7 Melhores Ferramentas de Teste A/B para Aplicativos Móveis

Melhores ferramentas de teste A/B para aplicativos móveis

Vamos explorar as principais ferramentas e softwares de teste A/B para aplicativos móveis, que ajudam a executar experimentos para aprimorar as taxas de conversão dos aplicativos. Aqui estão algumas das melhores opções disponíveis:

Firebase

O Firebase é a plataforma de desenvolvimento de aplicativos móveis e web do Google que oferece aos desenvolvedores várias ferramentas e serviços diferentes. Você pode usá-lo para gerenciar a infraestrutura de back-end, monitorar o desempenho e a estabilidade e realizar testes A/B em seu aplicativo móvel. 

Para: Sites e aplicativos móveis.

Características: Google Analytics, previsão, testes A/B, autenticação, análise de problemas.

Preços: Planos pagos, gratuitos e personalizados.

Optimizely

O Optimizely é uma plataforma poderosa de experimentação que permite criar e executar testes A/B e testes multivariados em sites e aplicativos móveis. Com ele, você tem a capacidade de realizar uma ampla gama de experimentos para aprimorar suas páginas da web. O Optimizely Classic Mobile permite que você execute experimentos, também, em seu aplicativo iOS ou Android.

Para: Sites e aplicativos.

Características: testes A/B, relatórios básicos.

Preços: Vários planos disponíveis, com foco em grandes empresas.

Apptimize

O Apptimize é uma ferramenta versátil e abrangente projetada para testes, otimização e lançamentos de recursos em diversas plataformas. Com um dashboard centralizado, você pode executar testes A/B em várias plataformas, permitindo que você obtenha insights valiosos sobre o desempenho e a preferência dos usuários. Uma das principais características do Apptimize é sua capacidade de gerenciar lançamentos com a função lançamentos em etapas.

Para: Site e aplicativos.

Características: teste A/B, bandeiras de recursos.

Preços: 30 dias de avaliação gratuita, preços personalizados.

Pronto! Aqui está a nossa lista das melhores ferramentas de teste A/B para aplicativos móveis. Agora, vamos mergulhar nas melhores ferramentas de análise qualitativa para complementar o software de teste A/B do seu aplicativo móvel.

O melhor software de análise qualitativa para usar com plataformas de teste A/B 

UXCam

É um pouco tendencioso da nossa parte, mas garantimos que será difícil encontrar uma ferramenta mais completa cujo foco exclusivo seja em aplicativos móveis. Com a UXCam, você pode realizar análises de eventos e navegar por experiências individuais dos usuários. No painel de controle, você pode visualizar sessões de usuários e filtrar problemas, como gestos de frustração e mapas de calor que mostram toques não responsivos. Isso fornece um nível incrível de detalhes para compreender como os usuários interagem com seu aplicativo. Além disso, a UXCam permite que você visualize onde os usuários abandonam o funil de conversão e investigue manualmente as sessões para revisar detalhadamente. Essa riqueza de informações possibilita que profissionais de marketing e desenvolvedores de otimização de taxa de conversão (CRO) formem hipóteses sólidas e tomem decisões informadas sobre o que testar e otimizar em seu aplicativo. A UXCam também oferece integração com outras ferramentas importantes, permitindo que você tire o máximo proveito de sua análise qualitativa. Alguns exemplos de integrações incluem 

• Android nativo

• IOS nativo

• Flutter

• React Native

• Cordova

• Xamarin

• Nativescript

Visite nossa página de desenvolvimento para descobrir como integrar perfeitamente a UXCam com plataformas de teste A/B populares, como Firebase, Crashlytics, Intercom e Amplitude. 

Para: Aplicativos móveis.

Características: Mapas de calor, gravação de sessão, funis, análise de usuário, eventos, análise de problemas. 

Preço: Teste gratuito, preço sob demanda.

Crie uma conta gratuita na UXCam aqui e tenha acesso a 10.000 sessões mensais gratuitas e recursos ilimitados.

