O que é teste A/B?

No campo do UX, as tendências evoluem muito rapidamente, dependendo de novos comportamentos de navegação, usabilidade da tecnologia, aprendizado, cultura digital...
Quantas decisões são tomadas com base em influências e critérios estranhos aos objetivos iniciais? Então, como disseminar a cultura de “data-drives” para definir um conjunto de soluções de UX?
O teste A/B corrige essas deficiências, esclarecendo você sobre resultados refinados e feedback direcionado do usuário, reduzindo assim seus ciclos de decisão. Por isso, vamos descobrir juntos algumas boas práticas de teste A/B:
Identifique seus objetivos de teste A/B

Identifique seus objetivos

Planejar bem seus testes A/B pode fazer uma enorme diferença na eficácia de seus esforços de UX. Defina suas metas de conversão com base nas métricas que você deseja determinar para desenhar qual é a variação de UX/UI mais eficaz em comparação com a versão original. Depois de identificar seus objetivos, você pode começar gerar a estratégia de teste A/B criando scripts nas diferentes telas a serem testadas de acordo com o impacto esperado e a dificuldade de implementação de seus objetivos.

Priorize seus testes

Uma das tentações frequentemente observadas em testes A/B é o desejo de começar com cenários com um grau de complexidade bastante avançado: funil de compra, testes multivariados, hierarquia de informações etc. Mas, como todo aprendizado, para obter melhores resultados, é melhor começar com o mais fácil. Estrategicamente, devemos começar com testes que combinem esperança real de ganho de conversão e facilidade de implementação.

Adapte seus testes à sua meta volumétrica

Para obter resultados confiáveis, é essencial dar tempo para a convergência de seus testes até obter uma boa taxa de confiabilidade, mesmo que uma tendência surja rapidamente. Recomenda-se pelo menos 5000 visitantes e 100 conversões por variação. Além do volume, também é aconselhável a adaptação ao setor visado, por exemplo, é mais relevante testar um site comercial no fim de semana do que no início da semana.
O teste A/B começa

O teste A/B começa

Os testes devem ser executados simultaneamente para levar em conta qualquer variação no tempo. Nesta etapa, cada interação realizada pelo usuário é medida, contada e comparada para determinar qual é a ergonomia mais eficaz. Muitas vezes é recomendado em termos de UX focar sua pesquisa na qualidade sobre a quantidade, mas do ponto de vista do teste A/B isso pode ser questionado sabendo que é um método orientado a dados, onde o fator chave ainda é a quantidade de dados disponíveis.

Entre em uma lógica de melhoria contínua

O teste A/B valida uma hipótese, mas não a cria!! A execução de um teste AB que compara diretamente uma variação a uma experiência comum permite que você faça perguntas direcionadas que permitem a evolução contínua da experiência do usuário.

Dinâmica temporal do Teste AB

A experiência momentânea vivida pelo usuário durante a interação que ele realiza durante o Teste AB é geralmente considerada o coração do teste. No entanto, o objetivo deste tipo de teste é distinguir várias fases temporais do usuário testado para analisar seu senso de compreensão voltado para um aplicativo ou site.

A inteligência estatística dos testes A/B

Terminada a experiência, é hora de analisar os resultados... colocando em competição as diferentes versões das páginas testadas para melhorar sua eficiência. O compartilhamento desses dados possibilita disseminar a cultura de dados, auxiliando assim na tomada de decisão sobre a mudança estratégica da ergonomia.
Isso vem validar ou não hipóteses aplicando medidas de confiabilidade estatística aos dados coletados. É importante saber com certeza se as diferenças nos resultados se devem ao acaso.
A inteligência estatística dos testes A/B
Hoje, o teste A/B visa encontrar o melhor compromisso ergonômico para todos os seus visitantes e é um verdadeiro valor agregado para a tomada de decisões estratégicas. No entanto, isso tem seus limites, no momento da personalização, inteligência artificial, adaptabilidade de usos onde cada conteúdo visa a tipologia de visitantes... L'O teste A/B não é uma metodologia que se encerra em um discurso de destacar problemas sem resolvê-los?
 
Carina Renaud, UX-evangelista @CarineWhatElse -  Fundação UXLab @UX-Republic