O que é o teste A/B em e-mails e como utilizá-lo
O teste A/B é uma técnica essencial para quem trabalha com marketing de e-mails. Ele ajuda a tomar decisões mais inteligentes, trocando apenas um elemento do e-mail, como o assunto, o botão de chamada para ação ou o horário de envio. Assim, é possível ver o que realmente atrai a atenção do público.
Para obter resultados significativos, é importante ter uma hipótese clara, um grupo de pelo menos 10.000 pessoas e dar tempo para que os resultados se estabilizem. Além disso, evite erros comuns, como testar muitos elementos de uma vez ou chamar um vencedor cedo demais.
Se você consegue criar algo, provavelmente consegue testar. Brinque com linhas de assunto, personalização, design e até com a cópia do texto. Dessa forma, você pode aumentar o engajamento e as conversões ao longo do tempo.
Programas de marketing por e-mail bem-sucedidos usam o teste A/B como uma prática contínua. Essa prática permite desafiar suposições, experimentar de forma rápida e aplicar os aprendizados em campanhas futuras.
O que é teste A/B em e-mails?
Teste A/B, também chamado de teste de divisão, é o processo de criar duas versões do mesmo e-mail, mudando apenas um elemento. Você envia essas versões para dois grupos do seu público e verifica qual delas se sai melhor. Ou seja, o teste compara dois e-mails para descobrir qual é o mais eficaz.
É possível testar elementos grandes e pequenos para entender melhor a preferência dos seus clientes. Isso ajuda, por exemplo, a atualizar o design do e-mail, entender o que sua audiência gosta e melhorar o desempenho dos envios.
Quando usar testes A/B?
Conforme especialista no assunto, os testes A/B são uma ótima opção quando o engajamento é o principal objetivo. Escolha campanhas com uma audiência grande, como newsletters ou promoções. Essas campanhas devem permitir que os aprendizados sejam aplicados em futuras ações.
Adicionar o teste A/B ao seu processo é um passo a mais, mas vale a pena se você busca maximizar a receita do seu marketing. Ele fornece dados que tiram você da incerteza, ajudando a melhorar o engajamento e a conexão com o seu público.
Com esses dados em mãos, você pode eliminar o que não funciona e se concentrar no que realmente interessa. A ideia é deixar de lado a sorte e usar informações reais, tornando sua abordagem mais científica.
Erros comuns a evitar em testes A/B
Para que os testes A/B sejam eficazes, é necessário pensar como um cientista ao escolher o que testar, quando fazer isso e como. Cometer erros comuns pode arruinar o teste, levando você a resultados frustrantes. Aqui estão cinco erros frequentes:
Testar muitos elementos de uma só vez: Se você mudar vários aspectos do e-mail, não saberá qual deles causou o impacto. A dica é fazer um teste por vez. Para múltiplos testes, use o teste multivariado, mas isso exige uma audiência muito maior.
Utilizar uma amostra muito pequena: Para ter resultados confiáveis, a amostra deve ser grande e aleatória. Com algumas centenas de contatos, os resultados podem não ser significativos. O ideal é testar com 10.000 pessoas ou mais.
Testar sem tempo suficiente: Um teste A/B deve durar pelo menos 48 horas. É preciso esperar o suficiente para que as pessoas abram e respondam aos e-mails. Testar em momentos de grandes promoções ou feriados pode distorcer os resultados.
Esquecer de registrar e utilizar os resultados: Documente todas as hipóteses, resultados e aprendizados. Isso evitará que você repita erros. Crie um log dos testes para que possa se orientar em campanhas futuras.
Chamar um vencedor muito cedo: Espere pelo menos 48 a 72 horas antes de declarar um vencedor. Aguarde até que o teste tenha tempo de gerar resultados significativos.
Como realizar testes A/B eficazes
Embora testar e-mails seja simples em teoria, na prática pode ter muitas variáveis. Para obter insights precisos, alguns passos são necessários:
Escolha um objetivo: Comece com uma hipótese sobre o que você deseja aprender ou qual métrica quer melhorar. Considere qual aspecto pode influenciar diretamente os resultados.
Escolha o variável: Determine qual aspecto do e-mail você vai mudar. Se houver mais de uma diferença entre as versões, não saberá o que causou a mudança no resultado.
Defina parâmetros: Essa fase envolve muitas decisões. Decida quanto tempo o teste irá durar, quem receberá o e-mail, como será a divisão, quais métricas você vai medir e se há outros fatores externos que podem influenciar os resultados.
Execute o teste: O teste pode ser feito de forma automática, utilizando ferramentas de envio, ou manual, dividindo e enviando os e-mails separadamente.
Analise os resultados: Após o teste, compare os resultados e compartilhe com a equipe. Avalie se o desempenho se consolidou e considere a possibilidade de realizar um novo teste para confirmar o que você aprendeu.
Elementos que podem ser testados no e-mail
Praticamente tudo pode ser testado em um e-mail. Algumas ideias incluem:
Nome do remetente, assunto e texto de visualização: Esses elementos influenciam se o e-mail será aberto. Faça testes com diferentes estilos e comprimentos.
HTML vs. texto simples: Às vezes pode valer a pena testar se os e-mails em formato simples têm um melhor desempenho do que os mais formatados.
Personalização: Além de usar o primeiro nome, explore como outros dados, como localização ou histórico de compras, influenciam o engajamento.
Tempo de envio: Teste diferentes horários e condições para entender qual é o melhor momento para enviar e-mails.
Conteúdo e design: Alterações no texto, imagens e na disposição dos elementos também podem ter grande impacto.
Quando não realizar testes A/B
Evite testar em e-mails críticos ou que precisam ser enviados rapidamente, como confirmações de pedidos ou mensagens urgentes. Esses envios não devem ser o foco dos testes, pois o ideal é ter dados que possam ser replicados mais tarde.
Conclusão
O teste A/B é uma ferramenta poderosa que pode otimizar suas campanhas de e-mail. Ele pode fornecer uma visão clara do que funciona e do que não funciona, permitindo decisões mais informadas e eficientes. Lembre-se de documentar todos os resultados e ajustes feitos, assim sua equipe sempre poderá se guiar pelos aprendizados anteriores.