VWO

O VWO é uma ferramenta abrangente de teste e análise A/B utilizada pelas empresas para experimentação, otimização da taxa de conversão, teste de usabilidade e muito mais. Com o VWO, você tem acesso a recursos poderosos que permitem configurar e executar testes A/B e testes multivariados de maneira simples e eficiente, tudo diretamente no seu editor VWO.

Para: Sites e aplicativos.

Características: testes A/B, mapas de calor, pesquisas, análise de formulários.

Preços: Três planos disponíveis com base nos recursos necessários.

Hotjar

O Hotjar é uma ferramenta que visa fornecer uma visão abrangente para aprimorar a experiência do usuário. Essa poderosa ferramenta combina várias fontes de dados qualitativos, incluindo mapas de calor, gravações de sessões e pesquisas com os usuários. Seu recurso mais conhecido são os mapas de calor, que fornecem informações sobre cliques, movimentos e rolagens dos usuários. No entanto, é importante observar que o Hotjar é amplamente utilizado em site, mas não é compatível com aplicativos móveis.

Se você busca uma ferramenta que ofereça mapas de calor e gravações de sessão para aplicativos móveis, leia nosso artigo sobre uma alternativa ao Hotjar para aplicativos móveis.

Para: Sites e aplicativos móveis.

Características: Mapas de calor, gravação de sessão, recebimento de feedback, pesquisas.

Preço: Oferece planos pessoais, para empresas e para agências. 

Crazy Egg

O Crazy Egg é uma ferramenta que oferece funcionalidades semelhantes ao Hotjar, incluindo mapas de calor e gravações de sessão, juntamente com recursos integrados de testes A/B. Com base nas informações fornecidas pela Crazy Egg, mais de 300.000 sites utilizam essa ferramenta para aprimorar o que já está funcionando bem, corrigir o que não está e testar novas ideias.

Para: Sites e aplicativos móveis.

Características: Mapas de calor, gravação de sessão, testes A/B.

Preço: A partir de $24 por mês para o plano básico com preços personalizados para empresas.

O que é teste A/B? 

No marketing de aplicativos móveis, o teste A/B é uma prática comum para otimizar a taxa de conversão. Trata-se de um experimento controlado em que uma amostra de usuários é dividida aleatoriamente em dois grupos. Um grupo é exposto a um tratamento, enquanto o outro grupo atua como controle para medir as mudanças. O Grupo A é exposto a uma variante, como diferentes cores de fonte na tela, enquanto o Grupo B permanece inalterado em relação à versão original. Se forem identificadas diferenças significativas com uma alta relevância estatística, os Gerentes de Produto podem confirmar ou rejeitar sua hipótese com base nos resultados obtidos.

Quais perguntas o teste A/B pode me ajudar a responder?

Fazer perguntas qualitativas pode ser fundamental para o sucesso de testes A/B. Embora os números quantitativos possam fornecer insights sobre a experiência do usuário, confiar apenas neles pode ser enganoso, levando a conclusões precipitadas. Após obter resultados estatisticamente significativos com os dados quantitativos, é importante explorar perguntas que podem ser respondidas por meio de ferramentas de análise comportamental. Alguns exemplos dessas perguntas incluem:

1. Atribuição comportamental: Será que a melhoria no onboarding foi realmente resultado da alteração da cor dos botões? Quais outros fatores influenciaram as mudanças de comportamento no aplicativo?

2. Fonte de frustração: Em que ponto e por que os usuários decidiram abandonar o onboarding sem concluí-lo?

3. Motivação: O que os usuários estavam procurando quando abriram o aplicativo?

Estudo de caso

Aprimorando o teste A/B quantitativo: como os dados qualitativos ajudaram a identificar a causa raiz de um funil de conversão com baixo desempenho em um aplicativo móvel.

