Crea la campaña de email perfecta usando tests multivariante

Bueno, pues ahora que has diseñado tu web de comercio electrónico o tu página de destino, ves los resultados y decides que quieres llevar a cabo una optimización de la tasa de conversión como parte de tu estrategia de marketing digital.

Y entonces te asaltan las preguntas típicas: ¿He optimizado todos los elementos de la página? ¿Aumentarán las conversiones si aumento el tráfico? ¿Debería empezar de cero y rediseñarla o hacer solo unos retoques?… Total, un drama.

Y es que no hay forma de tomar una decisión sin probar, probar y probar, ¿no? Pues para eso puede venirte muy bien conocer qué son y cómo utilizar los tests multivariante, ya que te permiten probar distintos elementos de una página y optimizarla en función de los resultados.

Un test multivariable o multivariante (también conocido como MVT, por las siglas en inglés de Multivariate Testing) es una que permite experimentar con varios componentes de una página web, email o campaña a la vez.

Si nos paramos a pensar en la cantidad de elementos diferentes que se pueden variar en una página y sus distintas combinaciones, es fácil ver por qué hace falta una herramienta más potente que los tests A/B para estos casos. Aunque también tiene sus limitaciones, como veremos más adelante.

Para que sea más fácil de seguir, hemos dividido el proceso en siete pasos más sencillos:

1. Identifica cuáles son tus dificultades: Como mánager o responsable de tu negocio, conoces mejor que nadie dónde encuentra dificultades tu audiencia al interactuar con tus materiales. Sé honesto contigo mismo e identifica estos problemas.
2. Prepara un plan para atajarlas: Una vez que tengas información suficiente (tanto cuantitativa como cualitativa), elabora una hipótesis que pueda solucionar esas dificultades.
3. Elige una versión de control: Asegúrate de elegir una versión que te sirva de control para compararla con las distintas versiones que crees. Puede ser la versión que tengas ahora mismo en la web y quieres optimizar. Identifica distintas alternativas que quieras probar y prepárate para medir los resultados.
4. Segmenta tu audiencia: Divide a tu público en distintos segmentos que te permitan probar y extraer conclusiones sobre cómo reaccionan distintos grupos de personas a los cambios que estás preparando en tus diseños.
5. Identifica cuáles son tus objetivos de conversiones: Piensa en el objetivo de la página que estás probando. ¿Quieres que los usuarios hagan una compra o se suscriban a tu newsletter? Asegúrate de que el diseño refuerza ese objetivo.
6. Empieza el test multivariable: Haz que los distintos segmentos de tu audiencia interaccionen con tu versión de control y con las diferentes variaciones y haz un seguimiento de los resultados hasta que alcances la meta preestablecida.
7. Obtén conclusiones: Identifica qué resultados son estadísticamente significativos y decide qué versiones vas a implementar en función de los resultados.

Una ventaja adicional de hacer tests multivariante es que te permite conocer mejor a tu audiencia y optimizar mejor tu contenido para que les resulte más atractivo en un futuro.

Digamos que tienes preparada una campaña buenísima para potenciar tus ventas (con unas imágenes, unos encabezados y unos diseños fantásticos) y quieres que haya más personas que hagan clic a través de tu landing page, así que decides probar dos opciones:

• El texto de la llamada a la acción: ¿“Cómpralo ahora” o “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”?
• La posición de la llamada a la acción: ¿Antes del fold (es decir, la parte del email que aparece en tu pantalla antes de tener que desplazarte hacia abajo) o al final del email?

Para llevar a cabo una prueba multivariante, tendrás que crear y enviar cuatro variaciones (2 pruebas × 2 posiciones) del mismo email:

1. CTA “Cómpralo ahora”, antes del fold.
2. CTA “Cómpralo ahora”, al final.
3. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”, antes del fold.
4. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”, al final.

