rejeição?
Os testes A/B fornecem respostas confiáveis exatamente para essas perguntas e fazem isso com risco mínimo.
As 5 maiores vantagens dos testes A/B:
Taxas de conversão mais altas, por meio da otimização contínua baseada em dados
Menor risco porque as mudanças são implementadas de forma controlada
Melhor compreensão do comportamento do usuário, porque os dados reais do usuário são a base para o desenvolvimento futuro
Insights mais rápidos, porque o que realmente funciona melhor se torna significativamente mais visível
Uso mais eficiente do orçamento e dos recursos porque as medidas são baseadas em um impacto demonstrável.
As empresas que estão preparadas para fazer experimentos regularmente criam uma clara vantagem para si mesmas. Em vez de confiar em suposições, elas aprendem o que realmente funciona por meio de mudanças direcionadas.
Um exemplo:
Se uma empresa de médio porte conseguir aumentar a taxa de conversão de 3% para 4% otimizando o processo de checkout, com 50.000 visitantes mensais e um valor médio de cesta de compras de 100 dólares, isso resultará em um faturamento adicional de 50.000 dólares por mês.
No entanto, os testes A/B não só oferecem oportunidades, mas também segurança:
Dessa forma, os testes A/B não só permitem que novas ideias sejam testadas de forma direcionada, mas também protegem simultaneamente todas as alterações antes de serem amplamente implementadas.
Seja no design, no formulário, na oferta ou no processo de compra: as mudanças são testadas em condições reais e só são implementadas se forem mensuráveis.
Isso elimina todas as incertezas na tomada de decisões, pois cada alteração é verificada previamente quanto ao seu efeito.
Exemplos específicos de empresas digitais bem-sucedidas também mostram como os testes A/B podem funcionar.
Em 2009, o Google testou um total de 41 variantes da cor azul para textos de links em anúncios de pesquisa. O objetivo era aumentar a taxa de cliques. A diferença entre as cores foi mínima, mas o efeito foi mensurável: de acordo com estimativas internas, a variante mais bem-sucedida gerou cerca de 200 milhões de dólares em receita anual adicional.¹
A Netflix e a Booking.com também contam com testes consistentes durante todo o processo. A Booking às vezes executa 1.000 testes A/B ao mesmo tempo para validar até mesmo a menor alteração antes da implementação.² A Netflix faz experimentos com capas, duração de trailers ou apresentação de conteúdo para entender o que realmente atrai os usuários e para aumentar o tempo de permanência e o envolvimento.
Onde o teste A/B é usado?
O teste A/B é útil sempre que o comportamento do usuário pode ser medido digitalmente. Ele é particularmente eficaz em áreas em que até mesmo pequenas melhorias podem ter um grande impacto sobre as conversões, os cliques e, por fim, as vendas.
As áreas típicas de aplicação são, por exemplo
- Websites ou páginas de destino:
Teste formulários de leads, títulos, processos de reserva/registro, funis de conversão, chamadas para ação, imagens, layouts com o objetivo de obter mais cliques, consultas ou conversões. - Lojas on-line:
Otimize a exibição de preços, o processo de checkout, a colocação de produtos ou a lógica de filtro para reduzir o abandono do carrinho de compras e aumentar as vendas. - Newsletters e marketing por e-mail:
Teste as linhas de assunto, os horários de envio, o conteúdo ou as chamadas para ação para melhorar as taxas de abertura e de cliques. - Marketing de desempenho e anúncios:
Teste diferentes textos de anúncios, imagens ou páginas de destino, medidas de SEO para maximizar o ROI das campanhas. - Desenvolvimento de produtos e aplicativos:
Otimize funções, menus ou orientações ao usuário - mensurável e sem riscos antes da implementação. - Plataformas SaaS e painéis:
Testes direcionados de navegação, avisos de recursos ou integração para aumentar a utilização e ativar melhor os usuários. - UX & Usability
Melhorar formulários, simplificar pontos de entrada ou testar novas funções para otimizar de forma mensurável a usabilidade, a orientação ao usuário e a experiência geral.
