Teste A/B para email marketing: como começar | Aldeia | Movimento de Realizadores

 

Teste A/B. A própria frase parece complicada e complexa, algo que realmente pode deixa para outro dia. Mas não precisa ser assim. As modernas ferramentas web, como 9 melhores ferramentas de email marketing para empresários que revisamos recentemente, geralmente são equipadas com recursos que tornam o Teste A/B tão simples como programar uma campanha ou personalizar um modelo.

Embora existam todos os tipos de teste A/B para email marketing que você pode executar – principalmente nas páginas do seu site (fizemos um post sobre isso) – esta publicação se concentra em ajustar o que acaba na caixa de entrada de seus clientes.

Antes de começarmos com as 10 regras de teste A/B para email marketing, vamos examinar os conceitos básicos do Teste A/B: o que é e como ele funciona.

O que é o teste A/B?

Imagine que você possua um restaurante e depois de alguns meses de receita estabiliza, você está tentado a mudar seu menu para ver se tem um impacto nas vendas. Você cria um novo menu em vez de apenas texto, você inclui cinco fotos dos itens mais vendidos. Essa é a única mudança – tudo mais sobre o menu permanece o mesmo. Em seguida, você faz 25 cópias do novo menu, colocando-as ao lado das 25 cópias do menu original de texto completo e, em seguida, divide seu café pelos médios de um lado, obtenha o novo menu, e todos os outros recebem o menu antigo.

Depois de dois dias, você calcula a receita e compara os dois lados, achando agradavelmente que os menus com as cinco imagens aumentaram 15% o ticket médio das mesas. Você tem um vencedor. Próxima parada: repetir.

Isso é um teste A/B. Você tem a variante “A” (o menu com texto apenas) e a variante “B” (o menu com as cinco imagens). A variante “A” também é frequentemente referida como o “controle” – a variante que você está usando e mantendo as estatísticas. Voltando ao exemplo acima, é só porque você conheceu as vendas históricas do menu de controle do seu café, que você conseguiu dizer com confiança que o novo menu de imagens aumentou as vendas em 15%.

Esse exemplo é um teste A/B em um café, provavelmente o último lugar que os profissionais de marketing da Internet pensariam em aplicar um teste A/B hoje. Você provavelmente está mais familiarizado com o teste da home page da sua empresa – alterando ligeiramente a cor da fonte, da imagem ou do call-to-action – com o objetivo de aumentar as inscrições ou pedidos de orçamento. Você também pode rodar teste A/B para email marketing, e não é tão complicado ou trabalhoso quanto parece.

Como funciona um teste A/B para email marketing.

Você pode estar pensando que rodar testes A/B com sua ferramenta de email marketing é criar a campanha, segmentar um público, dispará-la e depois preparar a segunda campanha e selecionar um outro segmento a ser alvo. Mas a grande maioria das ferramentas de email marketing hoje lida com essa tarefa sozinha – basta você selecionar a opção “quero disparar um teste A/B”, que deve existir em algum lugar no momento da criação da sua campanha.

Rodar um teste A/B para email marketing demanda criar um pouco de texto extra para o corpo do email, usar uma nova linha de assunto extra ou configurar um segundo email e marcando como variante “B”. Depois de fazer isso, seu serviço de email marketing cuida do resto.

10 regras de teste A/B para email marketing:

Na sua documentação de teste A/B, o Campaign Monitor enfatiza que é melhor testar seus emails, quer visualizando uma pré-visualização ou enviando para si mesmo um email da campanha.

“É muito importante testar e verificar erros de qualquer tipo antes de iniciar um teste A/B porque você não pode fazer nenhuma mudança na campanha quando um teste A/B está em andamento”, diz sua documentação. Com o Active Campaign, é um fácil para prestar atenção, pois antes de permitir que você envie os emails, eles mostram uma captura de tela da campanha.

Esta é uma boa regra a seguir quando estiver fazendo um teste A/B, mas não é a única. Aqui estão as 10 regras de teste A/B para email marketing que voce deve considerar antes de soltar o seu próprio teste.

1) Saiba o que você está testando e o porquê.

O que você está tentando melhorar em seus emails marketing? Pergunte a si mesmo essa pergunta simples antes de prosseguir. Na Polímatas, gostaríamos de aumentar a taxa de cliques em nossos emails semanais. Se atingirmos esses objetivos, provavelmente veremos mais visitas de páginas em nosso blog. Então, o nosso “o que” é aumentar as taxas de abertura e clique, e o nosso “porquê” é aumentar o número de visitas em nosso site.

