> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aftersell.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Testes A/B pós-compra > Aprenda a configurar, gerenciar e analisar testes A/B das suas ofertas pós-compra no Aftersell
# Testes A/B pós-compra
Os testes A/B (também conhecidos como testes divididos) permitem comparar até cinco versões de uma oferta pós-compra dentro de um único funil para determinar qual tem melhor desempenho. Cada versão é chamada de **layout** (Layout A, Layout B, Layout C, Layout D, Layout E). O tráfego é dividido automaticamente de forma igual entre todos os layouts ativos, e o desempenho é rastreado separadamente, para que você identifique a versão com melhor performance. Ao testar variações das suas ofertas, você pode melhorar as taxas de conversão, aumentar a receita e tomar decisões baseadas em dados sobre sua estratégia de upsell. Os testes A/B permitem configurar manualmente cada layout como uma oferta completa e testá-los uns contra os outros. Se você quiser definir variáveis individuais (como tipo de desconto, duração do timer, tipo de produto) e deixar o Aftersell combiná-las em todas as combinações possíveis de layout para teste, use os [Testes Multivariados](/pt/aftersell/multivariate_testing). Os testes A/B estão disponíveis apenas para upsells pós-compra. Testes A/B para ofertas da Página de Agradecimento não estão disponíveis no momento. Para testes A/B de widgets de checkout, veja [Testes A/B de Checkout](/pt/aftersell/checkout_a_b_testing). ***
## O que você pode testar
Você pode testar praticamente qualquer elemento da sua oferta pós-compra, incluindo: * **Produtos:** produtos diferentes, ofertas de produto único vs. múltiplos produtos, ou recomendações de IA vs. produtos específicos * **Descontos:** valores ou tipos de desconto diferentes (percentual vs. valor fixo) * **Texto:** títulos, descrições e texto de call-to-action * **Imagens:** imagens de produto ou fotos de lifestyle * **Elementos de urgência:** timers de contagem regressiva com durações diferentes * **Quantidades:** quantidade padrão de 1 vs. 2 (ou mais) * **Design da oferta:** layouts ou estilos visuais diferentes Para melhores resultados, teste um elemento por vez, para identificar com clareza o que impulsiona as mudanças de desempenho. Se você quiser definir múltiplas variáveis e deixar o Aftersell combiná-las em combinações de layout para teste, use os [Testes Multivariados](/pt/aftersell/multivariate_testing). ***
## Como configurar um teste A/B
### Etapa 1: crie ou abra um funil
1. Abra o **app Aftersell** no seu Admin da Shopify 2. Navegue até **Post-purchase Funnels** na barra lateral esquerda 3. Crie um novo funil ou abra um funil existente que você queira testar
### Etapa 2: crie seu teste
1. No seu funil, clique em **Create Test** 2. Selecione **A/B Test** entre as opções
### Etapa 3: configure seus layouts
Configure cada layout como uma oferta completa. Você pode criar até 5 layouts (do Layout A ao Layout E). Para cada layout, você pode personalizar: * Seleção de produtos * Valor e tipo do desconto * Texto e mensagens da oferta * Imagens e elementos visuais * Configurações do timer de contagem regressiva * Quantidade padrão * Qualquer outra configuração da oferta
### Etapa 4: inicie o teste
1. Revise todos os layouts para garantir que estão configurados corretamente 2. Clique em **Start Test** para começar a dividir o tráfego entre os layouts 3. Certifique-se de que seu funil está **habilitado** e **publicado** Seu teste A/B agora está no ar.
### Como o tráfego é dividido
O tráfego é distribuído automaticamente de forma igual entre todos os layouts do teste. Não há como ajustar manualmente a porcentagem de tráfego de cada layout. Por exemplo: * Se você tem **2 layouts**, o tráfego será dividido em **50% / 50%** * Se você tem **3 layouts**, o tráfego será dividido em aproximadamente **33% / 33% / 33%** * Se você tem **4 layouts**, o tráfego será dividido em **25% para cada** * Se você tem **5 layouts**, o tráfego será dividido em **20% para cada** Todos os layouts do mesmo teste recebem distribuição igual de tráfego. Não há opção de definir porcentagens personalizadas (por exemplo, você não pode definir o Layout A com 80% e o Layout B com 20%). ***
## Gerenciando seu teste
Depois que seu teste A/B estiver no ar, o status dele será exibido como **In progress**. A partir daí, você pode pausar, editar, redefinir, excluir ou selecionar um vencedor.
