Teste A/B – O «vencedor leva tudo»?

Quando se trata de testes A/B, os profissionais de marketing modernos sabem o que são e por que devem ser implementados nas suas campanhas. O problema é que a maioria dos profissionais de marketing ainda pensa em termos de vencedores ou perdedores, mesmo que, com os testes A/B, todos possam ser vencedores.

Para que você e os seus clientes sejam vencedores, no entanto, é necessário adotar uma abordagem mais dinâmica. Embora uma campanha possa parecer vencedora, ela não é para todos.

Sim, a MAIORIA dos seus clientes pode preferi-la, mas ainda assim, nem TODOS os seus clientes o fazem. A abordagem de testes A/B da Optimove considera exatamente esse grupo de clientes que realmente prefere o que você pode perceber como um perdedor, mas para eles, é o seu vencedor.

Essa é a falha no uso de testes A/B por muitos profissionais de marketing.

Com a Optimove, os testes A/B permitem-lhe garantir que cada cliente obtenha a melhor opção para si, pois cada cliente é único. Continue a ler para saber mais. Estamos a revelar as respostas aqui, para que não precise de estudar muito.

Não é a abordagem genérica de vencedor leva tudo

Na Optimove, compreender que os clientes vêm sempre em primeiro lugar tem um enorme impacto nos testes A/B. Usando essa abordagem, pode enviar aos clientes a campanha mais relevante que funciona especificamente para eles – o tempo todo.

A IA da Optimove aprende os comportamentos dos seus clientes a partir de cada campanha individual em tempo real e ajusta-os de acordo. Isso também significa que os profissionais de marketing podem testar campanhas e criativos uns contra os outros, decidindo continuamente o que é enviado a cada cliente – para maximizar o aumento.

Auto-otimização Campanha (SOC) é um tipo específico de campanha A/B/n na Optimove que é composta por duas ou mais ações concorrentes, além de um grupo de controlo para comparação. A SOC aprende e melhora as campanhas automaticamente através dos seus resultados ao longo do tempo. É uma ótima maneira de reduzir as suposições em torno da escolha da campanha ou criativo certo e enviar a mensagem ideal para cada membro do público.

Aprenda com as melhores práticas do setor

Obtenha resultados ótimos implementando algumas destas melhores práticas:

1. Teste a promoção no modelo

Ao realizar testes A/B, uma das coisas mais comuns a alterar é a promoção que envia no modelo. Veja, por exemplo, um cliente da Optimove, um operador líder no setor de jogos, que enviou um e-mail com duas ofertas diferentes: o Grupo A recebeu 20 rodadas grátis, enquanto o Grupo B recebeu 15 rodadas grátis. Todo o resto no modelo era idêntico.

Pode ver abaixo que muito mais clientes receberam o modelo A (60%) do que o modelo B (33%) e o grupo de controlo (7%), pois a IA da Optimove determinou a distribuição da oferta e a entregou aos destinatários de acordo com a sua preferência promocional pessoal.

E a campanha ainda está em execução. 60% dos utilizadores recebem o modelo A, pois é mais relevante para eles. Eles partilham o mesmo ADN comportamental, e a campanha é ajustada automaticamente todos os dias com base no comportamento dos jogadores.

A melhor parte? Eles conseguiram um aumento de 7% nesta campanha (até à data!) e geraram US$ 300.000 adicionais.

2. Teste a hora em que o modelo é enviado

Outra operadora de jogos da Optimove enviou o mesmo modelo para os clientes em dois horários diferentes. Portanto, o modelo A e o modelo B eram idênticos; a única diferença é que o modelo A foi enviado às 10h e o modelo B às 20h.

Mais uma vez, o operador não procurou uma ação vencedora, mas tentou identificar e entregar a comunicação ideal que cada jogador prefere. Ao fazer isso, esta campanha gerou um aumento estimado de 50% no valor total das apostas.

Ao considerar os atributos dos seus jogadores durante toda a execução das suas campanhas, poderá comunicar com eles na hora do dia que eles desejarem.

3. Teste o banner no modelo

Para comparar qual imagem funciona melhor no modelo, uma operadora de jogos alterou apenas o banner na parte superior da sua série de campanhas de e-mail recorrentes. Tudo, exceto a imagem na parte superior, era exatamente idêntico.

A operadora observou um aumento estimado de 53% no valor total das apostas no casino. Este aumento é a diferença entre o impacto real desta campanha nos montantes totais das apostas no casino e o valor que teriam gerado se tivessem enviado um simples teste A/B.

Dica profissional: tente adicionar um banner adicional ao mesmo modelo – um na parte superior do modelo e outro na parte inferior – para ver se este novo modelo gera mais cliques, taxas de resposta mais altas e melhor envolvimento geral.

Lembre-se de que os testes A/B são particularmente importantes para campanhas recorrentes – pois são campanhas automáticas que não são enviadas em um dia específico – e permitem que você teste uma série de campanhas ao longo do tempo.

Obtenha notas altas com estas conclusões importantes

• O teste A/B já não é preto no branco. O que você considerou uma campanha fracassada pode ser uma campanha que alguns dos seus clientes gostaram. E para realmente colocar os seus clientes em primeiro lugar, você também deve levá-los em consideração.
• Reduza as suposições e deixe a IA decidir qual oferta enviar a cada cliente usando o SOC da Optimove.

Agora, pegue alguns exemplos das melhores práticas do setor e implemente-os nas suas campanhas – temos a certeza de que você será aprovado no teste com nota A+. Boa sorte!