AB Tasty: como aproveitar ao máximo a plataforma de otimização de experiências

Em um cenário de pressão por crescimento, orçamentos apertados e ciclos de release cada vez mais curtos, experimentar virou obrigação, não luxo. O problema é que muitas empresas ainda operam com um mosaico de ferramentas desconectadas, o que gera retrabalho, decisões lentas e pouca visibilidade de impacto real.

A AB Tasty surge justamente como uma plataforma de otimização de experiências focada em unificar times, dados e fluxos de trabalho. Ela combina testes A/B, personalização, feature flags e recursos avançados de IA em uma única interface, ajudando a transformar hipóteses em ganhos concretos de receita e eficiência.

Neste artigo, você vai entender o que é a AB Tasty, como funciona sua One Platform, quais recursos de IA podem turbinar seu programa de experimentação e um passo a passo prático para implementar a ferramenta em empresas brasileiras.

O que é a AB Tasty e por que ela importa para marketing e produto

A AB Tasty é uma plataforma de otimização de experiências digitais focada em experimentação, personalização e gerenciamento de recursos em produção. Em vez de ser apenas uma ferramenta de testes A/B, ela funciona como um hub para que times de marketing, produto e tecnologia desenhem, validem e escalem melhorias em sites, apps e produtos digitais.

Segundo uma análise independente da Statsig sobre a solução, a AB Tasty atende há mais de uma década dezenas de grandes marcas globais com recursos que vão de editor visual sem código a SDKs para rollouts complexos, reforçando sua maturidade como plataforma de experimentação. Essa visão de mercado aparece em materiais como a própria análise da AB Tasty pela Statsig.

Na prática, a AB Tasty combina quatro grandes pilares de ferramentas:

1. Testes A/B, multivariados e experimentos de layout.
2. Personalização baseada em segmentos, comportamento e, mais recentemente, sinais emocionais.
3. Feature flags e rollouts progressivos para equipes de produto e engenharia.
4. Recursos de IA que aceleram ideação, construção e análise de experimentos.

Para equipes focadas em performance, CRM e MarTech, isso significa sair de uma lógica de campanhas isoladas para um ciclo contínuo de otimização, eficiência e melhoria em toda a jornada do cliente.

Principais recursos da AB Tasty One Platform para otimização contínua

Em 2025, a AB Tasty consolidou sua oferta na AB Tasty One Platform, unificando recursos client-side e server-side em um único fluxo. Em vez de times diferentes usarem ferramentas distintas para testes visuais, personalização e feature flags, tudo passa a acontecer na mesma plataforma, com visão unificada de KPIs.

Pelo lado client-side, a plataforma oferece um editor visual sem código para que marketing e UX criem variações de páginas, banners, mensagens e componentes de interface. Esse editor é útil para experimentos rápidos de copy, layout e elementos de prova social, dispensando o envolvimento constante do time de desenvolvimento.

No lado server-side, a One Platform disponibiliza SDKs e APIs para que engenharia e produto controlem recursos críticos do produto, como lógica de preços, regras de recomendação ou fluxo de checkout. Esses recursos são gerenciados via feature flags e rollouts progressivos, o que permite liberar uma funcionalidade para uma porcentagem reduzida da base e expandir apenas se os KPIs se mantiverem saudáveis.

O anúncio oficial da One Platform, detalhado no comunicado da AB Tasty, destaca justamente essa quebra de silos entre marketing, produto e TI. Um press release complementar, publicado pela Morningstar, reforça esse posicionamento de plataforma única para otimizar jornadas digitais de ponta a ponta, como mostra o press release da Morningstar sobre a One Platform.

Do ponto de vista operacional, o ganho é claro: menos plataformas, menos integrações frágeis, menos disputa por prioridade e um backlog de experimentos gerido em um único painel de controle.

Como usar a AB Tasty na prática: workflow de experimentação em 7 etapas

Entender a plataforma é só metade do jogo. O que diferencia equipes de alta performance é o workflow. A seguir, um fluxo de 7 etapas para usar a AB Tasty de forma consistente.

