Una estrategia de marketing por correo electrónico sin llevar a cabo tests A/B es como conducir un barco sin un destino. Las pruebas A/B no sólo nos ofrecen orientación y aprendizajes, sino que también mejoran la experiencia de nuestros usuarios.
Pensando en esta reflexión como punto de partida. La primera pregunta que nos viene a la cabeza es:
¿Qué elementos de una campaña de email debemos testear?
En términos generales, cuantos más usuarios abran nuestros correos electrónicos, más probabilidades tendremos de aumentar sus tasas de conversión. Así que, en un principio, deberíamos concentrarnos en maximizar las tasas de apertura de los emails (si esta tasa fuese mejorable, claro está).
Teniendo esto en cuenta, otros elementos que deberemos pensar en analizar los siguientes componentes:
1. Remitente
El nombre del remitente es probablemente lo primero que mira un suscriptor.
Algunas compañías utilizan nombres de pila para adjuntar un factor humano. Por ejemplo, ver "Mario de Kerkle" en nuestra bandeja de entrada establece el recuerdo de la marca. Hoy en día, si vemos nuestra bandeja de entrada el nombre de 'Mario' en un correo, lo asociaremos a Merkle.
Sin embargo, probar a utilizar un nombre como alternativa no es apropiado para todas las compañías, así que también podemos experimentar sólo con el nombre de la marca para comprobar si las tasas de apertura mejoran.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Añade valor el nombre de pila frente al nombre completo?
• ¿Tiene un impacto el nombre de una persona frente al de la marca?
• ¿Diferentes direcciones de correo electrónico (remitentes) afectan a las tasas de apertura?
Métrica principal: Tasa de apertura
2. Asunto
El asunto a menudo actúa como presentación de nuestros emails. De hecho, el 64 % de los usuarios deciden abrir emails basándose en su asunto.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Importa la longitud del asunto? Probemos un copy corto frente a uno largo.
• ¿Incluir el nombre del destinatario aumenta las tasas de apertura?
• ¿Importa mencionar ofertas en el asunto?
• ¿Los emojis en el asunto aumentan las tasas de apertura?
• ¿Los corchetes como [¡Oferta!] u [Oferta especial] aumentan las tasas de apertura?
• ¿Aumentarán las tasas de apertura si ciertas palabras están en MAYÚSCULAS?
• ¿Las líneas de asunto basadas en preguntas aumentan las tasas de apertura?
• ¿Los números o las estadísticas crean más impacto?
• ¿Cómo funcionan los asuntos ambiguos frente a los específicos?
• ¿Un sentido de urgencia aumenta las tasas de apertura?
Como vemos, podemos realizar un buen número de pruebas y obtener aprendizajes muy valiosos sobre el asunto de los emails que mandamos.
Métrica principal: Tasa de apertura
3. Pre-encabezado
El pre-encabezado es el tercer elemento que lee un suscriptor después del remitente y la línea de asunto. Es un elemento que contribuye a las tasas de apertura. Con la línea de asunto, el pre-encabezado es el tráiler de nuestro email.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Qué tipo de texto tiene el mayor impacto?
• ¿Importa la longitud del pre-encabezado?
• ¿Qué funciona mejor, un pre-encabezado ambiguo o uno específico?
• ¿Personalizar un pre-encabezado aumenta las tasas de apertura?
• ¿Los emojis en los pre-encabezados contribuyen a las tasas de apertura?
Métrica principal: Tasa de apertura
4. Hora del día y semana
Los elementos anteriores son un buen punto de partida para comenzar a realizar test A/B, pero cada sector al que pertenece cada compañía es diferente y solo los tests A/B pueden ayudarnos a establecer el momento más conveniente para el envío de nuestros emails. Es importante no perder de vista que si enviamos correos electrónicos cuando nuestros usuarios están más activos, existe una mayor probabilidad de mejores tasas de apertura.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Los emails enviados por un comportamiento específico aumentan las tasas de apertura?
• ¿Qué frecuencia de envío funciona mejor: diaria, semanal, mensual o trimestral?
Métricas principales: Tasa de apertura, tasa de clic y CTR.
5. Personalización
Hoy en día, todo el mundo recibe muchísimos correos electrónicos. Los usuarios saben cuándo las compañías envían correos electrónicos publicitarios o sin contexto. Por eso, es buena idea segmentar a los usuarios según su comportamiento de compra y crear correos electrónicos personalizados para fortalecer las experiencias de compra (o mejorar las tasas de conversión que nos hayamos marcado).