Para a pergunta “o que você está testando”, você tem duas opções – cada uma foi mencionada no parágrafo anterior, mas vamos defini-las claramente:

Taxa de abertura: Esta estatística informa quantos de seus assinantes abrem um email específico. É expresso como uma porcentagem e calculado dividindo o número de emails abertos pelo número de emails enviados menos o número de emails rejeitados, o que significa que o email do assinante não é mais válido. Uma taxa de abertura de 30%, por exemplo, significaria que se 102 emails forem enviados e 2 rejeitados, 30 foram abertos.

Leia também: Melhorar a taxa de abertura do seu email marketing: uma dica simples

Preste atenção à taxa de abertura quando estiver testando linhas de assunto, nomes de remetentes e antevisão de mensagens. O título de email marketing é responsável por 80% do motivo de abertura. Que tal aprendermos três dicas simples para se escrever um bom assunto de email?

Taxa de cliques: Olhe para este número para saber quantos de seus inscritos clicaram em um link em seu corpo de seu email para visitar um site. Esse número também é expresso como uma porcentagem e é calculado dividindo o número de assinantes que clicaram em um link pelo número de emails enviados menos o número de emails rejeitados.

Alguns softwares de email marketing oferecem um passo adiante no quesito de teste A/B para email marketing e otimizam um link específico. Isso pode ser útil se você tiver vários links, como um link de texto na introdução e um link de botão na parte inferior, para a mesma página de destino – agora você pode ver qual link é mais eficaz. Se o seu serviço de email marketing não oferecer esse recurso, confie no Google Analytics para lhe dizer qual o link que obtém o maior número de cliques, fornecendo cada link parâmetros UTM exclusivos.

Você pode querer ler também: Aumentar a taxa de cliques do seu email marketing

Preste atenção à taxa de cliques quando você está testando texto para sua chamada à ação e botões junto com o texto no corpo do email.

Por que você está rodando testes?

Para a pergunta “por que você está testando”, aí é contigo e sua empresa. Uma taxa de clique mais alta em uma chamada para ação em seu email de onboarding pode significar uma receita mais alta no próximo trimestre. Uma melhor taxa de abertura de seus emails pode se transformar em uma contagem de usuários ativos mais alta, levando a mais comentários sobre o seu produto.

Também é importante certificar-se de que a métrica realmente melhore seu negócio se for influenciada. Ou seja, se não houver correlação entre mais emails abertos e/ou mais clicados e algum resultado positivo em seu negócio, talvez você precise pensar na sua estratégia de email marketing.

Pergunte-se também o que você gostaria de aprender com seus testes. Esta lista de resultados oferecidos pelo Campaign Monitor em um estudo de caso de teste A/B oferece algumas ótimas perguntas para começar:

  • Os assuntos longos ou curtos funcionam melhor para o meu público?
  • Incluir um número no assunto faz com que meu público abra mais os emails?
  • A personalização da linha de assunto funciona para o meu público?
  • Devo colocar o assunto como uma pergunta ou como uma frase?

Não importa o objetivo, apenas certifique-se de identificá-lo no início do teste. Veja os padrões por indústria para taxas abertas e de clique no relatório ” Email Marketing Benchmarks” do MailChimp.

2) Concentre-se em emails enviados com frequência.

Aguarde, você deseja fazer um teste A/B com seu email de “Boas festas!”? Pense novamente: você aguardará 12 meses até que você possa colocar seus resultados em prática.

O teste A/B funciona melhor para o aperfeiçoamento de emails enviados com freqüência – na Polímatas, nossos emails frequentes incluem nosso resumão semanal e os emails de onboarding. Enviamos milhares desses emails mensalmente; se podemos aumentar a taxa de abertura ou clique em apenas 5%, é uma grande vitória.

Então, de volta a essa ideia de votos de felicidades de festas, com certeza você pode enviá-lo para sua lista de emails completa de 55.000 endereços, mas o que você vai fazer com os resultados? Os serviços de email e os clientes mudam com tanta frequência, é improvável que o que você aprenda pode ser aplicado ao que você enviar no ano que vem.

O desafio-chave com emails frequentes é garantir que os tamanhos de amostra sejam suficientes para a mudança que você está tentando fazer, Evan Miller oferece uma calculadora útil para encontrar seu tamanho mínimo de amostra por grupo.

3) Divida sua lista aleatoriamente.

