O guia completo de testes A/B em marketing para tomares decisões com dados

O A/B testing (também designado “split testing” ou “teste comparativo”) é uma metodologia de experimentação controlada que compara duas versões de um mesmo elemento digital para determinar qual gera melhor desempenho face a indicadores-chave (KPI) previamente definidos, como a taxa de conversão, o click-through rate (CTR) ou a receita por visitante. 

A lógica é simples: metade da audiência vê a versão original (A), enquanto a outra vê a versão modificada (B). No final, os dados decidem o vencedor. 

Em Portugal e no mercado global, esta prática deixou de ser exclusiva das grandes tecnológicas. Num contexto em que, de acordo com a Invesp, 77% das empresas a nível mundial já realizam testes A/B nos seus sites, dominar esta metodologia é cada vez mais o que distingue profissionais de marketing capazes de demonstrar impacto real daqueles que operam por intuição. 

Neste guia, encontras tudo o que precisas de saber sobre o tema: o que é e como funciona, em que difere de um teste multivariado, como se executa um teste de marketing A/B em seis passos, os casos de sucesso mais emblemáticos, as ferramentas mais usadas em 2026 e o valor concreto desta competência para o teu percurso profissional. 

O que é um teste A/B?

A metodologia dos testes A/B tem origem nos trabalhos de Ronald Fisher, estatístico britânico que, na década de 1920, desenvolveu os princípios modernos da experimentação controlada, incluindo randomização, grupos de controlo e inferência estatística. Estes princípios continuam a sustentar os programas de experimentação digital utilizados por empresas como Google, Microsoft, Amazon, Booking.com e Netflix. 

Na prática, um teste A/B é uma experiência estatística controlada que divide aleatoriamente uma audiência em dois grupos, sendo que um é exposto à versão original de um elemento (controlo/versão A) e o outro a uma versão modificada (variante/versão B), com o objetivo de determinar qual produz um resultado superior numa métrica já estabelecida. 

Elementos mais frequentemente testados

• Cabeçalhos e títulos de páginas ou artigos. 
• Botões de call-to-action (CTA): texto, cor, tamanho e posicionamento. 
• Linhas de assunto em e-mail marketing. 
• Imagens, vídeos e elementos visuais. 
• Formulários: número de campos, ordem e validação. 
• Estrutura e hierarquia visual de páginas. 
• Preços, promoções e mensagens de urgência em e-commerce. 
• Copy de anúncios pagos (Google Ads, Meta Ads, etc.). 

Funcionamento técnico

O tráfego é dividido aleatoriamente entre as duas versões, em simultâneo e sob as mesmas condições externas. 

Após a recolha de dados suficientes e a depender da natureza da métrica analisada, podem ser utilizados testes como z-test, t-test, qui-quadrado ou métodos bayesianos para determinar se a diferença observada é estatisticamente significativa ou se pode ser atribuída ao acaso. O nível de confiança habitualmente exigido é de 95%* (equivalente a um p-value < 0,05). 

*Embora 95% seja o limiar mais utilizado, algumas plataformas recorrem a abordagens bayesianas ou critérios alternativos de decisão. 

A aleatoriedade é o ingrediente fundamental, considerando que estabelece uma relação causal entre a alteração testada e o resultado observado, em vez de uma mera correlação. Sem aleatoriedade, existe somente uma análise descritiva, mas, a incluí-la na equação, já existe uma base para tomar uma decisão. 

Como saber se um teste A/B é confiável?

Um teste A/B só deve ser considerado confiável quando reúne três condições fundamentais: 

1. Distribuição aleatória dos utilizadores entre variantes. 
2. Amostra suficiente para reduzir o risco de erro. 
3. Significância estatística adequada (normalmente 95%).  

Resultados obtidos com poucas visitas ou interrompidos prematuramente podem conduzir a conclusões incorretas. Por esse motivo, as equipas mais maduras em experimentação definem antecipadamente: 

• Hipótese. 
• Métrica principal. 
• Tamanho mínimo da amostra. 
• Duração do teste. 
• Critérios de sucesso.  

Esta abordagem reduz vieses e aumenta a confiança nas decisões tomadas. 

Para que serve um teste A/B e porque é indispensável em marketing?

