Não temos dúvidas de que, nos dias de hoje, qualquer profissional de marketing está certamente familiarizado com o conceito de testes A/B.
A ideia de um teste A/B é simples: criar duas versões de um determinado material de marketing (uma landing page, o header de uma página de um website, o horário de envio de uma newsletter, um CTA, etc) e exibi-las aleatoriamente a uma determinada audiência procurando estabelecer, ao fim de algum tempo, qual dessas variações teve melhor performance. Geralmente, é possível escolher qual a métrica de performance que queremos analisar (por exemplo, a taxa de cliques numa landing page ou a taxa de aberturas num email) e depois, assim que se encontra a variação vencedora, podemos passar a exibi-la à totalidade da audiência.
No entanto, e apesar de ser uma ferramenta de grande utilidade para os profissionais de marketing, é possível que alguns deles já tenham visto as suas expetativas goradas ao realizarem testes A/B. Isto porque pode ser difícil (e demorado) testar determinados elementos e esperar que surjam resultados com alguma significância estatística que permitam tomar decisões sólidas baseadas nesses dados. Por exemplo, será que já conseguiu determinar com exatidão quais os assuntos de email que melhor contribuem para aumentar a taxa de abertura?
Foi neste contexto que a HubSpot começou a trabalhar numa funcionalidade que conduz os testes A/B a um outro nível: os adaptive testings ou testes adaptativos.
Um teste adaptativo é um teste A/B suportado pela inteligência artificial e que usa ferramentas avançadas de machine learning para realizar testes e otimizar a performance dos materiais testados de forma contínua e automática.
Trata-se de um tipo de teste que vai testando novas variações de uma determinada página ou elemento e que vai, ao mesmo tempo, otimizando essas variações com base no seu histórico de performance. É adaptativo porque tem a capacidade de testar vários elementos em simultâneo e permite aferir quase imediatamente como pequenas alterações ao nível do conteúdo ou de UX (user experience) podem ter impacto na performance e na taxa de conversão.
Vamos imaginar que pretende testar quatro variações de uma página: ao executar um teste adaptativo, o tráfego dessa página é inicialmente dividido em quatro partes iguais e, à medida que o HubSpot vai recolhendo informação sobre a performance de cada uma das versões, vai ajustando o tráfego automaticamente, de maneira a que versões com melhor desempenho passem a ser exibidas a mais visitantes.
Podem ser criadas até cinco variações do elemento que se pretende testar e é a inteligência artificial da plataforma que irá fazer o trabalho de encontrar a versão vencedora e de começar a exibi-la por defeito a todos os visitantes. Isto elimina a necessidade de republicar manualmente a página vencedora ou de debater internamente qual a ação a tomar em função dos resultados. É literalmente configurar e deixar acontecer!
Ainda assim, claro que é possível ir acompanhando e analisando todos os dados do teste adaptativo na secção de resultados do mesmo.
Como podemos perceber, existem várias vantagens decorrentes da utilização de testes adaptativos em detrimento dos testes A/B, tanto em termos de fiabilidade dos resultados como em termos de agilização do trabalho dos marketeers.
Em primeiro lugar, os profissionais de marketing não necessitam de esperar pelos resultados de performance das diferentes variações para escolherem qual a vencedora. Um teste adaptativo entrega resultados muito mais rapidamente e, para além disso, sem necessidade de avaliação manual ou “humana” dos mesmos.
Depois, uma vez que a distribuição do tráfego é otimizada ao longo do tempo, isto contribui para um incremento das taxas de conversão ainda enquanto o teste decorre (porque mais visitantes vão sendo impactados pela versão vencedora e, por isso, estarão tendencialmente mais propensos para converter).
Os testes adaptativos estão disponíveis para todos os clientes com uma conta de HubSpot Marketing Hub Entrepise. Caso pretenda saber mais sobre esta funcionalidade não hesite em contactar-nos.