No InChat, acreditamos que crescer no LinkedIn não precisa ser trabalhoso. Com o avanço das automações e inteligência artificial, medir a real efetividade das mensagens diretas automáticas tornou-se um dos maiores diferenciais competitivos para empresas B2B. Porém, uma dúvida ainda tira o sono de muitos profissionais: como saber realmente o que funciona? A resposta quase sempre está no Teste A/B.

A seguir, vamos trazer uma abordagem prática, objetiva e, principalmente, aplicável ao universo das DMs automatizadas no LinkedIn, mostrando como medir resultados de verdade e otimizar suas conversas para gerar oportunidades qualificadas de negócio, tudo com base em experiências, dados e boas práticas comprovadas.

Teste A/B bem executado revela pequenas mudanças que fazem grande diferença.

O que é teste A/B em DMs automatizadas?

No nosso dia a dia no InChat, usamos Teste A/B como uma ferramenta para comparar diferentes versões de uma mensagem direta automatizada. O objetivo é simples: entender qual abordagem engaja mais, gera melhores respostas ou inicia conversas que evoluem para reuniões e vendas.

Aplicando o conceito no LinkedIn, criamos pelo menos duas variações de uma mesma mensagem. Distribuímos essas versões para públicos semelhantes e avaliamos qual delas entrega melhor resultado com base em métricas que vamos detalhar adiante. É um processo direto, com foco em fatos, não achismos.

Por que fazer experimentos em mensagens automatizadas?

Vários estudos já mostraram que o ajuste fino de pequenas palavras, formatos ou questões dentro de suas DMs pode multiplicar o retorno das interações automatizadas. Um exemplo concreto vem dos resultados obtidos pela Receita Federal com mensagens automáticas pelo aplicativo MEI, que registraram aumento de 9% nos pagamentos em dia e mais de 49 milhões de reais por mês em arrecadação.

Quando vamos para o LinkedIn, a lógica é parecida: mensagens bem testadas aumentam a taxa de abertura, resposta e, principalmente, de reuniões marcadas. No contexto do Social Selling, onde cada interação tem potencial para gerar pipeline, esses testes fazem toda a diferença no resultado final.

Preparando seu ambiente de teste em automações de DMs

Antes de começar a testar, precisamos estruturar o processo para evitar vieses, garantir clareza e, claro, conseguir mensurar os resultados. Veja os pontos que seguimos no InChat e sugerimos para nossos clientes:

• Escolha do objetivo do teste: queremos aumentar a taxa de respostas? Gerar mais reuniões? Nutrir o lead?
• Definição do público-alvo: quanto mais segmentado, melhor (por setor, cargo, área de interesse, etc.).
• Seleção das variantes (mensagens diferentes, CTAs distintos, abordagens de linguagem, uso de emojis, etc.).
• Tempo de execução: determine o período do teste (ex: 1 semana, 14 dias, 1 mês).
• Ferramentas de acompanhamento: plataformas como o InChat ajudam a segmentar, marcar leads e rastrear todas as interações.

Esse planejamento inicial impede que decisões precipitadas atrapalhem o aprendizado verdadeiro. Documentar cada etapa também é parte da rotina.

Como criar variações para comparar de verdade?

No Teste A/B clássico, uma única variável muda por vez. O objetivo é identificar, sem dúvidas, o impacto daquele ajuste. Exemplos comuns no contexto de DMs automatizadas no LinkedIn:

• Linha de abertura diferente (ex: “Vi seu post sobre X” vs. “Acabei de visitar seu perfil…”).
• Call to Action variando (ex: “Posso te enviar um guia?” vs. “Vamos marcar um café virtual?”).
• Uso ou não de menção ao nome da pessoa.
• Inclusão de um material rico, convite ou pesquisa.
• Linguagem formal versus linguagem mais leve ou descontraída.

É possível criar variações mais ousadas, mas lembramos sempre: quem experimenta muitas mudanças de uma vez perde a clareza do que realmente gerou aquele resultado. Por isso, mantemos 1 ou 2 alterações por vez.