A situação:

Uma cadeia de restaurantes recentemente lançou seu novo aplicativo, migrando seu site para dispositivos móveis para permitir pedidos online. A empresa conduziu análises competitivas e pesquisas com usuários para projetar o fluxo de registro de novos usuários. A conclusão foi de que o processo seria mais fácil se fosse solicitado apenas um campo de entrada de dados por tela, conforme a sequência a seguir:

• Tela 1: Insira seu endereço de e-mail

• Tela 2: Insira seu nome

• Tela 3: Configure uma senha

• Tela 4: Confirmação da verificação de e-mail feita pelo usuário

• Tela 5: Aceite a política de privacidade e a newsletter de marketing opcional 

No entanto, após coletar uma quantidade significativa de dados, o funil de registro revela taxas de conversão abaixo das expectativas e do benchmark do setor. Especificamente, há uma alta taxa de abandono logo após a tela de configuração de senha.

Além disso, os usuários foram apresentados a breadcrumbs (em português, trilhas de navegação) durante o processo, permitindo que visualizassem em qual etapa se encontravam (por exemplo, Etapa 3 de 5). Com base nos dados quantitativos e em entrevistas realizadas com os usuários, a equipe concluiu que alguns usuários esperavam que certas etapas fossem ignoradas ou concluídas em uma única tela. No entanto, quando perceberam que ainda havia mais duas etapas após a configuração da senha, muitos usuários optaram por abandonar o processo.

Formando uma hipótese baseada em experiências passadas:

A Líder de Produto já tinha experiência com um aplicativo móvel de um restaurante concorrente, que tinha um processo de registro com apenas 3 telas. No caso deles, a taxa de conversão de registro do aplicativo era 20% maior do que a taxa de conversão atual. Com base nessa experiência e afim de aumentar a taxa de conversão, ela propôs que a equipe reduzisse o processo de registro de 5 para 3 telas, combinando as seguintes etapas:

• Tela 1: Nome e e-mail 

• Tela 2: Configuração de senha e opt-in

• Tela 4: Confirmação da verificação de e-mail feita pelo usuário.

Hipótese quantitativa: Reduzir o processo de registro de 5 para 3 telas aumentará a taxa de conversão de registro em 20%.

No entanto, a equipe de design de UX/UI argumentou que essas mudanças propostas sobrecarregariam o usuário e poderiam até prejudicar ainda mais as taxas de conversão. Diante dessa divergência, o Gerente de Produto decidiu realizar um teste A/B para medir o impacto da simplificação proposta no fluxo de inscrição e resolver o debate.

Resultado do teste A/B:

Após testar a hipótese em um grupo de tratamento, a equipe descobriu que a redução do número de telas não resolveu o problema, já que ainda havia uma alta taxa de abandono na etapa de criação de senha. Como resultado, a hipótese foi rejeitada. Para investigar mais a fundo, a equipe de produto solicitou à equipe de engenharia que configurasse um evento personalizado para rastrear os erros de senha. Os dados revelaram um aumento significativo no número de erros de senha desde o lançamento do novo fluxo de registro. Uma análise detalhada dos dados, segmentando por versão do aplicativo, revelou que os erros de configuração de senha eram altos apenas na versão mais recente (por exemplo: versão 1.4 versus 1.3). No entanto, considerando que os requisitos de senha não haviam sido alterados desde a atualização, a equipe ficou intrigada com a causa desse problema. Foi nesse ponto que os dados qualitativos se tornaram essenciais e forneceram um contexto crucial para entender a causa raiz do baixo desempenho do funil. A equipe decidiu utilizar uma segunda ferramenta de análise de produtos para explorar os replays de sessão da etapa de criação de senha, o estágio com alta taxa de abandono. Os vídeos gravados mostraram os usuários digitando repetidamente as senhas após verem continuamente o banner "sua senha não é forte o suficiente".

Após uma investigação mais aprofundada, foi descoberto que a equipe de engenharia havia estabelecido requisitos rigorosos para as senhas, exigindo o uso de letras maiúsculas e caracteres especiais para garantir uma configuração segura. No entanto, na versão mais recente do aplicativo, a interface do usuário não comunicava esses requisitos aos usuários e apenas exibia mensagens de erro dizendo que a senha criada não era forte o suficiente. Foi então que ocorreu o momento aha e as seguintes mudanças foram testadas no grupo de tratamento:

• Relaxamento dos requisitos de senha: Agora, embora ainda seja necessário o uso de caracteres especiais, as letras maiúsculas não são mais obrigatórias.