Aunque pueda parecer muy sencilla, la prueba se complica un poco más cuando añades un tercer elemento que, por otra parte, te ofrece resultados mucho mejores.

Tomemos como ejemplo tu estupenda campaña y tu gran dilema sobre las llamadas a la acción. Sí, puedes probar la posición y el texto, pero… ¿qué pasa con el color? Al incluir el color como variante, podrías tener posibilidades infinitas, tantas como colores, pero vamos a suponer que dudas solo entre dos.

Vale, entonces ahora tenemos que probar estos tres elementos:

• El texto de la llamada a la acción: ¿“Cómpralo ahora” o “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”?
• La posición de la llamada a la acción: ¿Antes del fold o al final del email?
• El color de la llamada a la acción: ¿Negro o rojo?

Al tener múltiples variables, debemos estudiar todas las combinaciones posibles. ¿Y cuántas son en este caso? Ocho. ¿Ocho? Te preguntarás. Pues sí: 2 textos × 2 posiciones × 2 colores.

Por combinación de elementos, nuestras ocho diferentes versiones serían:

1. CTA “Cómpralo ahora”, antes del fold, en rojo.
2. CTA “Cómpralo ahora”, antes del fold, en negro.
3. CTA “Cómpralo ahora”, al final, en rojo.
4. CTA “Cómpralo ahora”, al final, en negro.
5. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!,” antes del fold, en rojo.
6. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”, antes del fold, en negro.
7. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”, al final, en rojo.
8. CTA “¡Descubre nuestros fantásticos precios!”, al final, en negro.

Prepáralas, pulsa Enviar y ya, a esperar. Cuando analices los resultados, podrás comprobar qué combinaciones de tus llamadas a la acción consiguen que más contactos hagan clic. Así de fácil.

Como adelantábamos antes, los tests multivariante y los tests A/B son distintas herramientas con las que puedes hacer pruebas para optimizar tus páginas web o tus emails. La principal diferencia entre ambos es que normalmente usarás tests A/B cuando estés probando únicamente dos versiones distintas de un elemento.

Por ejemplo, en un caso parecido al anterior, si tu única duda estuviera en si utilizar negro o rojo para el botón de la llamada a la acción, un test A/B sería suficiente. Pero entonces, probablemente te preguntes, ¿y por qué no hacer tres test A/B consecutivos en el caso anterior? Si en uno pruebo el texto, en otro el color y en otro la posición, tendré la información que necesito para decidir cuál es la mejor opción, ¿no?

Pues el caso es que… no tiene por qué. Un test multivariante tiene en cuenta las relaciones entre los distintos cambios, mientras que un test A/B no. Supongamos que hacemos el test multivariante que hemos preparado antes y obtenemos los siguientes resultados de variación de la tasa de conversión:

Asumiendo que todos sean resultados significativos y que tomamos la versión con el texto A, el botón en negro y al final del email como control, parece que la mejor opción es la que tiene un incremento mayor de conversiones, es decir, con el texto A, el botón negro y antes del fold. Pero, ¿qué pasa si hacemos tests A/B consecutivos? Depende del orden en que los hagamos. Mira estos dos casos:

• Primer caso:
  • Tomando la versión con el texto A, el botón en negro y al final del email como control, hacemos un test A/B con el texto B. Si los resultados son similares a los obtenidos en el multivariante, la versión ganadora es la de texto B.
  • Entonces comparamos esa versión (texto B, botón en negro y al final) con la que tiene el botón antes del fold. No supone una mejora.
  • La comparamos ahora con la que tiene el botón en rojo (manteniendo el texto B y la posición al final). Tampoco vemos mejora.
  • Elegiríamos entonces la versión con el texto B, el botón en negro y al final del email.
• Segundo caso:
  • Tomando la misma versión como control (texto A, botón en negro y al final del email), empezamos ahora haciendo un test A/B con el color del botón. De nuevo, asumiendo resultados similares, la versión ganadora ahora tiene el texto A, el botón en rojo y al final.
  • Si ahora probamos la posición del botón, vemos una mejora con el botón antes del fold.
  • Si ahora probamos esta última versión con las dos opciones de texto, no vemos mejora.
  • Elegiríamos entonces la versión con el texto A, el botón en rojo y antes del fold.

