Por Nerea Boada, publicado en 11 enero 2017
Si quieres mejorar tus conversiones en 2017, los A/B testing son tus mejores amigos. Si eres sistemático a la hora de probar diferentes variables en tus campañas, conseguirás optimizar tus resultados cada vez más y con ello mejorar la conversión y el retorno de la inversión.
En este artículo vamos a ver qué es un test A/B en email marketing, qué no hacer en un A/B testing y cómo utilizarlos para optimizar tus campañas.
¿Qué es un A/B testing en email marketing?
El test A/B en email marketing se basa en un proceso muy sencillo: enviar dos versiones de un mismo email, que solo difieren en una variable, y comprobar cuál de las versiones consigue más aperturas y clics.
Existen muchas opciones de variables a testear, como el asunto del email, el texto, el copy de la llamada a la acción, el color del botón de llamada a la acción, las imágenes, las ofertas o incluso el momento del envío. En definitiva, lo que buscas es identificar cambios pequeños y accionables que mejoren la cifra en la que te estás centrando en cada caso: el número de personas que abren tus emails, los clics en un enlace determinado o las conversiones a venta, por ejemplo.
Qué NO hacer en un A/B testing
Ahora que ya tenemos claro lo que es un A/B test, vamos a ver qué errores hay que evitar para que esta estrategia funcione:
- Intentar probar más de una variable a la vez. Este es uno de los errores más graves que puedes cometer. Si quieres que tus test funcionen, no tengas prisa y cambia solo una variable en cada test. El motivo es muy sencillo: si cambias el asunto, el texto del email y el color de botón de llamada a la acción, por ejemplo, no sabrás cuál es el factor que te ha traído la mejora de los resultados. Aunque al final acabes probando todas las variables posibles, ten paciencia y hazlo de una en una.
- Usar grupos demasiados dispares. Los test A/B se basan en enviar el email a dos grupos de usuarios para comparar los resultados entre sí. Si los dos grupos son demasiado diferentes, los resultados no serán comparables y por tanto no podrás llegar a conclusiones sobre qué es lo que funciona mejor. Para evitar este problema, tienes que asegurarte de que ambos grupos de usuarios son lo más parecidos posibles.
- Usar grupos demasiado pequeños. Si no cuentas con un número lo suficientemente grande de usuarios, el azar puede distorsionar los resultados obtenidos. Al igual que ocurre con los estudios científicos, necesitas contar con una base de "sujetos de experimentación" lo suficientemente grande como para que los datos sean fiables.
- No arriesgar. Los A/B testing son tu campo de pruebas, así que atrévete a salir de lo mismo de siempre y pon a prueba todo tipo de ideas. Quien no arriesga, ¡no gana!
Cómo realizar un A/B test en email marketing
1) Decide cuáles son tus objetivos
Al igual que ocurre con las campañas de email marketing en general, necesitas saber de antemano cómo vas a medir los resultados de tus A/B test. ¿Qué es lo que estás intentando conseguir exactamente? ¿Mejorar tu ratio de apertura, incrementar las ventas desde email, hacer que los usuarios hagan clic en un link concreto...?
2) Decide a quién le mandas los emails de prueba
Este paso es crucial para poder beneficiarte del test. Como ya hemos visto, necesitas contar con dos grupos de usuarios lo bastante grandes como para sacar conclusiones y que además se parezcan entre sí. Al mismo tiempo, el objetivo del test es saber cuál de las versiones funciona mejor, así que no tiene sentido usar toda tu base de usuarios.
Para llevar a cabo un test A/B con los mejores resultados, selecciona un porcentaje de tu base de datos (por ejemplo, un 20 o un 30%) y envía una versión del email a la mitad de ellos y la otra versión a la otra mitad.
Por supuesto, no hace falta decir que para que los test funcionen tendrás que contar con una base de datos de emails de usuarios lo bastante grande y de calidad.
3) Usa los resultados del test
¿Ya tienes los resultados del test? ¡Estupendo! Ahora, todo lo que queda por hacer es enviar la versión ganadora al resto de los usuarios. Además, es la hora de tomar nota de lo que has aprendido sobre A/B testing para optimizar tus futuras campañas de email marketing.
Nerea Boada
