Landing Page Teste de divisão: Definição e exemplos para inspiração

O teste de divisão é um método poderoso para otimizar as conversões do site, comparando duas versões de página. Ele envolve o direcionamento do tráfego entre variações para determinar qual tem o melhor desempenho com base em métricas críticas, como taxas de cliques, taxas de conversão ou envolvimento do usuário. Esse método permite que os profissionais de marketing tomem decisões orientadas por dados que revelam o que realmente repercute nos visitantes, seja um design de página totalmente novo ou um formulário de envio reorganizado.

O teste de divisão oferece uma série de benefícios que o tornam uma ferramenta vital no marketing digital. Primeiro, ele fornece insights claros e orientados por dados sobre o que funciona melhor para envolver os usuários e gerar conversões, eliminando as suposições das decisões de design e conteúdo. Além disso, os testes de divisão contínuos podem revelar as mudanças nas preferências do público ao longo do tempo, garantindo que as páginas permaneçam relevantes e competitivas.

Este artigo aborda os aspectos fundamentais dos testes de divisão, incluindo a diferença entre testes de divisão e testes A/B e testes de divisão versus testes multivariados. Ele o orienta no processo de criação de um teste de divisão eficaz e recomenda as melhores ferramentas para gerenciar e analisar os resultados dos testes. Além disso, ele destaca exemplos bem-sucedidos de testes de divisão landing page para ilustrar o impacto potencial dessa abordagem nas taxas de conversão.

Leia este artigo para saber como o teste de divisão pode elevar sua estratégia de conversão. Descubra as diferenças entre os vários métodos de teste. Siga um guia passo a passo para configurar experimentos eficazes. Explore as principais ferramentas e histórias de sucesso inspiradoras que revelam o impacto inegável do design de ponta.

O que é um Landing Page Split Test?

Um teste de divisão landing page (às vezes chamado de teste A/B) é um experimento estruturado em que os visitantes do site são divididos igualmente entre duas variações de página (50/50) para determinar qual versão obtém mais conversões. Essa abordagem é uma técnica essencial para otimizar as taxas de conversão.

A consistência refere-se à manutenção de um ambiente de teste estável, garantindo que todas as variáveis sejam gerenciadas para que quaisquer alterações no desempenho possam ser atribuídas exclusivamente aos elementos que estão sendo testados. Isso envolve a padronização de fatores como o público, a hora do dia e as influências externas que poderiam alterar os resultados. Os profissionais de marketing podem tirar conclusões precisas de seus testes mantendo essas variáveis constantes. O controle, por outro lado, envolve o gerenciamento cuidadoso do próprio processo de teste. Isso significa ter uma hipótese bem definida, entender claramente o que constitui um resultado bem-sucedido e implementar sistematicamente testes para validar ou invalidar essa hipótese. Sem controle, os resultados podem ser enganosos, resultando em decisões baseadas em dados incompletos ou errôneos.

Juntos, esses princípios garantem que o teste de divisão não seja apenas um processo de tentativa e erro, mas uma estratégia para otimizar landing pages. Ao aderir à consistência e ao controle, os profissionais de marketing podem aprimorar com mais eficiência as experiências dos usuários, aumentar as taxas de conversão e, por fim, obter melhores resultados.

Qual é a diferença entre teste de divisão e teste A/B?

A diferença entre o teste de divisão e o teste A/B é que o teste de divisão compara diferentes versões da página para avaliar mudanças significativas no design. Em contrapartida, o teste A/B se concentra em pequenos ajustes em uma página existente para otimizar elementos específicos.

Os testes de divisão geralmente comparam versões completamente diferentes de uma página para ver qual delas tem melhor desempenho. Isso é ideal para avaliar mudanças significativas, como redesenhar um site ou experimentar um novo layout. Ele permite que as empresas entendam o que seu público prefere e como ele interage com diferentes designs.

O teste A/B se concentra em fazer pequenos ajustes em uma página existente. Por exemplo, você pode alterar a cor de um botão de chamada para ação ou reorganizar o texto de um título. O teste A/B ajuda a determinar quais pequenos ajustes levam a melhores resultados.