Fíjate que en ninguno de los tres casos elegiríamos la misma página. El orden en el que se realizan los test A/B secuenciales influye en el resultado final, mientras que con un único test multivariante obtenemos una visión completa de las relaciones entre las distintas opciones.

Además de esto, el tipo de test que elijas dependerá también de tus objetivos y los KPI que quieras medir en tus campañas.

Como ya imaginarás, no todo son ventajas. El hecho de estar haciendo tests con múltiples opciones, quiere decir que hace falta una audiencia mayor y más tiempo para obtener resultados estadísticamente significativos. Si cuentas con un tamaño de muestra menor, es probable que los tests multivariante no te sean de utilidad.

Pongamos un ejemplo para verlo con claridad:

Si cuentas con una audiencia de unas 50 personas y haces un test A/B, cada versión la recibirá un grupo de 25 personas. Si con esas mismas 50 personas haces un test multivariante con ocho opciones diferentes, cada versión la recibirán entre 6 y 7 personas. Y eso probablemente te impida completar el test con éxito, ya que no tendrás suficiente tráfico para obtener los datos que necesitas.

Aun así, seguro que te has emocionado y que quieres hacer todo tipo de tests locos para tu próxima campaña de email marketing. ¡Echa el freno! Primero necesitamos marcar unas reglas básicas.

1. Valora por qué estás haciendo una prueba: Y no, “porque me han dicho que lo haga” no vale como respuesta. Las pruebas solo son útiles si puedes detectar el problema que quieres resolver. Por ejemplo: “No estoy consiguiendo tanto tráfico web como esperaba y quiero que más personas hagan clic en el email para entrar en mi página”.
2. Identifica los elementos que hay que probar: Si tu porcentaje de apertura está en torno al 35 % y el porcentaje de clics no aumenta, puede que el problema no esté en el asunto o el remitente, sino en los diferentes elementos que tus contactos ven cuando abren el email. ¿Tu cabecera engancha? ¿Tus llamadas a la acción son fácilmente localizables? ¿Tu diseño es atractivo? Valora qué elementos pueden influir en los resultados y piensa en algo que le dé un poco de vida a tu campaña.
3. No te olvides de los indicadores: Las estadísticas de tus emails te dan la información que necesitas después de la prueba, pero queremos que entiendas qué resultados son los que importan. Si estás probando distintas combinaciones de asuntos y remitentes de email, los porcentajes de apertura son tu mejor indicador de rendimiento. En cambio, si estás probando distintos colores y textos para tu llamada a la acción, tendrás que analizar el porcentaje de clics. 

Como ya sabes, en Sinch Mailjet no somos amigos de probar solo dos variantes de email. Por eso, nuestra herramienta de pruebas A/B es, en realidad, una herramienta de tests A/X, lo que significa que puedes probar hasta 10 versiones.

En resumen: puedes utilizar 10 asuntos de email muy ingeniosos para llevar a cabo una simple prueba A/X o bien crear distintas variantes cambiando el número de elementos de tu mensaje.

Pero aún no hemos acabado. También puedes analizar los resultados usando nuestro Comparador de campañas para probar distintas combinaciones durante un período de tiempo específico, como el día y la hora de envío. ¿Funciona mejor en un día laborable por la mañana que al mediodía un día del fin de semana? ¿O quizá los lunes a la hora de comer dan mejor resultado?

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Esta es una versión actualizada del artículo Crea la campaña de email perfecta con el test multivariante, publicado en el blog de Mailjet en marzo de 2017.

Autor: Beatriz Redondo Tejedor Mánager sénior de marca y contenidos en Sinch Email