Muito ligado ao makerting digital, o teste A/B pode ser usado igualmente para o desenvolvimento de softwares, sendo uma boa prática interessante para iniciantes em programação, inclusive. Ocorre que por muito tempo, desenvolvedores trabalharam em projetos, por meses seguidos ou anos, sem ter certeza sobre quais seriam os resultados.
Fato é que cada vez mais se faz necessário adotar um sistema para realizar experimentos rápidos e de alta velocidade. O teste A/B permite a realização de testes para certificar se modificações como a fonte de texto ou a cor de um botão, aumentam ou diminuem a receita de um site.
Confira a seguir o que é o teste A/B para o desenvolvimento de softwares e porque fazê-lo pode ser um diferencial para sua equipe ou empresa!
O que é teste A/B no desenvolvimento de softwares?
O teste A/B para o desenvolvimento de softwares envolve um site em que os visitantes são escolhidos aleatoriamente para testar duas versões de um sistema, seja um controle (no caso, A) ou um tratamento (nesse caso, B). Para simplificar, podemos dizer que ele é um método de comparação de duas versões de desenvolvimento de uma página web ou aplicativo.
A partir da análise estatística do comportamento subsequente desses dois tipos de grupos diferentes de usuários, é possível saber se existe alguma diferença significativa nos resultados. Baseados nas respostas, será estabelecida um nexo de causalidade entre o tratamento, por exemplo, como a mudança de um elemento de design ou a cor do plano de fundo. Como resultado, deverá existir a taxa de conversão e o tamanho médio do pedido.
Em suma, o teste A/B irá comparar as duas variações criadas da mesma página, sendo que uma delas deverá ter o melhor resultado.
O que é possível testar no teste A/B com desenvolvimento de software?
No teste A/B o desenvolvedor pode testar quaisquer itens que estiverem na página web ou aplicativo, tais como:
- Imagens;
- Botões;
- Textos;
- Posição dos elementos;
- URL;
- Títulos;
- Intertítulos;
- Campos de um formulário;
- Informações sobre um produto em uma landing page, no caso marketing digital;
- Elementos visuais (como, por exemplo, cores, setas, asteriscos, dentre outros).
Contudo, vale a pena ressaltar que foque em testes que realmente possam trazer algum impacto para o desenvolvimento de software.
Por que é necessário integrar o teste A/B nas releases?
Quando existe a realização de pesquisas e experimentos significativos com os usuários, há a garantia de que nossos esforços atingirão os objetivos de clientes e de produtos, além de ter mais experiência para projetos futuros.
É possível afirmar que o teste A/B é fácil e rápido de ser executado. Afinal, a partir dele pode se realizar implementações de produção sob demanda facilmente, utilizando de alternâncias de recursos e fornecendo inúmeras e diferentes versões do código fonte simultaneamente aos clientes.
Outro ponto é garantir que os clientes pensem em cada recurso como uma hipótese e utilizem os lançamentos de produção como experimentos com usuários reais para provar ou, ainda, refutar uma hipótese.
Quando existe a adoção de uma abordagem experimental para o desenvolvimento de produtos, não será apenas necessário a divisão de trabalho em pequenas histórias ou requisitos, mas a validação se cada célula de trabalho está obtendo os resultados planejados. Porque, caso contrário, será necessário reavaliar o roteiro de trabalho com outras hipóteses.
O que o teste A/B é capaz de fazer no desenvolvimento de softwares?
Com a aplicação do teste A/B, você pode:
- Coletar dados;
- Identificar metas;
- Habilitar hipótese;
- Criar variações;
- Executar experiência;
- Analisar resultados.
Outro ponto é que as páginas são mostradas de maneira aleatória para os usuários. Será escolhida aquela que tiver melhor desempenho em relação às conversões e determinada como vencedora.
Atenção: é importante ressaltar que no teste A/B deve-se testar um elemento por vez. Essa é a única maneira de ter certeza se uma mudança em um aplicativo ou site tem o resultado desejado. Caso isso não aconteça e você fizer várias alterações juntas, não será possível metrificar o que tem a melhor resposta entre todas.
Exemplos práticos
O maior streaming do mundo, o Netflix, também faz diversos testes todos os dias. Nesses testes, eles usam chamadas, imagens e cores para os filmes ou séries. A finalidade principal é saber o que mais tem conversão em determinado dia, semana e horário: teste realizado em dias mais frios e chuvosos, o que indica uma mudança de comportamento dos usuários (ou assinantes) ao optarem por um determinado título para ser assistido.
Teste A/B: como fazê-lo?
Provavelmente você já compreendeu o que é o teste A/B no desenvolvimento de softwares, além do que ele pode analisar. Contudo, deve estar na dúvida de como colocá-lo em prática. Confira o que é necessário para fazê-lo!
Aposte em ferramentas especializadas
Para realizar o teste A/B, você precisa usar ferramentas especializadas ou softwares de automação que já tenham essa funcionalidade. Algumas das ferramentas disponíveis no mercado que você pode usar são:
- Google Analytics;
- Unbounce;
- Optimizely;
- VWO.
Contudo, existe uma forma de realizar o teste A/B sem o uso dessas ferramentas: o e-mail. O problema é que o processo não é automatizado e pode gerar resultados falsos.
Invista em significância estatística
O primeiro ponto para realizar um teste A/B de verdade, é determinar a amostragem de pessoas que participarão do teste. Resumindo, quantas pessoas participarão para que o seu teste A/B tenha significância estatística? Por isso, para conhecer o número certo de participantes, você deverá utilizar uma calculadora de significância.
Crie variações que vão gerar resultados
Agora que você já determinou qual será a amostragem do seu teste A/B, crie as duas variações que serão testadas. Não se esqueça que elas, por obrigação, deverão ter apenas um elemento de diferença.
Teste A/B: conclusão
Através do teste A/B, tenha certeza de que os seus sites ou aplicativos terão um melhor desempenho, pois, esses testes ajudarão a identificar oportunidades de melhoria e até mesmo facilitará a sua percepção em relação a experiência do usuário.
Caso você ainda tenha alguma dúvida sobre o teste A/B, deixe nos comentários abaixo para que possamos te ajudar mais!
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