Como um teste A/B é implementado?
Um teste A/B bem-sucedido não segue um princípio aleatório. Ele se baseia em um objetivo claro, uma hipótese bem pensada, a criação de uma variante e uma configuração limpa. Tudo segue um processo estruturado, que mostramos a seguir:
1. definir e estabelecer uma meta
Um teste A/B precisa de um objetivo claro. Dependendo do contexto, o objetivo pode ser diferente: mais cliques em uma chamada para ação, maior conversão em uma página de destino/página de produto ou maior interação com conteúdo ou formulários importantes.
É fundamental que a meta não seja apenas significativa, mas também mensurável e analisável. Isso deixa claro, mais tarde, onde houve progresso real e se uma variante realmente prevaleceu em uma comparação direta.
2. formar uma hipótese
A meta é seguida pela hipótese. Ela descreve a suposição de qual mudança específica poderia levar a um aprimoramento.
O ideal é que uma hipótese bem fundamentada se baseie em dados existentes, feedback do usuário ou práticas recomendadas estabelecidas e dê ao teste uma direção clara.
Exemplos:
- Se a cor da CTA for mais atraente, a taxa de cliques aumentará.
- Se forem solicitados menos campos de formulário, a conversão aumentará.
- Mais especificamente: Se for mostrado ao visitante um efeito claro de antes/depois na forma de duas imagens,
a taxa de reserva aumenta porque a decisão de reservar ou não um produto adicional é tomada de forma espontânea e emocional.
3. configurar o teste
Na terceira etapa, a variante é criada e testada em relação à versão original. É importante que as duas versões difiram apenas em um elemento relevante. Dessa forma, o efeito permanece claramente mensurável e atribuível.
A ferramenta de teste A/B garante que os visitantes sejam distribuídos igualmente entre as duas versões. Ao mesmo tempo, o alvo e os eventos devem ser armazenados corretamente na ferramenta de análise da Web para que todos os dados relevantes sejam registrados.
4. iniciar e executar o teste
Assim que as variantes forem configuradas e todos os pontos de rastreamento estiverem funcionando, o teste poderá ser realizado. A partir desse momento, a regra é: observe, mas não intervenha. Um erro comum é cancelar os testes muito cedo porque as tendências iniciais estão surgindo.
Um teste significativo precisa de tempo suficiente e de dados suficientes. A duração exata depende do tráfego, da meta desejada e da mudança esperada. Declarações confiáveis só podem ser feitas quando uma amostra suficientemente grande tiver sido alcançada e a significância tiver sido testada.
5. analisar e implementar os resultados
No final, o resultado é decisivo: qual variante cumpre melhor a meta definida anteriormente? O que conta não é apenas a diferença em si, mas, acima de tudo, se ela é estatisticamente significativa. Ferramentas de teste A/B ou computadores externos ajudam a verificar a significância corretamente.
Se a variante de teste mostrar uma clara vantagem, ela deverá ser implementada de forma consistente.
Se, por outro lado, o original tiver um desempenho significativamente melhor, isso confirmará a abordagem anterior e evitará investimentos desnecessários em uma solução mais fraca.
Se o teste não produzir um vencedor claro, esse também é um resultado valioso. Ele mostra que a alteração testada não teve influência relevante e fornece informações sobre onde uma otimização adicional poderia ser útil.
Cada teste fornece insights que podem ser incorporados diretamente à próxima etapa de otimização. Isso cria um processo de aprimoramento contínuo que leva a mais conversões e melhores decisões a longo prazo.
