O e-mail é o pão com manteiga do marketing. É assim que interagimos com os nossos clientes atuais e potenciais e, muitas vezes, conseguimos que potenciais clientes não contactados tomem conhecimento das nossas ofertas e os transformemos em oportunidades. Mas como sabemos se os nossos e-mails são eficazes? Fazemos testes A/B.
No marketing, o teste A/B é uma experiência científica. Compara duas versões de material de marketing — sejam páginas de destino, anúncios, e-mails ou qualquer outro tipo de conteúdo — e avalia qual tem melhor desempenho.
Para obter estes resultados, são apresentadas aleatoriamente aos utilizadores as diferentes variações (A ou B) e, em seguida, as taxas de conversão do resultado pretendido são comparadas entre si. Estas podem ser a taxa de abertura, a taxa de cliques, o preenchimento de formulários, o sucesso em termos de SEO ou qualquer outra métrica de sucesso que pretenda alcançar.
Os testes A/B são extremamente importantes para as equipas de vendas e marketing. Sem eles, poderiam estar a realizar campanhas medíocres durante anos sem sequer se aperceberem. Podem estar a perder oportunidades de lucro! É por isso que é importante estar sempre a testar (ABT)... Bem, talvez não precise de mais uma sigla, mas percebeu a ideia.
Por que é que os testes A/B são importantes para os e-mails? O melhor amigo do profissional de marketing
Os profissionais de marketing (pelo menos os bons) devem adorar realizar experiências e registar resultados significativos. Esse é, na verdade, o objetivo do marketing… descobrir o que funciona e fazer mais disso. No caso das campanhas por e-mail, os testes A/B são a forma de alcançarmos esse objetivo.
No âmbito da sua estratégia de marketing por e-mail, os testes A/B constituem um método científico e mensurável para melhorar os seguintes aspetos das suas campanhas:
- Taxa de abertura: a percentagem de e-mails abertos em relação ao total de e-mails enviados
- Taxa de cliques: a percentagem de e-mails em que um link incluído no e-mail foi clicado
- Taxa de conversão: a percentagem de e-mails que resultam numa conversão bem-sucedida (por exemplo, obter uma resposta ou marcar uma reunião)
Embora haja muitas variáveis a testar (mais sobre isso abaixo), estas são as três principais métricas de sucesso que irá utilizar nos seus testes A/B de e-mail. Através de testes cuidadosamente elaborados, poderá descobrir o que funciona e o que não funciona em relação a estes três fatores importantes.
O resultado será um aumento nas taxas de abertura e de cliques, bem como melhores conversões. Com testes A/B adequados, o retorno sobre o investimento (ROI) das suas campanhas de e-mail vai disparar (e a sua equipa de vendas vai gostar muito mais de si).
Os testes A/B de e-mail também são um aliado dos vendedores de vendas ativas
Para além dos e-mails de marketing, as equipas de vendas proativas também podem experimentar testes A/B em e-mails de abordagem inicial, utilizando as mesmas três métricas. As variáveis podem diferir ligeiramente das dos e-mails de marketing, mas os benefícios são semelhantes.
Por exemplo, pode querer experimentar diferentes modelos de e-mails frios, como pedir uma apresentação, referir-se a eventos recentes ou abordar os pontos fracos da concorrência que a sua empresa resolve. Há imensas possibilidades para explorar aqui, mas comparar estes modelos entre si pode resultar em grandes vitórias num jogo difícil.
Como escolher os melhores elementos para testes A/B
Para realizar testes A/B eficazes de e-mail, é necessário saber o que testar. Ao escolher uma variável, tenha em conta o seu objetivo geral. Por exemplo, se pretender aumentar as taxas de abertura, pode testar a hora de envio ou as linhas de assunto. Se o seu objetivo for aumentar as conversões, as chamadas à ação (CTAs), as imagens ou os layouts são um bom ponto de partida.
Para a maioria das empresas, as variáveis a seguir são as mais fáceis de aplicar e as que têm maior impacto na avaliação e medição dos resultados.
Assuntos
Experimente várias estratégias para o assunto do e-mail, como formulá-lo como uma pergunta ou uma afirmação, usar emojis no assunto, criar uma sensação de urgência, recorrer a estatísticas, optar por um tom misterioso em vez de direto, etc.
