Pruebas A/B de correo electrónico: hagámoslo de la manera correcta

¿Qué es mejor: texto corto o largo? ¿GIF o imágenes estáticas? ¿Botones CTA blancos o morados?

Hay muchísimas opciones y decisiones que intervienen en la elaboración de la estrategia de marketing por correo electrónico perfecta, aportando un CTOR y CTR prósperos a sus campañas. Y la presión es mucha ya que las campañas de correo electrónico todavía se consideran uno de sus canales de marketing más importantes, incluso antes que las redes sociales.

Entonces, ¿cómo puedes desarrollar tu estrategia de campaña de correo electrónico de forma estratégica?

En este artículo, respondemos esto y mucho más para ayudarlo a crear pruebas A/B inteligentes para sus campañas y ser más efectivo en sus resultados.

¿Qué son las pruebas A/B en el marketing por correo electrónico?

En una campaña de marketing por correo electrónico, la prueba A/B es el método de enviar dos variaciones del mismo correo electrónico con una variable modificada para ver qué versión funciona mejor. La prueba A/B puede incluir cambios en:

• Diseño visual de correo electrónico
• Diferentes líneas de asunto
• Diferente tono de voz/longitud del texto (también conocido como copia)
• Diferentes tipos de CTA

Las pruebas A/B (también llamadas pruebas divididas) pueden ayudar a los especialistas en marketing a recopilar la información que luego dará los mejores resultados, generará más aperturas y clics y proporcionará información sobre las preferencias de la audiencia y el rendimiento general del correo electrónico.

Por qué necesita pruebas A/B de correo electrónico

Los especialistas en marketing que emplean campañas de correo electrónico recurren periódicamente a las pruebas A/B, ya que es la única forma de demostrar estadísticamente qué versión de una campaña de correo electrónico funciona mejor. También es una forma de conocer a la audiencia más rápido de lo habitual y optimizar la estrategia de su equipo en consecuencia.

"El correo electrónico tiene una capacidad que muchos canales no tienen: crear toques personales valiosos, a escala".

– David Newman, autor de ¡Hazlo! Comercialización.

En otras palabras: necesitas pruebas A/B para aprovechar al máximo tu marketing por correo electrónico sin adivinar a ciegas. Las pruebas divididas A/B proporcionan los datos necesarios para determinar los ajustes y las estrategias que necesitan sus campañas de correo electrónico. Proporciona la oportunidad de aprender y mejorar:

• ¿Qué tipo de línea de asunto genera mejores tasas de apertura?
• ¿Qué tipo de imágenes/Gifs /emojis atraen más a las personas?
• ¿A qué hora es mejor enviar para obtener más aperturas?
• ¿Qué tipo de botón CTA genera más clics?
• ¿Qué plantillas visuales de correo electrónico generan más conversiones?
• ¿Qué preencabezados traen más aperturas?

Estos son sólo algunos de los “secretos” que revelan las pruebas A/B, pero hay mucho más que pueden revelar, dependiendo de lo que intente medir. Encontrar qué influye e impulsa más ventas de conversiones: eso es lo que todo especialista en marketing busca y son los datos provenientes de las pruebas A/B los que pueden ayudar con eso.

Cosas a considerar antes de las pruebas A/B

Cuando experimentas con tus campañas de correo electrónico, es esencial considerar varias cosas antes de comenzar con las pruebas A/B. Aquí hay algunas reglas que debe seguir al iniciar sus pruebas A/B.

Prueba simultáneamente

No es aconsejable probar dos versiones del mismo correo electrónico durante un período de tiempo más largo. Cuando ejecuta una prueba de correo A/B, debe realizar pruebas simultáneamente; de lo contrario, no sabrá si las diferencias en el rendimiento se deben a la variable diferente en el correo electrónico o a un factor externo que no consideró, como enviar por correo. día diferente de la semana o durante un mes diferente. La única excepción es si estás probando el momento óptimo para enviar un correo electrónico, en cuyo caso, por supuesto, debes probar tus correos electrónicos en un momento diferente.