1. Definir objetivos e métricas

Comece alinhando objetivos de negócio claros: aumento de taxa de conversão, uplift de receita por visitante, redução de abandono, incremento de engajamento em conteúdo, entre outros. Escolha as métricas primárias e secundárias que irão guiar cada experimento.

A AB Tasty permite acompanhar KPIs como taxa de transação, valor médio de pedido, cliques em elementos específicos e até eventos personalizados, o que facilita traduzir hipóteses em impacto financeiro.

2. Mapear oportunidades de melhoria

Use dados de analytics, mapa de calor, pesquisas de satisfação e feedback de atendimento para identificar gargalos na jornada. Telas com alta taxa de abandono, formulários com baixa conclusão ou funis com queda acentuada são candidatos naturais para testes.

Aqui, vale cruzar insights de diferentes plataformas, como ferramentas de analytics, CRM e dados de mídia paga, para compor um backlog priorizado de hipóteses.

3. Priorizar hipóteses

Não saia testando tudo ao mesmo tempo. Aplique uma matriz simples de impacto x esforço x confiança para ranquear hipóteses. Comece pelas que têm alto potencial de impacto, baixo esforço de implementação e boa base de evidências.

A plataforma permite marcar status dos experimentos (ideia, em construção, ativo, concluído) e organizar esse backlog de forma transparente para todo o time.

4. Configurar o experimento na plataforma

No client-side, use o editor visual da AB Tasty para criar variações de páginas e componentes sem mexer no código-fonte. No server-side, defina regras de exposição via feature flags, integrando a SDK adequada ao seu stack.

Em ambos os casos, configure segmentações, tamanho de amostra, datas de início e término, e as métricas que serão monitoradas. Isso garante que o modelo estatístico de inferência da plataforma consiga chegar a conclusões robustas.

5. Lançar, monitorar e respeitar o tempo estatístico

Uma regra de ouro: não tire conclusões em poucos dias, a menos que o tráfego e o volume de conversões sejam muito altos. A AB Tasty utiliza modelos estatísticos para estimar significância e risco de decisão; respeitar esse tempo é essencial para evitar falsos positivos.

Monitore se há problemas técnicos, se o tráfego está sendo distribuído corretamente e se não há conflitos com outros testes em andamento.

6. Analisar resultados e decidir rollout

Ao final, avalie se a variação realmente gerou melhoria relevante na métrica primária sem prejudicar indicadores de suporte, como tempo de carregamento ou taxa de erro. Um caso divulgado pela AB Tasty mostra, por exemplo, a Samsonite aumentando cliques em avaliações de produto em mais de 100% e a taxa de transações em mais de 7%, após testar a exposição de ratings.

Se o resultado for positivo, promova rollout total via própria plataforma, especialmente quando o experimento envolve feature flags server-side.

7. Documentar aprendizado e alimentar novos testes

Por fim, registre o que funcionou, para qual segmento e em qual contexto. Use esses aprendizados para treinar modelos internos de priorização e inspirar novos testes, reforçando um ciclo de otimização, eficiência e melhoria contínua.

Client-side vs server-side: qual abordagem da plataforma escolher em cada cenário

Uma das decisões mais importantes ao usar uma plataforma como a AB Tasty é escolher quando atuar do lado client-side e quando investir em implementações server-side. Cada abordagem tem trade-offs claros de velocidade, profundidade e governança.

Client-side é ideal para:

• Testes rápidos de layout, copy, cores e posicionamento de elementos.
• Experimentos liderados por marketing e UX, com pouco envolvimento de engenharia.
• Iniciativas que não alteram regras de negócio sensíveis, como preços ou frete.

Server-side faz mais sentido quando:

• Você testa lógica de produto, como fluxo de cadastro, algoritmos de recomendação ou cálculo de desconto.
• Precisa garantir performance máxima, especialmente em apps mobile ou aplicações SPA complexas.
• A empresa quer tratar feature flags e rollouts como parte da engenharia de produto.