Elementos normalmente examinados com testes de divisão	Elementos normalmente examinados com testes A/B
design	botão de CTA
layout	título
página do produto	cópia
formulário de envio	elementos de prova social

É importante observar que, embora todos os testes A/B possam ser considerados uma forma de teste de divisão, nem todo teste de divisão é um teste A/B. A combinação de ambos os métodos pode ajudar as empresas a refinar com eficácia sua presença on-line e seus esforços de marketing, levando a experiências de usuário aprimoradas e taxas de conversão mais altas.

Qual é a diferença entre testes de divisão e testes multivariados?

A diferença entre o teste de divisão e o teste A/B está em seu foco: o teste de divisão compara versões totalmente diferentes de uma página, enquanto o teste multivariado explora as interações entre vários elementos em uma única página. Esse método é vantajoso para examinar diversas variáveis simultaneamente. Por exemplo, você pode testar diferentes títulos, imagens e cores de botões para ver como cada combinação afeta o comportamento do usuário. Isso permite uma análise mais detalhada de como os vários elementos funcionam juntos, o que pode levar a melhores insights de otimização.

O uso conjunto desses métodos pode ajudar as empresas a refinar suas estratégias on-line de forma eficaz, resultando em melhor desempenho e engajamento.

Como criar um teste de divisão Landing Page?

Para criar um teste de divisão landing page, concentre-se em seu objetivo, nas principais métricas, no período de tempo, na distribuição do tráfego e na análise completa dos dados do experimento. Esses elementos compõem um procedimento adequado que permite que você tire o máximo proveito do esforço.

Criar um teste de divisão é fundamental para otimizar as taxas de conversão, pois permite que você avalie diretamente os elementos mais eficientes da sua página. Ao testar sistematicamente diferentes variações, você obtém insights claros e com base em dados sobre as preferências do usuário, o que leva a designs de página mais eficazes e, por fim, gera maior envolvimento e conversões. Esse método elimina as suposições, permitindo melhorias contínuas que se alinham ao comportamento do usuário e às demandas do mercado.

A poderosa plataforma da Landingi aprimora ainda mais esse processo, oferecendo ferramentas intuitivas para criar, executar e analisar testes de divisão sem esforço. Com seu construtor fácil de usar, modelos personalizáveis e análises detalhadas, a Landingi capacita os profissionais de marketing a configurar e monitorar testes rapidamente, simplificando a implementação de alterações com base em dados em tempo real. Esses recursos simplificam toda a jornada de testes, permitindo que você maximize o impacto de cada landing page com confiança.

Para configurar um teste de divisão landing page bem-sucedido, siga as principais etapas abaixo para garantir a precisão e a eficácia.

1. Defina seu objetivo

Definir um objetivo claro é essencial, pois ele orienta todas as decisões no processo de teste A/B. Identificar a métrica específica que você deseja melhorar (taxa de cliques, envios de formulários ou inscrições) o ajudará a adaptar cada variante para atingir essa meta. Sem um objetivo definido, pode ser difícil interpretar os resultados, o que torna desafiador identificar quais alterações geram sucesso.

Por exemplo, se a meta for aumentar os envios de formulários, certifique-se de que todos os aspectos do teste, como alterações no layout do formulário, na cor da CTA ou no posicionamento, sejam criados para melhorar esse resultado específico. O foco em um objetivo mensurável permite que você acompanhe o progresso e faça ajustes estratégicos com base em dados precisos.

2. Formular uma hipótese

A formulação de uma hipótese é uma etapa crucial do teste de divisão porque fornece uma direção e um objetivo claros para o teste. Uma hipótese bem estruturada ajuda a definir o que está sendo testado, por que está sendo testado e qual resultado específico é esperado. Por exemplo, uma hipótese como “Alterar o layout da página do produto aumentará as taxas de cliques em 10%” define um objetivo claro que orienta tanto o design do teste quanto a análise dos resultados.

Com uma hipótese, os testes de divisão evitam se tornar experimentos aleatórios com insights acionáveis, facilitando a compreensão do motivo pelo qual uma versão teve melhor desempenho. Além disso, ter uma hipótese incentiva o aprendizado.

Essa abordagem garante que cada teste se baseie no anterior, criando um ciclo contínuo de aprimoramento que gera sucesso de longo prazo no desempenho.