Tipos de testes A/B
Dependendo do objetivo e da configuração, há diferentes tipos de teste que variam em complexidade e área de aplicação. O mais comum é o teste A/B clássico, no qual um elemento da variante é especificamente alterado. Você pode encontrar outros tipos na visão geral a seguir:
Teste A/B clássico
Quando falamos em teste A/B, geralmente nos referimos exatamente a esse tipo de teste. A chamada variante de controle A (a original) é comparada com uma variante B especificamente otimizada. Ambas são executadas igualmente para medir qual versão tem um desempenho estatisticamente significativamente melhor.
Ideal para descobertas rápidas com baixo risco. A grande vantagem: fácil de configurar, claro para analisar e, muitas vezes, com um efeito claramente mensurável.
Teste multivariado
Em um teste multivariado, vários elementos são alterados simultaneamente e executados em diferentes combinações. Por exemplo, três variantes de um título combinadas com duas imagens. Isso cria várias versões (por exemplo, A, B e C) que são testadas em paralelo.
O objetivo é descobrir qual combinação funciona melhor. O teste mostra como os diferentes elementos se influenciam mutuamente e qual combinação obtém o efeito mais forte.
A avaliação é significativamente mais complexa do que em um teste A/B clássico. É necessário mais tráfego para obter resultados confiáveis. Portanto, é importante verificar com antecedência se há visitantes suficientes para poder analisar todas as combinações de forma significativa.
Teste de divisão de URL
No teste de URL dividido, um teste A/B clássico é realizado, mas usando URLs diferentes, como testing.de/original e testing.de/variante. Os usuários só veem uma das variantes de cada vez.
Esse método é particularmente adequado para comparações abrangentes de layout ou conceito, por exemplo, para redesenhos ou páginas de destino alternativas.
Tecnicamente, o teste geralmente é implementado no lado do servidor, pois o usuário é direcionado a uma variante antes de a página ser carregada. Algumas ferramentas de teste também permitem a implementação no lado do cliente, mas isso pode ser problemático se houver grandes diferenças entre as páginas.
Teste A/A
No teste A/A, exatamente a mesma variante é jogada duas vezes. O objetivo não é a otimização, mas a validação técnica. A ferramenta de teste A/B está configurada corretamente? O rastreamento está funcionando corretamente? A distribuição do tráfego é homogênea? O comportamento do usuário foi registrado corretamente?
Com um teste A/A, as possíveis fontes de erro podem ser reconhecidas em um estágio inicial antes do início de um teste A/B real. Isso é particularmente útil quando uma nova configuração de teste está sendo usada pela primeira vez ou para garantir que os resultados sejam confiáveis posteriormente.
Teste do bandido com vários braços
No teste de bandido com várias armas, o tráfego não é distribuído uniformemente entre as variantes. Em vez disso, a distribuição se adapta dinamicamente. Uma lógica de aprendizado reconhece qual variante tem melhor desempenho e direciona gradualmente mais usuários para essa versão.
Isso economiza tempo e utiliza o tráfego existente de forma mais eficiente. Em comparação com o teste A/B clássico, essa abordagem fornece resultados confiáveis mais rapidamente, sem a necessidade de esperar muito tempo para obter significância estatística.
No entanto, isso requer uma definição clara do alvo e tráfego suficiente. Se a configuração estiver incorreta, há o risco de optar prematuramente por uma variante aparentemente bem-sucedida, mesmo que ela não seja claramente superior do ponto de vista estatístico.
Teste de recursos
No teste de recursos, as funções novas ou revisadas são testadas especificamente em diversas variantes. Por exemplo, podem ser versões diferentes de uma função de pesquisa, um menu de navegação ou um componente de recomendação. O objetivo é descobrir qual versão oferece a melhor experiência para o usuário antes que uma função seja implementada em toda a empresa.
Em termos técnicos, os sinalizadores de recursos são usados com frequência. Eles possibilitam direcionar os usuários para diferentes versões de código sem implantações separadas. Muitas ferramentas modernas também permitem configurações sem código para que até mesmo equipes não técnicas, como gerenciamento de produtos ou UX, possam realizar testes de recursos de forma independente.
