Uso de pruebas A / B para impulsar los resultados de marketing


Uso de pruebas A / B para impulsar los resultados de marketing

Una de las preguntas más críticas que un vendedor debe responder es qué hace que los clientes actúen. ¿Qué hace que alguien abra un correo electrónico de marketing, haga clic en un sitio web y, finalmente, realice una compra? En lugar de simplemente adivinar y esperar lo mejor, las empresas inteligentes utilizarán lo que se conoce como A / B o pruebas divididas para descubrir exactamente qué impulsa las conversiones en sus campañas de marketing.

Cuando ejecuta una prueba A / B, estás comparando dos versiones diferentes de una campaña, ya sea un correo electrónico de marketing, un banner publicitario o simplemente una página web, para ver cuál es más efectiva con tu público objetivo. Mohita Nagpal, especialista en marketing y autor de una publicación del blog Visual Website Optimizer (VWO) sobre las pruebas A / B, comparó el proceso con un experimento científico que requiere una prueba rigurosa de una hipótesis.

"Investiga un poco sobre el conocimiento de tu el comportamiento de los visitantes usando Google Analytics o cualquier otra herramienta de análisis ", dijo Nagpal. "El siguiente paso es construir una hipótesis. Un ejemplo podría ser: 'Agregar más enlaces en el pie de página reducirá la tasa de rebote'. Luego, pruebe la hipótesis [comparando] la versión original con esta nueva versión sin el pie de página. "

En una infografía que acompaña su publicación en el blog VWO, Nagpal describió algunos pasos básicos para ejecutar una prueba dividida:

  • Hacer un plan. Determine su objetivo, como mejorar las tasas de conversión u obtener más compras repetidas.
  • Elija una variable. En función de su investigación, elija un elemento del sitio o la versión A de la campaña para modificar en el Versión B.
  • Ejecute su prueba. Despliegue las dos versiones diferentes para sus grupos de prueba durante un período de hasta dos meses y recopile datos sobre cuántos usuarios tomaron medidas.
  • Analice los resultados. Si encontró bajas conversiones en una o ambas versiones, determine qué elemento (copia, llamadas a la acción, imágenes, etc.) puede haber causado fricción o haber impedido que los usuarios lo sigan. Este es el elemento que deberá ajustar cuando ejecute la campaña final. También debe ver su prueba como un todo para asegurarse de que sus resultados sean sólidos. Una prueba mal construida o una con demasiadas variables puede producir un resultado engañoso.
  • Implemente los cambios, luego repita la prueba. Ejecutar la prueba nuevamente en unos pocos meses probará que los cambios funcionaron, o mostrarán que existen fue otro factor que afectó sus resultados iniciales.

Las pruebas divididas pueden ser una herramienta muy útil, pero si no las utiliza adecuadamente, puede terminar obteniendo resultados que están fuera de la base. Por ejemplo, algunos especialistas en marketing cometen el error de hacer que las versiones A y B sean muy diferentes entre sí. Si realmente desea profundizar en los factores específicos que conducen a mayores tasas de conversión, debe probar solo un elemento a la vez, dijo Anil Kaul, director ejecutivo de la empresa de análisis inteligente Absolutdata. Sí, llevará más tiempo, pero obtendrá un conjunto de datos más claro y útil que puede informar mejor las campañas futuras.

"Si cambia su línea de asunto y al mismo tiempo cambia su CTA [llamada a la acción] , es difícil determinar cuál de los parámetros contribuyó a la mayoría de las conversiones ", dijo Kaul a Mobby Business. "Al probar un parámetro, se obtiene una idea clara de los cambios que necesita realizar y cuál sería la [versión] más optimizada".

También debe asegurarse de realizar la prueba el tiempo suficiente para obtener información útil. resultados. Kaul señaló que, para obtener un reflejo preciso de lo que sucederá cuando inicie la campaña final, una buena prueba A / B debe ejecutarse durante al menos siete días. La mayoría de las veces, una semana es lo suficientemente larga como para alcanzar el 95% de significación estadística, pero si no ha llegado a ese punto, continúe ejecutando la prueba hasta que lo haga.

"Solo debe asegurarse si la opción A es mejor que la opción B cuando se ha logrado un cierto nivel de significación estadística ", dijo Kaul. "Las pruebas solo pueden ser impactantes cuando te fijas en los números.