Sequência ideal dos passos de um teste A/B em DMs

Para garantir um processo eficiente e confiável, seguimos uma ordem simples de passos:

1. Definir uma hipótese: O que acreditamos que pode melhorar o resultado? Por exemplo, usar perguntas abertas aumenta o engajamento?
2. Gerar as duas (ou mais) versões das mensagens.
3. Segmentar a lista de contatos de forma que os públicos sejam o mais similar possível.
4. Distribuir as mensagens proporcionalmente no mesmo período de tempo.
5. Coletar os dados de cada versão (visualizações, respostas, cliques, conversões).
6. Analisar os resultados friamente, sem enviesar pelos próprios gostos ou impressões pessoais.

Esses passos ajudam a manter o foco no aprendizado real. Ferramentas como o InChat são pensadas para facilitar toda essa rotina, inclusive na aplicação de regras inteligentes, marcação de leads e acompanhamento do fluxo de conversas.

Quais métricas avaliar em testes de DMs automatizadas?

Os resultados precisam ser medidos com rigor. Analisamos normalmente os seguintes indicadores:

• Taxa de abertura: porcentagem dos destinatários que abriram a mensagem.
• Taxa de resposta: percentual de quem retornou à abordagem inicial.
• Taxa de clique: quando envia link para convite, guia, vídeo ou outro conteúdo.
• Taxa de reuniões agendadas (ou microconversões).
• Potencial de evolução para oportunidades qualificadas.
• Tempo médio até a resposta e até a marcação de reunião.

Para B2B, o que importa de verdade é encontrar a combinação que move o lead pelo funil, reduz atritos e mantém a experiência positiva. Analisamos também sinais qualitativos: menções positivas, solicitações de conteúdos extras e comentários sobre a personalização da mensagem.

Ferramentas que facilitam o rastreio de resultados no LinkedIn

Gerar, disparar e analisar dezenas (ou milhares) de DMs exige uso de automações confiáveis. Plataformas como o InChat oferecem dashboards visualmente fáceis, marcação de tags, regras automáticas e fluxos inteligentes. Apontamos também o uso das seguintes funções:

• Automação de DMs com integração direta ao LinkedIn
• Criação de journeys com micro-ofertas, convites ou lead magnets sequenciais
• Visualização segmentada de dashboards para cada público-alvo ou campanha
• Relatórios exportáveis e comparativos, trazendo dados reais para decisão

Quanto melhor o controle, mais fácil é aprender e evoluir rapidamente, ajustando as mensagens conforme as respostas do público.

Boas práticas para não falhar ao comparar resultados

Ao longo dos últimos anos, observamos algumas boas práticas que fazem diferença na qualidade dos testes:

• Evitar mudanças de contexto durante o teste (ex: alterar público-alvo no meio da campanha prejudica o aprendizado).
• Testar variações em períodos semelhantes do mês ou semana (há dias com mais engajamento no LinkedIn).
• Não misturar leads de regiões diferentes ou de níveis hierárquicos muito distintos no mesmo lote.
• Documentar todos os aprendizados: cada teste deixa um registro que pode ser usado em futuras campanhas.
• Registrar também feedbacks espontâneos dos leads a respeito da abordagem.

Essas dicas simples evitam erros comuns e aceleram o amadurecimento do processo comercial.

Como interpretar os resultados de um teste de mensagens

A análise dos resultados exige frieza. Muitas vezes, uma mensagem que agrada pessoalmente não traz a melhor performance nos números.

No InChat, sempre sugerimos buscar respostas para algumas perguntas-chave ao comparar as versões testadas:

• Qual atingiu maior taxa de resposta, considerando o mesmo volume de envios?
• Alguma mensagem gerou respostas negativas (ex: pedidos para não ser mais abordado)?
• Qual abordagem moveu o lead mais rápido no funil, do contato inicial até o agendamento de uma reunião?
• Feedbacks qualitativos mostram se existe risco de desgaste de reputação?

