Question

No que respeita ao marketing por email, o que significa o termo "testes A/B"?

Answer 1

Resposta:

Teste A/B são testes feitos para se testar variações. Ele pode ser feito numa página na web

Explicação:

É importante e uma excelente prática fazer teste A/B. Com o passar do tempo você vai perceber que os ganhos valem o esforço.

Ainda que as melhores ferramentas do mercado dão suporte a essa excelente ferramenta. Saiba ainda que embora o nome seja esse, você pode fazer testes A/B/C/… e por aí vai.

Mas comece de maneira simples, não mexa em muitas coisas a cada interação, de preferência uma apenas, e meça os resultados e analise os que não deram certo.

Você pode fazer o teste e analisar os dados, ou ajustar a sua ferramenta de envio para fazer o envio com base nos resultados “vencedores”, por exemplo, usando os ajustes para a amostra que mais visualizou, mais abriu ou mais clicou por exemplo.

Exemplo prático

Teste A = 1 clique

Teste B = 15 cliques

Vencedor = Teste B, este será enviado para o restante da base

Tipos de teste A/B para email marketing

Alterar o assunto do e-mail;

Variar o tamanho do assunto do e-mail;

Fazer uma peça com imagens e uma sem;

Alterar o texto do preheader;

Alterar o título da notícia destaque;

Alterar a imagem destaque;

Alterar a formatação da peça de e-mail;

Alterar completamente o template do e-mail;

Alterar as cores de alguns elementos da peça de e-mail, os botões por exemplo;

Testar a mesma peça em diferentes horários;

Com e sem personalização;

Textos mais curtos ou textos mais longos;

Erros ao se fazer teste A/B para email marketing

Terminar o teste muito cedo

Fazer um teste sem uma hipótese adequada

Não analisar os testes que falharam

Não testar o tempo todo

Fazer teste com público pequeno demais

Fazer testes quando está alterando os parâmetros

Fazer variações demais no mesmo teste

Não examinar as métricas quando não tiver resultados expressivos

E o que descobrimos com isso?

Em geral os testes A/B geram dois tipos de dados, quantitativos e qualitativos.

Os dados quantitativos são oriundos a partir dos números da amostra em si. E os qualitativos são oriundos das ações dos usuários.

Então, nos quantitativos descobrimos coisas sobre o processo de envio, no qualitativo descobrimos dados sobre o comportamento da base.