Pode ficar surpreendido com o que funciona e o que não funciona. Se tem dificuldade em criar variações, experimente o nosso gerador de assuntos de e-mail—é alimentado pelo ChatGPT e foi treinado com base nos nossos assuntos de e-mail mais eficazes.
Nomes personalizados
Pode utilizar o nome do remetente na assinatura do e-mail ou fazer com que o e-mail pareça ter sido enviado «pela sua empresa», em vez de por uma pessoa individual. Também pode experimentar usar o nome da pessoa no corpo do e-mail. Eu costumo optar por «Olá, (nome).»
Dependendo do contexto e do público, o uso de nomes personalizados pode ser benéfico ou prejudicial. Se for óbvio que a mensagem não provém de uma pessoa específica, talvez não faça sentido usar o nome do assinante. Caso contrário, tente ser mais pessoal.
Imagens, Design e Layout
Uma experiência interessante consiste em verificar se um e-mail de texto simples tem um desempenho melhor do que um e-mail visual com um design complexo. O e-mail de texto simples parece ter sido enviado por uma pessoa real, mas o e-mail com um design bem elaborado é mais apelativo visualmente e pode gerar mais interação.
No que diz respeito ao design de e-mails, também pode experimentar diferentes imagens, designs e disposições, criando versões «A, B e C» e verificando qual delas tem melhor desempenho. Mais uma vez, alguns e-mails funcionam melhor quando são verdadeiras obras-primas de design, enquanto outros ficam melhores como um simples texto informal, do tipo «de mim para ti», que enviaria a um colega de trabalho ou a um amigo. Veja o que funciona melhor para si.
Variações da chamada à ação (CTA)
Na maioria das vezes, vai avaliar o sucesso pela frequência com que o seu botão de CTA é clicado — mas como garantir que o CTA convida à ação e não afasta as pessoas? Aqui, pode experimentar elementos como setas, botões em vez de texto com hiperligação, brincar com os tipos de letra e as cores dos botões (TODAS EM MAIÚSCULAS, TALVEZ?) e muito mais.
Visualizar variações do texto
Muitas vezes ignorado pelos profissionais de marketing, o texto de pré-visualização (também chamado de «pré-cabeçalho») aparece ao lado da linha de assunto na caixa de entrada. É a segunda coisa que a maioria dos leitores vê e pode ser determinante para as suas hipóteses de obter cliques. Quando ignorado, o texto de pré-visualização assume por predefinição o início do seu e-mail, mas pode incluir o que quiser.
Experimente diferentes variações para incentivar o leitor a clicar. Encare isso como uma extensão do assunto do e-mail. Pode incluir algumas estatísticas, fazer uma pergunta ou abordar o principal ponto fraco, e depois ver o que funciona.
Veja como o texto de pré-visualização aparece a seguir ao assunto na minha secção «Promoções» do Gmail e repare que cada uma destas empresas se deu ao trabalho de incluir esse texto.
Variações do texto do e-mail
É claro que provavelmente vai querer testar diferentes versões dos seus e-mails. Há infinitas maneiras de dizer a mesma coisa com palavras diferentes, por isso teste diferentes emoções, pontos fracos e vantagens nos seus e-mails para ver o que funciona melhor para o seu público. Será que reagem a textos com forte carga emocional ou ficam desmotivados? Será que os dados concretos têm melhor desempenho?
Experimente algumas variações diferentes do mesmo e-mail, mas não as torne demasiado diferentes. Caso contrário, não saberá qual das alterações está a ter impacto. Se estiver a escrever e-mails muito diferentes, considere utilizá-los separadamente na mesma campanha.
Hora de envio
Outro teste A/B simples consiste em variar a hora e o dia da semana em que envia os seus e-mails. Poderá verificar que as taxas de abertura dos e-mails são melhores às 9h do que às 14h, ou que, por alguma razão, as pessoas tendem a cancelar a subscrição mais frequentemente às sextas-feiras. Pode realizar um teste simples com o mesmo e-mail para ver o que funciona melhor.
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Uma variável de cada vez!
Não exagere nos testes; pode acabar a perder-se nos pormenores. Quando testa muitas variáveis, não sabe quais são as que fazem a diferença. Em vez disso, concentre-se numa variável de cada vez. Experimente o mesmo e-mail com designs e imagens em comparação com uma versão apenas de texto, altere apenas o assunto e nada mais, experimente uma versão com texto de pré-visualização e outra sem, experimente o CTA como botão em vez de link, etc.