Producir datos a lo largo del tiempo

Es importante darle tiempo suficiente a la prueba A/B para ver estadísticamente las diferencias entre las dos variaciones que estás enviando. Un estudio encuentra, por ejemplo, que tiempos de espera de 2 horas predicen correctamente el ganador de todos los tiempos más del 80% de las veces, y más de 12 horas son correctos más del 90% de las veces. Así que deje que su prueba se ejecute el tiempo suficiente para ver resultados significativos.

Pruebe una variable a la vez

Es posible que quieras probar algunas cosas diferentes al mismo tiempo, pero lo mejor es elegir una variable y medir el rendimiento de tus pruebas A/B en función de ella. De esta manera podrá estar seguro de qué es exactamente responsable de los cambios en el rendimiento del correo. Existe algo llamado prueba multivariada, que es otro proceso de prueba que se puede explorar por sí solo.

Enviar a grupos de muestra iguales

Para obtener resultados más concluyentes, pruebe con audiencias similares/iguales y al mismo tiempo aleatorias, especialmente si está probando dos o más audiencias al mismo tiempo.

El tamaño de la audiencia importa

Según Hubspot, debes tener una lista de envío A/B de al menos 1000 contactos para obtener resultados estadísticamente relevantes. Si tiene menos que eso, la proporción de su lista de pruebas A/B utilizada para obtener resultados estadísticamente relevantes aumenta cada vez más.

Utilice una herramienta de prueba A/B 

No importa si estás probando correos electrónicos, sitios web o páginas de destino, la mejor manera de hacerlo con el menor esfuerzo es emplear una herramienta de prueba A/B como HubSpot o MailChimp. De esa manera, podrá probar y recopilar los datos de sus experimentos más fácilmente.

Identificar la métrica principal

Es posible que las pruebas A/B afecten a diferentes métricas de rendimiento a la vez, pero es mejor tener una métrica principal en la que centrarse antes de ejecutar la prueba. Se llama variable "dependiente": el cambio que realiza y que luego determinará los resultados del comportamiento del usuario. Elegir qué métrica es más importante para ti determina esta variable y te ayuda a configurar tus pruebas A/B de la mejor manera.

Beneficios de las pruebas A/B

Entonces, ¿por qué deberías empezar a realizar pruebas A/B inmediatamente, si aún no lo has hecho?

Vale la pena dominar el arte de las pruebas divididas y estos son algunos de sus beneficios:

Aumentar el tráfico web

Hacer que las personas accedan a su sitio web, producto o página de destino es el objetivo número uno de las campañas de correo electrónico. Hacer que un número deseado de personas haga clic en el botón CTA vinculado es lo que esperan los especialistas en marketing cuando crean sus pruebas A/B y luego analizan los datos.

Más conversiones

La variable que cambia en su prueba de correo electrónico A/B tiene un propósito principal y es aumentar la cantidad de personas que hacen clic y luego completan un formulario, convirtiéndolo en un cliente potencial en su sitio web. Aumentar la tasa de conversión es uno de los principales beneficios de las pruebas divididas.

Reducir la tasa de rebote

Las pruebas A/B pueden ayudar a reducir la tasa de rebote de su sitio web, probando una copia diferente, introducciones, botones de CTA, diseño, etc. Todo tiene que ver con conocer mejor a su cliente objetivo y conocer sus preferencias. audiencia a través de datos, para que puedas ajustar mejor tu estrategia.

Herramientas para pruebas A/B

No se pueden realizar pruebas A/B eficientes sin emplear las herramientas adecuadas para conseguir nuevos clientes satisfechos.

