Nosotros como agencia procuramos siempre, cumplir con la premisa de que lo que no se mide no se mejora. Y el concepto viene al caso, porqué muchas veces cometemos el error de suponer –y en este en específico, de las campañas de e-Mail- que con el simple hecho de hacer subjects (asunto o título del email) creativos, los receptores de nuestros mensajes van a abrir el correo. Incorrecto.
Entonces. ¿Cómo saber si estamos aprovechando el máximo el poder del e-Mail Marketing?
Pero. ¿Cómo maximizar las tasas de apertura y clics para que más personas tengan acceso a nuestros contenidos?
Para concluir. ¿Cómo estar seguros de que el mensaje llega al proceso final?
Quizá por la eficiencia del e-Mail tengamos buena apertura, pero nuestros envíos se pueden volver mucho más eficientes si simplemente aplicamos la prueba A/B. Nada mejor que un poco de ciencia para hacer campañas más efectivas.
¿Qué son y que buscamos con las pruebas A/B?
De base, es una práctica sencilla de explicar. Una prueba A/B es una prueba que evalúa solamente una variable a la vez. El objetivo es generar dos versiones (de ahí la expresión “prueba A/B”) de esa variable para evaluar cuál de ellas trae más y mejores resultados. Insisto, sencillo de explicar pero vital el aplicar y testear todo el tiempo.
Lo que buscamos con la prueba A/B, es no adivinar cuáles son los temas o subjects que atraen más a nuestros consumidores. Al ejecutarla, podemos definir el test en una parte de nuestra base de datos -si tenemos 100,000 leds se seleccionan por sistema aleatorio por ejemplo a 10,000- y probamos las dos variables para definir cuál de ellas tiene mayor apertura. A partir de ello, el mismo sistema –nosotros trabajamos desde hace años con Doppler pues sus herramientas son totalmente confiables y eficientes- se encargará de hacer el resto de los envíos con el tema más abierto.
Cuanto mayor sea la muestra de prueba, más exactos serán sus resultados.
¿Cuáles son los puntos más usuales a probar?
Como mencionamos, una prueba A/B consiste en medir una variable a la vez. Solo así las estadísticas serán realmente relevantes. Por más tentador que sea probar varias variables al mismo tiempo, no es el mejor camino.
Las dos estadísticas más comunes para las pruebas A/B en el e-Mail Marketing son la tasa de apertura y el porcentaje de clics (CTR).
Mientras que la tasa de apertura está relacionada directamente con el asunto del correo electrónico, la tasa de clics puede tener relación con diversos puntos, como: imágenes, botones, formato de correo electrónico, entre otros.
Las herramientas que usamos nos dan métricas diversas. Todas ellas muy importantes para analizar. Te dejo las que considero más importantes incluyendo las dos que menciono antes:
- Tasa de apertura
- Porcentaje de clics (CTR)
- Tasa de conversión
- Porcentaje de rebote
- Tasa de crecimiento
- Intercambio de correo y velocidad
- Retorno de inversión (ROI)
- Tasa de crecimiento de suscriptores
¿Cuáles son las mejores prácticas para pruebas A/B?
Les comparto los puntos que considero más importantes y útiles –independiente de la variable que se esté analizando- cada vez que realicen una prueba A/B.
- Como se menciona en varias ocasiones, pruebe una sola variable a la vez. Esto ayudará a obtener mejores resultados.
- Utilicen un tamaño de muestra representativo que nos pueda arrojar resultados más exactos.
- Siempre prueben las dos versiones al mismo tiempo. No es recomendable enviar el correo electrónico “A” hoy y el correo electrónico “B” mañana. Esto es porque el calendario, los eventos y los días de la semana pueden interferir en los resultados.
- No confíen en su instinto. Hay que revisar las métricas de la prueba y las variables que nos arroja para tomar acciones en futuros envíos.
- Utilicen herramientas profesionales -Doppler por ejemplo- para ejecutar su prueba A/B de forma confiable, fácil y rápida.
- No dejes para mañana lo que puedes hacer hoy. Si buscas lograr eficiencia en tus campañas de e-Mail Marketing empieza –si no lo has hecho- a realizar su prueba A/B. Un aumento en la conversión de los correos electrónicos puede representar una buena diferencia en las ventas.
- Programen las pruebas como una constante. Nunca hay que asumir que se conocen los resultados a priori.
Conclusión
No resulta exagerado asegurarles que con las pruebas A/B pueden revolucionar sus estrategias de e-Mail Marketing. En vez de apostarle a la suerte, tienen a la mano una excelente herramienta para comprender el comportamiento del consumidor y entregar exactamente lo que ellos quieren.
Tampoco se hacen milagros. Si bien pueden obtener métricas del comportamiento de los suscriptores, es difícil asegurar que eso es lo que les convierte en compradores. Lo que si pueden definir, basado en los resultados, es lo que está funcionando de su campaña para lograr una relación con sus clientes que al final, se traduzca en mejores ventas de sus productos o servicios.
