Test A/B en emails: sacale el juego a tus campañas
Un test A/B consiste en realizar 2 variaciones (cambio de un factor) de una campaña de marketing con el fin de recoger datos de las dos y equiparar sus resultados para poder ver exactamente en qué caso son mejores. Estas 2 variantes se mandan a una muestra de tu base de datos, con la intención de cotejar sus resultados y enviar la opción más efectiva al resto de los suscriptores. A través de la alteración de uno de los elementos de la campaña (títulos, textos, imágenes, CTA’s, etcétera) y la muestra de exactamente la misma a 2 grupos diferentes con un número relevante de usuarios, vas a poder recoger datos estadísticos de cual entre las dos variaciones consigue mejor desempeño y mostrar la variante más triunfante a toda la audiencia objetivo de dicha campaña.
Por qué deberías hacer test A/B
Hacer test de alteraciones en tus campañas de marketing es importante porque te dejan realizar la inversión de forma más eficaz, incrementando de esta forma la eficiencia de tus campañas, la interacción de los usuarios y el ROI. Test A/B que puedes llevar a cabo en el e-mail marketing, aunque los Test A/A también son extremadamente útiles para detectar errores que pasaste por alto. Hay múltiples elementos que puedes cambiar para revisar que versión de ellos marcha mejor entre tus suscriptores. Ciertos más habituales son:
Tema
El asunto es uno de los elementos del email con mayor incidencia en la tasa de apertura, ya que es de los pocos elementos perceptibles del mismo desde la bandeja de entrada. En esta guía sobre de qué manera escribir un tema de correo electrónico puedes conocer todas las buenas prácticas, mas también es una gran idea hacer una prueba entre 2 variantes para asegurarte con datos de cual es la opción más eficaz.
Longitud
Otro de los aspectos que puedes revisar es si marcha mejor un correo electrónico largo, o bien al contrario es mejor ahorrar en caracteres. Una sencilla prueba te dará los datos precisos para saber la longitud media del texto al que tus suscriptores responden de manera más satisfactoria.
Diseño
Puedes probar dos variaciones diferentes del diseño de la plantilla, sosteniendo exactamente el mismo contenido en el cuerpo del e-mail, para valorar como de ambas tiene una mejor interacción de los usuarios.
CTA’s
Las llamadas a la acción son uno de los elementos más importantes en un email, puesto que de su eficiencia depende que el usuario cumpla el propósito para el que se ha enviado esa campaña. Gracias a los test A/B vas a poder descubrir, basándote en datos, los mejores lugares de la plantilla para situarlos, y los textos más efectivos para conseguir el click.
Contenido
Hacer un test A/B de una campaña también te permitirá mudar completamente el contenido de un e-mail, con lo cual podrás revisar diferentes tonos, lenguaje y forma de comunicarte con tus suscriptores, con el fin de conocer como es el que logra mayor engagement por su lado.
Personalización
Una de los beneficios del correo electrónico es que es un medio directo y muy personalizable. Si dispones de diferentes datos del usuario, vas a poder incluirlos utilizando tags dinámicos, incrementando de este modo la sensación de cercanía con él y, por tanto, la efectividad de tu correo. Esta personalización es otro de los elementos que puedes probar mandando diferentes opciones a un porcentaje de tu base de datos para medir los resultados.
Qué tener en consideración en el momento de hacer una campaña test A/B
En el momento de llevar a cabo un test A/B en una campaña de correo electrónico, existen algunos factores que debes tener en cuenta para que la prueba sea lo más efectiva posbile:
Envíala a una muestra relevante
Procura que la muestra de la base de datos sea suficientemente grande como para ofrecer datos estadísticamente relevantes. Nosotros recomendamos enviar cada una de las pruebas a un cinco por cien de la base de datos a la que va destinada la campaña.
Haz un cambio por test
Intenta mudar sólo un factor, en tanto que si cambias todo, no serás capaz de distinguir cual ha sido el factor clave para la diferencia de los resultados.
Manda las dos pruebas a la vez
Envíalas a exactamente la misma hora para eludir posibles divergencias por motivos de horario que puedan producir datos incorrectos.
