Calculadora de Testes A/B Gratuita

O teste A/B, às vezes chamado de teste de divisão, é um tipo de teste que contrasta duas variações de algo para detectar qual é a versão preferível. Geralmente é usado para campanhas de marketing ou algo semelhante. No teste A/B, os usuários são selecionados aleatoriamente para receber uma das duas opções, e a análise estatística é realizada com base no feedback deles.

Os testes A/B são usados em diversos setores por diferentes motivos. Profissionais de marketing e publicidade geralmente utilizam testes A/B para determinar a melhor opção a ser usada no design de sites, ofertas online, títulos, e-mails e descrições de produtos.

Testes A/B são calculados comparando as taxas de conversão das duas variações diferentes entre si para observar se uma tem maior significância estatística do que a outra. Alguns dos principais fatores a serem considerados ao calcular seu teste A/B são o z-score, o valor-P, o tamanho da amostra, o índice de confiança e a pontuação de confiança.

O ideal é que a significância estatística de seu teste A/B seja de 95% e não inferior a 90%, no mínimo. Caso contrário, não será um teste bem-sucedido.

O tamanho amostral necessário depende do teste A/B e do que ele está medindo. Devem ser efetuados cálculos para determinar o tamanho mínimo de amostra necessário para um determinado teste A/B.

Nos testes A/B, a significância estatística garante que a diferença entre os grupos de controle e de teste do experimento não seja resultado de acaso ou erro. Quanto maior a significância estatística, maior a probabilidade de que a diferença entre seus grupos seja precisa. Em resumo, a significância estatística é uma medida da probabilidade de que sua hipótese nula seja verdadeira.

A fórmula da significância estatística é:

χ2= ∑(O−E)2/E

O z-score é uma medida estatística que indica o quanto um determinado valor difere do desvio padrão. Em termos simples, o z-score mostra o quão distante o ponto de dados testado está da média.

O valor-P é a probabilidade de que não haja diferença entre os grupos de teste e que a melhoria indicada seja completamente casual.

A hipótese nula refere-se à suposição básica de que não há conexão entre dois conjuntos de dados.

O poder estatístico de um teste é a probabilidade deste encontrar uma diferença estatística entre os grupos de teste, desviando-se efetivamente da hipótese nula.

Um teste unilateral pode determinar se uma (e somente uma) média é maior ou menor que outra média. Um teste bilateral pode determinar se duas médias são diferentes uma da outra.

Uma pontuação de confiança A/B classifica a validade de um teste A/B bem-sucedido. No geral, uma pontuação acima de 95% é o ideal.

Você pode executar um teste A/B seguindo os passos abaixo:

• Insira o número de visitantes e conversões para sua variante A.
• Insira o número de visitantes e conversões para sua variante B.
• Determine o intervalo de confiança do seu teste.
• Calcule, analise e compartilhe seus resultados.

Você pode criar seu próprio teste A/B usando Jotform, começando do zero ou escolhendo um de nossos modelos prontos. Crie e personalize diferentes formulários para testes A/B para testar suas opções e observar qual é mais eficaz aos olhos do seu público.

Sim, você pode personalizar seus formulários para testes A/B usando o criador com recurso arraste-e-solte da Jotform. Adicione ou remova campos, altere seu texto, inclua ativos ou imagens de marca, escolha fontes e cores, e muito mais, tudo dependendo de suas necessidades.