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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
Cuando se trata de pruebas A/B, los profesionales del marketing modernos saben lo que son y por qué deben implementarlas en sus campañas. El problema es que la mayoría de los profesionales del marketing siguen pensando en términos de ganadores o perdedores, aunque con las pruebas A/B todos pueden ser ganadores.
Sin embargo, para que usted y sus clientes sean ganadores, es necesario adoptar un enfoque más dinámico. Aunque una campaña pueda parecer la ganadora, no lo es para todos.
Sí, es posible que la MAYORÍA de sus clientes la prefieran, pero no TODOS. El enfoque de pruebas A/B de Optimove tiene en cuenta precisamente a ese grupo de clientes que realmente prefieren lo que usted puede percibir como un perdedor, pero que para ellos es un ganador.
Ese es el error que cometen muchos profesionales del marketing al utilizar las pruebas A/B.
Con Optimove, las pruebas A/B le permiten garantizar que cada cliente obtenga la mejor opción para él, ya que cada cliente es único. Siga leyendo para obtener más información. Le damos las respuestas aquí, para que no tenga que estudiar demasiado.
En Optimove, comprender que los clientes siempre son lo primero tiene un gran impacto en las pruebas A/B. Con este enfoque, puede enviar a los clientes la campaña más relevante que funcione específicamente para ellos, en todo momento.
La IA de Optimove aprende el comportamiento de sus clientes a partir de cada campaña individual en tiempo real y lo ajusta en consecuencia. Esto también significa que los especialistas en marketing pueden comparar campañas y creatividades entre sí, decidiendo continuamente qué se envía a cada cliente para maximizar el aumento.
Autooptimización Campaña (SOC) es un tipo particular de campaña A/B/n de Optimove que se compone de dos o más acciones competitivas más un grupo de control para la comparación. SOC aprende y mejora las campañas automáticamente a través de sus resultados a lo largo del tiempo. Es una forma estupenda de reducir las conjeturas a la hora de elegir la campaña o el creativo adecuados y enviar el mensaje óptimo a cada miembro de la audiencia.
Obtenga resultados óptimos aplicando algunas de estas mejores prácticas:
Cuando se realizan pruebas A/B, uno de los elementos que más se suele cambiar es la promoción que se envía en la plantilla. Tomemos, por ejemplo, un cliente de Optimove, un operador líder en el sector de los videojuegos, que envió un correo electrónico con dos ofertas diferentes: el grupo A recibió 20 tiradas gratis, mientras que el grupo B recibió 15 tiradas gratis. Todo lo demás en la plantilla era idéntico.
Como puede ver a continuación, muchos más clientes recibieron la plantilla A (60 %) que la plantilla B (33 %) y el grupo de control (7 %), ya que la IA de Optimove determinó la distribución de la oferta y la envió a los destinatarios según sus preferencias promocionales personales.
Y la campaña sigue en marcha. El 60 % de los usuarios reciben la plantilla A, ya que es más relevante para ellos. Comparten el mismo ADN de comportamiento, y la campaña se ajusta automáticamente cada día en función del comportamiento de los jugadores.
¿Lo mejor? Han sacado un 7 % más de esta campaña (¡hasta la fecha!) y han generado 300 000 dólares adicionales.
Otro operador de juegos de Optimove envió la misma plantilla a los clientes en dos momentos diferentes. Las plantillas A y B eran idénticas; la única diferencia era que la plantilla A se enviaba a las 10 de la mañana y la plantilla B a las 8 de la tarde.
Una vez más, el operador no buscaba una acción ganadora, sino que intentaba identificar y ofrecer la comunicación ideal que cada jugador prefiere. Al hacerlo, esta campaña generó un aumento estimado del 50 % en el importe total de las apuestas.
Si tienes en cuenta las características de tus jugadores durante toda la ejecución de tus campañas, podrás comunicarte con ellos a la hora del día que ellos deseen.
Para comparar qué imagen funciona mejor en la plantilla, un operador de juegos cambió solo el banner de la parte superior de su serie de campañas de correo electrónico recurrentes. Todo lo demás, excepto la imagen de la parte superior, era exactamente idéntico.
El operador observó un aumento estimado del 53 % en el importe total de las apuestas en el casino. Este aumento es la diferencia entre el impacto real de esta campaña en el importe total de las apuestas en el casino y el valor que habrían generado si hubieran enviado una simple prueba A/B.
Consejo profesional: prueba a añadir un banner adicional a la misma plantilla, uno en la parte superior y otro en la parte inferior, para ver si esta nueva plantilla genera más clics, mayores tasas de respuesta y un mejor compromiso general.
Recuerda que las pruebas A/B son especialmente importantes para las campañas recurrentes, ya que se trata de campañas automáticas que no se envían en un día concreto y te permiten probar una serie de campañas a lo largo del tiempo.
Ahora tome algunos ejemplos de las mejores prácticas del sector e impleméntelos en sus campañas: estamos seguros de que aprobará la prueba con una A+. ¡Buena suerte!
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.
El equipo de redactores de Optimove incluye expertos en marketing, I+D, productos, ciencia de datos, éxito de clientes y tecnología que desempeñaron un papel fundamental en la creación del Positionless Marketing, un movimiento que permite a los profesionales del marketing hacer cualquier cosa y ser cualquier cosa.
La diversa experiencia y los conocimientos prácticos de los líderes de Optimove proporcionan comentarios expertos y perspectivas sobre prácticas y tendencias de marketing probadas y de vanguardia.