### Status do teste
* **Not started**: o teste foi criado, mas não está ativo. O tráfego não está sendo dividido. Se você vir 100% do tráfego indo para um único layout, clique em **Start test**. * **In progress**: o tráfego está sendo dividido igualmente entre todos os layouts. * **Paused**: a divisão de tráfego foi interrompida. * **Finished**: o teste foi concluído. Os resultados estão disponíveis na aba Analytics > Tests. Passe o mouse sobre o selo de status para ver um tooltip com a data. O tooltip mostra: * **Started \[data]** — para testes em andamento, pausados ou concluídos * **Last reset \[data]** — para testes que não foram iniciados, mas tiveram os dados de análise redefinidos * **Created \[data]** — para testes que ainda não foram iniciados e nunca foram redefinidos
### Pausar o teste
Clique em **Pause** para interromper temporariamente a divisão de tráfego. Quando um teste está pausado: * O tráfego não é mais dividido entre os layouts * Apenas o primeiro layout criado, o Layout A, será exibido * Você não pode escolher qual layout é exibido enquanto o teste está pausado Para exibir permanentemente um layout diferente, você precisa selecionar um vencedor ou excluir o teste. Quando você retoma o teste, a divisão de tráfego volta a ser igual.
### Editar o teste
Use o menu de três pontos para selecionar **Edit test** se precisar ajustar produtos, preços, layout ou mensagens. Para resultados precisos, evite fazer grandes mudanças enquanto um teste está em execução.
### Redefinir os dados de análise
Selecione **Reset analytics** para limpar os dados atuais do teste e reiniciar o rastreamento do zero. Isso redefine apenas os dados do teste A/B. Os dados históricos vitalícios da oferta não são excluídos.
### Excluir o teste
Selecione **Delete test** para remover permanentemente o teste A/B. Se ele for excluído: * O tráfego não será mais dividido * A oferta volta ao comportamento normal * Os dados vitalícios de análise da oferta voltam a ficar visíveis
### Selecionar um vencedor
Quando você estiver pronto para encerrar o teste: 1. Clique em **Select winner** 2. Escolha o layout a manter 3. Confirme Isso encerra o teste e aplica o layout selecionado como a oferta ativa. Todos os clientes verão o layout escolhido a partir de então. ***
## Como funcionam os dados de análise dos testes A/B
Depois que seu teste estiver em execução, você pode acompanhar o desempenho na seção **Analytics** do seu painel Aftersell, na aba **Tests**. Para um detalhamento completo de todas as métricas da aba Tests, incluindo análises no nível de grupo, Performance by Variable, a tabela All Groups e como selecionar um teste, veja [Análises pós-compra](/pt/aftersell/analytics_in_aftersell). ***
## Limitações
### Os testes A/B funcionam apenas dentro de um único funil
Os testes A/B comparam layouts dentro do mesmo funil. Você não pode testar um funil contra outro funil.
### Os testes A/B são apenas para upsells pós-compra
Os testes A/B não estão disponíveis no momento para ofertas da Página de Agradecimento. Eles são compatíveis apenas com funis de upsell pós-compra.
### Porcentagens de tráfego personalizadas não são aceitas
O tráfego é sempre dividido igualmente entre todos os layouts ativos. Não há opção de atribuir porcentagens personalizadas a layouts individuais. ***
## Melhores práticas para testes A/B
### Execute os testes por tempo suficiente
* **Duração mínima:** 2 a 4 semanas * **Impressões mínimas:** pelo menos 100 a 200 impressões por layout (quanto mais, melhor) * Testes mais curtos podem não produzir resultados estatisticamente confiáveis, especialmente com tráfego baixo. O painel de análises mostrará as impressões necessárias para que o teste seja estatisticamente viável, ajudando você a saber quando os dados estão prontos para embasar uma decisão.