Herramientas para ejecutar pruebas A/B

• Optimizely: una de las herramientas de prueba A/B líderes, que permite un fácil acceso de edición, audiencias guardadas, filtrado retroactivo de direcciones IP y visualización de datos intuitiva.
• SiteSpect: una de las primeras soluciones de prueba del lado del servidor, que permite pruebas más complejas (pero requiere más conocimientos tecnológicos). SiteSpect edita el HTML incluso antes de que salga del servidor y evita muchos problemas que surgen con las plataformas de prueba basadas en navegador.
• AB Tasty: esta herramienta permite ejecutar pruebas A/B, pruebas divididas, pruebas multivariadas y edición visual, así como personalización de contenido; está diseñado específicamente para equipos de marketing
• Crazy Egg: ofrece pruebas A/B, mapas de calor y pruebas de usabilidad, además de permitir probar variaciones para cada página de su sitio web, agregándole un solo fragmento de código. No es necesario tener experiencia en codificación para experimentar con Crazy Egg, ya que es una de las herramientas más intuitivas para probar variantes.
• Evolv: una herramienta considerablemente nueva que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para utilizar pruebas multivariadas y le permite personalizar y experimentar fácilmente con su contenido.
• Google Optimize: una herramienta gratuita que proporciona pruebas A/B estándar, así como pruebas multivariadas, pruebas de URL divididas y experimentación en el lado del servidor.

Herramientas para recopilar datos de pruebas A/B

• UsabilityHub: le permite validar sus opciones de prueba con usuarios reales y luego proporcionar los datos de estas pruebas.
• Google Analytics: una de las herramientas más populares para la recopilación y el análisis de datos, GA le permite desglosar los resultados de sus pruebas A/B y ver el comportamiento por diferentes segmentos (dispositivo, geografía, etc.)
• HotJar: una herramienta SaaS que proporciona datos a través de mapas de calor, seguimiento de desplazamiento, seguimiento de embudo, encuestas de comentarios, encuestas y grabaciones.
• Mouseflow: proporciona segmentación avanzada de usuarios, incluida la fuente de tráfico, la ubicación, la plataforma, etc.
• SessionCam: esta herramienta ofrece grabación de sesiones y agrega mapas de calor, lo que proporciona una forma más dinámica y rentable que utilizar técnicas tradicionales de recopilación de datos.

Pero independientemente de las herramientas que elija, una cosa es segura: sus pruebas A/B adquieren significado sólo a través de los conocimientos de datos que cuentan la historia de lo que ha hecho hasta ahora y lo que debe hacer a continuación.

Analizar los resultados

A menudo es necesario realizar pruebas y probar cuando intentas conocer a tus clientes, aumentar las tasas de apertura y de clics y crear más conversiones. Pero todo se reduce a los datos que recopilas.

"Lo que se mide se mejora".
- Peter Drucker

Lo que necesita sus pruebas A/B es utilizar un lugar de trabajo digital todo en uno con sólidas funciones de análisis de datos, para generar capacidades basadas en datos que puedan ayudarlo a ejecutar su estrategia de marketing por correo electrónico de principio a fin.

Slingshot puede ayudarle a mejorar sus resultados permitiéndole:

• Manténgase al tanto de sus datos creando hermosos paneles en segundos, extrayendo datos de todas sus fuentes integradas y mostrando la historia completa de sus pruebas A/B de un solo vistazo.

• Comparta los resultados con su equipo de inmediato, en el mismo espacio donde se encuentran los datos, cree tareas para ellos y realice un seguimiento con comentarios y elementos de acción, para que nunca se pierda ningún progreso.

• Logre una colaboración eficaz al tenerlo todo en uno y comunicarse directamente en el contexto de las tareas y los paneles: cree debates y charle sobre cada tarea para mantener a todos actualizados.
• Confíe en el lugar de trabajo digital todo en uno para lograr un marketing por correo electrónico próspero, superar los desafíos y crear una cultura de decisiones basadas en datos para su equipo a lo largo del camino.