En 2024 podemos arriesgarnos a asegurar que la mayoría de las empresas que deseen crecer y construir relaciones más duraderas con clientes ya utilizan el email marketing. ¿Pero es suficiente? No, la razón es precisamente el testeo A/B.
Conforme el cliente es más exigente, las empresas debemos exigir un rendimiento superior, son dos variables que en teoría deben caminar a la misma velocidad. ¿Qué significa esto? Toda empresa que ya había incluido un plan de email marketing ahora deberá amoldarse a las nuevas tendencias y actualizaciones (porque las herramientas ya tienen esta funcionalidad).
Pero ¿qué es un diseño A/B? o ¿testeo A/B?
Consiste en que el software de email que utilicemos (o incluso con Clientify) haga una comparación sistemática del rendimiento de dos correos que has maquetado y preparado con antelación. Con vistas a elegir solo uno, la inteligencia artificial seleccionará el que mejor resultado esté dando según nuestras preferencias.
Un ejemplo podría ser que tú quieras optimizar la tasa de apertura y cambies el asunto.
¡Eso sí! Para comprobar qué funciona mejor, tenemos que entender que solo podremos hacer un único cambio dentro de el correo. Siguiendo la línea de antes, si quieres optimizar la tasa de apertura, no debes cambiar el contenido bajo ningún concepto sino el asunto, recuérdalo.
Parece fácil pero hemos visto grandes casos de que en un testeo intentamos optimizar tantos factores que al final no optimizamos nada. “El que mucho abarca, poco aprieta”.
Lo mejor es que tú solo los maquetas y luego, las máquinas ya trabajan por ti.
Ahora vayamos con la cuestión más importante, ¿qué beneficios obtendrás?
- Aumentan la rentabilidad porque vender más significa ganar más y estarás ahorrando tiempos y esfuerzos de tu equipo o tuyos.
- Mejora la presentación de tus productos o servicios, tendrás la oportunidad de comprobar que estilo o diseño funciona mejor con tu audiencia sin preguntar uno a uno directamente.
- Te guiará en los contenidos. A nivel específico es mejor solo medir una variante pero quizás si tienes una tienda de zapatos podrás averiguar qué interesa más a tu público, ¿los zapatos con plataforma o las manoletinas?
- Acierta con las palabras. Cuando se trata de leer, las palabras valen su peso en oro. Puede que una imagen pueda hacerlo más atractivo, o un gif más gracioso pero en el asunto (por ejemplo) solo podrás poner palabras y emojis. Es tu misión optimizar el gancho para llevarte la mayor cantidad posible de clientes.
- Fideliza a tus clientes post-venta. No solo como herramienta de atracción sino como de retención, mantente cerca de tu cliente y cuida de su satisfacción, quizás en un futuro próximo puedas cerrar un nuevo pacto.
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Aquí tienes 10 trucos o pistas para mejorar tus Test A/B
Realizar un test A/B exitoso implica una planificación cuidadosa, una ejecución precisa y un análisis detallado. Aquí te dejo algunos trucos y mejores prácticas para asegurar el éxito de tus pruebas A/B:
1. Define objetivos claros: Antes de comenzar, es crucial tener objetivos claros y medibles. Determina qué quieres mejorar con tu prueba, ya sea el aumento de conversiones, la mejora de la tasa de clics, la reducción de la tasa de rebote, etc.
2. Segmenta tu audiencia correctamente: Asegúrate de que los grupos de prueba y control sean homogéneos y representativos de tu audiencia total. La segmentación efectiva es clave para obtener resultados relevantes.
3. Realiza cambios significativos: Para que un test A/B sea revelador, necesitas probar cambios que puedan tener un impacto significativo en el comportamiento del usuario. Esto puede incluir la modificación de llamadas a la acción (CTAs), el diseño de la página, los textos de marketing, entre otros.
4. Mantén solo una variable de cambio: Para determinar con precisión el efecto de una modificación en particular, cambia solo un elemento a la vez entre tus versiones. Esto te ayuda a atribuir cualquier diferencia en el rendimiento directamente a ese cambio.
5. Utiliza herramientas adecuadas: Emplea herramientas confiables de test A/B que te permitan configurar las pruebas correctamente, segmentar tu audiencia, y rastrear y analizar los resultados de manera eficiente.
6. Determina el tamaño de muestra y la duración: Usa calculadoras de tamaño de muestra y duración de prueba para asegurarte de que tu test A/B tenga la potencia estadística suficiente para detectar diferencias significativas entre grupos.
7. Realiza pruebas piloto: Antes de lanzar tu test A/B a gran escala, considera realizar una prueba piloto para asegurarte de que todo funciona como se espera y corregir cualquier error.
8. Analiza los resultados con rigor estadístico: Al final de la prueba, utiliza análisis estadísticos para determinar si las diferencias observadas son significativas. Considera métricas como el valor p y el intervalo de confianza para tomar decisiones informadas.
9. Aprende de cada prueba: Independientemente del resultado, cada test A/B ofrece aprendizajes valiosos. Documenta tus hallazgos, comparte los resultados con tu equipo y úsalos para informar decisiones futuras.
10. Itera basado en aprendizajes: No te detengas después de una sola prueba. Utiliza los resultados y los aprendizajes de cada test A/B para realizar ajustes y pruebas adicionales. La optimización continua es clave para mejorar el rendimiento a largo plazo.
Siguiendo estos trucos y mejores prácticas, aumentarás significativamente las probabilidades de llevar a cabo tests A/B exitosos que contribuyan a mejorar tus objetivos de negocio.