A configuração correta: O teste A/B precisa destas ferramentas
Para implementar o teste A/B profissionalmente, você precisa de duas bases técnicas: uma ferramenta de teste A/B e uma ferramenta de rastreamento ou de análise da Web.
A ferramenta de teste A/B assume a reprodução das variantes e garante que o tráfego seja dividido de forma limpa entre a versão original e a variante de teste. Isso garante uma comparação justa entre a versão original e a variante.
A ferramenta de rastreamento ou de análise da Web é responsável por registrar o comportamento do usuário e vinculá-lo à respectiva variante exibida. Ela mede cliques, conclusões ou outros eventos relevantes e, portanto, mostra qual variante teve qual efeito.
O importante aqui é que a alocação deve ser exatamente correta e os dois sistemas devem funcionar perfeitamente juntos.
A ferramenta de teste A/B mais adequada depende da configuração, dos requisitos, de seus próprios recursos e do orçamento disponível. Na visão geral a seguir, apresentamos uma seleção de ferramentas comuns de teste A/B em comparação:
| Ferramenta | Varify.io® | Optimizely | VWO | AB Tasty |
|---|---|---|---|---|
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Site |
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Recursos |
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País de origem |
Alemanha |
EUA |
Índia |
França |
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Recursos especiais |
Tráfego ilimitado por um preço fixo As análises de teste podem ser implementadas com as ferramentas de análise da Web existentes. Desenvolvido por especialistas em CRO |
Uma das primeiras ferramentas de teste A/B e o maior fornecedor. Atualmente, é um produto puramente empresarial com foco em outras áreas que vão além dos testes A/B. |
Longa história e um dos maiores provedores. Posicionado mais no segmento empresarial. Também inclui mapas de calor e gravações de sessões.
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Apresenta uma série de widgets e integrações interessantes.
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Preços transparentes |
Sim |
Não |
Sim |
Não |
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Modelo de faturamento |
Taxa fixa |
Mediante solicitação |
Tráfego (escalonado) |
Mediante solicitação |
|
Mensal cancelável? |
Sim |
Não encontrado |
Sim |
Não encontrado |
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Preço para 100.000 usuários por mês |
$129 |
De $665 |
Mediante solicitação |
Mediante solicitação |
|
Preço para 500.000 usuários por mês |
$129 |
$2961 |
Mediante solicitação |
Mediante solicitação |
|
Versão gratuita |
Não |
Não |
Sim (até 50000 usuários/mês, gama limitada de funções) |
Não |
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Versão de teste |
30 dias |
Mediante solicitação |
30 dias |
Mediante solicitação |
|
Taxa fixa de tráfego? |
Sim |
Não |
Não |
Não |
O que os testes A/B realmente trazem: dois exemplos reais
Projetos específicos mostram como o teste A/B pode ser eficaz na prática. Os exemplos a seguir vêm de dois setores diferentes, mas mostram uma coisa em comum: pequenas mudanças com uma hipótese clara levaram a resultados mensuravelmente melhores.
a) Carglass: +28,5 % mais reservas por meio de sobreposição direcionada
A Carglass é conhecida principalmente pelo reparo e substituição de para-brisas de automóveis. Menos presente: a empresa também oferece serviços adicionais, como vedação de para-brisas, e são exatamente esses serviços que devem ser mais enfatizados por meio de testes A/B direcionados.
Original (A)
Processo de reserva padrão sem referência adicional ao "Protect" (selante de para-brisa)
Variante (B)
Situação inicial:
O serviço adicional já podia ser reservado, mas raramente era selecionado ativamente. O objetivo era torná-lo visível no momento crucial sem interromper o fluxo de reservas.
Hipótese:
Uma nota curta e contextualizada diretamente antes da conclusão, claramente formulada e com suporte visual, aumenta a probabilidade de os usuários adicionarem ativamente a oferta.