Um teste A/B serve para tomar decisões de marketing com base em evidências estatísticas, em vez de numa opinião ou em intuição. Os seus principais casos de uso incluem: 

• A identificação dos elementos que aumentam a taxa de conversão em landing pages (LP) e páginas de produto (PLP). 
• A testagem de linhas de assunto, remetentes, horários de envio e conteúdo no âmbito do e-mail marketing. 
• A comparação de elementos criativos, copy e públicos ao criar campanhas de anúncios pagos. 
• A validação de decisões de interface antes da respetiva implementação para a generalidade dos utilizadores em contexto de UX e web design. 
• A testagem de mensagens destinadas a diferentes segmentos por motivos de personalização. 
• A avaliação do impacto de diferentes formas de apresentar valores no que a preços e promoções diz respeito. 

O que é que torna esta metodologia indispensável?

1. Elimina o efeito “HiPPO”

O termo “HiPPO” (Highest Paid Person's Opinion) designa o fenómeno em que as decisões são tomadas pelo nível hierárquico mais elevado de uma organização, independentemente da evidência disponível. 

Um teste A/B, por outro lado, substitui opiniões por dados, independentemente do cargo de quem as expressa. 

2. Reduz o risco de grandes mudanças

Antes de se implementar uma reformulação completa ou uma nova funcionalidade para 100% dos utilizadores, é possível validar o impacto real numa fração da audiência com custo de oportunidade controlado. 

3. Gera retorno sobre o investimento (ROI) direto e mensurável

Algumas pequenas melhorias compostas podem traduzir-se numa receita bastante significativa. O caso do Booking.com (que será abordado adiante) é o exemplo mais citado na literatura de experimentação. 

4. Produz conhecimento profundo sobre o cliente

Cada teste revela algo sobre os comportamentos e preferências do público. Mesmo os testes que “falham” acabam por eliminar hipóteses e poupar recursos em decisões futuras. 

5. Sustenta uma cultura de melhoria contínua

Em vez de reformulações massivas a cada cinco anos, um teste A/B promove iterações contínuas e ciclos de decisão mais curtos. 

Segundo a McKinsey & Company, uma personalização bem executada (que assenta precisamente numa cultura de testes e experimentação) gera entre 5% e 15% de aumento de receita e 10% a 30% de melhoria no ROI de marketing. Estes números ajudam a perceber por que razão as empresas mais inovadoras do mundo investem sistematicamente nesta prática. 

Qual é a diferença entre um teste A/B e um teste multivariado?

Tanto um teste A/B como um teste multivariado (Multivariate Testing – MVT) partilham o mesmo fundamento científico, diferindo, contudo, no número de variáveis testadas simultaneamente. 

Eis um termo de comparação simplificado: 

Teste A/B

• Variáveis testadas: um elemento, duas versões. 
• Exemplo prático: botão vermelho (A) e botão verde (B). 
• Tráfego necessário: moderado. 
• Velocidade: rápida. 
• Âmbito de utilização: p. ex., mudanças radicais ou tráfego limitado. 
• Complexidade: reduzida (ideal para uma fase inicial). 

Teste multivariado (MVT)

• Variáveis testadas: dois ou mais elementos em combinações múltiplas. 
• Exemplo prático: 2 títulos × 3 imagens × 2 botões = 12 combinações. 
• Tráfego necessário: elevado (crescendo exponencialmente com cada variável). 
• Velocidade: reduzida. 
• Âmbito de utilização: p. ex., aprimoramento de páginas maduras com tráfego elevado. 
• Complexidade: elevada (requer maturidade analítica). 

Split URL Test

Existe ainda uma terceira variante relevante: o Split URL Test (que redireciona utilizadores para URL completamente distintos), sendo útil para comparar reformulações totais de páginas, em vez de alterações pontuais efetuadas na mesma estrutura. 

Regra prática: começa com testes A/B simples até desenvolveres intuição e dados consistentes; o MVT só faz sentido quando já tens volume de tráfego elevado e queres perceber como dois elementos interagem entre si (por exemplo, se o título A combina melhor com a imagem X do que o título B). 

Para a maioria das equipas de marketing, o teste A/B clássico é o ponto de partida e, muitas vezes, o suficiente para gerar resultados expressivos. 

Os seis passos essenciais para fazer um teste A/B

1. Define a hipótese

Um teste A/B rigoroso começa sempre por aqui: antes de tocares em qualquer ferramenta, recolhe dados qualitativos e quantitativos a partir de meios como o Google Analytics 4, heatmaps, gravações de sessão ou inquéritos de satisfação. 

O objetivo é conseguires identificar um problema concreto de desempenho com evidência suficiente para o fundamentares. 

