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6 errores de Pruebas A/B que debe evitar en sus campañas

Posted by Alejandro Durán on 4/18/18 1:17 PM

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Como se ha señalado en más de un evento de email marketing, "debe hacer pruebas A/B”; de lo contrario sólo estará jugando a las adivinanzas con el resultado de sus campañas. Las pruebas A/B han sido siempre un tema recurrente en este tipo de encuentros, lo cual no es sorprendente porque se trata de una poderosa herramienta para mejorar sus campañas.

 Las pruebas A/B pueden ayudarle a descubrir cambios de alto impacto en sus asuntos, diseños, páginas de inicio y otros, tal como detallamos en nuestro anterior artículo “5 aspectos de su email marketing a los que aplicar Pruebas A/B”.


Para aplicar pruebas A/B a sus mensajes, todo lo que necesita es presentar dos versiones a dos pequeños grupos de sus suscriptores y luego escuchar. Las métricas le indicarán sus preferencias, de acuerdo a las cuales podrá actuar a corto plazo enviando la versión más eficiente al resto de su 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. Más información aquí.

Sin embargo, también es bastante simple cometer errores con las pruebas A/B y llegar a una conclusión errada, socavando por completo sus resultados.

Hacer muchas pruebas A/B para concluir que finalmente no aprendió nada procesable debido a una mala ejecución, es doloroso. Para evitar esa frustración, le sugerimos seguir estos 6 consejos orientados a aprovechar al máximo sus pruebas A/B.

  1. Oriente los esfuerzos de sus pruebas A/B hacia los aspectos de su campaña que más positivamente puedan mover la aguja de sus resultados.

    A veces, pequeños ajustes a elementos menores pueden empujar la aguja de su barómetro, por lo que es conveniente enfocar sus 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 rápido 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?
  1. Limite sus pruebas A/B a una cosa a la vez.

    A menos que esté haciendo pruebas multivariadas, querrá mantener sus 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 por descuento.

Modificar más de un factor entre las versiones A y B haría muy difícil determinar qué elemento es responsable de la diferencia de rendimiento.   

  1. Parta de una hipótesis clara

No haga cambios aleatorios sólo para ver qué podría funcionar. Concéntrese en lo que busca y utilícelo como base de sus pruebas.

Por ejemplo, si intenta aumentar las conversiones, puede crear una versión de su mensaje en que el llamado a la acción esté por encima del pliegue o vista previa (ATL) para hacerlo más visible y otra versión donde el contenido preceda al llamado a la acción (CTA).

Además, si desea ver si se dirige a su nuevo suscriptor por su nombre en el asunto de sus conversiones impulsadas por mensajes de bienvenida, deberá probar un asunto con la personalización y otra sin ella. 

  1. Elija una métrica ganadora de prueba que esté alineada con su meta de campaña

La mayoría de las campañas buscan lograr conversiones, por lo que sus 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.  

  1. Elabore un programa de pruebas periódicas y registre los resultados.

Las pruebas A/B diseñadas ad hoc son ineficientes porque son esporádicas y tienen foco en diversos objetivos. Para aprovechar al máximo sus pruebas A/B, necesita un plan. Desarrolle un cronograma de pruebas que registre:

  • Las teorías que intenta confirmar
  • Qué direcciones de correo electrónico está usando para probar cada teoría
  • Los resultados de cada prueba y cómo afectan sus planes de pruebas futuras
  • Intente incluir una prueba A / B en al menos el 50% de su difusión
  1. Confirme los resultados de las pruebas 

Una prueba A/B individual no es concluyente para siempre. A corto plazo, cualquier levantamiento que vea 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.

Sin embargo, el efecto de novedad se desvanece bastante rápido. Por lo tanto, si ejecuta la misma prueba dos o tres veces durante un tiempo, se eliminará cualquier efecto de novedad y se podrá medir el verdadero impacto del cambio.

A largo plazo, los comportamientos y las actitudes del consumidor cambian. La composición de su lista de contactos también puede cambiar dependiendo de las prácticas de adquisición de los suscriptores, los cambios en sus 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 puede esperar para reconfirmarla. Pero, con el tiempo, querrá 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.

 Nuevo llamado a la acción

Tags: 2018, Actuar

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