3. Criar variantes

A criação de variantes bem planejadas é essencial para a eficácia dos testes. Cada variante deve se concentrar em uma única alteração impactante, seja um título, uma CTA ou uma imagem, permitindo que você isole os elementos que influenciam as conversões. Evite sobrecarregar as variações com muitas alterações de uma só vez; a simplicidade aqui garante que quaisquer mudanças de desempenho sejam devidas ao elemento específico que está sendo testado.

O ajuste de um título para enfatizar um desconto (por exemplo, “Ganhe 20% de desconto hoje!” em vez de “Economia exclusiva só para você!”) pode revelar um texto que capta a atenção do visitante. Ao isolar alterações específicas em cada variante, você garante que o efeito de cada ajuste seja claro e acionável.

4. Configure o teste

A configuração correta do teste é fundamental para garantir resultados precisos e significativos. Certifique-se de que cada variante esteja configurada para ser exibida uniformemente, mantendo um design e um layout consistentes em todos os dispositivos e navegadores. Estabeleça um limite de significância estatística para que você reúna dados suficientes para tomar uma decisão informada. Essa consistência evita vieses decorrentes de problemas técnicos, garantindo que o teste reflita com precisão as respostas dos usuários apenas às alterações que você está testando.

Por exemplo, se você estiver testando uma nova cor de CTA no seu landing page, certifique-se de que a cor seja exibida de forma consistente em todos os navegadores e dispositivos. Inconsistências, como o fato de o botão aparecer corretamente no Chrome, mas não no Safari, podem distorcer os resultados e não deixar claro se a mudança de cor realmente afeta as conversões.

5. Distribuir o tráfego

Distribuir o tráfego uniformemente entre as variantes é essencial para obter resultados imparciais. Certifique-se de que cada versão receba um tamanho de amostra comparável para minimizar a variação aleatória e obter resultados estatisticamente significativos. Considere dividir o tráfego igualmente para públicos maiores, enquanto amostras menores podem se beneficiar de porcentagens de tráfego mais altas por variante para obter insights mais rápidos.

Um site de comércio eletrônico pode dividir seu tráfego em 50/50 entre dois layouts diferentes de página de produto. Entretanto, priorizar uma parte mais significativa do tráfego para uma variação de teste pode acelerar os insights se o público for menor. Essa distribuição cuidadosa garante que cada variante receba exposição suficiente para uma comparação precisa, tornando os resultados estatisticamente válidos.

6. Executar o teste

Executar o teste adequadamente é vital para capturar o comportamento do usuário com precisão. Evite encerrar o teste prematuramente, pois períodos curtos de teste podem levar a resultados inconclusivos ou enganosos. Deixe o teste ser executado até atingir a significância estatística, garantindo que suas descobertas sejam robustas e representativas das tendências de longo prazo.

Lembre-se de que o momento do teste pode influenciar significativamente os resultados e até mesmo prejudicar o objetivo do teste em si. Muitas empresas on-line passam por períodos previsíveis de pico e fora de pico. Por exemplo, comparar o tráfego do site de comércio eletrônico na Black Friday com qualquer outro dia insignificante provavelmente não produzirá dados confiáveis e comparáveis. A escolha de períodos de tempo consistentes garante uma compreensão mais precisa do que funciona para seu público.

7. Analisar os resultados

Analisar cuidadosamente os resultados dos testes é essencial para tomar decisões baseadas em dados que aumentem a eficácia do seu landing page. Comece examinando a métrica principal associada ao seu objetivo, como taxas de conversão, de cliques ou de rejeição, para determinar qual variante teve o melhor desempenho. Procure diferenças estatisticamente significativas, ou seja, resultados que provavelmente não se devem ao acaso, pois isso aumenta a confiabilidade de suas descobertas. Use ferramentas como a análise integrada do Landingi ou o Google Analytics para se aprofundar nas interações dos usuários, dividindo os dados por tipo de dispositivo, localização geográfica ou até mesmo por hora do dia para descobrir padrões específicos.

