Si te tomas en tu serio tu trabajo y estás orientado al logro de resultados, no querrás desaprovechar el enorme potencial de las Pruebas A/B.
Pueden ayudarte a descubrir cambios de alto impacto en el asunto, diseño, páginas de inicio y otros, tal como detallamos en nuestro artículo “5 aspectos de tu email marketing a los que aplicar Pruebas A/B”.
Para aplicar pruebas A/B a tus mensajes, todo lo que necesitas es presentar dos versiones a dos pequeños grupos de tus suscriptores y luego escuchar. Las métricas te indicarán sus preferencias, y a partir de ellas podrás actuar a corto plazo enviando la versión más eficiente al resto de tu audiencia, o a largo plazo replicando esa preferencia en futuras campañas.
Suena simple y lo es aun más en MasterBase®, gracias a nuestra automatización del proceso de selección de la pieza más efectiva y su correspondiente envío a la base total. Sin embargo, también es bastante fácil cometer errores con las pruebas A/B y llegar a una conclusión errada, socavando por completo los resultados.
Hacer muchas pruebas A/B para concluir que finalmente no aprendiste nada procesable debido a una mala ejecución, es doloroso. Para evitar esa frustración, te sugerimos seguir estos 6 consejos orientados a aprovechar al máximo tus pruebas A/B.
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Orienta los esfuerzos de tus pruebas A/B hacia los aspectos de tu campaña que más impacto tengan en tus resultados.
A veces, pequeños ajustes a elementos menores pueden empujar la aguja de tu barómetro, por lo que es conveniente enfocar tus pruebas en los elementos clave de un mensaje, como el asunto, los llamados a la acción, imágenes y titulares.
Pero hay también otros elementos que vale la pena probar:
- Diferente lógica de activación para mensajes automatizados
- Qué tan pronto enviar el mensaje después de que se activó
- Enviar o no una serie de mensajes automáticos
- En qué condiciones se omite un mensaje automático en una serie
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Limita tus pruebas A/B a una cosa a la vez.
A menos que estés abocado de lleno a un proceso de evaluaciones, deberías mantener tus pruebas A/B limitadas a un cambio cada vez. Por ejemplo:
- Botón verde versus botón azul
- Mensaje con prueba social incluida versus mensaje sin prueba social
- Una imagen de estilo de vida versus una imagen de producto
- Un descuento porcentual versus un descuento en cifras.
Modificar más de un factor entre las versiones A y B haría muy difícil determinar qué elemento es responsable de la diferencia de rendimiento.
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Parte de una hipótesis clara
No hagas cambios aleatorios sólo para ver qué podría funcionar. Concéntrate en lo que buscas y utilízalo como base de tus pruebas.
Por ejemplo, si intentas aumentar las conversiones, puedes crear una versión de tu mensaje en que el llamado a la acción esté por encima del despliegue o vista previa (ATL), para hacerlo más visible, y otra versión donde el contenido preceda al llamado a la acción (CTA).
Además, si lo que buscas es decidir si es bueno dirigirte a un nuevo suscriptor por su nombre en el asunto de mensajes de bienvenida, deberás probar un asunto con la personalización y otra sin ella.
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Elige una métrica de prueba ganadora que esté alineada con tu meta de campaña
La mayoría de las campañas buscan lograr conversiones, por lo que tus pruebas A/B también deben estar orientadas a mejorar esas métricas.
Una percepción muy errada es creer que el asunto sólo puede afectar la tasa de aperturas, que el mensaje sólo puede incidir en los clics y que el contenido de la página de destino sólo puede influir en las conversiones.
¡No es cierto! Las diferentes instancias no operan de forma aislada. Cada factor incide en el conjunto, porque los suscriptores experimentan las campañas de email marketing como un todo.
Entonces, el objetivo de un asunto no es generar aperturas, sino gente que convierta. Y de manera similar, el objetivo del contenido no es generar clics, sino gente que convierta.
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Elabora un programa de pruebas periódicas y registra los resultados.
Las pruebas A/B diseñadas ad hoc son ineficientes porque son esporádicas y tienen foco en diversos objetivos. Para aprovechar al máximo tus pruebas A/B, necesitas un plan. Desarrolla un cronograma de pruebas que registre:
- Las teorías que intentas confirmar
- Qué direcciones de correo electrónico estás usando para probar cada teoría
- Los resultados de cada prueba y cómo afectan tus planes de pruebas futuras
- Intenta incluir una prueba A / B en al menos el 50% de tu difusión
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Confirma los resultados de las pruebas
Una prueba A/B individual no es concluyente para siempre. A corto plazo, cualquier levantamiento que veas puede ser el resultado del efecto de novedad. Los suscriptores se sienten atraídos por lo nuevo, lo que puede inducir a sobrevalorar cualquier cambio que se haga.
El efecto de novedad se desvanece bastante rápido. Por lo tanto, si ejecutas la misma prueba dos o tres veces durante un tiempo, ese efecto de novedad no estará presente y podrás medir el verdadero impacto del cambio.
A largo plazo, los comportamientos y las actitudes del consumidor varían. La composición de tu lista de contactos también puede cambiar dependiendo de las prácticas de adquisición de los suscriptores, la modificación de tus ofertas de productos o servicios, la expansión hacia nuevos territorios o el retiro de ellos, y otros factores.
Cuanto más definitivo sea el éxito de una prueba, más tiempo puedes esperar para reconfirmarla. Pero, con el tiempo, querrás confirmar periódicamente cada prueba, al menos una o dos veces, lo que, una vez más, demuestra que un plan de pruebas A/B es fundamental.
