Benvingut al vertigen, al canvi o, el que és el mateix, benvingut al màrqueting, on cada decisió és crucial.
La informació és poder, així que ser capaç d’estructurar dades per obtenir informació valuosa i prendre amb ella decisions intel·ligents és imprescindible. En el món del màrqueting, les dades són els nostres millors aliats. Descobreix en aquest post la sinergia vital entre el Data-First Marketing i les proves A/B/X a Connectif, és a dir, com la presa de decisions basada en dades portarà les teves campanyes més amunt que mai.
El test A/B em sona, però què és «Data-First»?
Ser Data-First vol dir centrar-se en la informació per prendre decisions, establir objectius basats en dades i optimitzar contínuament en un entorn empresarial impulsat per la informació. Tenir un enfocament Data-First ens permetrà optimitzar contínuament les nostres accions per aconseguir el màxim impacte possible i obtenir resultats més enllà de l’excel·lent.
Sempre vols treure el màxim profit de les estratègies de marketing automation del teu eCommerce. Per exemple, segur que, donada la importància dels carrets abandonats, potser vols saber si oferir descomptes personalitzats basats en l’historial de compra influeix positivament en les taxes de conversió en comparació amb una variant estàndard que recorda els productes abandonats. Cal prendre una decisió, però com?
Analitzar, testejar i tornar a començar. Aquesta és la resposta, i això és el que has de tenir en compte:
- Definició d’objectius: Abans d’iniciar un test A/B/X, l’enfocament Data-First t’insta a definir objectius clars i mesurables. Vols augmentar conversions, millorar les taxes d’obertura dels correus, o totes dues coses? La precisió s’aconsegueix entenent les mètriques clau que mesurarem.
- Identificació de variables clau: L’enfocament Data-First permet identificar les variables clau amb més precisió. L’anàlisi de dades et permet seleccionar variables que realment impacten en el comportament del client, cosa que facilita una segmentació efectiva basada en dades demogràfiques, comportament i/o preferències.
- Disseny de variants basat en dades: El Data-First Marketing et guia en la creació de variants basades en dades. Entendre les dades de comportament de l’usuari et permet dissenyar variants alineades amb les preferències de la teva audiència, assegurant que siguin significatives i capaces de generar resultats valuosos.
- Fer un test A/B/X per prendre una decisió tàctica: Configures el test A/B/X i fas la prova enviant la variant estàndard a un grup d’usuaris i la variant personalitzada a un altre. Durant la prova, observes mètriques com les taxes d’obertura, els clics i les compres.
- Data-First Marketing: Abans de la prova, has utilitzat dades històriques de comportament del client per identificar patrons i dissenyar les variants. Descobreixes que els clients que abans van respondre positivament a descomptes personalitzats tendeixen a convertir més. Durant la prova, l’enfocament Data-First et permet analitzar en temps real com respon cada grup d’usuaris a les variants. Descobreixes que, efectivament, els que van rebre descomptes personalitzats mostren una taxa de conversió més alta.
- Relació simbiòtica: L’ús de les dades i de l’analítica a través dels tests és fonamental per impulsar l’èxit de les teves campanyes. El test A/B/X et dona resultats tàctics específics: la variant personalitzada és més efectiva. Però la veritable força rau en la relació simbiòtica. La informació recopilada durant la prova no només influeix en la decisió tàctica actual, sinó que també retroalimenta la base de dades i enriqueix encara més la teva comprensió del que connecta amb els teus clients i de les teves accions futures.
És a dir, la propera vegada que facis un test, tindràs un coneixement més profund basat en l’experiència passada i en dades, gràcies a la relació contínua entre els tests i l’enfocament Data-First. Aquest cicle de millora contínua és el que fa que la combinació de tots dos enfocaments sigui potent i efectiva a llarg termini.
Espero que hagis pres apunts, perquè ara anem amb una cosa pràctica.
La guia pràctica definitiva: 5 passos per optimitzar campanyes de recuperació de carrets amb el test A/B/X de Connectif
Pas 1. Definir objectius Data-First: Abans de submergir-nos a Connectif, establim objectius específics basats en dades. Volem millorar les taxes de conversió o augmentar l’obertura dels correus? En aquest cas, ens centrarem en el CTR: veurem quin és el millor moment per impactar un client i recuperar la seva motivació de compra, és a dir, que faci clic per finalitzar la comanda.