A própria página da AB Tasty One Platform descreve essas opções, reforçando que a combinação de client-side e server-side aumenta o alcance do programa de experimentação. Um bom ponto de partida para empresas brasileiras é começar com client-side em páginas de alta audiência, como home, categoria e produto, enquanto prepara o terreno técnico para testes server-side em checkout e funcionalidades críticas.

Uma decisão prática é adotar a regra: tudo que pode quebrar faturamento deve ser controlado server-side; o restante pode começar no client-side, com posterior migração quando fizer sentido.

AB Tasty AI, EmotionsAI e uso de modelos: da ideia à inferência em escala

A AB Tasty vem investindo forte em IA para reduzir a dependência de desenvolvedores e acelerar tanto o treinamento quanto a inferência de modelos que suportam decisões de otimização. O artigo oficial sobre como a AB Tasty AI transforma a experimentação mostra três frentes principais: geração de ideias, criação de experiências sem código e segmentação baseada em emoções.

No estágio de ideação, modelos generativos ajudam a propor variações de mensagens, ofertas e layouts a partir de objetivos definidos pelo usuário. Isso reduz o tempo entre identificar um problema e ter um teste pronto para ser configurado na plataforma.

Na criação de experiências, a IA auxilia na montagem de experimentos client-side, sugerindo componentes, textos e regras de segmentação. O time ainda mantém controle total, mas ganha velocidade operacional, algo crítico para equipes enxutas.

A EmotionsAI, tecnologia incorporada pela AB Tasty em aquisições recentes, adiciona um ingrediente pouco explorado em muitas plataformas: análise de sinais emocionais. Em vez de olhar apenas para comportamento bruto, os modelos identificam padrões que sugerem estados emocionais, como frustração ou entusiasmo, permitindo segmentações mais refinadas.

Nesse contexto, vale pensar em três camadas de uso de IA na plataforma:

1. Treinamento de modelos com dados históricos de navegação, conversão e engajamento.
2. Inferência em tempo real para classificar usuários em segmentos comportamentais e emocionais.
3. Ação automatizada via personalização e experimentos direcionados a esses segmentos.

Para o time de marketing, o desafio não é “treinar modelos” no sentido técnico, mas garantir dados de qualidade e hipóteses claras para que esses modelos façam inferências úteis na prática.

Medindo eficiência, melhoria contínua e governança de experimentos

Uma plataforma avançada de otimização só gera valor se estiver apoiada em bons processos de medição e governança. Com a AB Tasty, isso significa ir além da configuração de testes individuais e pensar em como o programa de experimentação se encaixa na estratégia de negócio.

Um ponto importante é a performance técnica. A AB Tasty lançou, recentemente, melhorias de tag que reduzem o peso do script e aumentam a velocidade de execução, permitindo rodar muitos testes simultâneos sem degradação perceptível da experiência. Os detalhes aparecem no material de novos recursos da AB Tasty, que menciona reduções de tamanho de tag, compatibilidade com Shadow DOM e iFrames, e suporte a centenas de experimentos concorrentes sem conflito.

Do ponto de vista de governança, três práticas fazem diferença:

1. Catálogo de experimentos: mantenha um repositório centralizado com objetivos, configurações, resultados e aprendizados.
2. Regras de exclusão mútua: use recursos de experimentos mutuamente exclusivos quando necessário, para evitar que um teste contamine os resultados de outro.
3. Ownership claro: defina responsáveis por áreas de jornada (aquisição, navegação, carrinho, pós-venda) e dê autonomia para tocarem experimentos dentro de guardrails definidos.

Em termos de KPIs, olhe sempre para eficiência global e não apenas para ganhos locais. Um teste que aumenta a taxa de clique em um banner, mas derruba a conversão final, é um falso ganho. Por isso, alinhe métricas de nível de funil (CTR, scroll, cliques) com métricas de negócio (receita, margem, LTV).

