Skip to main content

​
O que são os Experimentos da Nemu?

A funcionalidade de Experimentos permite criar eventos personalizados que são lidos pelo pixel da Nemu. Com ela, você consegue medir, dentro da própria plataforma, o desempenho de testes A/B e de qualquer variação de experiência aplicada no seu site. A lógica é simples: você configura o experimento na Nemu, copia um trecho de código (script) e dispara esse código no dataLayer a partir da sua ferramenta de teste A/B preferida ou do Google Tag Manager. A partir daí, o pixel da Nemu captura cada disparo e conecta esses eventos ao seu funil, à navegação e aos modelos de atribuição.
Os Experimentos transformam testes que normalmente ficam isolados na ferramenta de A/B em dados conectados a conversão, receita e canais — tudo dentro da Nemu.

​
Como funciona

O fluxo de ponta a ponta tem quatro momentos:
  1. Configuração na Nemu — você cria o experimento e define os eventos que quer medir (contexto, ação e versão).
  2. Geração do script — para cada evento, a Nemu gera automaticamente um dataLayer.push pronto para uso.
  3. Disparo no site — você implementa esse script na sua ferramenta de teste A/B ou no Google Tag Manager, fazendo-o disparar no momento certo (ex.: quando o banner é exibido ou clicado).
  4. Leitura e análise — o pixel da Nemu lê os disparos no dataLayer e exibe os resultados na aba do experimento.
Pense no experimento como um “guarda-chuva” e nos eventos como cada coisa que você quer medir dentro dele. Em um teste A/B de banner, por exemplo, você cria um evento para cada variação (banner A e banner B).

​
Pré-requisitos

  • Pixel da Nemu instalado no site. Sem o pixel ativo, os disparos no dataLayer não serão capturados.
  • Acesso à sua ferramenta de teste A/B ou ao Google Tag Manager para inserir o script de disparo.

​
Onde acessar

No menu lateral da plataforma, acesse a área de Experimentos. Caso ainda não exista nenhum experimento, você verá a tela inicial com a opção de criar o primeiro. Criar Experimento

​
Passo a passo

1

Criar um experimento

Clique em Criar experimento no canto superior direito. Na janela Criando experimento, dê um nome para identificar o teste em Nome do experimento (ex.: Teste) e confirme em Criar experimento.Criar ExperimentoCriar Experimento
2

Abrir o experimento e adicionar eventos

Clique no botão Ver Resultados para abri-lo. Dentro dele há duas abas:
  • Ver Resultados — onde os dados aparecem depois que os eventos começam a disparar.
  • Eventos — onde você cria e gerencia os eventos do experimento.
Como ainda não há eventos, clique em Criar Evento (ou em Adicionar Evento, no canto superior direito).Criar ExperimentoCriar Experimento
3

Configurar o evento

Criar ExperimentoNa janela Adicionando evento, aba Criar evento, preencha os três campos que descrevem o que será medido:Clique em Próximo para gerar o script.
Para um teste A/B de dois banners, crie dois eventos com o mesmo Contexto (Banner) e a mesma Ação (Click), mudando apenas a Versão (ex.: V1 e V2). Assim você compara o desempenho de cada variação lado a lado.
4

Copiar o script

Na aba Copiar script, a Nemu exibe o dataLayer.push já preenchido com os dados do experimento e da variação. Use o botão de copiar para levar o código para a sua ferramenta.Criar Experimento
5

Implementar o disparo no site

Cole o script na sua ferramenta de teste A/B ou no Google Tag Manager, configurando-o para disparar no momento da interação que você quer medir.
  • Ferramenta de teste A/B: insira o disparo no código da variação correspondente, de modo que o push aconteça quando aquela versão for exibida ou interagida pelo usuário.
  • Google Tag Manager: crie uma tag de HTML Personalizado com o script e associe a um acionador (trigger) que represente a ação — por exemplo, o clique no banner.
Cada evento deve disparar apenas a variação correta para o usuário. Garanta que o banner A dispare o evento da versão A e o banner B dispare o evento da versão B, evitando contaminar os dados.
6

Acompanhar os resultados

Os eventos criados ficam listados na aba Eventos, identificados por Contexto, Ação e Versão, com o script disponível para consulta e cópia (incluindo o botão Copiar tudo). Conforme os disparos acontecem no site, a aba Ver Resultados passa a exibir os dados do experimento.

​
Entendendo o script

O script gerado é um dataLayer.push padrão. Parte dos campos vem do que você preencheu no formulário e parte é gerada automaticamente pela Nemu:
Não edite os valores de experimentId, variationId, event e eventCategory. Eles são a “chave” que conecta o disparo ao experimento certo dentro da Nemu — qualquer alteração impede a leitura correta dos dados.

​
Exemplo prático: teste A/B de banner

Suponha um teste com duas versões de banner na home:
  1. Crie um experimento chamado, por exemplo, Banner Home.
  2. Crie o Evento 1 — Contexto: Banner, Ação: Click, Versão: A.
  3. Crie o Evento 2 — Contexto: Banner, Ação: Click, Versão: B.
  4. Copie o script de cada evento e dispare-o na variação correspondente da sua ferramenta de A/B.
  5. Acompanhe em Ver Resultados qual versão gera mais cliques — e, combinando com o funil e a atribuição da Nemu, qual delas converte mais.

​
Boas práticas

  • Padronize a nomenclatura de Contexto, Ação e Versão entre experimentos para facilitar comparações futuras.
  • Use uma versão por variação e mantenha Contexto e Ação iguais dentro do mesmo teste.
  • Valide o disparo no dataLayer (ex.: via console do navegador ou modo de visualização do GTM) antes de subir o teste para produção.
  • Mantenha o pixel da Nemu sempre ativo nas páginas onde o experimento roda.

​
Por que usar Experimentos

  • Mede testes A/B e variações de experiência sem sair da Nemu.
  • Conecta cada variação ao funil, à conversão e à receita — não só ao clique.
  • Aproveita os modelos de atribuição próprios da Nemu para entender o impacto real de cada versão.
  • Centraliza dados que normalmente ficam fragmentados entre a ferramenta de A/B e o analytics.

​
Próximos passos

  • Combine os resultados dos experimentos com o funil de conversão para entender onde cada variação impacta.
  • Cruze o desempenho das variações com os modelos de atribuição (First Click, Last Click, Assistidas).
  • Padronize um guia interno de nomenclatura de experimentos para escalar os testes ao longo do tempo.