Testes A/B são experimentos estatísticos para validar hipóteses de conversão. Uma amostra é dividida em duas e uma variável é aplicada no teste para determinar qual tem melhor performance, seja um botão call-to-action, uma imagem ou um texto.
Se você acredita que determinada mudança no site do hotel, anúncio ou e-mail, pode aumentar a taxa de conversão de vendas, é através de um teste A/B que você terá certeza.
A amostra pode ser um número x de usuários do site do hotel, da lista de e-mails ou do público-alvo em uma campanha de marketing.
Para que um teste A/B dê certo, você precisa de um:
- objetivo claro;
- amostra mínima;
- variação significativa
O objetivo do seu teste A/B é a conversão que você quer aumentar, seja mais tráfego, cliques e por aí vai.
Você pode começar experimentando com coisas pequenas, como, por exemplo, mudar a cor ou posição de um botão, a ordem e destaque de elementos na página (será que trazendo para o topo da página o selo de Melhor Hotel do TripAdvisor vai aumentar minhas conversões?) e até mesmo a ocultação de elementos.
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Esse é um teste de hipóteses, que podem se mostrar corretas ou incorretas. Digamos que você acredita que mudando a cor do CTA vai chamar mais atenção, logo, mais cliques. Mas você não tem como ter certeza até testar isso.
Lembrando também que muitas vezes a questão não é descobrir qual elemento performa melhor e repeti-lo em outras páginas. O que dá certo naquele lugar, com aquele objetivo, pode não dar certo inserido em um contexto diferente. Por exemplo:
O menu fixo tem o botão de “Checar disponibilidade”, mas abaixo os CTAs são de “Reserve online”, específicos para as ofertas e pacotes especiais.
Para fazer testes A/B, você precisa ter claro em mente que mesmo as ideias mais brilhantes podem se mostrar, na realidade, pouco eficientes e até diminuir as conversões.
Amostra mínima para testes A/B
Nem sempre o resultado com maior conversão porcentual em um teste A/B é o ganhador. Por exemplo, você tem dois botões de cores diferentes e o CTR final do A é de 10,5% e do B é de 5%.
O botão A será seu ganhador apenas se a amostragem tiver um tamanho mínimo para que o resultado seja relevante. Caso contrário, essa porcentagem pode estar indicando apenas um, dois cliques de diferença.
Existem diversas calculadoras do tamanho de amostra espalhadas na internet. Uma bem simples, da Resultados Digitais, leva em conta a sua taxa de conversão atual, o aumento esperado com o teste e a significância estatística.
Significância estatística: No cálculo de um teste A/B, a significância estatística é o nível de tolerância e confiança no resultado. Geralmente aplicado em 95%, quer dizer que as chances do resultado estar correto e não ser puramente aleatório, é de 95%. Em contrapartida, há 5% de chances de estar errado.
Essas calculadoras fazem a conta matemática de um teste A/B por você. Acredite, a equação não é nada simples, melhor uma ferramenta que a faça por você!
Resumindo, a letra n corresponde ao tamanho mínimo da amostra. Z é a significância estatística atribuída. E é a margem de erro. σ é o desvio padrão, ou seja, a variabilidade estimada para o teste.
Mas não se preocupe com esse nível de complexidade. A maioria dos testes A/B na hotelaria são bem simples. De acordo com Diogo Franco, consultor de marketing para hotéis com uma década de experiência no setor, 5% é uma boa margem de consideração, mas também dependerá da sua base de dados.
“Se sua base for de 30 mil usuários, uma diferença de 5% é representativa, para o dobro disso, 2,5% já tem grande representatividade”.
Apenas preocupe-se em testar com grandes amostras primeiros. Dependendo do resultado, replique o teste com uma amostra menor para ter certeza.
Testes A/B para hotéis na prática
Como já foi dito, a variável do teste pode ser um botão, em qualquer página do site, e-mail e campanha. A chamada que os hoteleiros mais querem dar destaque é o botão de “Reservar Agora”.
Você pode fazer testes para determinar o melhor texto para essa chamada, pode ser “Reservar Agora” ou outra variável, como “Ver disponibilidade”, “Checar tarifas”, “Ver preços” e por aí vai.
“Outra coisa para se observar é que o CTA para hotéis de negócios performam de forma diferente dos hotéis de lazer”, explica Diogo, que dá o exemplo do botão “Ver Preços Agora” que funciona melhor para hotéis de lazer.
Na Asksuite, nós começamos uma série de testes A/B para aumentar as conversões de vendas nos chats de atendimento dos nossos clientes. Já testamos mudar a cor do botão “Reservar Agora” e diminuir a quantidade de texto exibido.
No chat de atendimento, após o pedido de cotação, os resultados em carrossel dos quartos disponíveis aparecem com fotos, a diária e o valor total dos dias que o cliente vai ficar hospedado.
A intenção do teste era determinar se o texto da descrição do quarto era necessário ou se apenas distanciava o usuário do botão de “Reservar Agora”. Ocultar a descrição não seria um problema, já que o viajante que quisesse mais informação poderia clicar em +Info. Era uma boa hipótese, mas na prática apresentou nenhuma variação.
Em testes A/B, é normal por em prova várias hipóteses até que alguma esteja certa. Nós acertamos em cheio quando mudamos a mensagem do ícone do chat.
Acima, é o chatbot na página inicial do Costão do Santinho Resort. O texto padrão para todos os chatbots é “Estamos Online 24h”. Trocamos, então, para “Melhor tarifa aqui!” e colocamos em prova.
Resultado: houve aproximadamente 30% mais interações com o robô e o mesmo aumento de cliques em “Reservar agora”!
Conclusão
Diogo Franco explica que vários fatores impactam um teste A/B além de um CTA. Pode ser o carregamento do site, a usabilidade e responsividade, a latência do servidor e muitas outras variáveis que impactam a taxa de conversão de vendas.
No entanto, você não precisa testar todas essas variáveis, já que muitos estudos, inclusive do Google, comprovam que sites com carregamento lento têm mais saídas (bounce rate), consequentemente, menores taxas de conversão.
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