O guia completo para testes A/B com e-mail

Com as estratégias e táticas certas, o e-mail marketing oferece um retorno médio de 3.800% sobre o investimento. Isso significa que para cada US$ 1 gasto, você pode ganhar US$ 38. E uma dessas “estratégias certas” que conhecemos sobre marketing por e-mail é fazer testes A/B de seus e-mails para criar campanhas de e-mail com maior conversão sempre.

Mas como você inicia o teste A/B de suas campanhas de e-mail? quais são as melhores práticas? Ou, se você já mergulhou nesse processo antes, como melhorar suas campanhas para poder manter o teste A/B como uma parte essencial de sua estratégia de marketing?

Neste post, mostraremos as etapas exatas para criar uma campanha de teste A/B para suas estratégias de marketing por e-mail. E em breve, você poderá criar e-mails melhores e melhorar seus esforços gerais de marketing por e-mail.

Etapas para executar seu primeiro teste A/B de e-mail

Pronto para executar seu primeiro teste A/B de e-mail da maneira certa?

Aqui estão os passos que você deve seguir.

1. Tenha um objetivo claro

O teste A/B está intrinsecamente realizando um experimento em diferentes maneiras de otimizar seus e-mails para obter os melhores resultados, dependendo do objetivo da sua campanha de e-mail. Você pode ter várias metas para sua campanha de marketing por e-mail, portanto, você deve ter várias metas para cada um de seus testes A/B de e-mail.

Se você é novo no marketing por e-mail, por exemplo, as metas nas quais você pode se concentrar são as taxas de abertura e as taxas de conversão. Os assinantes de e-mail não podem converter seus e-mails se não abrirem seus e-mails em primeiro lugar, portanto, essas duas métricas seriam um excelente ponto de partida. Mais tarde, você pode querer começar a procurar maneiras de melhorar o engajamento.

Definir suas metas, no início, é uma das etapas mais críticas para sua campanha de teste A/B. Sem um objetivo claro em mente, você não terá nada para basear seus resultados.

Para definir suas metas de teste A/B, considere atingir uma certa porcentagem para taxas de abertura e taxas de conversão – digamos 25% de taxas de abertura e 2% de taxas de conversão.

Você também pode se fazer essas perguntas para ajudá-lo a definir melhores metas para o teste A/B:

• Por que queremos testar essas variáveis ​​ou elementos específicos?
• Quais são os insights que queremos obter com este teste?
• Como a variável que queremos testar afeta o desempenho desta campanha de e-mail?

2. Identifique seus benchmarks

Você precisará determinar seus benchmarks de teste para obter dados úteis de cada campanha. O melhor lugar para começar é observando seu desempenho médio de e-mail. Quais são seus números atuais de e-mails anteriores?

Certifique-se de prestar atenção aos números mais altos e mais baixos, pois eles também podem ajudá-lo a definir benchmarks essenciais e desenvolver sua hipótese, como veremos na próxima seção.

Você também vai querer rever a média da indústria em seu nicho. Dependendo do tipo de negócio que você administra, suas taxas médias de abertura de e-mail e conversão podem variar. Por exemplo, algumas indústrias podem ter uma média de 30% de taxas de abertura, enquanto outras serão muito mais baixas ou até muito mais altas.

Depois de determinar seus benchmarks, você também pode verificar suas metas. Pergunte a si mesmo se você está definindo metas realistas com base no desempenho de sua campanha existente e se testará as variáveis ​​certas para atingir essas metas de campanha.

3. Defina sua hipótese

Como prática recomendada, você deve testar uma variável por vez. Quando você sabe quais variáveis ​​são possíveis de testar (e quais variáveis ​​você deve testar), você pode criar uma hipótese para voltar no final do experimento.

Digamos que você queira testar suas linhas de assunto de e-mail para mais aberturas. Sua hipótese pode ser “As linhas de assunto com perguntas geram mais aberturas” ou “As linhas de assunto com mais de uma letra maiúscula geram mais aberturas”.

Lembre-se de que o objetivo de estabelecer uma hipótese não é estar certo. É para ver se sua suposição inicial está correta.

4. Determine o tamanho da sua amostra

Procure realizar testes A/B com o maior tamanho de amostra possível. Você precisará de um tamanho de amostra grande para obter o máximo de dados – e mais dados significa insights mais precisos.