• Adição de microtexto informativo: Foi incluído um texto explicativo abaixo do campo de senha informando sobre os requisitos, por exemplo, "Inclua pelo menos um caractere especial".

• Indicador de força da senha: Um indicador em tempo real foi adicionado abaixo do campo de senha, mostrando se a senha é fraca, média ou forte, à medida que os usuários a digitam.

Após a implementação dessas atualizações, a equipe imediatamente observou um aumento nas taxas de conversão. Assim, a hipótese quantitativa inicial de que o número de telas estava impactando a taxa de conversão não pôde ser comprovada. Em vez disso, o problema real foi descoberto por meio da análise qualitativa do comportamento do usuário no funil de conversão.

Por que usar uma ferramenta qualitativa como a UXCam?

O teste A/B realizado exigiu um planejamento minucioso, várias reuniões e análises detalhadas. Desenvolver e implementar um fluxo de registro mais curto demandou tempo e recursos significativos. No entanto, a equipe poderia ter economizado muito tempo se tivesse validado sua hipótese antes de lançar o experimento. Como ilustrado no exemplo do restaurante, mesmo quando eventos de dados são registrados no aplicativo, entender as razões por trás das decisões dos usuários pode ser desafiador. Foi somente por meio da visualização de mapas de calor e gravações de sessões de eventos específicos que se tornou possível compreender melhor por que as pessoas não estavam avançando para a próxima tela, indo além da simples falta de progresso no processo de onboarding. Essas informações proporcionaram um contexto mais amplo sobre o comportamento dos usuários, permitindo compreender sua frustração e fortalecer as hipóteses.

Como faço para criar minha própria hipótese de teste A/B?

Para garantir que estejamos testando com foco no cliente, é fundamental criar hipóteses válidas e testáveis. Uma hipótese é uma declaração que segue a estrutura "Se x, então y aumentará em z". Como mencionado anteriormente, o uso de ferramentas qualitativas pode ser de grande ajuda nesse processo. Uma hipótese convincente é o resultado de uma análise de vários pontos de dados e recomendações que indicam uma mudança capaz de impactar positivamente a taxa de conversão. Craig Sullivan, especialista em otimização de taxa de conversão, propõe um modelo excelente para escrever uma hipótese baseada em dados que inclui os seguintes elementos:

1. Explicação dos dados

2. Listagem do impacto

3. Especificação da métrica principal de decisão que dirá se a alteração causa impacto

Para obter mais informações sobre como formular hipóteses, recomendamos consultar a seção “Etapa #2: Formando Hipóteses” em nosso guia completo para otimização de conversão de sites para dispositivos móveis (em inglês).

Quais ferramentas de análise comportamental posso usar para elaborar minha hipótese? 

Se o seu objetivo é aumentar a taxa de conversão de um aplicativo móvel, é provável que você já esteja utilizando uma ferramenta de análise quantitativa, como o Firebase ou o Optimizely. Esses relatórios quantitativos fornecem insights sobre os resultados obtidos ao testar diferentes variáveis com diferentes públicos. No entanto, para ter uma visão completa, é importante complementar essas análises com um SDK adicional que se concentre na análise comportamental.

O valor dos dados qualitativos

Para muitos profissionais de marketing de aplicativos, os dados qualitativos são frequentemente considerados como uma opção secundária, devido ao tempo necessário para coletá-los e aos processos de entrevistas, gravações e pesquisas que podem ser cansativos. No entanto, felizmente, em 2021, existem diversas ferramentas de análise comportamental disponíveis para ajudar a tornar o processo de pesquisa mais eficiente e escalável. Se você deseja aprender mais sobre pesquisas e ferramentas, recomendamos verificar nossos outros artigos. Eles fornecerão informações valiosas para aprimorar suas estratégias e obter insights mais significativos.

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