Tendências de otimização de experiência e o papel da AB Tasty

Os relatórios de tendências produzidos pela AB Tasty em parceria com a consultoria fifty-five destacam alguns movimentos que explicam o foco atual da plataforma. Em 2024, o estudo sobre tendências de otimização de experiência nos EUA já apontava a hiperpersonalização, o uso de IA generativa e as plataformas unificadas como diferenciais competitivos.

No material de tendências de otimização de experiência em 2025, a ênfase vai além da personalização tradicional para incluir gatilhos emocionais, automação baseada em IA e ciclos de iteração mais curtos. A AB Tasty One Platform é, em grande parte, uma resposta a essas demandas: ela reduz o atrito entre times e facilita o teste rápido de novas ideias.

Setores específicos, como o de beleza, têm se beneficiado bastante desse tipo de abordagem. O relatório sobre novas regras do e-commerce de beleza em 2025 explora como reviews, comparações, detalhes de ingredientes e fricções de frete e pagamento impactam conversão. A plataforma permite testar variações desses elementos com granularidade e acompanhar o impacto direto em engajamento e vendas.

Para empresas brasileiras, essas tendências apontam para um caminho claro: sair da experimentação pontual e partir para programas estruturados de otimização em plataformas robustas, investindo tanto em ferramentas quanto em capacitação do time.

Como adaptar a AB Tasty à realidade das empresas brasileiras

Adotar uma plataforma global de otimização como a AB Tasty em um contexto brasileiro exige cuidados adicionais, tanto técnicos quanto organizacionais. A boa notícia é que muitos aprendizados de mercados mais maduros podem ser trazidos com ajustes relativamente simples.

No plano técnico, é fundamental garantir uma integração sólida com suas principais fontes de dados: analytics, CRM, CDP e ferramentas de mídia. Isso permite que segmentos construídos em outras plataformas sejam usados para personalização e testes, e que os resultados dos experimentos retornem para enriquecer o perfil dos clientes.

Em relação a compliance e privacidade, é importante envolver jurídico e segurança da informação para avaliar questões de LGPD, cookies, consentimento e transferência internacional de dados. A configuração adequada de consent mode e a segmentação respeitando preferências de privacidade são passos obrigatórios.

Do lado organizacional, três ações aceleram a adoção:

1. Formar um squad de experimentação com representantes de marketing, produto, dados e tecnologia.
2. Começar pequeno, mas visível: foque em poucos experimentos de alto impacto em páginas críticas para gerar cases internos rápidos.
3. Rodar treinamentos práticos focados em uso diário da plataforma, leitura de resultados e boas práticas de desenho experimental.

Empresas que tratam a AB Tasty como parte central da stack de MarTech, e não apenas como mais uma ferramenta, tendem a capturar melhor os benefícios de otimização, eficiência e melhoria contínua.

Próximos passos com a AB Tasty na sua estratégia de MarTech

A AB Tasty se consolidou como uma das principais plataformas de otimização de experiências ao combinar testes A/B, personalização, feature flags e IA em uma One Platform unificada. Mais do que um conjunto de funcionalidades, ela oferece um modelo operacional que aproxima marketing, produto e tecnologia em torno de métricas comuns.

Para extrair o máximo valor, é essencial estruturar um programa de experimentação com objetivos claros, backlog priorizado, governança definida e uso inteligente de recursos client-side e server-side. A camada de IA, com modelos de treinamento e inferência focados em comportamento e emoções, é o próximo passo natural para times que já dominam o básico de testes.

Se você está avaliando ferramentas de otimização, vale comparar o que já existe em sua stack com o que a AB Tasty oferece em termos de unificação, velocidade e capacidade de melhoria contínua. Comece com um piloto bem definido, construa cases internos e evolua para um programa de experimentação que realmente mova o ponteiro de receita e experiência do cliente.