A hipótese deve ser formulada com base no seguinte exemplo: 

“Se alterarmos [o elemento X], então [a métrica Y] crescerá [N%], já que [justificação com base em dados ou na psicologia do consumidor]”. 

Uma pretensão vaga como “vamos testar a cor do botão” não é uma hipótese, mas sim uma suposição. A diferença é relevante porque irá determinar a qualidade da aprendizagem, independentemente do resultado. 

Procura também definir ainda nesta fase a métrica primária de avaliação (taxa de conversão, receita por sessão, CTR ou outra), a par das métricas-guarda (guardrail metrics), como a taxa de rejeição, a quantidade de tempo passado no site ou a taxa de cancelamento, de forma a poderes garantir que não melhoras uma variável em detrimento de outra igualmente relevante para o negócio. 

2. Escolhe o elemento a testar

Uma vez definida a hipótese, identifica com precisão o elemento a alterar na variante B. A regra fundamental do teste A/B clássico é esta: mudar apenas um elemento de cada vez. Manter tudo o resto tal como está é a única maneira de garantires que a diferença de resultados é atribuível, com rigor estatístico, à variável que escolheste testar. 

Os elementos com maior impacto histórico em testes de marketing incluem: 

• Cabeçalhos. 
• Botões de CTA (texto, cor e posicionamento). 
• Linhas de assunto em e-mails. 
• Imagens e vídeos. 
• Estruturas de formulários. 
• Páginas de checkout.

Dá prioridade aos elementos com maiores visibilidade e potencial de influência sobre a decisão do utilizador. 

3. Determina o tamanho da amostra

Antes de lançares qualquer teste, calcula o número de visitantes de que precisas por variante para obteres resultados estatisticamente fiáveis. 

Utiliza uma calculadora de significância (disponível gratuitamente no Visual Website Optimizer – VWO, Optimizely ou Evan Miller) e introduz a taxa de conversão atual, o efeito mínimo detetável que consideras relevante e o nível de confiança desejado. 

Eis algumas referências práticas: 

• O tamanho da amostra deve ser calculado caso a caso. Em muitos cenários de marketing digital, podem ser necessários milhares de utilizadores por variante, mas não existe um valor universalmente aplicável. 
• Duração mínima: 7 dias (para capturares as variações de comportamento ao longo de toda a semana). 
• Duração máxima sugerida: 28 dias (se ultrapassares este prazo, é possível que fatores como cookies expirados e eventos externos comprometam a fiabilidade dos dados). 

Testar com amostras insuficientes é uma das causas mais comuns de conclusões erradas em marketing digital. 

4. Configura o teste na ferramenta

Com a hipótese, o elemento e o tamanho da amostra definidos, podes proceder à configuração do teste na plataforma escolhida (Optimizely, VWO, AB Tasty, Convert.com, entre outras). Nesta fase: 

• Cria a variante B com a alteração definida, mantendo os restantes elementos idênticos à versão A. 
• Define a segmentação de audiência (dispositivos, fontes de tráfego ou localizações geográficas, se aplicável). 
• Configura a métrica primária de conversão e as métricas-guarda na plataforma. 
• Certifica-te de que a divisão de tráfego é aleatória (tipicamente 50/50) e que a ferramenta não introduz qualquer viés de seleção. 

Verifica também se o teste é client-side (mais rápido de configurar via JavaScript) ou server-side (mais robusto e sem risco de “flash of original content”), em função das capacidades técnicas disponíveis. 

5. Executa o teste com tempo suficiente

Lança o teste e resiste à tentação de o interromperes antes do prazo definido. Não termines o teste prematuramente, mesmo que pareça haver um “vencedor claro” ao fim de poucos dias. 

Esta prática (conhecida como “peeking”) é uma das principais causas de falsos positivos em testes A/B, uma vez que os dados iniciais são influenciados por utilizadores mais impulsivos ou pela novidade da variante e não representam o comportamento estável da audiência. 

Deixa o teste correr com base no número de dias e no volume de visitantes calculados no passo 3. Monitoriza sem intervires, para te certificares de que não ocorrem eventos externos significativos (promoções, cobertura mediática, problemas técnicos, etc.) que possam enviesar os resultados.

6. Analisa os resultados com significância estatística

Concluído o período de teste, avalia os resultados com rigor. O critério padrão da indústria corresponde a um nível de confiança de 95% (p-value < 0,05), que indica que a probabilidade de os resultados serem fruto do acaso é inferior a 5%. 