Configuração do teste:
As duas variantes foram executadas usando a ferramenta de teste A/B da Varify.io. A única diferença foi a sobreposição. Por outro lado, o design e o processo permaneceram inalterados
Resultado:
A variante B obteve um aumento de 28,5 % na taxa de reserva para "Protect". Após outras iterações, foi obtido um aumento cumulativo de 81,9 %. A longo prazo, a taxa de reservas para o serviço adicional aumentou em +182 % no decorrer do ano.
b) AlpacaCamping: +33 % mais conversões por meio de uma pequena mudança na experiência do usuário
O AlpacaCamping reúne os viajantes em acampamentos excepcionais em terras particulares. A autenticidade e a emoção estão no centro da experiência do usuário. Mas foi exatamente nesse ponto que um ponto fraco da pesquisa ficou evidente.
Original (A)
Variante (B)
Situação inicial:
A maioria dos usuários entra pela página de pesquisa. Por padrão, ela mostrava apenas um mapa. Se você quisesse ver mais detalhes sobre um campo, teria que mudar ativamente para a exibição de lista. Muitos não faziam isso e cancelavam a pesquisa logo no início.
Objetivo:
Criar mais visibilidade para os campos diretamente na entrada, sem cliques adicionais. A lista deve mostrar imediatamente aos usuários o que eles podem esperar.
Hipótese:
Se um local específico for visível imediatamente após a entrada, a conexão emocional aumenta e, com ela, a probabilidade de interação e reserva.
Configuração do teste:
O teste A/B foi executado em um período de 16 dias com uma distribuição uniforme do tráfego para ambas as variantes. Um total de mais de 92.000 usuários participaram. O teste foi realizado por meio do Varify.io, com uma significância estatística de 97,7%.
Resultado:
A variante com uma visualização visível alcançou taxas de conversão 33% mais altas e 21% mais usuários que iniciaram o processo de checkout
O teste A/B foi executado por 16 dias com mais de 92.000 usuários. O resultado foi estatisticamente significativo, com 97,7%.
Conclusão:
Os pontos de entrada visuais são ativados mais rapidamente do que uma visão sóbria do mapa. A emoção supera a localização. A visualização agora é parte integrante da experiência de pesquisa, com um impacto claro na conversão.
Estatísticas em testes A/B: o que realmente importa
Os testes A/B só fornecem insights reais se o resultado for estatisticamente confiável. Uma diferença de alguns por cento no resultado geralmente parece impressionante no painel. Mas será que é realmente melhor ou apenas uma coincidência?
Por que a importância é crucial:
Um teste só é concluído quando você pode dizer com certeza que uma variante tem um desempenho significativamente melhor. Na prática, um nível de confiança de 95 % se estabeleceu como o padrão comum. Isso significa que há uma probabilidade máxima de cinco por cento de que a diferença se deva apenas ao acaso.
Você deve conhecer esses três termos estatísticos para testes A/B:
- Nível de confiança (nível de significância): Indica o grau de certeza do resultado. Um valor de 95 % significa: O resultado é confirmado em 95 de 100 casos.
- Tamanho da amostra: Mostra quantos usuários são necessários para que o resultado seja significativo. Poucos visitantes = nenhuma declaração confiável.
- Intervalo de confiança: O intervalo no qual o valor real se encontra com alta probabilidade. Quanto mais estreito for o intervalo, mais preciso será o resultado.
O que um teste válido precisa:
- Uma métrica de meta clara (por exemplo, cliques ou reservas)
- Distribuição uniforme do tráfego entre as variantes
- Uma base de usuários suficientemente grande
- Tempo de execução suficiente (geralmente de vários dias a semanas)
- Uma avaliação limpa com testes estatísticos
Quer saber quantos usuários são necessários para o seu teste?
