Se você está executando guias no aplicativo para integração, anúncios de recursos ou educação sobre o produto, provavelmente já se perguntou: Isso está realmente funcionando?
A maioria das equipes depende de intuição. Talvez você ache que guias incorporados têm melhor desempenho do que sobreposições. Ou que conteúdo em vídeo gera mais engajamento do que texto. Mas sem testes A/B, você está chutando—tentando uma abordagem, esperando semanas, depois tentando outra. Você nunca sabe de verdade o que fez a diferença.
O Pendo Guide Experiments muda isso. É uma capacidade de teste A/B integrada diretamente ao Pendo Guides que permite testar duas variantes simultaneamente, medir a conversão em relação a uma meta específica e obter pontuações de confiança estatística sobre qual abordagem realmente gera resultados.
A melhor parte? Se você já tem o Guides Pro, pode começar a executar experimentos hoje. Aqui estão três maneiras comprovadas de usar o Guide Experiments para validar o que funciona e escalar seus resultados.
1. Teste formatos de guia e mensagens para impulsionar a adoção de funcionalidades
Sejamos honestos: a maioria de nós já criou um guia que achava brilhante, apenas para vê-lo ser ignorado. Você passou tempo elaborando o título perfeito, escolhendo as cores certas, talvez até adicionando algumas animações. E então... silêncio total.
Com os experimentos de Guide, você pode parar de adivinhar e começar a testar o que realmente faz a diferença.
Aqui está um exemplo do mundo real: Uma equipe de produto estava promovendo eventos de educação de usuários por meio de guias no produto. Eles sempre usaram anúncios em texto com um call-to-action "Registre-se Agora". Funcionava bem, mas eles se perguntavam se poderiam fazer melhor.
Então eles realizaram um experimento: a variante de controle era o guia padrão em formato de texto que sempre utilizaram. A variante de teste era idêntica, exceto por incluir um clipe de vídeo de 10 segundos mostrando uma prévia do evento com o apresentador explicando o que seria abordado.
O resultado? A variante com vídeo gerou 18% mais inscrições.
Ao testar uma simples mudança de formato, eles descobriram uma abordagem repetível que poderiam usar em dezenas de eventos futuros. Esse é o poder dos experimentos: encontrar o que funciona uma vez e depois escalar.
Ideias de testes potenciais:
- Guias com foco em texto vs. guias com muito visual
- Descrições de funcionalidades vs. mensagens orientadas a benefícios
A chave é focar no seu objetivo de conversão. Não teste apenas por testar. Pergunte a si mesmo: "Qual comportamento do usuário estou tentando mudar?" Em seguida, projete suas variantes em torno desse resultado específico.
Como configurar:
Ao criar seu experimento no Pendo, você testará duas variantes (Variante A vs. Variante B, ou um guia vs. nenhum guia). Para o exemplo acima:
- Variante A: Guia baseado em texto com CTA "Registre-se Agora"
- Variante B: Mesmo guia com prévia de vídeo de 10 segundos
- Métrica de conversão: Clique no recurso do botão de cadastro
- Janela de atribuição: 14 dias
O Pendo rastreia as taxas de conversão de cada variante e confirma qual guia teve melhor desempenho ao final do período do experimento. É nesse momento que você promove o vencedor e o escala para todo o seu público.
Essa abordagem funciona para testar qualquer elemento de guia: títulos, texto de botões ou até mesmo entrega incorporada versus sobreposta.
2. Reduza riscos nas mudanças de onboarding com lançamentos controlados
Aqui está um cenário que você pode reconhecer: você criou o que acredita ser o guia de onboarding perfeito. Ele foi revisado pelas partes interessadas, aprovado pelo jurídico e aprimorado até a perfeição. Você está pronto para lançá-lo para todos os seus usuários.
Mas e se não funcionar? E se os usuários ignorarem, ou pior, acharem irritante?
Com os experimentos de Guia, você não precisa fazer uma aposta tudo ou nada. Você pode começar com uma distribuição controlada — digamos, 10% do seu público-alvo — e aumentá-la gradualmente conforme valida o desempenho.
Essa abordagem faz duas coisas:
Primeiro, ela protege seus usuários de uma experiência potencialmente ruim. Se algo não estiver funcionando, você identifica isso cedo com uma amostra pequena, em vez de incomodar toda a sua base de usuários.