Analisa também o intervalo de confiança, já que um efeito positivo (ainda que com um intervalo prolongado) deve ser interpretado com cautela. 

Se a variante B vencer com significância estatística, implementa a alteração para 100% do tráfego. Se perder ou empatar, documenta sempre a aprendizagem: um teste sem vencedor elimina uma hipótese, poupa recursos em decisões futuras e contribui para o conhecimento acumulado sobre o comportamento do teu público. 

Em programas de experimentação maduros (como os do Booking.com ou do Bing), estes resultados são considerados tão valiosos quanto as vitórias. 

Quais são os melhores exemplos de testes A/B em marketing?

A campanha de Barack Obama: 60 milhões de dólares num único teste

Em 2008, Dan Siroker liderava a analítica da primeira campanha presidencial de Barack Obama, tendo realizado um teste simples na splash page de angariação de leads que consistiu em comparar quatro botões diferentes com seis elementos visuais (três fotografias e três vídeos). 

Contra a preferência de toda a equipa (que apostava num dos vídeos), a combinação vencedora foi o botão “Learn More” com uma fotografia da família Obama. 

O resultado foi uma melhoria de 40,6% na taxa de inscrição, que gerou mais 2,88 milhões de subscritores de e-mail e se traduziu em cerca de 60 milhões de dólares adicionais em donativos. 

Na campanha de reeleição de 2012, a mesma equipa realizou mais de 500 testes A/B em 20 meses, aumentando as conversões de donativos em 29% e as taxas de inscrição em 161%. 

No total, a operação digital angariou mais de 690 milhões de dólares online, a maior campanha de angariação de donativos registada até então. Dan Siroker fundaria mais tarde a Optimizely, hoje uma das principais plataformas de experimentação do mundo. 

Booking.com: mais de 25.000 experiências por ano

O Booking.com é o caso de referência mundial numa cultura de experimentação sistemática. Em qualquer momento, a plataforma tem mais de 1000 testes a decorrer em simultâneo, cobrindo 75 países e 43 línguas. 

Segundo Lukas Vermeer, antigo Director of Experimentation, a maioria das experiências não produz um vencedor claro, algo que é considerado normal. A cultura aceita o “fracasso” como aprendizagem e a acumulação de pequenas melhorias compostas, validadas por evidência, explica em grande parte a posição dominante da empresa no mercado global de viagens. 

Microsoft Bing: 100 milhões de dólares numa única linha de texto

Num dos casos mais citados na literatura de experimentação, a equipa do Bing testou a fusão de duas linhas no título dos anúncios de pesquisa. O resultado traduziu-se num aumento da receita publicitária na ordem dos 100 milhões de dólares anuais. 

Atualmente, a Microsoft conduz mais de 20.000 experiências controladas por ano apenas no Bing, com incrementos de receita por pesquisa entre 10% e 25% atribuíveis ao A/B testing. 

Netflix: personalização de miniaturas com algoritmos adaptativos

A Netflix mantém um programa contínuo de experimentação e personalização, recorrendo regularmente a testes controlados para otimizar a experiência dos utilizadores.  

Uma das suas contribuições mais relevantes para o campo foi a aplicação de algoritmos de multi-armed bandits (uma evolução do teste A/B clássico com aprendizagem em tempo real) à escolha de miniaturas (thumbnails) de filmes e séries, selecionando a imagem mais provável de gerar um clique para cada utilizador individualmente. 

Esta personalização contribui para que 80% dos visionamentos comecem a partir de recomendações algorítmicas. 

Outros casos notáveis

• Amazon: disponibiliza aos vendedores a ferramenta nativa «Manage Your Experiments» para testar títulos, imagens e descrições de produto, com aumentos típicos de vendas que chegam aos 25%. 
• Dell: atribuiu um aumento de 300% na taxa de conversão a um programa sistemático de A/B testing. 
• SAP: um caso frequentemente citado na literatura de otimização relata uma melhoria de 32,5% na taxa de conversão após um teste de cor (laranja vs. cinzento) num botão de CTA. 

Quais são as ferramentas de testes A/B mais utilizadas pelos profissionais?