👉 Aqui está a calculadora de importância
Você não precisa ser um especialista em estatística, mas deve entender por que a significância é tão importante. Se você parar muito cedo ou testar com poucos dados, estará tomando decisões com base no acaso. E isso é o oposto da otimização.
FAQ - Perguntas e respostas sobre testes A/B
Para ancorar o teste A/B em sua empresa, por exemplo, comece com um workshop que demonstre o valor: Como pequenas mudanças podem ter um grande impacto?
Crie uma equipe multifuncional que esteja a bordo desde o início para planejar e executar os testes. Defina metas comuns e forneça uma plataforma que permita que todos vejam os resultados em tempo real.
É assim que você cria uma cultura na qual as decisões orientadas por dados se tornam a norma.
Para superar a possível resistência, também é essencial comunicar o potencial e a importância desse método de forma clara e convincente aos tomadores de decisão.
Mostre como os testes A/B fornecem insights diretos sobre o comportamento do usuário e colocam as decisões em uma base sólida de dados, levando a mais conversões, vendas e, por fim, melhores produtos e serviços.
Recomendamos:
- Esteja ciente da possível resistência: Lide com o possível ceticismo da equipe e dos tomadores de decisão, bem como com o medo frequente de mudanças.
- Faça o trabalho de convencimento: Demonstre o ROI e a melhoria da experiência do usuário.
- Obtenha suporte profissional: Considere a possibilidade de trazer especialistas para facilitar o processo de integração com conhecimento especializado e práticas recomendadas.
Ao combinar argumentos claros, exemplos práticos e a disposição de investir em suporte profissional, o teste A/B pode ser estabelecido com sucesso como uma ferramenta valiosa na empresa.
Os testes A/B revelam a superfície do que funciona em seu site, mas atingem seus limites quando se trata de descobrir os motivos mais profundos.
É por isso que é importante pensar fora da caixa...
Mergulhe no mundo da otimização de conversão e da economia comportamental. Esses campos fornecem as ferramentas para que você não apenas reconheça quais mudanças trazem sucesso, mas também entenda por quê.
Trata-se de desenvolver um entendimento mais profundo das necessidades e motivações dos usuários e de tornar seu site um lugar que não apenas funcione, mas que também fascine e envolva.
Um dos maiores desafios dos testes A/B é, na verdade, a paciência. Esperar por dados significativos pode ser um verdadeiro teste de paciência, pois tirar conclusões precipitadas pode desviar sua estratégia de otimização.
É igualmente importante manter um equilíbrio entre a quantidade e a qualidade dos testes. Muitos testes ao mesmo tempo podem fazer com que você se afogue em uma enxurrada de dados. Por outro lado, poucos testes não revelarão todo o potencial que os testes A/B oferecem para otimização e compreensão das preferências do usuário.
O segredo está em fazer uma escolha estratégica:
Ao priorizar os testes com maior potencial para obter insights significativos, você maximiza o valor de cada teste e evita a sobrecarga de dados.
Para realizar testes A/B de forma eficaz e de acordo com as práticas de SEO, a abordagem a seguir é essencial.
A primeira boa notícia é que os mecanismos de pesquisa, como o Google, apoiam e incentivam os testes A/B. Desde que sejam implementados corretamente, as classificações dos mecanismos de pesquisa não serão afetadas negativamente.
Aqui estão três diretrizes básicas que ajudarão:
1. Evite estritamente a camuflagem: A camuflagem, ou seja, a exibição de conteúdo diferente para os visitantes e para os mecanismos de pesquisa, pode prejudicar seu site. É importante que todos os usuários, inclusive o Googlebot, vejam o mesmo conteúdo. Essa abordagem garante que seus testes A/B permaneçam transparentes e alinhados com as diretrizes do Google, o que protege a integridade de seus esforços de SEO.
