Test A/B con Fidelizador: cómo y qué probar en tus campañas de Email Marketing
Diseñar campañas de Email Marketing implica tomar decisiones estratégicas basadas en información real y de calidad. Y en esa ecuación los datos de rendimiento que corresponden a las optimizaciones son una pieza clave para generar contenidos que satisfagan a los usuarios e impulsen la tasa de conversión. Y ahí es donde opera el Test A/B.
¿Por qué lo necesitamos? Es relevante entender que, aun perteneciendo a un segmento o hipersegmento, tus suscriptores son únicos y pueden reaccionar de diversas maneras o tener ciertas preferencias que los distinguen de los demás. Entonces, hacer un envío definitivo de campaña, sin probar su efectividad, es un riesgo innecesario.
De hecho, a veces, un simple detalle como la presencia de un emoji o el nombre del receptor en la línea del asunto, puede hacer la diferencia entre una menor o mayor tasa de apertura. Por lo tanto, testear debe ser parte de las tareas ineludibles al configurar tus estrategias por correo electrónico.
ICE Score: ¿qué priorizar?
Las campañas de Email Marketing tienen múltiples piezas: preheader, botones CTA, imágenes, encabezados, subjects, footer, etcétera. Esa diversidad puede hacer que el Test A/B sea complejo al momento de elegir qué probar. Más aún, cuando nos enfrentamos a decidir qué testearemos en ese elemento. Por ejemplo, en el asunto, ¿pongo a prueba el uso de mayúsculas o el tipo de emoji? Pero hay una salida viable para ese dilema, el puntaje ICE o ICE Score.
Este modelo, creado por el especialista en Growth Hacking, Sean Ellis, entrega el marco para priorizar acciones o ideas. Característica de utilidad cuando debas decidir qué ejecutar en primera instancia durante tu testeo.
¿Cómo funciona? El acrónimo ofrece tres pilares para priorizar:
- Impacto (Impact): ¿cuál de las opciones a testear impactará mayormente en la campaña?
- Confianza (Confidence): ¿qué tan seguro es que ese cambio genere un efecto positivo en el rendimiento?
- Facilidad (Ease): ¿qué tan fácil es realizar esa prueba?
A cada variable le otorgas un valor de 1 a 10 (por ejemplo, si el impacto es mínimo, mediano o significativo). Luego multiplicas los tres puntajes para las variantes A y B, y comparas cuál de ambas es la mejor evaluada.
Pero asumiendo que este modelo es subjetivo, también puedes considerar otros criterios para hacer tu elección con más seguridad. Un ejemplo, es evaluar según el tiempo y recursos que implique el probar cada idea o también considerar el valor que ha tenido cierto cambio en la inversión de la empresa y el comportamiento de tus usuarios, durante campañas anteriores.
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