O mínimo seria um tamanho de amostra de 100 pessoas, com uma divisão de 50-50 para cada campanha de teste. Você não quer testar em toda a sua lista de e-mail: apenas grande o suficiente para obter dados perspicazes, mas pequeno o suficiente para que você possa enviar a campanha vencedora para o restante das pessoas da sua lista.

5. Certifique-se de ter as ferramentas certas no lugar

Suas ferramentas de teste A/B escolhidas podem fazer ou quebrar sua campanha, portanto, certifique-se de investir nas ferramentas certas.

Fique atento até mesmo aos serviços de marketing por e-mail populares que não possuem recursos robustos de teste A/B. Alguns podem alegar oferecer suporte a campanhas de teste A/B, mas você pode descobrir que só pode testar uma ou duas variáveis, como uma linha de assunto ou pré-cabeçalho.

Como uma prática recomendada em sua estratégia geral de marketing, você também deve fazer um teste A/B de diferentes variáveis ​​e ativos em seu site ou loja de comércio eletrônico. Juntamente com uma robusta campanha de teste A/B de email marketing, você pode obter resultados ainda melhores e melhorar todas as campanhas futuras a partir de qualquer ponto de contato.

6. Escolha qual variável testar

Mencionamos antes que é melhor testar uma variável de cada vez. Dessa forma, você pode facilmente voltar à sua hipótese e verificar se sua suposição estava correta.

Aqui está uma lista de coisas que você pode testar em seus e-mails:

• Linhas de assunto. Por exemplo, o Mailchimp descobriu que as linhas de assunto com melhor desempenho tinham mais de uma palavra em maiúscula, entre outras descobertas.
• Modelos e comprimento de e-mail.
• Chamadas para ações. Links e botões mais fáceis de identificar, por exemplo, são mais propensos a receber cliques.
• Elementos de design
• Hora e dia de envio

7. Crie suas variações

Agora você pode continuar criando suas variações de e-mail para testar. Usando sua hipótese, crie duas variações da variável escolhida. Sua primeira variação será considerada seu controle, enquanto sua segunda variação será seu teste.

Digamos que você estava testando diferentes tamanhos de e-mail. Você pode querer experimentar uma cópia curta em vez de uma cópia mais longa e detalhada.

No exemplo acima, nossa hipótese pode ter sido que e-mails mais curtos recebem mais respostas. Mas nosso e-mail de teste na segunda foto testará se um e-mail mais longo que fornece mais detalhes é mais desejável para nosso destinatário e nos dá mais respostas do que nosso e-mail de controle.

8. Execute seu teste A/B

Quando estiver satisfeito com suas variações, é hora de executar e enviar seu teste A/B. Como você pode ter alguns atrasos entre o envio de seus e-mails para quando as pessoas os abrem, convém conceder algumas horas antes de concluir seu teste.

O Zapier descobriu que a eficácia do e-mail tende a diminuir após quatro a cinco dias, mas muitos provedores de e-mail têm um prazo embutido para testes A/B de seus e-mails.

9. Analise contra sua hipótese

Depois de determinar a variação vencedora, é hora de obter informações sobre a campanha. Analise contra sua hipótese inicial e veja se sua suposição estava correta.

Preste atenção em quais métricas podem ter melhorado e quais elementos não funcionaram. Além disso, revise as campanhas de e-mail anteriores para verificar se há padrões que possam apontar para e-mails de melhor desempenho e até mesmo de baixo desempenho.

10. Repita para o restante das seções do e-mail

Como prática recomendada, você deve testar variáveis ​​diferentes sempre que possível. Experimente testar diferentes variáveis ​​por campanha para obter o máximo de informações e dados sobre as preferências do seu público.

Você pode usar esses dados para criar campanhas mais informadas, testando posteriormente variáveis ​​com as quais ainda não experimentou. Portanto, se você encontrou um formato geral de linha de assunto ou comprimento que funciona melhor para sua empresa, por exemplo, pode passar para testar cabeçalhos de e-mail ou CTAs.

Principais conclusões

O teste A/B requer colocar seu boné de cientista e experimentar com base em uma determinada suposição. Use este guia para ajudá-lo a testar suas campanhas de e-mail de forma A/B para obter melhores conversões, seja sua meta mais aberturas, cliques ou respostas.