Como sabemos, el Email Marketing sigue siendo una técnica primordial y esencial para cualquier empresa, ya que logra -de manera relativamente sencilla- aumentar el nivel de ventas y conectar con los clientes y clientes potenciales de manera económica.
No obstante, no podemos olvidar que muchas empresas siguen, aún hoy en día, desconfiando ligeramente de esta técnica, dado que no consiguen -a pesar de sus múltiples esfuerzos- obtener los resultados esperados, y que sus indices de aperturas y sus tasas de clic sean realmente relevantes.
Sin embargo, hoy en día existen múltiples herramientas o softwares que persiguen, con sus estrategias y técnicas, el aumento de estas tasas y la comprobación de que, efectivamente, el Email Marketing es una excelente técnica de comunicación fluida y bidireccional con los usuarios.
Una de esas técnicas que emplean para mostrar y verificar el éxito del Email Marketing en las empresas son las pruebas A/B, unas pruebas que -podríamos afirmar- mucha gente ni siquiera sabe de su existencia.
En nuestro artículo de hoy vamos a hablar de qué son las pruebas A/B, para qué sirven y cómo debemos realizarlas para que tengan el éxito esperado.
¿Cómo usar las pruebas A/B en campañas de Email Marketing?
Antes de nada, empezaremos por el principio: ¿qué son las pruebas A/B aplicadas al Email Marketing?
Bien, podemos definirlas como pruebas de dos o más variables en el envío de un correo electrónico que enviamos a nuestra base de datos, de clientes y/o suscriptores, que busca comparar la eficacia de los mismos.
De esta manera, estas pruebas consisten en enviar dos tipos de correos, con diferentes elementos y contenidos, a un grupo A y a un grupo B, y ver cuál de ellos genera mejores respuestas, determinando -por último- qué campaña funciona mejor para con nuestra audiencia.
¿Cuáles son las ventajas de las pruebas A/B?
Entre muchas otras de las ventajas que presentan, para la técnica del Email Marketing, el envío de emails con pruebas A/B, podemos destacar las siguientes:
- Conoceremos mejor a nuestra audiencia, descubriendo qué es lo que más le gusta o lo que mejor funciona con nuestro target o público objetivo.
- Aprenderemos cómo estructurar y diseñar, de manera más correcta, nuestro contenido de email.
- Obtendremos más conversiones en la landing page, porque ofreceremos al usuario aquello que realmente espera, y -así- los usuarios irán directamente «al grano».
¿Cómo realizarlas, en Email Marketing, para obtener su éxito?
- En primer lugar, asegúrate de que cuentas con la suficiente base de datos (de calidad) para realizar pruebas A/B, y determina el tamaño de la muestra:
Para realizar una prueba A/B en Email Marketing, lo primero y más importante es tener la capacidad, en tu empresa, de poder realizarlo. Para ello, es necesario que tu base de datos cuente con un mínimo de suscriptores de 1.000 usuarios (una vez habiendo pasado el filtro de calidad e higiene en base de datos, esa en la que tanto insistimos).
La explicación se debe a que, evidentemente, las pruebas A/B no dejan de ser intentos para mejorar algo, lo cual es un «ensayo-error», en resumidas palabras. Por tanto, cuanto mayor sea tu base de datos de calidad, menor será el número de usuarios que necesites para realizar este tipo de pruebas en comparación con el total de tu base, y, por ende, menor será el posible desinterés del grupo de usuarios a nivel general.
- Calcula, con ayuda de tu herramienta de Email Marketing, las categorías de «nivel de confianza«, «intervalo de confianza» y «población«:
Para obtener el tamaño de nuestra muestra es necesario calcular los datos que te mencionamos anteriormente, pero siempre en colaboración con tu herramienta de Email Marketing.
Se trata de un cálculo básico que entremezcla los tres datos, y que -sin duda- es necesario para calcular el tamaño que debe tener una de tus variantes, y (muy resumidamente) has de saber que «población» hace referencia a ese grupo de personas que representa tu muestra, «intervalo de confianza» (al que también se le conoce como «margen de error») es el rango de resultados que puedes obtener de esa prueba A/B cuando lo apliques al grupo completo, y, por último, «nivel de confianza» hace referencia a la seguridad y certeza de la prueba.
Parece chino, ¿verdad? En realidad, se trata de un cálculo estadístico más simple de lo que crees, pero no está de más -por supuesto- que te dejes orientar en los datos así como en la obtención de los mismos por una herramienta experta en ello, como Mittum.
- Selecciona el periodo adecuado para realizar tu prueba A/B
Es necesario, antes de realizar cualquier tipo de prueba A/B que definas (además de lo anterior), cuando es el mejor momento para realizar el envío de las pruebas A/B y durante cuánto tiempo tienes en mente llevarlo a cabo.
Evidentemente, ninguna de estas dos variables depende de datos estadísticos que podamos calcular con una fórmula mágica, por lo que será necesario que recurras a información de campañas pasadas de tu marca para ayudarte a tomar las mejores decisiones.