### Teste um elemento por vez
Quando você muda vários elementos ao mesmo tempo, não é possível saber qual mudança gerou os resultados. Teste uma variável por vez para obter insights claros: **Bom**: testar 10% de desconto vs. 20% de desconto (uma variável) **Evite**: testar 10% de desconto + Produto A vs. 20% de desconto + Produto B (duas variáveis)
### Procure desempenho consistente
Não tome decisões com base em uma única métrica. Um layout vencedor deve ter bom desempenho em várias métricas: * Taxa de conversão mais alta * Receita por visita mais alta * Valor médio de upsell comparável ou melhor
### Considere a significância estatística
Antes de declarar um vencedor, garanta que seus resultados são estatisticamente significativos. Procure por: * Diferenças claras de desempenho (não apenas variações de 1–2%) * Tendências consistentes ao longo do tempo * Tamanho de amostra suficiente (impressões)
### Aplique o layout vencedor
Depois de identificar um vencedor claro: 1. Encerre o teste 2. Aplique o layout vencedor ao seu funil 3. Monitore o desempenho para garantir que os resultados permaneçam consistentes 4. Considere executar um novo teste para otimizar ainda mais ***
## Teste A/B vs. teste multivariado
Não sabe qual método de teste usar? | | **Teste A/B** | **Teste multivariado** | | ------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Como funciona | Você configura manualmente cada layout como uma oferta completa e os testa uns contra os outros | Você define variáveis individuais e suas opções, e o Aftersell as combina em todas as combinações possíveis de layout para teste | | Layouts | Até 5 layouts (do Layout A ao E), cada um configurado manualmente | Gerados automaticamente com base nas combinações de variáveis (Layout A, B, C etc.) | | Ideal para | Comparar designs completos de oferta entre si | Encontrar a melhor combinação de variáveis individuais (desconto, timer, frete, quantidade) | | Divisão de tráfego | Igual entre todos os layouts | Igual entre todas as combinações | | Significância estatística | Mais rápida de atingir com menos layouts | Requer mais tráfego devido ao maior número de combinações | | Resultados | Mais fáceis de interpretar — um layout vence | Mais complexos — identifica a melhor combinação de variáveis | **Use testes A/B quando:** * Você quer comparar configurações completas de oferta * Você tem níveis moderados de tráfego * Você quer resultados claros e diretos [**Use Testes Multivariados quando:**](/pt/aftersell/multivariate_testing) * Você quer testar múltiplas variáveis simultaneamente e encontrar a melhor combinação * Você tem níveis altos de tráfego * Você quer definir variáveis e deixar o Aftersell combiná-las em combinações de layout para teste ***
## Ideias comuns de testes A/B
Precisa de inspiração? Aqui estão testes A/B comprovados para experimentar:
### Testes baseados em produto
* **Mesmo produto vs. produto complementar:** teste se os clientes preferem comprar mais do que acabaram de adquirir ou experimentar algo novo * **Oferta de produto único vs. múltiplos produtos:** compare uma oferta de item único com uma oferta de múltiplos produtos complementares * **Produto com IA vs. produto estático:** teste recomendações dinâmicas de IA contra produtos selecionados manualmente
### Testes de desconto
* **Valor do desconto:** teste 10% vs. 20% vs. 30% de desconto * **Tipo de desconto:** compare descontos percentuais (20% off) vs. valores fixos (\$5 off) * **Sem desconto vs. com desconto:** teste se um desconto é realmente necessário para o seu público
### Testes de quantidade
* **Quantidade padrão:** teste quantidade 1 vs. quantidade 2 (especialmente eficaz para consumíveis)
### Testes de texto e mensagens
* **Variações de título:** teste diferentes propostas de valor ou abordagens de mensagem * **Mensagens de urgência:** teste com e sem linguagem de urgência * **Texto do botão de CTA:** teste diferentes frases de call-to-action
### Testes de design
* **Formato longo vs. formato curto:** teste descrições detalhadas de produto contra ofertas concisas * **Variações de imagem:** teste diferentes imagens de produto ou fotos de lifestyle * **Duração do timer:** teste timers de contagem regressiva de 5 vs. 10 vs. 15 minutos Para estratégias e exemplos mais detalhados, confira nosso guia de [Melhores Práticas](/pt/aftersell/best_practices). ***
## Perguntas frequentes
### Os testes A/B param de rodar automaticamente após atingir significância estatística?
Não. Um teste A/B pós-compra continua rodando até que você mesmo o encerre — não há parada automática quando um resultado atinge significância estatística. O painel de análises mostra o número recomendado de impressões para um resultado estatisticamente viável, mas atingir esse número não encerra o teste nem escolhe um vencedor. Decidir quando os dados são conclusivos, e encerrar o teste, é responsabilidade sua. Quando estiver pronto, encerre-o com **Select winner** (ou pause-o ou exclua-o) — veja [Gerenciando seu teste](#managing-your-test). ***
## Precisa de ajuda?
Se você tiver dúvidas sobre como configurar ou analisar seus testes A/B, converse com nossa equipe de suporte pelo chat ao vivo no canto inferior direito do app.