Nem sempre o resultado é definitivo, e alguns testes precisam ser repetidos para validar tendências. O segredo é manter constância e aprimoramento contínuo, só assim é possível gerar uma máquina previsível de Social Selling, que é nosso principal propósito com o InChat.

Dicas para acelerar os aprendizados dos experimentos

Quando queremos ganhar velocidade nas otimizações, algumas táticas funcionam muito bem. No nosso dia a dia, confiamos nestes pilares:

• Rodar experimentos com públicos menores e ajustar mensagens rapidamente para públicos maiores depois.
• Testar tanto chamadas de ação diretas quanto perguntas abertas, cada nicho pode reagir melhor a uma delas.
• Integrar automações de segmentação e marcação de leads, facilitando o agrupamento dos resultados.
• Analisar tendências de respostas em horários e dias específicos, adaptando o envio automático.
• Incorporar automações que aprendam com o comportamento de quem respondeu, a cada rodada, uma nova hipótese pode surgir.

Saiba mais sobre como criar mensagens automáticas personalizadas e medir seus resultados na nossa página dedicada.

Como conectar Teste A/B ao funil comercial no LinkedIn

Todo teste precisa estar conectado ao objetivo maior: faturar mais, gerar mais reuniões e criar uma máquina escalável de social selling.

Por isso, nosso processo sempre liga os aprendizados vindos de cada experimento ao funil comercial. Isso envolve medir não só quem respondeu à mensagem, mas quantos evoluíram para o próximo estágio e, finalmente, tornaram-se vendas efetivas.

Esse olhar para além das métricas iniciais transforma pequenos ajustes em saltos de performance em todo o processo de aquisição, nutrição de leads e fechamento.

Existe um passo a passo detalhado para quem quer implementar automação inteligente focada em B2B. Recomendamos a leitura do nosso guia prático de DM Automation no LinkedIn para um passo a passo específico do nosso segmento.

Perguntas para criar hipóteses em testes automatizados

Não é sobre “gostar” mais de uma mensagem. É sobre identificar hipóteses reais para validar:

• Se eu personalizar a mensagem inicial usando o nome do contato, aumenta a resposta?
• Perguntas abertas engajam mais do que mensagens objetivas?
• Adicionar um convite para guia gratuito gera mais cliques?
• Em quais dias da semana as pessoas respondem mais?
• O tom descontraído cativa mais no nosso nicho?

No conteúdo sobre automação de mensagens no LinkedIn, detalhamos outras perguntas e hipóteses úteis para quem deseja aumentar o retorno das conversas no inbox.

Quando encerrar o teste e tirar conclusões?

Esse é um ponto delicado. Encerrar um teste cedo demais pode fazer a empresa abandonar variações promissoras. Deixar o teste rodando por tempo demais pode atrasar ganhos importantes.

Em nossa experiência, alguns sinais indicam o momento certo de finalizar:

• O volume de mensagens já garante significância estatística dos resultados.
• As curvas de performance estão estáveis (diferenças mínimas nas últimas rodadas).
• Já é possível conectar mudanças de taxas ao impacto real nos negócios (agendamento de vendas, por exemplo).

Nunca suspenda um teste por pura ansiedade ou por pressão do time comercial. Confiança vem de dados. E dados vêm de testes confiáveis.

Como evoluir para testes mais complexos?

Quando o Teste A/B já faz parte da rotina, outras metodologias ganham espaço. Por exemplo, experimentos multivariados (múltiplas alterações testadas em paralelo), ou testes ciclo a ciclo, avaliando alterações a cada rodada semanal.

No InChat, evoluímos para sequências automáticas com múltiplos pontos de contato diferentes, e estudamos constantemente os efeitos de cada microajuste em todo o funil.

Essa evolução torna o processo mais robusto e permite criar experiências não só previsíveis, mas também cada vez mais personalizadas.

Integração entre automação, métricas e conteúdo atrativo

O segredo do sucesso dos testes em DMs está na capacidade de unir automação inteligente, boas métricas e conteúdo de valor. Automatizar sem medir resultados é receita para desperdício de tempo e dinheiro.