Em segundo lugar, isso fornece munição para conversas internas. Em vez de os stakeholders perguntarem: "Por que o guia não está tendo um desempenho melhor?", você pode dizer: "Testamos três abordagens, e esta gerou 23% mais adoção de funcionalidades. Aqui estão os dados."
Essa mudança de "achamos que isso funciona" para "sabemos que isso funciona" transforma a forma como sua organização aborda as mensagens no produto. Você passa de decisões baseadas em intuição para uma estratégia orientada por dados.
Como funcionam os lançamentos controlados nos Experimentos de Guia:
Este é um dos recursos mais poderosos do Pendo. Em vez de expor todo o seu segmento a um guia não testado, você pode usar uma porcentagem de distribuição para começar aos poucos:
- Crie seu experimento com o novo fluxo de integração
- Defina sua distribuição inicial para 10% do seu segmento-alvo
- Monitore as taxas de conversão e as pontuações de confiança à medida que os dados chegam
- Aumente gradualmente o lançamento (20%, 50%, 100%) conforme você valida o desempenho
Você pode ajustar o percentual de distribuição mesmo enquanto o experimento está ativo — sem necessidade de parar e reiniciar. Isso significa que você pode começar com cautela, validar sinais iniciais e escalar com confiança.
Por exemplo, se você estiver testando uma grande mudança no tour do seu produto, poderá executá-la a 10% por 3 dias, verificar sua pontuação de confiança e, em seguida, aumentar para 50% se os resultados parecerem positivos. Se a Variante B não estiver apresentando bom desempenho, você pode reduzir o lançamento ou encerrar o experimento antecipadamente sem expor toda a sua base de usuários a uma experiência abaixo do ideal.
3. Construa um sistema de aprendizado com segmentos baseados em experimentos
É aqui que o Guide Experiments fica realmente interessante: você pode criar segmentos com base em qual variante os usuários viram em um experimento. Isso significa que você não está apenas testando de forma isolada — está construindo uma base de conhecimento sobre como diferentes grupos de usuários respondem a diferentes abordagens de mensagem.
Digamos que você execute um experimento comparando mensagens focadas em funcionalidades vs. mensagens focadas em benefícios:
- Variante A: "Nosso novo mecanismo de relatórios permite criar dashboards personalizados com widgets de arrastar e soltar"
- Variante B: "Veja exatamente o que você precisa, quando precisar — sem esperar que outra pessoa crie relatórios"
A Variante B vence com uma taxa de conversão 15% maior e uma pontuação de confiança de 96%. Ótimo! Mas não pare por aí.
Crie segmentos para análise contínua:
Assim que o experimento for concluído, acesse Pessoas > Segmentos no Pendo e crie um novo segmento usando "Interações de Guia > Experimento" como filtro. Você pode criar segmentos separados para:
- Usuários que viram a Variante A
- Usuários que viram a Variante B
Agora acompanhe o comportamento deles ao longo do tempo. Os usuários que viram a mensagem focada em benefícios continuam usando o recurso de relatórios de forma mais consistente? Eles expandem para recursos relacionados? Eles têm taxas de retenção mais altas após 30 dias?
Essa visão longitudinal ajuda você a entender não apenas o que impulsiona a ação inicial, mas o que leva a uma mudança de comportamento sustentada. Ao longo de múltiplos experimentos, você identificará padrões:
- "Textos orientados a benefícios superam consistentemente as listas de funcionalidades para nossa persona X"
- "Guias incorporados funcionam melhor para fluxos de trabalho complexos; sobreposições funcionam para dicas rápidas"
- "Usuários de dispositivos móveis respondem melhor a textos mais curtos do que usuários da web"
Esses aprendizados se tornam o conhecimento institucional da sua empresa — informando não apenas guias futuros, mas toda a sua estratégia de comunicação do produto.
Nota importante: Segmentos baseados na participação em experimentos não podem ser usados para segmentação de guias (isso evita contaminar experimentos futuros). Mas eles são incrivelmente valiosos para análises, análise de retenção e compreensão de padrões de comportamento do usuário a longo prazo.
Entendendo seus resultados: pontuações de confiança explicadas
Um dos recursos mais poderosos do Pendo Guide Experiments é a pontuação de confiança. Ela indica se seus resultados são estatisticamente significativos ou apenas ruído aleatório.