Por exemplo, suponha que uma nova CTA tenha levado a um aumento de 20% nas inscrições no desktop, mas não tenha apresentado nenhuma alteração no celular. Esse insight pode revelar comportamentos exclusivos do usuário em diferentes plataformas, o que leva a mais testes adaptados a cada tipo de dispositivo. A análise de métricas secundárias, como tempo de envolvimento e profundidade de rolagem, é útil, pois pode fornecer contexto para os principais resultados e revelar um comportamento inesperado do usuário. Uma análise completa confirma qual variante foi bem-sucedida e oferece insights sobre as preferências do público, orientando futuros testes e decisões de design.

8. Implementar mudanças

A implementação de alterações com base nos resultados dos testes melhora o desempenho de seu landing page. Implemente a variante vencedora e torne-a o novo padrão, ou execute testes adicionais nos elementos de melhor desempenho para otimizar ainda mais. Cada alteração implementada o aproxima de um landing page totalmente alinhado com as preferências do usuário.

9. Manter um registro das descobertas

Manter um registro dos resultados de cada teste é essencial para a otimização de longo prazo. A documentação das alterações positivas e negativas ajuda a criar um recurso valioso para testes futuros. Esse registro permite que você identifique padrões ao longo do tempo, refinando suas estratégias e fazendo ajustes informados com mais eficiência.

Isso permite que as empresas tomem decisões orientadas por dados, melhorando a experiência do usuário e aumentando as taxas de conversão. Testes, análises e refinamentos consistentes vão além de apenas melhorar o desempenho; eles desempenham um papel fundamental na eficácia mais ampla das campanhas de marketing digital. Ao identificar o que repercute nos usuários, as empresas podem criar experiências mais envolventes e relevantes, o que acaba gerando taxas de conversão mais altas e melhorando o retorno sobre o investimento (ROI).

3 exemplos bem-sucedidos de testes de divisão landing page

A análise de exemplos bem-sucedidos de landing page fornece insights valiosos sobre a eficácia de estratégias digitais bem executadas. Os profissionais de marketing podem conhecer os principais elementos que contribuem para o sucesso de uma landing page explorando casos reais.

Entender o que funciona nesses exemplos pode informar seus testes de divisão, permitindo que você refine seus próprios landing pages com base em práticas comprovadas. Observe os três exemplos selecionados abaixo para descobrir as estratégias que geram engajamento e resultados.

1. Josera

Nosso primeiro exemplo de teste de divisão gira em torno de uma modificação na página de detalhes do produto, visando explicitamente os usuários que inicialmente não estavam interessados em fazer uma compra.

Ao analisar o comportamento e o feedback do usuário, a equipe procurou entender quais elementos poderiam ser ajustados para capturar o interesse de forma mais eficaz. A análise revelou uma taxa de rejeição preocupantemente alta nas páginas de detalhes de produtos da JOSERA. Um problema ainda mais significativo eram as baixas taxas de conversão de vendas. A equipe concluiu que uma reformulação completa da página de detalhes do produto melhoraria a situação. Eles criaram uma variação com uma descrição distintamente mais precisa em comparação com a página de detalhes do produto real.

O teste de divisão desenvolvido pela plataforma VWO envolveu 2.400 usuários durante 16 dias. O tráfego foi distribuído igualmente entre as duas experiências, garantindo uma comparação justa das alterações implementadas. A variação registrou um aumento surpreendente de 28,79% nas conversões.

2. Densidade do servidor

O segundo exemplo vem da Server Density, um provedor de SaaS de hospedagem e monitoramento de sites. Inicialmente, seus preços eram baseados em custos, mas depois de mudar para uma oferta de pacote focada em valor, eles observaram um aumento substancial na receita geral, chegando a 114%.

Esse novo modelo não apenas aumentou os ganhos, mas também reduziu as inscrições para avaliação gratuita de usuários não comprometidos. O exemplo ressalta o profundo impacto que uma reformulação completa pode ter sobre a receita. Quando um landing page é reimaginado com elementos centrados no usuário, recursos visuais atraentes e CTAs estratégicos, ele não tem apenas uma aparência melhor; ele tem um desempenho melhor.

3. JellyTelly

O terceiro exemplo é a JellyTelly, uma rede de televisão voltada para famílias cristãs. A Never Settle, uma agência digital sediada em Denver, ofereceu à empresa de radiodifusão mudanças simples, mas poderosas, na página inicial do site. A ideia por trás das mudanças era criar uma variação com menos distrações.