2. Uso de redirecionamentos 302: Para testes A/B que exigem um redirecionamento do URL original para um URL de teste, o uso de redirecionamentos 302 é preferível a redirecionamentos 301. O 302 sinaliza que o redirecionamento é apenas temporário, garantindo que o URL original permaneça no índice do mecanismo de pesquisa.
3. Uso do atributo rel="canonical": Para evitar confusão para os mecanismos de pesquisa e sinalizar qual página deve ser considerada o conteúdo principal, o atributo rel="canonical" deve ser usado em todos os URLs de teste que tenham links para a página original. Entretanto, isso só se aplica a testes de URLs divididos.
Seguindo essas diretrizes, você pode garantir que seus testes A/B complementem seus esforços de SEO em vez de prejudicá-los. É fundamental tirar o máximo proveito dos testes A/B sem prejudicar suas classificações nos mecanismos de busca.
Ao escolher uma plataforma de teste A/B, você deve prestar atenção à facilidade de uso, à integração com outras ferramentas e ao tipo de análise de dados.
Uma boa plataforma permitirá que você crie, gerencie e analise testes com facilidade, sem precisar se tornar um cientista de dados. Certifique-se também de que ela se integre perfeitamente à sua pilha de tecnologia existente.
Plataformas de alta qualidade podem ser caras, por isso é importante encontrar uma boa relação custo-benefício.
Nossa plataforma Varify.io® oferece uma solução abrangente que não apenas atende perfeitamente aos critérios acima, mas também é eficiente em termos de custos. Mesmo com o aumento do tráfego, os preços não aumentam devido à nossa taxa fixa de tráfego.
Saiba mais sobre as funções de nossa plataforma de testes A/B aqui!
O teste A/B não é apenas para profissionais de marketing on-line...
As equipes de produto podem usá-lo para refinar os recursos, as equipes de desenvolvimento para melhorar a usabilidade e as equipes de conteúdo para medir o impacto de seu texto.
O segredo é que cada equipe formule suas próprias hipóteses e realize testes personalizados de acordo com seus objetivos. Isso torna o teste A/B uma ferramenta versátil que cria valor além das fronteiras departamentais.
Principais especialistas em testes A/B e otimização de conversões
Inspire-se, faça contatos, aprenda. Essas personalidades estão moldando o campo dos testes A/B e da otimização de conversões.
Ronny Kohavi
Profissional de experimentação e testes A/B reconhecido mundialmente. Liderou equipes de análise e experimentação na Microsoft, Airbnb e Amazon. Coautor de Trustworthy Online Controlled Experiments.
Dan Siroker
Peep Laja
Fundador da CXL.com, Speero & Wynter. Renomado líder de pensamento em testes A/B e CRO, publica semanalmente insights de pesquisa e dirige o podcast "How to Win" sobre estratégias B2B.
Talia Wolf
Fundador da GetUplift, uma agência especializada em estratégias de conversão e direcionamento emocional. Desenvolvedor do Emotional Targeting Framework, que vem ajudando as marcas a crescer há mais de 10 anos.
Thomas Kraus
Cofundador da Varify.io® e especialista em conversão de longa data. Desenvolve estratégias de otimização personalizadas para pontos de contato digitais e ajuda as empresas a colocar em prática as decisões baseadas em dados.
Steffen Schulz
Cofundador da Varify.io®, criando um produto SaaS que torna os testes A/B econômicos e acessíveis para empresas de todos os portes. Combina sua profunda experiência em otimização de conversões com o objetivo de democratizar os testes orientados por dados.
André Morys
Fundador da KonversionsKRAFT e pioneiro no campo da otimização de conversões. Desenvolveu sua própria estrutura de conversão e publicou o livro Conversion Optimisation. Organizador do Growth Marketing Summit.
Karl Gilis
Cofundador da AGConsult, uma agência belga de usabilidade e otimização de conversões. Listado pela PPC Hero como um dos três maiores especialistas em conversão do mundo e reconhecido internacionalmente como palestrante.
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