Veja como funciona:
Quando seu experimento é executado, o Pendo rastreia as taxas de conversão de cada variante e calcula a probabilidade de que a diferença observada seja real — e não apenas uma coincidência. Assim que sua pontuação de confiança atingir 95% ou mais, o experimento será marcado como "Significativo." Isso significa que você pode confiar nos resultados.
O que você verá:
Digamos que você esteja testando dois guias de integração:
- Variante A: 100 visualizações, 15 conversões = 15% de taxa de conversão
- Variante B: 100 visualizações, 22 conversões = 22% de taxa de conversão
- Pontuação de confiança: 92%
Com 92%, você está perto, mas ainda não atingiu o limite de 95%. Você pode deixar o experimento rodar por mais tempo para coletar mais dados. Assim que atingir 95%+, você saberá que o aumento de 7 pontos percentuais da Variante B é real e poderá promovê-la com confiança para todo o seu público.
Por que isso importa:
Sem pontuações de confiança, você pode ver a Variante B com desempenho 7 pontos melhor e assumir que ela é a vencedora. Mas com amostras pequenas, essa diferença pode facilmente ser fruto do acaso. Uma pontuação de confiança de 95% oferece certeza estatística de que sua otimização realmente funciona — para que você não implemente mudanças baseadas em coincidências.
Você pode passar o cursor sobre os resultados no resumo do seu experimento para visualizar a pontuação de confiança, ou exportar os resultados detalhados como um CSV para uma análise mais aprofundada.
Primeiros passos: mantenha a simplicidade
Se você é novo nos Experimentos de Guia, comece de forma simples. Aqui está um fluxo de trabalho comprovado para o primeiro experimento:
Etapa 1: Escolha um guia que você já planeja lançar
Não experimente algo que já está funcionando. Escolha um anúncio de novo recurso, um fluxo de integração ou uma campanha de adoção que você está prestes a lançar.
Etapa 2: Crie uma variação significativa
Teste um único elemento: entrega incorporada vs. sobreposta, vídeo vs. texto, título curto vs. explicação detalhada. Não mude várias coisas ao mesmo tempo; você não saberá o que causou a diferença.
Etapa 3: Defina sua métrica de conversão
Escolha a ação específica que você deseja que os usuários realizem: uma visualização de página (para conscientização), clique em recurso (para adoção) ou evento rastreado (para fluxos de trabalho concluídos). Certifique-se de que essa métrica esteja alinhada com seu objetivo de negócio real.
Etapa 4: Configure as definições do seu experimento
- Duração: Comece com 2 a 3 semanas para obter dados suficientes
- Janela de atribuição: 7 a 14 dias, dependendo dos padrões de comportamento dos seus usuários
- Público: Segmente um grupo específico (novos usuários, função específica, etc.)
- Implementação opcional: Comece com 10-20% se você estiver preocupado com o risco
Etapa 5: Deixe rodar e depois analise
Não espie cedo demais. Aguarde até atingir 95% de confiança ou até o prazo expirar. Depois pergunte: "O que aprendi? Quais padrões posso aplicar a outros guias?"
O objetivo não é testar tudo o tempo todo. É desenvolver uma compreensão sistemática do que impulsiona a ação no *seu* produto com os *seus* usuários.
A beleza dos Experimentos de Guia é que ele te move de testes sequenciais — onde você tenta uma coisa, espera e depois tenta outra — para comparações simultâneas. Você não está mais perguntando: "Isso funcionou melhor do que o que tínhamos no mês passado?" Você está perguntando: "Qual abordagem funciona melhor agora, com os mesmos usuários, nas mesmas condições?"
Essa é uma pergunta muito melhor. E agora você pode respondê-la com dados.
Considerações finais
O objetivo da experimentação não é testar tudo o tempo todo. É desenvolver uma compreensão sistemática do que impulsiona a ação no seu produto. Cada experimento deve torná-lo mais inteligente sobre seus usuários e mais confiante em sua abordagem.
Comece com um experimento. Aprenda algo. Aplique. Repita.
É assim que você constrói uma estratégia de mensagens no produto orientada por dados que realmente faz a diferença.
Pronto para começar a experimentar? O Guide experiments está disponível para todos os clientes do Guides Pro. Confira a documentação completa para saber mais.
