Bienvenido al vértigo, al cambio, o lo que es lo mismo, bienvenido al marketing, donde cada decisión es crucial.
La información es poder, por lo que ser capaz de estructurar datos para obtener información valiosa y tomar con estas decisiones inteligentes es imperioso. En el mundo del marketing, los datos son nuestros mejores aliados. Descubre en este post la sinergia vital entre el Data-First Marketing y las pruebas A/B/X en Connectif, es decir, cómo la toma de decisiones basada en datos impulsará tus campañas a nuevas alturas.
Test A/B me suena, ¿pero qué es «Data-First»?
Ser Data-First significa centrarse en la información para tomar decisiones, establecer objetivos basados en datos y optimizar continuamente en un entorno empresarial impulsado por la información. Tener un enfoque Data-First nos permitirá optimizar de manera continua nuestras acciones para lograr el máximo impacto posible y obtener resultados más allá de lo sobresaliente.
Siempre quieres sacar el máximo partido en las estrategias de marketing automation tu eCommerce. Por ejemplo, seguro que, dada la importancia de los carritos abandonados, quizás quieras determinar si ofrecer descuentos personalizados basados en el historial de compra, influye positivamente en las tasas de conversión comparada con una variante estándar que recuerda los productos abandonados. Hay que tomar una decisión, pero ¿cómo?
Analizar, testear, y volver a empezar. Esa es la respuesta, y esto es lo que debes tener en cuenta:
- Definición de Objetivos: Antes de iniciar un test A/B/X, el enfoque Data-First te insta a definir objetivos claros y medibles. ¿Buscas aumentar conversiones, mejorar tasas de apertura de correos, o ambas? La precisión se logra al entender las métricas clave que vamos a medir.
- Identificación de Variables Clave: El enfoque Data-First hace que la identificación de variables clave con una mayor precisión. El análisis de datos te permite seleccionar variables que realmente impactan el comportamiento del cliente, facilitando una segmentación efectiva basada en datos demográficos, comportamiento y/o preferencias.
- Diseño de Variantes Basado en Datos: El Data-First Marketing te guía en la creación de variantes basadas en datos. Comprender los datos de comportamiento del usuario te permite diseñar variantes alineadas con las preferencias de tu audiencia, asegurando que sean significativas y capaces de generar resultados valiosos.
- Realizar test A/B/X para tomar una decisión táctica: Configuras el test A/B/X y realizas la prueba enviando la variante estándar a un grupo de usuarios y la variante personalizada a otro. Durante la prueba, observas métricas como tasas de apertura, clics y compras.
- Data-First Marketing: Antes de la prueba, has utilizado datos históricos de comportamiento del cliente para identificar patrones y diseñar las variantes. Descubres que los clientes que previamente respondieron positivamente a descuentos personalizados tienden a convertir más. Durante la prueba, el enfoque Data-First te permite analizar en tiempo real cómo responden cada grupo de usuarios a las variantes. Descubres que, efectivamente, aquellos que recibieron descuentos personalizados muestran una mayor tasa de conversión.
- Relación Simbiótica: El uso de los datos y de la analítica a través de los test es fundamental para impulsar el éxito de tus campañas. El test A/B/X te da resultados tácticos específicos: la variante personalizada es más efectiva. Pero la verdadera fuerza radica en la relación simbiótica. La información recopilada durante la prueba no solo influye en la decisión táctica actual, sino que también retroalimenta la base de datos, enriqueciendo aún más tu comprensión de lo que resuena con tus clientes y tus futuras acciones.
Es decir, la próxima vez que realices un test, tendrás un conocimiento más profundo basado en la experiencia pasada en base a datos, gracias a la relación continua entre los test y el enfoque Data-First. Este ciclo de mejora continua es lo que hace que la combinación de ambos enfoques sea poderosa y efectiva a largo plazo.
Espero que hayas tomado apuntes, porque ahora vamos con algo práctico.
La Guía Práctica Definitiva: 5 Pasos para Optimizar Campañas de Recuperación de Carritos con Test A/B/X de Connectif
Paso 1. Definir Objetivos Data-First : Antes de sumergirnos en Connectif, establezcamos objetivos específicos basados en datos. ¿Queremos mejorar las tasas de conversión o aumentar la apertura de correos? En este caso, vamos a centrarnos en el CTR, vamos a ver cuándo es el mejor momento para impactar a un cliente y recuperar su motivación para la compra, es decir, que hagan clic para finalizar su pedido.