A variação superou o desempenho do original, gerando 105% mais visitantes para a página de registro e um aumento de 5% no total de registros para a JellyTelly. O aumento de visitantes na página de inscrição foi, sem dúvida, significativo, mas a equipe notou que havia espaço para melhorias, com conversões abaixo do esperado.

Esse é um exemplo perfeito de como um teste de divisão bem-sucedido em um determinado site não garante os mesmos resultados em outro lugar. Trate os resultados recuperados para uma análise mais profunda que pode levar a outro experimento mais refinado.

Posso fazer um teste de divisão em um site?

Sim, você pode fazer testes A/B em um site para otimizar seu desempenho. Ele permite comparar duas versões de páginas da Web para determinar qual delas tem melhor desempenho com base em uma métrica específica, como taxa de cliques, taxa de conversão ou envolvimento do usuário. Esse método envolve a criação de várias variantes de página com design, layout, conteúdo e elementos de chamada para ação diferentes.

Os visitantes são então direcionados aleatoriamente para uma dessas versões e suas interações são analisadas para verificar se a versão produz os melhores resultados. Por exemplo, um site pode testar dois designs de página inicial – um com uma CTA em negrito e outro com uma CTA sutil – para identificar a melhor solução.

Os testes de divisão oferecem insights valiosos que podem melhorar significativamente a experiência do usuário e os resultados comerciais. As empresas podem tomar decisões baseadas em dados testando continuamente diferentes elementos e adaptando seus sites para atender às preferências e aos comportamentos dos usuários. Em última análise, o teste de divisão é uma ferramenta essencial para a otimização do site, ajudando a revelar os recursos que repercutem entre os usuários e gerando um crescimento mensurável ao eliminar as suposições das escolhas de design.

Como faço para testar vários Landing Pages?

Para testar vários landing pages, você precisa definir o resultado desejado e, em seguida, criar as variações com alterações específicas para atingir o objetivo. O estabelecimento desses pontos iniciais permite que você escolha um tipo adequado de teste. Dê uma olhada nos três principais tipos de testes landing page que são comumente usados:

• Teste de divisão: Nesse tipo de teste, o tráfego é roteado para dois landing pages diferentes com URLs separados. Essa técnica é especialmente útil para avaliar os efeitos de grandes mudanças, como uma reformulação total ou a introdução de novas propostas de valor.
• Teste A/B: Essa técnica envolve a comparação de duas variações de uma página (Versão A e Versão B) para escolher a de melhor desempenho. Um exemplo seria testar cores diferentes em um botão de call-to-action para ver qual delas gera mais cliques.
• Testes multivariados: Esse método avalia vários elementos, como títulos, imagens e botões de chamada para ação, para encontrar a combinação mais eficaz que aumenta as taxas de conversão.

Ao experimentar sistematicamente vários elementos, os profissionais de marketing podem aproveitar os dados para embasar suas decisões, resultando em taxas de conversão melhores e mais eficazes. Isso permite a otimização de componentes individuais e contribui para uma compreensão mais estratégica do comportamento e das preferências do usuário, o que acaba gerando melhores resultados nas campanhas de marketing digital.

Qual é a melhor ferramenta de teste de divisão?

A melhor ferramenta de teste dividido é a Landingi, sem dúvida uma plataforma líder em marketing digital. Ela simplifica a criação e o lançamento de testes, mesmo para quem tem pouca experiência técnica. Os usuários podem facilmente duplicar landing pages, modificar elementos – como botões de CTA, títulos, imagens ou formulários – e testar essas variações para ver qual versão obtém melhores resultados.

Um dos pontos fortes da Landingi é sua extensa biblioteca de modelos personalizáveis adaptados a vários setores, simplificando o processo de design e mantendo a eficácia.
A plataforma oferece ferramentas de análise robustas, permitindo que os usuários acompanhem as taxas de conversão em tempo real, as taxas de rejeição e outros indicadores-chave de desempenho. Essas informações são cruciais para a tomada de decisões informadas sobre a otimização.