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Qué diseño funciona mejor para según qué usuarios?
• ¿Textos cortos o largos maximizan las conversiones?
• ¿Agregar imágenes mejora las tasas de conversión?
• ¿Incluir testimonios de los clientes aumentan las conversiones?
Métrica principal: CTR
5. CTA
En general, conseguir ventas es el objetivo final que buscan las campañas de marketing por correo electrónico. Por eso es muy importante dónde ubicaremos el CTA principal dentro de nuestros correos electrónicos.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Qué tipo copy obtiene la mayor cantidad de clics?
• ¿Dónde tiene mayor impacto la ubicación del CTA?
• ¿Es importante el color CTA?
Métrica principal: CTR
7. Compatibilidad con dispositivos móviles
Muchas personas revisan sus correos electrónicos personales a través de sus teléfonos móviles. Por este motivo es importante crear correos electrónicos compatibles con las pantallas de teléfonos móviles.
Preguntas que podemos plantearnos para testear:
• ¿Qué diseño para dispositivos móviles funciona mejor?
• ¿El contenido del correo electrónico (asunto, colores, texto y CTAs) está adaptado para pantallas de teléfonos móviles?
No debemos olvidar que los clientes que ven correos electrónicos en sus dispositivos móviles sólo hojean en lugar de leer, así que deberemos enfocar nuestros esfuerzos en “trabajar” muy bien el primer pliegue de la pantalla.
Métricas principales: tasa de apertura, tasa de clic para abrir y CTR
Llegados a este punto deberíamos tener claro que sólo podemos ver la punta del iceberg. Las pruebas que podemos llevar a cabo y los elementos a testar son casi ilimitados. Por tanto, una vez acotado qué queremos testar y qué va a definir si el test tiene éxito o no, es momento de establecer cómo medir ese éxito. Para ello, deberemos determinar 4 acciones muy importantes:
Determinar la significancia/confianza estadística
La significancia o confianza estadística nos ayuda a cuantificar si es probable que un resultado se deba al azar o a algún factor de interés. Por tanto, cuanto mayor sea esa confianza estadística, más seguros estamos de que los resultados obtenidos en un test A/B son fiables.
Para estar seguros del éxito de una variantes en un test A/B, desde Merkle recomendamos que el valor de la significancia estadística sea del 90% o superior a favor de esa variante.
Establecer un objetivo
Una vez hemos definido la confianza estadística de nuestro test A/B es momento de establecer qué métrica medirá el éxito del experimento. En este caso, sólo podemos remitiros a las métricas citadas anteriormente.
Establecer una hipótesis
Debemos definir, en la medida de lo posible, una hipótesis lo suficientemente precisa como para tener claro el punto del que partimos, los cambios propuestos y qué medirá el éxito del experimento.
Por ejemplo, una hipótesis válida podría ser la siguiente: “Se pretende redactar el asunto de los correos electrónicos con una pegunta que interpele a los usuarios directamente para incrementar las tasas de apertura en dispositivos móviles”.
Segmentar a los usuarios
Como ya hemos mencionado anteriormente, es una buena práctica segmentar a los usuarios teniendo en cuenta su comportamiento de compra para crear correos que tengan relevancia para ellos y no sean meras plantillas impersonales.
Establecer la duración del experimento
Como ya hemos mencionado anteriormente, es una buena práctica segmentar
6. Iterar
Una vez hayamos realizado el test A/B oportuno y hayamos obtenido resultados, es importante no perder de vista este experimento. Siempre es recomendable intentar aumentar las tasas de conversión si se cree oportuno o buscar nuevas prácticas que propongan mejoras de todo tipo a la hora de dirigirnos a los usuarios. Incluso debemos tener presente que lo que funcionó en un primer experimento, podría dejar de funcionar dentro de un tiempo. Así que no hay que dejar de probar.
Imágenes:
https://www.pexels.com/es-es/foto/papel-de-impresora-blanco-196645/
Bibliografía
https://medium.com/@marieharwood/a-b-testing-for-email-campaigns-105d483356c4
https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/ab-test-email-marketing-campaigns/
https://towardsdatascience.com/simple-and-complet-guide-to-a-b-testing-c34154d0ce5a