Recomendamos estudar exemplos e estratégias usados por quem faz automação consistente, como mostramos na nossa página de DM Automation.

Conteúdo realmente relevante, aliado a testes constantes, leva a uma escalada natural no volume e na qualidade dos resultados, acelerando agendas comerciais e fortalecendo o relacionamento ao longo do tempo.

Como nosso propósito se conecta com o teste A/B no LinkedIn

No InChat, temos a convicção de que cada contato orgânico pode e deve ser maximizado. O Teste A/B nas DMs automatizadas faz parte do nosso DNA, pois acreditamos que decisões baseadas em dados trazem mais reuniões, mais vendas e menos desperdício de energia, seja para fundadores, agências, profissionais de vendas ou consultorias B2B.

Nossa tecnologia, métodos e estudos estão sempre disponíveis para empresas que desejam transformar o LinkedIn em sua principal fonte de leads, estreitando laços com contatos reais e acelerando ciclos comerciais sem dependência de anúncios ou rotinas manuais.

Mensuração e testes simples hoje, resultados exponenciais amanhã.

Conclusão: testando, mensurando e criando resultados orgânicos no LinkedIn

O processo de comparação entre diferentes versões de mensagens diretas no LinkedIn é uma das formas mais eficientes de descobrir o que realmente funciona para o seu público. Mais do que “achar” ou “gostar” de um texto, o segredo está em medir, aprender e replicar aquelas abordagens que movem o lead pelo funil, do comentário ao inbox, do inbox à reunião, da reunião à venda.

No InChat, defendemos que o ciclo de aprendizado constante é o que diferencia empresas que crescem no LinkedIn de forma sustentável e escalável. Implementar Teste A/B é um passo prático, direto e mensurável nessa jornada.

Se você busca automatizar suas DMs, aumentar previsibilidade comercial e transformar cada interação orgânica em oportunidades de negócio, conheça o InChat. Transforme suas estratégias em uma máquina de Social Selling eficiente, humana e orientada por dados.

Perguntas frequentes sobre teste A/B em DMs do LinkedIn

O que é teste A/B no LinkedIn?

Teste A/B no LinkedIn é um tipo de experimento onde criamos duas (ou mais) versões diferentes de uma mensagem direta automatizada e enviamos para grupos semelhantes de pessoas. Assim, conseguimos identificar qual abordagem gera mais respostas, engajamento ou reuniões, otimizando as estratégias de automação na plataforma de maneira prática e objetiva.

Como criar teste A/B para DMs automatizadas?

Para criar um teste A/B em DMs automatizadas, você deve definir uma hipótese, gerar pelo menos duas versões da mensagem, segmentar o público em grupos parecidos, disparar as mensagens em períodos iguais e monitorar rigorosamente as métricas de resposta e engajamento. Plataformas de automação como o InChat facilitam todo esse processo, desde a segmentação até o acompanhamento dos resultados.

Vale a pena usar teste A/B em mensagens?

Sim, porque a comparação entre diferentes versões permite descobrir quais elementos realmente convertem, sejam palavras, perguntas, chamadas para ação ou formatos. Testes bem feitos reduzem o desperdício de contatos e aceleram agendamentos de reuniões, além de ajudar a evitar erros de abordagem que poderiam queimar oportunidades no LinkedIn.

Como medir os resultados do teste A/B?

Medimos analisando métricas como taxa de abertura, taxa de resposta, cliques, reuniões agendadas e conversões ao longo do funil. O uso de dashboards, tags e automações permite comparar de maneira visual e precisa, dando segurança para escolher a melhor versão da mensagem direta.

Quais métricas analisar em testes A/B no LinkedIn?

As principais métricas incluem: taxa de abertura, taxa de resposta, taxa de cliques em links, taxa de reuniões marcadas, tempo médio para resposta, e evolução para oportunidade qualificada. Também consideramos feedbacks qualitativos, como comentários sobre personalização ou espontaneidade da mensagem. Juntas, essas métricas trazem insights para ajustes finos e crescimento progressivo.