Em comparação com outras ferramentas, como a Unbounce ou a VWO, que também têm fortes recursos de teste, a Landingi é frequentemente elogiada por sua acessibilidade e facilidade de uso, tornando-a acessível a empresas de todos os tamanhos. De acordo com fontes como HubSpot e Digital Marketing Community, o Landingi é frequentemente recomendado por seus recursos abrangentes e design centrado no usuário, que facilitam um processo de teste mais eficiente.

Quais são as limitações do Landing Page Split Testing?

As limitações do teste de divisão landing page são os requisitos de tráfego, o consumo de tempo e as implicações de custo. Dê uma olhada em nossa descrição explícita das limitações abaixo:

Requisitos de tráfego

Um landing page precisa de uma quantidade substancial de tráfego para obter resultados estatisticamente significativos. Páginas com pouco tráfego podem levar muito tempo para reunir dados suficientes para conclusões confiáveis, o que torna o teste de divisão impraticável.

Consumo de tempo

A configuração e a execução de testes podem consumir muito tempo. Muitas vezes, são necessárias semanas para concluir um teste, principalmente se as variações do teste forem sutis ou se o tráfego for limitado. Muitos profissionais de marketing acabam executando testes inconclusivos, o que gera frustração e perda de tempo.

Implicações de custo

Se o teste dividido envolver tráfego pago (como anúncios), os custos podem se acumular rapidamente. Isso pode tornar o empreendimento caro, especialmente se uma versão tiver um desempenho inferior, resultando em perda de receita durante a fase de teste.

Complexidade da implementação

A implementação de testes divididos requer habilidades técnicas para rastrear e medir os resultados com precisão. Isso é especialmente verdadeiro quando se usam vários mecanismos de rastreamento ou integração com sistemas existentes, o que pode complicar o processo de teste.

Informações limitadas sobre o comportamento do usuário

Embora os testes de divisão possam mostrar qual versão tem melhor desempenho, eles geralmente não fornecem insights profundos sobre por que uma versão supera a outra (especialmente os testes executados sem uma ferramenta adequada que facilite a coleta de dados). Entender o comportamento do usuário pode exigir métodos adicionais de pesquisa qualitativa.

Risco de interpretação errônea

A significância estatística nem sempre se traduz em relevância prática. Um resultado pode ser estatisticamente significativo, mas pode não melhorar significativamente as taxas de conversão. Esse risco pode aparecer se os objetivos não tiverem sido considerados minuciosamente.

A compreensão dessas limitações pode ajudar os profissionais de marketing a criar estratégias mais eficazes para seus esforços de teste de divisão, equilibrando a necessidade de decisões baseadas em dados com considerações práticas.

Conclusão

O teste de divisão é essencial para refinar as estratégias de marketing e maximizar as taxas de conversão. Ao escolher a abordagem correta e estabelecer indicadores-chave de desempenho (KPIs) claros, os profissionais de marketing podem analisar com eficácia o impacto de diferentes elementos no comportamento do usuário. Esse processo revela insights valiosos e capacita os profissionais de marketing a tomar decisões informadas e orientadas por dados que melhoram o desempenho geral da campanha. Com a importância dessa prática já estabelecida, fica claro que a priorização dos testes A/B pode elevar qualquer iniciativa de marketing.

O Landingi oferece um conjunto de recursos criados para aprimorar as estratégias de teste de divisão, tornando-o a opção ideal para os profissionais de marketing que desejam otimizar as taxas de conversão de forma eficaz. Um dos aspectos de destaque do Landingi é sua interface amigável com um editor de arrastar e soltar. Essa funcionalidade permite que os usuários criem e modifiquem landing pages com facilidade, eliminando a necessidade de habilidades técnicas. Como resultado, os profissionais de marketing podem configurar rapidamente várias versões de landing pages para testes de divisão, reduzindo significativamente o tempo necessário para lançar testes.

A plataforma suporta testes multivariados, permitindo que os profissionais de marketing avaliem vários elementos simultaneamente. Esse recurso oferece insights mais profundos sobre como as diferentes combinações de elementos interagem e influenciam as taxas de conversão. Ao utilizar esses recursos, a Landingi permite que os profissionais de marketing aprimorem suas estratégias de testes divididos, o que, em última análise, leva a taxas de conversão melhores e a campanhas de marketing digital mais eficazes.

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