O e-mail marketing cresceu para se tornar um dos componentes mais importantes de uma estratégia de marketing eficaz. O marketing por e-mail pode ser usado para atingir uma variedade de metas, como aumentar seu alcance, educar seu público, gerar leads de vendas e converter esses leads em clientes. Com um potencial tão grande para ajudar você a atingir esses inúmeros objetivos, o marketing por e-mail deve ser um de seus principais focos como profissional de marketing.

 

Mas não basta apenas fazer marketing por e-mail. Você também deve estar constantemente se esforçando para otimizar seu e-mail marketing para produzir melhores e melhores resultados. A ferramenta mais poderosa para melhorar seus e-mails é o teste AB.

 

O que é teste A/B?

 

O teste AB é um experimento que compara duas versões diferentes de um conteúdo (como email, página de destino ou frase de chamada) para dois públicos de tamanhos semelhantes para ver qual apresenta melhor desempenho. Em outras palavras, o teste AB oferece uma maneira de identificar as alterações que você pode fazer nos seus e-mails para aumentar suas taxas de cliques ou taxas de conversão.

 

Então, como começar? Basta seguir estes 7 passos para criar e executar um teste AB eficaz no seu email marketing.

 

1. Identifique seu objetivo e suas métricas

 

Antes de mergulhar e começar a criar seus e-mails, a primeira coisa que você precisa fazer é determinar o objetivo específico do seu envio de e-mail. Por que isso é tão crítico? Porque todo o objetivo do teste AB é produzir dados numéricos que ajudarão você a obter melhores resultados. Mas como você pode gerar melhores resultados se não tiver definido o que “resultados” significam para você?

 

Então, dê um passo para trás e pergunte a si mesmo: “O que estou procurando alcançar com este envio de e-mail?” Sua resposta talvez seja a de que você quer atrair mais visitantes para seu website ou blog. Ou talvez seu objetivo seja gerar mais leads para sua equipe de vendas. Talvez você esteja concentrado em alavancar seu canal de e-mail para converter mais leads em clientes para sua empresa.

 

Depois de identificar sua meta, você deve ter uma noção clara das métricas para a qual está trabalhando. Quer seja o número de visualizações do seu website, o número de conversões, o número de clientes alcançados ou algo diferente, você tem que mapear as suas métricas.

 

Por exemplo, se estou querendo apenas aumentar o tráfego para meu site, vou me concentrar mais em melhorar minhas taxas de cliques dos e-mails. Mas se, em vez disso, meu objetivo for gerar mais leads, analisarei as taxas de cliques e as taxas de conversão, ou seja, visitantes convertendo em leads no meu site.

 

2. Escolha um elemento para testar

 

Agora que você tem seus objetivos e métricas alinhadas, é hora de escolher qual aspecto do seu e-mail você vai testar. Recomendamos começar com os elementos que você acredita que podem ter o maior impacto em suas métricas, como suas frases de chamada, conteúdo, formato e tom. No entanto, não precisa haver elementos “errados” ou “ruins” para testar.

 

Quase todos os componentes do seu e-mail têm o potencial de fazer uma grande diferença.  Independentemente do que você esteja testando, desde que você esteja obtendo resultados estatisticamente significativos, você está dando outro passo incremental na criação do seu e-mail ideal.

 

Uma prática importante recomendada no teste AB é testar apenas uma variável em seus emails de cada vez. A razão para isso é que você quer poder identificar facilmente a variável exata que causou a alteração nos seus resultados. Você pode realizar um teste com muitas variáveis ​​e e-mails drasticamente diferentes, mas provavelmente terá dificuldades para determinar o que o levou a ter um desempenho melhor do que os outros, o que significa que o sucesso será mais difícil de ser replicado.

 

3. Crie uma variação “A” e uma variação “B”

 

Depois de determinar qual elemento dos seus e-mails você testará, você pode criar as variações reais de e-mail. Como você provavelmente só está testando um elemento, sugiro criar a Variação A, cloná-la e ajustar sua variável de teste no clone para criar a Variação B. Isso poupa o incômodo de ter que recriar o mesmo e-mail novamente.

 

Verifique se você tem uma maneira de diferenciar as duas variações, seja nomeando a convenção, rastreando tokens nos links ou por meio de uma ferramenta de software. Assim, é fácil comparar os resultados posteriormente.

 

4. Decida para qual porcentagem da sua lista enviar cada variação

 

Convencionalmente, os testes AB são executados com cada variação enviada para metade da lista. Esta é uma abordagem perfeitamente boa, e é definitivamente mais apropriada se a sua lista é relativamente pequena em tamanho.

 

No entanto, se você tiver uma lista maior para trabalhar, um truque útil é enviar cada variação para uma porcentagem menor da sua lista (por exemplo, Variação A a 10% e Variação B a 10%), identificar o vencedor e enviar a variação vencedora para o resto da sua lista (os 80% restantes). Essa abordagem é muito útil para executar um teste e implementar os resultados imediatamente, sem ter que “usar” toda a sua lista para o seu teste. Seja qual for a divisão escolhida, certifique-se de enviar as variações para porcentagens iguais da sua lista.

 

5. Envie os e-mails e meça seus resultados

 

Tudo bem, hora de apertar o grande botão “ENVIAR”. Uma vez que seus e-mails otimizados estão lá fora, você pode começar a coletar os resultados. Lembre-se de analisar as métricas que você identificou na etapa 1 para manter o foco em sua meta. Agora que você coletou seus resultados para cada variação, é necessário calcular sua significância estatística. Você pode fazer isso com algumas equações matemáticas simples ou apenas conectar seus números a uma ferramenta de cálculo AB.

 

Se seus resultados forem estatisticamente significativos, você poderá declarar que seu teste teve, de fato, um impacto real em suas métricas. Se você não alcançar resultados estatisticamente significativos, ainda é importante observar as tendências em seus dados, mas com cuidado para não afirmar que a variável testada teve um grande impacto em seus resultados.

 

6. Determine as implicações de suas descobertas

 

Se seus resultados do teste AB forem estatisticamente significativos, parabéns por um experimento bem-sucedido! Você deve considerar isso uma grande vitória para o seu email marketing. Mas, antes de sair para comemorar, você precisa decidir o que isso significa para seus e-mails daqui para frente. Como você implementará essas descobertas no próximo envio de email?

 

7. Registre seus resultados e descobertas

 

Por fim, lembre-se de manter um registro dos testes A/B executados para que você tenha um arquivo dos elementos que você testou e dos resultados alcançados. Inclua os testes que não foram estatisticamente significativos também.

 

Isso ajudará você a identificar tendências sobre o que funciona e o que não funciona e fornecerá uma visão completa de todos os testes que você realizou. Dessa forma, quando você estiver procurando pela sua próxima ideia de teste AB, poderá ver as que já fez.

 

Sinta-se à vontade para executar novamente um teste de um determinado elemento com novas variações! Só porque você não obteve resultados significativos na primeira vez, não significa que você não terá na segunda.

 

Mais importante de tudo, esteja sempre testando. Este é o seu principal meio para melhorar constantemente o seu marketing e, finalmente, impulsionar melhores resultados. Precisa de mais algumas ideias de teste e aperfeiçoamento do seu marketing digital? Vem fazer a inscrição gratuita para acessar o curso online de tecnologia para marketing com o Marcos Machado, Growth na TruckPad.!

 

7 passos para fazer um teste AB no email marketing
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