Teste A/B em E-mail: Vamos Fazer Certo

O que é melhor: copy curta ou longa? 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, gerando CTOR e CTR prósperos para suas campanhas. E a pressão é muita, já que as campanhas de e-mail ainda são consideradas um de seus canais de marketing mais importantes, até mesmo antes das redes sociais.

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

Neste artigo, respondemos isso e muito mais para ajudá-lo a construir 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
• Diferentes linhas de assunto
• Diferentes tom de voz/comprimento de texto (também conhecido como copy)
• Diferentes tipos de CTA

Testes A/B (também chamados de testes de divisão) podem ajudar os profissionais de marketing a reunir as informações que depois 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 em E-mail

Os profissionais de marketing que empregam campanhas de e-mail regularmente recorrem aos testes A/B, pois é a única forma de comprovar estatisticamente qual versão de uma campanha de e-mail tem melhor desempenho. É também uma forma de conhecer um público mais rápido do que o normal - e otimizar a estratégia de sua equipe de acordo.

Em outras palavras: você precisa de testes A/B para obter o máximo de seu marketing por e-mail sem adivinhar às cegas. O teste de divisão A/B fornece os dados necessários para determinar os ajustes e estratégias que suas campanhas de e-mail precisam. Ele oferece a oportunidade de aprender e melhorar:

• Que tipo de linha de assunto traz melhores taxas de abertura
• Que tipo de visuais/Gifs/emojis atrai mais pessoas
• Qual é o melhor momento para enviar e obter mais aberturas
• Que tipo de botão CTA traz mais cliques
• Que modelos visuais de e-mail trazem mais conversões
• Qual cabeçalho de prévia traz mais aberturas

Esses são apenas alguns dos "segredos" que seus testes A/B revelam, mas há muito mais que ele pode lhe contar, dependendo do que você está tentando medir. Encontrar o que influencia e impulsiona mais conversões de vendas - isso é o que cada profissional de marketing se esforça para fazer e são os dados dos testes A/B que podem ajudar com isso.

Coisas a Considerar Antes de Testes A/B

Quando você está experimentando com suas campanhas de e-mail, é essencial considerar várias coisas antes de começar a fazer testes A/B. Aqui estão algumas regras que você deve seguir ao iniciar seus testes A/B.

Teste Simultaneamente

Não é sábio testar duas versões do mesmo e-mail em um período mais longo. Quando você executa um teste de mala direta A/B, você deve testar simultaneamente, caso contrário, você não saberá se as diferenças de 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 está testando o tempo ideal para enviar um e-mail, caso em que, obviamente, 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 em mais de 80% das vezes, e 12+ horas estão corretos em mais de 90% das vezes. Então deixe seu teste rodar tempo suficiente para ver resultados significativos.

Teste Uma Variável por Vez

Você pode querer testar algumas coisas diferentes ao mesmo tempo - mas é uma prática recomendada escolher uma variável e medir o desempenho de 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. Há algo chamado testes multivariados, que é outro processo de teste que pode ser explorado por conta própria.

Enviar para Grupos de Amostra Iguais

Para obter resultados mais conclusivos, teste com públicos semelhantes/iguais e ao mesmo tempo aleatórios - especialmente se você está testando dois ou mais públicos ao mesmo tempo.

O Tamanho do Público é Importante

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 de sua lista de testes A/B usada para obter resultados estatisticamente relevantes fica cada vez maior.

Use uma Ferramenta de Testes A/B

Não importa se você está testando e-mails, sites ou páginas de destino, a melhor forma de fazê-lo com o mínimo de esforço é empregar uma ferramenta de testes A/B como HubSpot ou MailChimp. Dessa forma, você pode testar e reunir dados de seus experimentos com mais facilidade.

Identifique a Métrica Primária

É possível que testes A/B afetem diferentes métricas de desempenho ao mesmo tempo, mas é melhor ter uma métrica primária na qual se concentrar antes de executar seu teste. É chamada de "variável dependente" - a mudança que você faz que depois determinará os resultados do comportamento do usuário. Escolher qual métrica é mais importante para você determina essa variável e ajuda você a configurar seu teste A/B da melhor forma.

Benefícios dos Testes A/B

Então, por que você não deve começar a fazer testes A/B imediatamente, se ainda não está?

Vale a pena dominar a arte do teste de divisão e aqui estão alguns dos benefícios:

Aumentar o Tráfego da Web

Trazer pessoas para seu site, produto ou página de destino 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 posteriormente analisam os dados.

Mais Conversões

A variável que você muda em seu teste de e-mail A/B tem um objetivo principal e isso é aumentar o número de pessoas que clicam e depois 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.

Reduzir a Taxa de Rejeição

O teste A/B pode ajudar a reduzir a taxa de rejeição do seu site - tentando uma copy diferente, introduções, botões 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

Você não pode fazer testes A/B eficientes sem empregar as ferramentas certas para obter clientes novos e felizes.

Ferramentas para Executar Testes A/B

• Optimizely – uma das principais ferramentas de testes A/B, permitindo acesso fácil de edição, públicos salvos, filtragem retroativa de endereços IP e exibição intuitiva de dados.
• SiteSpect – uma das primeiras soluções de testes do lado do servidor, que permite testes mais complexos (mas requer mais conhecimento técnico) - SiteSpect edita o HTML antes mesmo de deixar o servidor e evita muitos problemas que surgem com plataformas de testes baseadas em navegador
• AB Tasty – essa ferramenta permite executar testes A/B, testes de divisão, testes multivariados e edição visual, bem como personalização de conteúdo; é projetada especificamente para equipes de marketing
• Crazy Egg – oferece testes A/B, mapeamento de calor e testes de usabilidade, além de permitir testar variação para cada página do seu site, adicionando um único trecho de código a ela. Você não precisa ter experiência em codificação para experimentar com Crazy Egg, já que é uma das ferramentas mais intuitivas para testes de variação.
• 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 de divisão e testes do lado do servidor.

Ferramentas para Coletar Dados de Testes A/B

• UsabilityHub – permite que você valide suas opções de teste com usuários reais e depois forneça os dados desse teste.
• Google Analytics – uma das ferramentas mais populares para coleta e análise de dados, o GA permite que você separe os resultados de seus testes 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 fonte de tráfego, localização, plataforma, etc.
• SessionCam – essa ferramenta oferece gravação de sessão e adiciona mapeamento de calor, fornecendo uma forma mais dinâmica e econômica do que usar técnicas tradicionais de coleta de dados.

Mas qualquer que seja a ferramenta que você escolher, uma coisa é certa - seus testes A/B se tornam significativos apenas através dos dados insights que contam a história do que você fez até agora - e o que você deve fazer a seguir.

Analise os Resultados

Fazer testes e testes frequentes 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.

Usar um espaço de trabalho digital completo com recursos poderosos de análise de dados é o que seus testes A/B precisam, para trazer à tona as capacidades orientadas a dados que podem ajudá-lo a executar sua estratégia de marketing por e-mail do início ao fim.

O Slingshot pode ajudar a melhorar seus resultados, permitindo que você:

• Fique atualizado com seus dados construindo painéis bonitos em segundos, puxando dados de todas as suas fontes integradas e mostrando a história completa de seus testes A/B em um relance

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

• Alcance uma colaboração eficaz, tendo tudo em um só lugar e comunicando-se diretamente no contexto das tarefas e painéis - crie discussões e chat em torno de cada tarefa para manter todos atualizados.
• Confie no espaço de trabalho digital completo para obter marketing por e-mail próspero, supere os desafios e crie uma cultura de decisões orientadas a dados para sua equipe ao longo do caminho.