O panorama das ferramentas de A/B testing mudou significativamente após o encerramento do Google Optimize, em setembro de 2023. O mercado reagiu com a consolidação de alternativas maduras e, em 2026, as principais opções são: 

Plataformas enterprise e full stack

• Optimizely: líder de mercado, com forte presença em server-side testing, personalização e feature flags. Foi nomeada “Leader” no «Gartner Magic Quadrant for Digital Experience Platforms». 
• Adobe Target: integrada na Adobe Experience Cloud, é uma referência para grandes organizações com stack Adobe. 
• VWO: tornou-se popular pela facilidade de utilização e pelo seu painel visual intuitivo. 
• AB Tasty: com uma forte presença europeia, combina testes A/B, personalização e gestão de funcionalidades. 
• Kameleoon: destaca-se pelo AI Copilot nativo e pela crescente adoção em mercados europeus, incluindo Portugal e França. 
• A/B Smartly: foi criada pela equipa que construiu a infraestrutura de experimentação do Booking.com. 

Plataformas para Pequenas e Médias Empresas (PME), LP e WordPress (WP)

• Convert.com: é uma alternativa direta e acessível ao Google Optimize, com boa relação qualidade-preço. 
• Unbounce: builder de LP com testes A/B e funcionalidades de IA integradas. 
• Plerdy: combina A/B testing com heatmaps e análise de UX num único painel. 
• OptinMonster e Thrive Optimize: trata-se de soluções especialmente direcionadas para WP. 

Para e-mail marketing

As principais plataformas (Mailchimp, ActiveCampaign, GetResponse e Brevo) incluem funcionalidades nativas de A/B testing para linhas de assunto, conteúdo e horários de envio. 

Para anúncios pagos

Tanto o Google Ads (que inclui experiências de campanha) como o Meta Ads (com testes A/B nativos) disponibilizam split testing integrado, sem necessidade de ferramentas externas. 

Segundo a Future Market Insights, o setor de software de A/B testing valia 1,5 mil milhões de dólares em 2025 e deverá crescer até 4,82 mil milhões em 2036, a uma taxa composta anual de 11,2%, o que confirma a consolidação desta disciplina como infraestrutura crítica do marketing digital. 

Uma nota relevante para quem está a escolher ferramentas: as equipas com um nível mais elevado de maturidade em experimentação utilizam, em média, entre 5 e 6 ferramentas em simultâneo, combinando plataformas de testes com heatmaps, análise qualitativa e ferramentas de Business Intelligence (BI). A especialização é a regra e não a exceção. 

IA e testes A/B: concorrentes ou complementares?

A inteligência artificial (IA) está a alterar a forma como as empresas executam e interpretam testes A/B, mas não substitui a necessidade de experimentação controlada. 

Tradicionalmente, os testes A/B exigem que uma equipa formule hipóteses, crie variantes, determine amostras e analise resultados. Atualmente, muitas plataformas incorporam algoritmos de IA capazes de acelerar várias destas etapas. 

Entre as aplicações mais comuns encontram-se: 

• Geração automática de variantes de títulos, anúncios ou CTAs. 
• Identificação de segmentos de utilizadores com comportamentos distintos. 
• Deteção precoce de padrões nos resultados. 
• Personalização dinâmica de conteúdos. 
• Priorização de hipóteses com maior potencial de impacto.  
• Ferramentas como Optimizely, VWO, Kameleoon, Adobe Target e Dynamic Yield já utilizam modelos de machine learning para apoiar programas de experimentação. 

Contudo, a IA não elimina os princípios fundamentais do método científico. A validação através de testes controlados continua a ser necessária para distinguir correlação de causalidade e garantir que uma alteração produz efetivamente o resultado esperado. 

Por esse motivo, muitas organizações combinam atualmente inteligência artificial com metodologias clássicas de A/B testing, utilizando a IA para acelerar a descoberta de oportunidades e os testes para validar decisões com rigor estatístico. 

As formas como o domínio de competências em A/B testing valorizam o teu perfil profissional

Em 2026, saber executar e interpretar testes A/B é uma das competências mais procuradas no mercado de trabalho em marketing digital (e por boas razões). 

1. Diferenciação técnica num mercado competitivo

Num universo em que a maioria dos candidatos tem capacidade para “criar campanhas”, quem sabe medir o impacto causal das suas decisões opera num patamar bastante diverso. 

A diferença entre afirmar algo como “lancei uma campanha” e “lancei uma campanha que aumentou a taxa de conversão em 23%, com 95% de confiança estatística” é, para qualquer recrutador, a diferença entre um candidato e uma contratação. 

