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Email marketing, General marketing, Online tools

What is A/B testing?/ ¿Qué es el test A/B?

You are working on your first email marketing campaign and suddenly you come across something called “A/B testing. What it is? Very roughly speaking it’s “sending out two variations of one email and seeing which one is the one that gets the most clicks.” Well, it’s kind of like this. Why would you want to do such a thing? A/B testing gives you the chance to “perfect” your message to better increase the chances it’ll get opened, in other words, to optimize your campaigns. It keeps you from wasting time putting together emails that have little chance of getting opened. What can you test, you ask? In general, you can test the subject line, the “from name” info, the time of sending and the body content (within this area, colors, call for action, images, and more). Check your email marketing provider for details.
Step 1- Decide what to test. Will it be the subject line? Or a new background color? Is it better if you send your campaign on a Wednesday morning or Sunday night? Test it.
Step 2 – Decide who gets tested. Split your list in two, or use segments within a list. One part gets one version of the campaign (A) and the rest gets the second part (B). Again, check out which A/B testing tools does your email marketing provider have, to make the process simpler and more streamlined. A large list means bigger test sample, which is good, helps gets more accurate results.
Step 3 – Get your two different campaigns together. Don’t forget to proof them. Despite the A/B testing name, this experiment does not mean that you get to send campaigns that have not been properly checked first. These email are real and are going to real people, so make sure to look for typos and inconsistencies prior to sending.
Step 4 – Analyze the results. This should be done a bit after sending the messages, so be sure to give it around a couple of days or so. It helps to have a good idea beforehand of the goal that you want the testing to achieve, what the measure of success will be. Measure open rates, click-through rates, conversion rates and revenue.
Things to keep in mind: Test just one variable at a time, give enough time before you check the results and don’t forget to implement what you learn.


Estas trabajando en tu primera campaña de email márketing, y ves algo llamado “A/B testing”. ¿Qué es? Un poco resumido, es el enviar dos versiones de una misma campaña de email márketing para comparar cual de las dos obtiene mejores resultados. La razón principal de hacer este tipo de test es el perfeccionar el mensaje, el evitar malgastar tiempo diseñando mensajes que tienen menos probabilidades de ser abiertos, en otras palabras, te permite “optimizar” tu campaña de email márketing. ¿Qué se puede comparar? Pues desde la linea del asunto del mensaje, hasta el horario de envío del mensaje, hasta el contenido del mensaje en sí (colores, fotos, etc). Mira qué herramientas al respecto te ofrece tu proveedor de email márketing.

Primer paso: Decide que vas a comparar, si será la línea del asunto, o un nuevo diseño. ¿Es mejor enviar la campaña un miércoles por la mañana o un domingo por la noche?
Segundo paso: Decide quien va a recibir los mensajes. Divide tu lista en dos (parte A y parte B) o utiliza herramientas de segmentación.
Tercer paso: Construye la campaña en sus dos versiones. Que no se te olvide asegurarte que no tenga errores tipográficos, sigue siendo un email “de verdad” el que vas a mandar.
Cuarto paso: Analiza los resultados, tras haber dado un tiempo (un par de días) a que se abran y se reciban. Para analizar los resultados, es una buena idea el saber que es exactamente lo que significa que una campaña sea exitosa. Mide las veces que se hace click en un banner, las veces que se abre el mensaje, como responde la gente al mensaje y sus acciones (ventas, llamadas por teléfono, interés).
Cosas para recordar: Compara una variable en cada momento, para no confundirse, dale suficiente tiempo tras mandar las campañas para mirar los resultados y que no se te olvide el implementar lo que se aprenda tras el experimento.

About MLL69

Feminista y guiri.

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