Teste A/B e personalização: conheça o poder dessa dupla dinâmica

O teste A/B e a personalização refletem duas abordagens distintas para elevar a experiência do cliente, e podem oferecer muitos benefícios para as empresas se combinadas. Enquanto os testes A/B são experimentos que comparam variáveis do marketing, como elementos criativos, textos, layouts e até algoritmos para melhorar as principais métricas do negócio, a personalização investe em estratégias de segmentação que permite conhecer melhor o perfil de cada grupo de clientes, criando diferenciais para aumentar o nível de satisfação. Por isso, a combinação dessas duas ferramentas pode gerar benefícios exponenciais.

Limitações do teste A/B
A premissa do teste A/B é simples: comparar duas ou mais versões diferentes para ver qual tem melhor desempenho e, em seguida, implementar a opção que se destacou para os usuários. A prática dos testes A/B e das equipes de CRO (Conversion Rate Optimization) tem sido investir em todos os tipos de experimentos para melhorar diferentes áreas e experiências no site, aplicativo, e-mail e em qualquer outro Canal digital. O método requer otimização contínua em busca do aumento das conversões e KPIs específicos com o passar do tempo.

No entanto, a menos que uma empresa gere toneladas de tráfego e tenha um enorme cenário digital para experimentar, vai chegar a um ponto de retorno decrescente no qual o resultado atinge um rendimento máximo em termos de contribuição. Isso tem a ver com o fato de a abordagem clássica dos testes A/B oferecer uma visão binária das preferências dos visitantes, não capturando toda a gama de fatores e comportamentos que definem quem eles são enquanto indivíduos.

Além disso, os testes A/B produzem resultados generalizados com base nas preferências majoritárias de um determinado segmento. Embora uma marca possa descobrir que uma experiência específica gera, em média, mais receita, aplicá-la a todos os clientes seria um desserviço uma vez que consumidores possuem preferências e perfis diferentes. Por exemplo: não faz sentido recomendar um produto de luxo a um cliente de classe média, não é mesmo?

As médias costumam ser enganosas quando usadas para comparar diferentes grupos de usuários, uma vez que os resultados são influenciados também por fatores contextuais, como geolocalização, clima, época do ano, entre outros.

Mais relevância com a personalização
A personalização refina a experiência proporcionada ao cliente avaliando o seu comportamento, preferências e intenções únicas, garantindo que as marcas agreguem valor aos seus produtos e serviços. Já está comprovado que a metodologia estreita relacionamentos, aumentando a satisfação do consumidor e, consequentemente, a fidelidade à marca.

Embora não dependa necessariamente de testes A/B, a personalização gera resultados mais positivos se baseada nos fundamentos dos testes. Entretanto, em vez de incluir uma experiência com múltiplas variações para comparar com um grupo de controle, como acontece em um teste A/B tradicional, o ideal é dar um passo além com a criação de múltiplas experiências direcionadas a diferentes públicos.

Com os recursos avançados de personalização, uso de IA e Machine Learning (ML), é possível avaliar o desempenho de cada variação, em cada segmento de tráfego, em tempo real para entregar o conteúdo mais relevante aos grupos de público selecionados. Além disso, a personalização 1:1 pode ser realizada com recursos baseados em afinidade, que aproveitam o processo de criação de perfil para combinar algoritmicamente cada pessoa com ofertas de produtos e conteúdo.

Este nível de personalização permite que as empresas sejam mais eficazes e direcionadas em sua estratégia de marketing, ao mesmo tempo que fidelizam os consumidores.

Combinando testes A/B com personalização
Se perguntar a uma equipe de testes A/B ou CRO e àqueles dedicados à personalização sobre as especificidades de seu trabalho, terá respostas semelhantes. Isso porque a combinação dos dois pode não apenas agilizar os processos e as operações, mas também gerar resultados exponenciais ao permitir insights amplos e precisos sobre o comportamento do consumidor.

Veja, abaixo, como combinar os poderes dessa dupla dinâmica em sua estratégia de marketing para obter melhores resultados:

Teste A/B baseado em segmento
Em vez de realizar testes A/B em todo o seu público, divida-o por segmentos significativos com base em características compartilhadas, e em seguida execute testes A/B. Esta estratégia de experimentação segmentada pode fornecer uma compreensão mais detalhada dos diferentes comportamentos do consumidor e ajudar a adaptar experiências a grupos específicos.

Estratégias de personalização de testes A/B
Use testes A/B para determinar quais estratégias de personalização funcionam melhor. Por exemplo, você pode testar algoritmos de recomendação de produtos e verificar se os direcionados a determinados públicos obtêm as melhores taxas de cliques ou de adição ao carrinho do que outros.

 Adaptação da estratégia em tempo real
À medida que coletar Dados dos testes A/B, utilize essas informações para otimização e refinamento contínuos de sua estratégia de personalização. Esta adaptação em tempo real permite uma estratégia de marketing mais dinâmica e eficaz que evolui continuamente para atender às necessidades do consumidor.

Historicamente, os testes A/B têm como objetivo determinar a melhor experiência geral, enquanto a personalização tem o objetivo de proporcionar a melhor experiência em nível de público ou individual. Embora haja um momento e um lugar para ambos, combinar os dois pode aumentar a satisfação e fidelidade do cliente, com experiências únicas por meio da personalização, e resultados maximizados pela estratégia dos testes A/B.

Por Ander Orcasitas, RVP para Europa Ocidental e América Latina da Dynamic Yield, empresa da Mastercard.