Pas 2. Identificar variables clau: Analitzem les dades d’abandonament per identificar variables clau. El seu workflow actual de carret abandonat té impactes diferents en diversos moments des de l’abandonament. Els resultats del primer email, a les 4 hores, tenen uns KPI molt millors, especialment el CTR, que és el que volem millorar. A partir d’això, podem partir de la hipòtesi que, quan el client ha deixat la cistella plena i ha marxat sense completar la comanda, el temps és clau per recuperar-lo i evitar que la seva motivació de compra s’apagui.
| Primer email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 4 hores | Segon email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 1 dia | Tercer email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 2 dies | |||
| OR | CTR | OR | CTR | OR | CTR |
| 55% | 10% | 35% | 4% | 20% | 2% |
Pas 3. Dissenyar variants informades: Partim de la nostra premissa: «Com menys temps, millor CTR». Tenint present aquesta hipòtesi i les dades de comportament, dissenyarem variants de correus de carret abandonat alineades amb aquesta variable independent de temps. És a dir, comprovarem si enviar abans té un impacte positiu en l’objectiu que busquem: millorar el CTR. Per tant, creem variants independents configurant diversos correus electrònics amb un temps d’enviament diferent i més curt que l’actual: 30 minuts, 1 hora, 2 hores i 4 hores. Mantenim l’email de 4 hores com a variable de control.
Pas 4. Configuració precisa a Connectif:
- Segmentació d’audiència: Selecciona el segment d’audiència al qual adreçaràs el test ABX. Pots optar per provar tota la llista de contactes o segmentar segons criteris específics, com ara clients amb carrets d’alt valor. En aquest cas, tindrem en compte tota la llista de contactes.
- Activació del test A/B/X: Indica el moment en què s’activarà el test A/B/X. En aquest cas, s’activarà quan els contactes del segment seleccionat abandonin el carret. Aquí farem una comprovació extra després d’aquest node: evitar que s’enviïn carrets a qui ha comprat recentment. Pot passar que es faci una compra entre l’abandonament del carret i la comunicació. Per tant, exclourem d’aquesta comunicació els que hagin comprat l’últim dia.
- Configuració del test A/B/X: Fes servir les opcions que ofereix Connectif per crear branques de workflows corresponents a diferents temps d’espera per enviar el correu de recuperació de carret. És important tenir sempre una variable de control; en aquest cas, mantenir el temps d’espera actual entre les opcions per poder comparar. Per exemple, aquestes serien les nostres variables dependents:
- Opció A: enviar als 30 minuts
- Opció B: enviar en una hora
- Opció C: enviar en dues hores.
- Opció D: enviar en quatre hores (grup de control, temps actual)
- Durada del test: Configura el període de la prova. Aquí és important tenir en compte el context o variables com l’estacionalitat, ja que afecten els resultats que puguem obtenir. En aquesta ocasió, establirem 7 dies per tenir una mostra prou representativa. En acabar aquest període, Connectif seleccionarà automàticament l’opció guanyadora i la implementarà per millorar l’efectivitat de la teva estratègia de recuperació de carrets.
Pas 5. Monitoritzar, optimitzar i tornar a començar Durant la prova, monitoritzem les mètriques d’obertura i conversió. Les dades en temps real ens poden indicar si cal fer ajustos o no. Passat el temps configurat, la variant guanyadora es converteix en la nova estratègia, però això no és el final. El que importa és l’optimització contínua: definir nous objectius que volem potenciar i basar-nos en dades per prendre les decisions. En aquest cas, ara podríem intentar millorar les taxes d’obertura amb assumptes diferents o les taxes de conversió plantejant si fem servir descomptes personalitzats o no; el ventall és ampli.
Conclusions
Fusionar l’enfocament Data-First amb les proves A/B/X a través de Connectif no només millora els resultats a curt termini, sinó que també alimenta una estratègia de màrqueting més intel·ligent i sostenible. La presa de decisions basada en dades no és simplement una alternativa; és el camí cap a l’èxit constant en l’entorn competitiu actual. Aprofita el potencial de les teves dades per portar les teves campanyes a un nivell superior i augmentar la rendibilitat del teu negoci.
Recorda que a Trilogi som aquí per ajudar-te a assolir els teus objectius en marketing automation. A punt per potenciar les teves campanyes? Contacta amb nosaltres avui mateix!