"Detener una prueba demasiado pronto distorsionará los resultados, y las decisiones basadas en datos incompletos casi siempre pueden fallar", agregó Nagpal.

Para obtener más información sobre la importancia estadística y cómo calcularla, visite esta publicación en el blog de HubSpot.

¿Listo para ejecutar su prueba A / B? Aquí hay algunos consejos para que su experimento funcione sin problemas.

Obtenga los diseños correctos. No importa qué variables esté probando con su experimento, es importante asegurarse de que ambas versiones tengan diseños visualmente atractivos y sin fisuras. Esto eliminará el diseño general como un factor y se asegurará de que los usuarios finales se centren en los elementos que desea probar, como diferentes imágenes o textos publicitarios.

"Asegúrese de que sus versiones estén preparadas para dispositivos móviles, sean funcionales y proporcionen una gran experiencia de usuario ", dijo Leeyen Rogers, vicepresidente de marketing en el creador de formularios en línea JotForm. "Los botones deben tener el tamaño adecuado y se puede hacer clic fácilmente desde cualquier dispositivo. Las letras pequeñas y todo el texto deben ser legibles y el diseño debe aclarar la llamada a la acción.

Eliminar el" ruido ". Nagpal dijo que "es cualquier influencia externa que sesgue sus datos. Por ejemplo, su empresa lanza una campaña para un libro electrónico gratuito que recibe 1.000 descargas en un mes, pero se da cuenta de que un tercio de los clientes potenciales provienen de un grupo de estudiantes en una determinada universidad. Dado que estos estudiantes no eran parte de su público objetivo principal, son "ruido", dijo.

"Aunque muchos de estos factores están fuera de su control, puede hacer algunas cosas para controlar el ruido en su extremo". Nagpal dijo. "Segmentar sus datos ayudará en este sentido. Utilizar una herramienta analítica como Google Analytics ayudará a rastrear qué elementos o páginas funcionan y cuáles tienen un rendimiento inferior. Esto significa que puede identificar los puntos débiles para los usuarios que pueden obstaculizar el compromiso o las conversiones, y rápidamente tapones agujeros en tu estrategia de marketing. "

De manera similar, Rogers señaló que algunos de los datos que recolectas no son estadísticamente significativos, por lo que es importante mirarlos con" una buena dosis de sentido común ".

" Para ilustrar un ejemplo extremo, simplemente porque parece que más personas hicieron clic en "registrarse" en un anuncio que tuvo un error tipográfico no significa que deba incluir el error tipográfico ", dijo Rogers.

Céntrese en las conversiones más allá de las tasas de clics . La prueba dividida se usa con mayor frecuencia para las campañas de marketing por correo electrónico, para ver qué versión de un correo electrónico genera la mayor cantidad de clics. Kaul señaló que es tan relevante analizar las conversiones que ocurren fuera del correo electrónico para que pueda medir correctamente la experiencia de los usuarios con su sitio web.

"Es importante que el mensaje que brinde en su correo electrónico sea coherente con el mensaje en su sitio web "Dijo Kaul. "Si le está prometiendo a sus visitantes un trato especial, y ese trato no es perfectamente aparente en su sitio web, entonces perderá clientes. Lo mismo puede suceder si su correo electrónico no refleja la apariencia de su sitio web. Los visitantes pueden confundirse y preguntarse si han llegado a la página correcta. [Si encuentra] que un correo electrónico recibe más clics que el otro, pero no genera tantas conversiones ... haga más pruebas para vea si puede recibir un correo electrónico que no solo genere mayores clics, sino también mayores conversiones. "

No interrumpa las pruebas. Cuando haya analizado a fondo los datos de las pruebas A / B, siga adelante con la campaña que tenga más sentido. Sin embargo, recuerde que sus conclusiones no son inamovibles: es importante seguir realizando pruebas a lo largo del tiempo para ver si las tendencias cambiantes afectan sus resultados.

"Las pruebas A / B no deben ser un experimento de una sola vez", Kaul dijo. "Úselo para ajustar y mejorar continuamente su mercadotecnia."

"Lo que estuvo de moda hace un par de años o incluso meses puede que ahora no esté de moda", agregó Rogers. "Distintas tendencias de diseño pueden perder popularidad, o se puede preferir algo más eficaz o diferente. Probar y mejorar es un trabajo que nunca se realiza del todo".


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