Paso 2. Identificar Variables Clave: Analizamos datos de abandono para identificar variables clave. Su workflow actual de carrito abandonado tiene distintos impactos a diferentes momentos desde el abandono. Los resultados del primer el primer email a las 4 horas tiene unos KPIS mucho mejores, especialmente el CTR que lo que queremos mejorar. En base a esto, podemos partir con la hipótesis de que cuando el cliente ha dejado su cesta llena y se ha marchado sin completar el pedido, el tiempo es clave para recuperarlo y evitar que su motivación por la compra se apague.
| Primer email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 4 horas | Segundo email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 1 día | Tercer email: Email Carrito Abandona 1prod (ES) – 2 días | |||
| OR | CTR | OR | CTR | OR | CTR |
| 55% | 10% | 35% | 4% | 20% | 2% |
Paso 3. Diseñar Variantes Informadas: Con nuestra premisa “A menos tiempo, mejores CTR”. Teniendo presente esta hipótesis y los datos de comportamiento, vamos a diseñar variantes de correos de carrito abandonado que estén alineados con esta variable independiente de tiempo. Es decir, vamos a comprobar si enviar antes tendrá un impacto positivo al objetivo que buscamos, mejorar nuestro CTR. Por lo tanto, creamos variantes independientes alineadas configurando varios correos electrónicos con un tiempo de envío distinto y más corto que el actual: 30 minutos, 1 hora, 2 horas y 4 horas. Mantenemos el email de 4 horas como una variable de control.
Paso 4. Configuración Precisa en Connectif:
- Segmentación de Audiencia: Selecciona el segmento de audiencia al que dirigirás el test ABX. Puedes optar por probar toda tu lista de contactos o segmentar según criterios específicos, como clientes con carritos de alto valor. En este caso, tomaremos en cuenta toda la lita de contactos.
- Activación del Test A/B/X: Indica el momento en el que se activará el test A/B/X. En este caso, se activará cuando los contactos del segmento seleccionado abandonen su carrito. Aquí haremos una comprobación extra tras este nodo que será: evitar que se envíen carritos a compras recientes. Puede existir la posibilidad de que se produzca una compra entre el abandono del carrito y la comunicación del carrito. Por lo tanto, aquellos que hayan comprado en el último día los excluiremos de esta comunicación.
- Configuración del Test A/B/X: Utiliza las opciones que ofrece Connectif para crear ramas de workflows correspondientes a diferentes tiempos de espera para enviar el correo electrónico de recuperación de carrito. Es importante siempre tener una variable de control, en este caso, mantener el tiempo actual de espera entre las opciones para poder comparar. Por ejemplo, estas serían nuestras variables dependientes:
- Opción A: Enviar a los 30 minutos
- Opción B: Enviar en una hora
- Opción C: Enviar en dos horas.
- Opción D: Enviar en cuatro horas (Grupo de control, tiempo actual)
- Duración del Test: Configura el periodo de la prueba. Aquí es importante tener en cuenta el contexto o variables como la temporalidad, pues afectan en los resultados que podamos obtener. En esta ocasión, vamos a establecer 7 días para tener una muestra lo bastante representativa. Al finalizar este período, Connectif automáticamente seleccionará la opción ganadora y la implementará para mejorar la efectividad de tu estrategia de recuperación de carritos.
Paso 5. Monitorear, optimizar y vuelta a empezar Durante la prueba, monitoreamos métricas de apertura y conversión. Los datos en tiempo real nos pueden informar si son necesarios o no ajustes. Tras el tiempo configurado, la variante ganadora se convierte en la nueva estrategia, pero esto no es el final. Lo importante es la optimización continua, definir nuevos objetivos que queremos potenciar y basarnos en datos para tomar las decisiones. En este caso, podríamos buscar ahora mejorar las tasas de apertura con distintos asuntos o las tasas de conversión planteando si usar o no descuentos personalizados; el abanico es amplio.
Conclusiones
Fusionar el enfoque Data-First con las pruebas A/B/X a través de Connectif no solo mejora resultados a corto plazo, sino que también enriquece una estrategia de marketing más inteligente y sostenible. La toma de decisiones impulsada por datos no es simplemente una alternativa; representa el camino hacia el éxito constante en el actual entorno competitivo. Aprovecha el potencial de tus datos para llevar tus campañas a un nivel superior y aumentar la rentabilidad de tu negocio.
Recuerda, en Trilogi estamos aquí para ayudarte a alcanzar tus objetivos en marketing automation. ¿Listo para potenciar tus campañas? ¡Contacta con nosotros hoy!
