Os testes A/B têm aplicações práticas em diversas áreas de negócio, especialmente no ambiente digital. A seguir, apresentamos alguns casos de uso típicos e exemplos concretos de resultados obtidos. Este é o terceiro de uma série de 3 artigos sobre o tema. Se estiver chegando agora comece por aqui.

Casos de Uso e Exemplos Concretos de Resultados Obtidos

Otimização de sites e e-commerce: Empresas de comércio eletrônico usam extensivamente testes A/B para otimizar páginas de produto, fluxos de checkout e elementos de design visando aumentar vendas. Por exemplo, o Google realizou um famoso experimento testando dezenas de tonalidades de azul em links de anúncios. Ao expor diferentes usuários a variações sutis de cor, identificou-se qual tom gerava mais cliques. O resultado foi surpreendente: uma tonalidade de azul ligeiramente mais arroxeada levou a um aumento significativo de engajamento, resultando em cerca de US$ 200 milhões a mais por ano em receita de anúncios para a empresa. Essa mudança aparentemente trivial (a cor de um link) teve um impacto financeiro enorme dada a escala de usuários envolvidos.

Melhorias em mecanismos de busca e anúncios: A Microsoft, por meio do Bing, também ilustrou o poder dos testes A/B. Em 2012, um funcionário sugeriu uma pequena mudança no modo como os títulos dos anúncios eram exibidos no Bing. A ideia ficou de lado até que um engenheiro decidiu testá-la num experimento A/B. Em poucas horas, a nova versão começou a gerar receita muito acima do normal. Inicialmente, pensou-se em erro, mas era real: a alteração produziu um aumento de 12% na receita por busca, o que projetado equivalia a mais de US$ 100 milhões por ano somente nos EUA. Importante: essa grande vitória veio de uma ideia simples que, sem um teste A/B, poderia ter permanecido ignorada. Hoje, o Bing executa centenas de experimentos constantemente, comprovando na prática a vantagem de testar até mudanças consideradas de baixo impacto – algumas podem revelar ganhos ocultos.

Marketing digital e campanhas de e-mail: Testes A/B são amplamente empregados para otimizar campanhas de marketing, onde pequenas melhorias nas taxas de engajamento se traduzem em retorno significativo. Um exemplo comum é testar dois assuntos de e-mail marketing para ver qual gera maior taxa de abertura ou duas versões de conteúdo para avaliar a taxa de clique. A campanha presidencial de Barack Obama em 2012, por exemplo, ficou famosa por testar diferentes títulos e conteúdo de e-mail para maximizar doações – o e-mail vencedor arrecadou milhões a mais do que a versão original, graças a melhorias identificadas via A/B testing (exemplo clássico citado em diversos estudos de caso). E-mails, anúncios online, páginas de destino (landing pages) e até posts em redes sociais podem se beneficiar: empresas frequentemente descobrem, por exemplo, que uma formulação diferente de texto ou um botão de cor distinta atrai significativamente mais a atenção do público.

Experiência do usuário em aplicativos: No contexto de produtos digitais (mobile apps, serviços online), os testes A/B ajudam a refinar a experiência do usuário (UX/UI). Plataformas de streaming e redes sociais usam testes A/B para tudo: desde a posição de um menu até novas funcionalidades. A Netflix, por exemplo, conduz testes A/B para escolher qual imagem de capa ou thumbnail de um filme é exibida aos usuários. Em um experimento, testou-se diferentes imagens para o filme “Gênio Indomável” (Good Will Hunting); a versão com a foto do ator Robin Williams exibindo uma forte expressão emocional gerou mais visualizações do que outras opções menos expressivas. Com base em resultados assim, a Netflix adaptou sua estratégia para personalizar imagens de capa conforme o perfil do usuário, aumentando o engajamento no catálogo. Esse caso demonstra como testes A/B não servem apenas para conversão imediata, mas também para insights sobre preferências do cliente – orientando decisões de produto.

Precificação e promoções: Embora mais delicados, há casos de uso de teste A/B para estratégias de preço e promoções. Por exemplo, um varejista pode experimentar oferecer 10% de desconto vs. um valor fixo (R$X off) para ver qual formato incentiva mais compras, ou testar diferentes preços de um serviço para ver impacto em adesão versus receita. Há relatos de empresas que fizeram testes controlados regionalmente (mostrando preços diferentes em regiões ou períodos distintos) para avaliar a elasticidade do preço. No entanto, esse tipo de teste requer cuidado: além de considerações éticas (clientes podem achar injusto preços diferentes), é tecnicamente mais complexo e muitas ferramentas padrão não suportam variações de preço facilmente. Ainda assim, quando possível, tais experimentos podem revelar o ponto ótimo de preço ou promoção que maximiza receita sem espantar clientes.

Produtos físicos e varejo tradicional: Apesar de serem mais comuns no meio digital, os princípios de teste A/B também se aplicam em ambientes físicos ou estratégias offline. Por exemplo, lojas de varejo podem testar layouts diferentes (ex.: exposição de um produto na entrada da loja vs. nos fundos) em lojas de perfis semelhantes e comparar as vendas. Da mesma forma, campanhas publicitárias podem ser testadas com amostras de público diferentes antes de um lançamento nacional. Esses casos exigem um controle cuidadoso para isolar variáveis (cada loja de teste serve como “grupo A ou B”) e costumam ser chamados de testes controlados ou pilotos, mas conceitualmente são equivalentes a um A/B.

Praticamente qualquer aspecto de interação com o cliente ou operação de marketing/vendas pode ser submetido a um teste A/B, desde que seja possível apresentar duas variantes e medir um resultado objetivo. Empresas de tecnologia líderes (Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Netflix, etc.) realizam milhares de experimentos A/B por ano, testando desde pequenos detalhes visuais até algoritmos complexos, tudo para descobrir empiricamente o que maximiza desempenho. Esses exemplos concretos ilustram como a experimentação contínua pode gerar insights valiosos e ganhos financeiros significativos para os negócios.

E esse é o verdadeiro trabalho de um Cientista de Dados. Ajudar as empresas na solução de problemas do dia a dia, através de Ciência de Dados.

Testes A/B são estudados na prática na Formação Cientista de Dados 4.0

Equipe DSA

Referências:

Real-world experiments: 5 Lessons from Google, Bing, Netflix and Alibaba

28 A/B Testing Statistics for Data-Driven Decision Making