Teste A/B de e-mail: vamos fazer do jeito certo

O que é melhor: texto curto ou longo? GIFs ou imagens estáticas? Botões CTA brancos ou roxos?

Há tantas opções e decisões que entram na criação da estratégia perfeita de marketing por e-mail, trazendo CTOR e CTR prósperos para suas campanhas. E a pressão é muita, já que as campanhas de e-mail ainda são consideradas um dos seus canais de marketing mais importantes, mesmo antes das mídias sociais.

Então, como você pode desenvolver sua estratégia de campanha de e-mail de forma estratégica?

Neste artigo, respondemos a isso e muito mais para ajudar você a criar testes A/B inteligentes para suas campanhas e ser mais eficaz em seus resultados.

O que é teste A/B em marketing por e-mail

Em uma campanha de marketing por e-mail, o teste A/B é o método de enviar duas variações do mesmo e-mail com uma variável alterada para ver qual versão tem melhor desempenho. O teste A/B pode incluir alterações em:

• Design visual de e-mail
• Linhas de assunto diferentes
• Tom de voz/comprimento de texto diferente (também conhecido como cópia)
• Diferentes tipos de CTA

O teste A/B (também chamado de teste de divisão) pode ajudar os profissionais de marketing a coletar informações que posteriormente fornecem os melhores resultados, geram mais aberturas e cliques e fornecem informações sobre as preferências do público e o desempenho geral do e-mail.

Por que você precisa de testes A/B de e-mail

Os profissionais de marketing que empregam campanhas de e-mail regularmente recorrem ao teste A/B, pois é a única maneira de provar estatisticamente qual versão de uma campanha de e-mail tem melhor desempenho. Também é uma maneira de conhecer um público mais rápido do que o normal – e otimizar a estratégia da sua equipe de acordo.

“O e-mail tem uma capacidade que muitos canais não têm: criar toques pessoais valiosos — em escala.”

– David Newman, autor de Do It! Marketing.

Em outras palavras: você precisa de testes A/B para obter o máximo do seu marketing por e-mail sem adivinhar cegamente. Os testes de divisão A/B fornecem os dados necessários para determinar os ajustes e estratégias que suas campanhas de e-mail precisam. Eles fornecem a oportunidade de aprender e melhorar:

• Que tipo de linha de assunto traz melhores taxas de abertura
• Que tipo de recursos visuais/Gifs/emojis atraem mais as pessoas
• Qual o melhor horário para enviar para obter mais aberturas
• Que tipo de botão CTA traz mais cliques
• Quais modelos visuais de e-mail geram mais conversões
• Quais pré-cabeçalhos trazem mais aberturas

Esses são apenas alguns dos “segredos” que seu teste A/B revela, mas há muito mais que ele pode lhe dizer, dependendo do que você está tentando medir. Descobrir o que influencia e impulsiona mais conversões de vendas – é isso que todo profissional de marketing busca, e são os dados vindos do teste A/B que podem ajudar com isso.

Coisas a considerar antes do teste A/B

Ao experimentar suas campanhas de e-mail, é essencial considerar várias coisas antes de começar o teste A/B. Aqui estão algumas regras que você deve seguir ao iniciar seu teste A/B.

Teste Simultaneamente

Não é sensato testar duas versões do mesmo e-mail em um período de tempo mais longo. Quando você executa um teste de e-mail A/B, você deve testar simultaneamente, caso contrário, você não saberá se as diferenças no desempenho são devido à variável diferente no e-mail ou a um fator externo que você não considerou, como enviar em um dia diferente da semana ou durante um mês diferente. A única exceção é se você estiver testando o horário ideal para enviar um e-mail, nesse caso, é claro, você deve testar seus e-mails em um horário diferente.

Produzir dados ao longo do tempo

É importante dar ao teste A/B tempo suficiente para ver estatisticamente as diferenças entre as duas variações que você está enviando. Um estudo descobriu, por exemplo, que tempos de espera de 2 horas preveem corretamente o vencedor de todos os tempos mais de 80% das vezes, e 12+ horas estão corretas mais de 90% das vezes. Então deixe seu teste rodar tempo suficiente para ver resultados significativos.

Teste uma variável de cada vez

Você pode querer testar algumas coisas diferentes ao mesmo tempo – mas é uma prática recomendada escolher uma variável e medir o desempenho dos seus testes A/B de acordo com ela. Dessa forma, você pode ter certeza do que exatamente é responsável pelas mudanças no desempenho do e-mail. Existe algo chamado teste multivariado, que é outro processo de teste que pode ser explorado por si só.

Enviar para grupos de amostra iguais

Para ter resultados mais conclusivos, teste com públicos semelhantes/iguais e ao mesmo tempo aleatórios – especialmente se você estiver testando dois ou mais públicos ao mesmo tempo.

O tamanho do público importa

De acordo com o Hubspot, você deve ter uma lista de envio A/B de pelo menos 1000 contatos para obter resultados estatisticamente relevantes. Se você tiver menos do que isso, a proporção da sua lista de testes A/B usada para obter resultados estatisticamente relevantes fica cada vez maior.

Use uma ferramenta de teste A/B 

Não importa se você está testando e-mails, sites ou landing pages, a melhor maneira de fazer isso com o mínimo de esforço é empregar uma ferramenta de teste A/B como HubSpot ou MailChimp. Dessa forma, você pode testar e coletar os dados de seus experimentos mais facilmente.