2. Linguagem comum com dados, produto e finanças

O domínio de conceitos como “significância estatística”, “tamanho de amostra” ou “métricas-guarda” permite ao profissional de marketing participar com credibilidade em conversas com equipas de Ciência de Dados, Gestão de Produto e direções financeiras e ser reconhecido como parceiro estratégico, e não apenas operacional. 

3. Pensamento científico aplicado ao negócio

A mentalidade “hipótese → experiência → evidência → decisão” é uma das competências transversais mais valorizadas em empresas orientadas por dados, de start-ups tecnológicas a multinacionais como a Google, a Meta, o Spotify ou o Booking.com. 

4. ROI demonstrável

Os profissionais que implementam programas de teste de marketing A/B têm resultados tangíveis e mensuráveis para apresentar, o que constitui um dos ativos mais valiosos num processo de recrutamento, promoção ou transição de carreira. 

5. Aplicabilidade transversal a todos os setores

As mesmas competências servem o e-commerce, plataformas de Software as a Service (SaaS), editores, a banca digital, a saúde, ONG, o setor do turismo, enfim, qualquer contexto com presença digital e objetivo de conversão. 

6. Combinação rara: criatividade + rigor analítico

O profissional mais eficaz em A/B testing não é apenas aquele dotado de uma apetência estatística ou criativa, mas também quem combina hipóteses inteligentes (sustentadas na psicologia do consumidor, no neuromarketing e na persuasão) com rigor metodológico nas execução e interpretação. 

Experimentar é a nova competência-base do marketing

O A/B testing deixou de ser uma técnica de nicho para se tornar a pedra basilar metodológica do marketing digital moderno. De Ronald Fisher a testar fertilizantes nos anos 1920 ao Booking.com a executar mais de 1000 experiências em simultâneo em 2026, o princípio mantém-se inalterado: decidir com base em evidência e não numa simples opinião. 

A pergunta que todos os profissionais de marketing devem colocar-se é: “Como é que vou aferir o funcionamento desta ideia?”, por oposição a “será que esta ideia funciona?”. É esta mudança de mentalidade que distingue equipas de marketing maduras das restantes, algo que os melhores programas curriculares de marketing procuram cultivar. 

Forma-te para dominares o marketing orientado por dados

O IPAM dispõe de uma oferta curricular completa na área do marketing, que abrange todos os níveis de formação e perfis, de quem está a dar os primeiros passos ao profissional que pretende aprofundar competências avançadas em experimentação e estratégia digital. 

Formação inicial

O CTeSP em Marketing Digital (Lisboa e Porto) ensina aos estudantes as ferramentas e metodologias essenciais do marketing digital, incluindo a análise de dados e a otimização da presença online de uma entidade. 

A Licenciatura em Gestão de Marketing (Lisboa, Porto e Online) contribui para o desenvolvimento de competências estratégicas, analíticas e criativas que sustentam a tomada de decisões orientada por dados em contextos reais de negócio. 

O Bachelor’s in Marketing (Lisboa e Porto) é uma licenciatura internacional totalmente ministrada em Inglês que apresenta aos estudantes desafios reais do mundo empresarial (de start-ups a multinacionais), fomentando o trabalho em equipa sob a orientação de professores e especialistas de múltiplos setores. 

Logo a partir do 1.º Semestre, são abordados temas como estratégia digital, branding, comunicações, gestão omnicanal e métricas de marketing. 

Formação avançada

O Mestrado em Gestão de Marketing (Lisboa, Porto e Online) aprofunda competências de análise, estratégia e liderança em marketing, estabelecendo uma forte ligação aos tecidos empresariais português e internacional. 

Se estás à procura de uma abordagem centrada na inovação e nos negócios digitais, o Mestrado Online em Inovação em Marketing e Negócios oferece-te total flexibilidade de horários. 

Dispões ainda do Master’s in Marketing (Lisboa e Porto) para uma perspetiva inteiramente internacional. 

Formação executiva

O IPAM conta ainda com um conjunto de pós-graduações que te capacitam para atuares competentemente nas áreas em que o A/B testing tem maior impacto, nomeadamente: 

• A Pós-Graduação em Gestão de Marketing (Lisboa e Porto). 
• A Pós-Graduação em Marketing Digital (Lisboa, Porto e Online). 
• A Pós-Graduação em Social Media & Content Marketing, no Porto. 

Estes programas munem-te das competências técnicas, analíticas e estratégicas para implementares e gerires programas de experimentação em contextos reais de negócio, integrando, para tal, metodologias como o A/B testing numa visão de marketing completa, orientada para resultados mensuráveis.