Se leva o seu trabalho a sério e é orientado para os resultados, não vai querer perder o enorme potencial dos testes A/B.

Podem ajudá-lo a descobrir alterações de grande impacto no tema, no design, nas páginas iniciais e muito mais, tal como descrito no nosso artigo "5 aspectos do seu marketing por correio eletrónico para testar A/B"..

Para fazer um teste A/B às suas mensagens, basta apresentar duas versões a dois pequenos grupos de subscritores e depois ouvir. As métricas dir-lhe-ão as suas preferências e, a partir delas, poderá atuar a curto prazo, enviando a versão mais eficaz ao resto do seu público, ou a longo prazo, replicando essa preferência em campanhas futuras.

Parece simples e é ainda mais simples no MasterBase®, graças à automatização do processo de seleção da peça mais eficaz e do seu envio para a base total. No entanto, também é muito fácil cometer erros com os testes A/B e chegar a uma conclusão errada, comprometendo completamente os resultados.

Executar muitos testes A/B apenas para concluir que não aprendeu nada de útil devido a uma má execução é doloroso. Para evitar essa frustração, sugerimos que siga estas 6 dicas para tirar o máximo partido dos seus testes A/B.

1. Concentre os seus esforços de teste A/B nos aspectos da sua campanha que terão o maior impacto nos seus resultados.

Por vezes, pequenos ajustes em elementos menores podem fazer subir a agulha do seu barómetro, por isso concentre os seus testes nos elementos-chave de uma mensagem, como a linha de assunto, os apelos à ação, as imagens e os títulos.

Mas há também outros elementos que vale a pena experimentar:

• Lógica de acionamento diferente para mensagens automáticas
• Quando é que a mensagem deve ser enviada depois de ter sido activada
• Enviar ou não enviar uma série de mensagens automáticas
• Em que condições é que uma mensagem automática é omitida numa série?

2. Limite os seus testes A/B a uma coisa de cada vez.

A menos que esteja totalmente envolvido num processo de avaliação, deve limitar os seus testes A/B a uma alteração de cada vez. Por exemplo:

• Botão verde versus botão azul
• Mensagem com prova social incluída vs. mensagem sem prova social
• Uma imagem de estilo de vida versus uma imagem de produto
• Um desconto percentual versus um desconto em valores.

A alteração de mais do que um fator entre as versões A e B tornaria muito difícil determinar qual o elemento responsável pela diferença de desempenho.

3. Parte-se de uma hipótese clara

Não faça alterações aleatórias só para ver o que pode funcionar. Concentre-se no que procura e utilize-o como base para os seus testes.

Por exemplo, se estiver a tentar aumentar as conversões, pode criar uma versão da sua mensagem em que o apelo à ação está acima do ecrã ou da pré-visualização (ATL), para o tornar mais visível, e outra versão em que o conteúdo precede o apelo à ação (CTA).

Além disso, se estiver a tentar decidir se é bom dirigir-se a um novo assinante pelo nome na linha de assunto da sua mensagem de boas-vindas, deve experimentar uma linha de assunto com personalização e outra sem.

4. Escolha uma métrica de teste vencedora que se alinhe com o objetivo da sua campanha.

A maioria das campanhas tem como objetivo obter conversões, pelo que os seus testes A/B também devem ser orientados para melhorar essas métricas.

Um erro comum é pensar que a linha de assunto só pode afetar a taxa de abertura, que a mensagem só pode afetar os cliques e que o conteúdo da página de destino só pode influenciar as conversões.

Isto não é verdade! As diferentes instâncias não funcionam de forma isolada. Cada fator afecta o conjunto, porque os subscritores sentem as campanhas de marketing por correio eletrónico como um todo.

Assim, o objetivo de uma linha de assunto não é gerar aberturas, mas sim pessoas que convertem. E, da mesma forma, o objetivo do conteúdo não é gerar cliques, mas pessoas que convertem.

5. Desenvolver um programa de testes regulares e registar os resultados.

Os testes A/B concebidos ad hoc são ineficientes porque são esporádicos e incidem em objectivos diferentes. Para tirar o máximo partido dos seus testes A/B, é necessário um plano. Desenvolva um calendário de testes que acompanhe:

• As teorias que está a tentar confirmar
• Que endereços de correio eletrónico está a utilizar para testar cada teoria?
• Os resultados de cada teste e a forma como afectam os seus planos de testes futuros
• Tente incluir um teste A / B pelo menos no 50% da sua divulgação.

6. Confirmar os resultados dos testes

Um teste A/B individual não é conclusivo para sempre. A curto prazo, qualquer aumento registado pode ser o resultado do efeito de novidade. Os subscritores são atraídos pelo novo, o que pode levá-los a sobrevalorizar quaisquer alterações que faça.

O efeito de novidade desvanece-se muito rapidamente. Por conseguinte, se efetuar o mesmo teste duas ou três vezes durante um período de tempo, esse efeito de novidade não estará presente e poderá medir o verdadeiro impacto da mudança.

A longo prazo, os comportamentos e atitudes dos consumidores variam. A composição da sua lista de contactos também pode mudar em função das práticas de aquisição de assinantes, da modificação das suas ofertas de produtos ou serviços, da expansão para novos territórios ou para fora deles e de outros factores.

Quanto mais definitivo for o sucesso de um teste, mais tempo pode esperar para o reconfirmar. Mas, com o tempo, vai querer confirmar periodicamente cada teste, pelo menos uma ou duas vezes, o que, mais uma vez, prova que um plano de testes A/B é essencial.