Identifique a métrica primária

É possível que testes A/B impactem diferentes métricas de desempenho ao mesmo tempo, mas é melhor ter uma métrica primária para focar antes de executar seu teste. Ela é chamada de variável “dependente” – a mudança que você faz que mais tarde determinará os resultados para o comportamento do usuário. Escolher qual métrica é mais importante para você determina essa variável e ajuda a configurar seu teste A/B da melhor maneira.

Benefícios do teste A/B

Então por que você deveria começar a fazer testes A/B imediatamente, se ainda não o fez?

Vale a pena dominar a arte dos testes A/B e aqui estão alguns dos benefícios:

Aumente o tráfego da Web

Levar as pessoas ao seu site, produto ou landing page é o objetivo número um com campanhas de e-mail. Fazer com que um número desejado de pessoas clique no botão CTA vinculado é o que os profissionais de marketing esperam quando criam seus testes A/B e depois olham os dados.

Mais conversões

A variável que você altera no seu teste de e-mail A/B tem um propósito principal, que é aumentar o número de pessoas que clicam e preenchem um formulário, convertendo-o em um lead no seu site. Aumentar a taxa de conversão é um dos principais benefícios do teste de divisão.

Reduza a taxa de rejeição

O teste A/B pode ajudar a diminuir a taxa de rejeição do seu site – testando uma cópia diferente, introduções, botões de CTA, layout, etc. Tudo tem a ver com conhecer melhor seu cliente-alvo e aprender as preferências do seu público por meio de dados, para que você possa ajustar melhor sua estratégia.

Ferramentas para testes A/B

Não é possível fazer testes A/B eficientes sem empregar as ferramentas certas para conseguir novos clientes satisfeitos.

Ferramentas para executar testes A/B

• Optimizely– uma das principais ferramentas de teste A/B, permitindo fácil acesso para edição, públicos salvos, filtragem retroativa de endereços IP e exibição intuitiva de dados.
• SiteSpect– uma das primeiras soluções de teste do lado do servidor, que permite testes mais complexos (mas requer mais conhecimento técnico) – SiteSpect edita o HTML antes mesmo de ele sair do servidor e evita muitos problemas que surgem com plataformas de teste baseadas em navegador
• AB Tasty– esta ferramenta permite executar testes A/B, testes de divisão, testes multivariados e edição visual, bem como personalização de conteúdo; foi projetada especificamente para equipes de marketing
• Crazy Egg– oferece testes A/B, mapeamento de calor e testes de usabilidade, além de permitir testar variações para cada página do seu site, adicionando um único snippet de código a ele. Você não precisa ter experiência em codificação para experimentar o Crazy Egg, já que é uma das ferramentas mais intuitivas para testes de variantes.
• Evolv– uma ferramenta consideravelmente nova que usa algoritmos de aprendizado de máquina para utilizar testes multivariados e permite que você personalize e experimente facilmente seu conteúdo.
• Google Optimize– uma ferramenta gratuita que fornece testes A/B padrão, bem como testes multivariados, testes de URL divididos e experimentos no lado do servidor.

Ferramentas para coleta de dados de testes A/B

• UsabilityHub– permite que você valide suas opções de teste com usuários reais e, em seguida, forneça os dados desses testes.
• Google Analytics– uma das ferramentas mais populares para coleta e análise de dados, o GA permite que você divida os resultados do seu teste A/B e veja o comportamento por diferentes segmentos (dispositivo, geografia, etc.)
• HotJar– uma ferramenta SaaS que fornece dados por meio de mapas de calor, rastreamento de rolagem, rastreamento de funil, pesquisas de feedback, pesquisas e gravação
• Mouseflow– fornece segmentação avançada de usuários, incluindo origem de tráfego, localização, plataforma, etc.
• SessionCam– esta ferramenta oferece uma gravação de sessão e adiciona mapeamento de calor, fornecendo uma maneira mais dinâmica e econômica do que usar técnicas tradicionais de coleta de dados.

Mas, independentemente das ferramentas que você escolher, uma coisa é certa: seus testes A/B só se tornam significativos por meio de insights de dados que contam a história do que você fez até agora e do que você deve fazer em seguida.

Analisar os resultados

Testar e testar frequentemente é necessário quando você está tentando conhecer seus clientes, aumentar as taxas de abertura e cliques e criar mais conversões. Mas tudo se resume aos dados que você coleta.

“O que é medido é melhorado.”
– Peter Drucker

Usar um ambiente de trabalho digital completo com recursos avançados de análise de dados é o que seu teste A/B precisa para gerar recursos baseados em dados que podem ajudar você a executar sua estratégia de marketing por e-mail do início ao fim.

Slingshot pode ajudar a melhorar seus resultados permitindo que você:

• Fique por dentro dos seus dados criando lindos painéis em segundos, extraindo dados de todas as suas fontes integradas e mostrando a história completa do seu teste A/B em um piscar de olhos

• Compartilhe os resultados com sua equipe imediatamente, no mesmo espaço onde os dados estão, crie tarefas para eles e acompanhe com feedback e itens de ação, para que nenhum progresso seja perdido

• Obtenha colaboração eficaz, tendo tudo em um só lugar e comunicando-se diretamente no contexto das tarefas e painéis – crie discussões e converse sobre cada tarefa para manter todos atualizados.
• Confie no ambiente de trabalho digital completo para obter sucesso no marketing por e-mail, superar os desafios e criar uma cultura de decisões baseadas em dados para sua equipe ao longo do caminho.