Se o seu software de email marketing não oferecer testes A/B ,ou queira rodar um teste manual por conta própria, lembre-se de dividir seus inscritos aleatoriamente. Uma maneira de fazer isso é baixar sua lista como um CSV e ordená-los aleatoriamente usando o Excel. Ou você pode simplesmente ordená-lo ordem alfabética com qualquer software de planilha, dividindo a partir daí. Felizmente, a maioria dos aplicativos de email marketing irá lidar com este passo para você.

Por que isso? Não divida seu público em categorias, como sexo, localização, dispositivos, entre outros parâmetros. A menos que você queira testar de propósito a receptividade deles com seu email, mas aí deixa de ser um teste A/B.

4) Faça alterações bruscas.

O pior ponto com o teste A/B para email marketing em geral é ter um tamanho de amostra suficientemente grande e relevante. No entanto, existe um atalho que pode ser aplicado para remediar este problema.

Quanto maior a diferença entre os emails, menor será o tamanho da amostra. Portanto, teste variantes altamente divergentes. Por exemplo, emails em texto simples versus HTML, ou “um link proeminente” versus “tudo é um link”. Apenas tente entender onde que mais altera a eficácia dos seus emails antes de fazer aqueles testes muito sutis se sua lista é pequena.

5) Teste apenas duas variantes.

Como o tamanho da amostra é o nosso maior desafio, queremos evitar coisas que irão explodir o número de participantes necessários. Os requisitos de tamanho de amostra aumentarão à medida que forem adicionadas variantes, portanto, a menos que esteja testando consistentemente mais de 100.000 em cada variante, mantenha em duas variantes.

6) Aguarde de 4 a 5 dias.

Na nossa experiência na Polímatas, o efeito de um único email diminui acentuadamente, perdendo-se ao redor do dia 3 a 5 depois de ser enviado. Se o seu email não tiver efeito após 5 dias de espera, não é provável que tenha alguma diferença significativa. 4 a 5 dias é uma boa regra de ouro, caso contrário você pode destruir sua experiência.

7) Verifique se os resultados são estatisticamente significativos.

Você dispara seu teste A/B para seus 65 mil assinantes e, na volta, descobre que 5.400 abriram a versão “A” e 5.500 deles abriram a versão “B”. B é o vencedor, certo? Não tão rápido.

O melhor passo para verificar se seus resultados são estatisticamente significativos é usar uma das muitas calculadoras gratuitas online. A Resultados Digitais possui uma ótima calculadora de resultados de testes A/B para email marketing.

8) Certifique-se de que é um efeito significativo.

A relevância estatística é uma declaração sobre a repetibilidade do seu resultado, não a medida em que ele impacta seu negócio. É muito importante se perguntar, esta mudança realmente afetará um aspecto do negócio que você se preocupa? É possível ter significância estatística sem ter um efeito real em seu negócio. Isso pode significar novas landing pages com maior relevância para os clientes ou um melhor UX na página de destino.

Leia também: O que são landing pages e quais os tipos de páginas

9) Atue sobre seus resultados.

E a calculadora de estatística diz … “sim”, seus resultados são estatisticamente significativos. Além disso, eles são significativos porque você teve o cuidado de verificar que eles poderiam estar à frente do tempo. Ponto! Como esperamos que suas variantes fossem divergentes, você pode ter aprendido algo grande sobre email marketing.

Agora sugerimos tentar replicar o experimento para ver se o efeito é repetível. Se você chegar a este ponto, você realmente chegou em alguma coisa. Você pode trazer sua variante divergente para o padrão – este é agora o seu “campeão”. Agora, repita com um novo “desafiante” que é novamente divergente para o novo campeão. Você está no caminho.

10) Faça um teste A/B novamente.

O comportamento do cliente nunca pára de mudar, nem o hábito de rodar teste A/B para email marketing deve ser parado. Se você aumentou sua taxa de cliques, desafie-se a aumentar sua taxa de abertura. Se você bateu sua taxa aberta com um assunto melhor, considere alterar a visualização da mensagem. Se a visualização da sua mensagem for aperfeiçoada, altere o remetente; e assim por diante.

A lição aqui é não se contentar com um teste A/B vencedor (ou perdedor) e achar que você já está no topo. Sem contar que, pode ser interessante para seus assinantes verem alguma mudança em seus emails de vez em quando, só para respirarem um ar fresco.

Se você dispara emails com frequência, você deve criar uma identidade de marca para email marketing e fortalecer sua marca e conversão das suas mensagens.