Não faças todas estas coisas ao mesmo tempo, porque não saberás qual é a variável que faz a diferença.
Aproveite os dados e as conclusões de testes A/B anteriores
Como está a testar uma variável de cada vez, convém guardar todos os dados de cada teste e utilizá-los para formular hipóteses para novos testes. Essencialmente, está a aproveitar o que aprendeu em cada teste para construir um conjunto abrangente de resultados que irá orientar as suas campanhas futuras.
Isto ajuda-o a contornar o problema de «testar apenas uma variável de cada vez» e permite-lhe ver como todas as variáveis funcionaram em conjunto no passado. Utilize a sua extensa biblioteca (ou folha de cálculo) de resultados para ajudar os seus redatores a criar textos de e-mail mais eficazes e a propor melhores ideias para futuros testes A/B.
À medida que nos aprofundamos na configuração de testes A/B para e-mails, é importante ter as ferramentas certas à sua disposição. A nossa ferramenta AI Email Writer pode constituir um ponto de partida sólido, oferecendo modelos de e-mail personalizáveis e otimizados para o envolvimento e a conversão.
Como configurar um teste A/B para e-mails
Agora que já identificou algumas variáveis para testar (uma de cada vez, claro), vai querer configurar uma campanha de marketing por e-mail com testes A/B no seu sistema de gestão de relações com o cliente (CRM). Para o fazer, pode seguir os passos simples abaixo:
Defina metas e objetivos claros para o seu teste A/B
Deve ter uma compreensão sólida do que pretende alcançar com este teste A/B e uma hipótese sobre o resultado que irá obter. O seu objetivo pode ser um entre muitos, por exemplo, aumentar a taxa de abertura, aumentar os cliques nas chamadas à ação, agendar mais demonstrações ou iniciar mais conversas (ou seja, a taxa de resposta).
Formule uma hipótese clara que inclua o que pretende alcançar, por que razão acredita que o conseguirá e um parâmetro de referência para avaliar o sucesso. Se estiver a medir a taxa de abertura, uma taxa de sucesso comum é de 35 por cento. No que diz respeito às taxas de resposta, 10 por cento é considerado um resultado sólido, e qualquer valor inferior a 5 por cento significa, normalmente, que é necessário fazer alguns ajustes.
Criar duas ou mais variantes para a variável selecionada
Depois de escolher uma variável para testar (por exemplo, texto de pré-visualização, linhas de assunto ou variações de CTA), deve criar as versões A e B. No entanto, não está limitado a apenas duas versões. Desde que esteja a testar a mesma variável, pode testar quantas versões quiser.
Talvez estejas a testar o uso de estatísticas convincentes no título e tenhas várias estatísticas à escolha. O ideal é selecionares um e-mail sem estatísticas e talvez dois ou mais com estatísticas. Aqui estão alguns exemplos entre os quais podes escolher (atenção: estas estatísticas foram inventadas por mim e não são reais, são apenas um exemplo):
Versão A: Saiba como os testes A/B de e-mail ajudam os profissionais de marketing a obter melhores resultados
Versão B: Saiba como os testes A/B de e-mail ajudam os profissionais de marketing a aumentar as taxas de abertura em 47%
Versão C: Saiba como os testes A/B de e-mail ajudam os profissionais de marketing a aumentar as taxas de resposta em 34%
Fazer um teste A/B com estas três linhas de assunto, que são muito semelhantes mas diferentes, vai permitir-lhe perceber claramente se o uso de uma estatística faz diferença e, caso faça, qual destas duas estatísticas é mais convincente. Pode utilizar estes resultados em futuros e-mails dirigidos a outros segmentos ou em futuras campanhas.
Segmente a sua lista de e-mails de forma inteligente
Ao dividir a sua lista de e-mails em segmentos, deve certificar-se de que os diferentes segmentos da sua lista são o mais equilibrados possível. Caso contrário, os seus resultados poderão estar enviesados para um determinado grupo demográfico e não serão precisos no seu conjunto.
Utilize todos os dados de contacto disponíveis no seu CRM para distribuir os contactos da forma mais equilibrada possível. Deve dispor de informações sobre o nome da empresa do contacto, setores de atividade, níveis hierárquicos, cargos, localização e muito mais. Crie listas que distribuam os seus contactos de forma equilibrada com base nestes fatores.
Por exemplo, certifique-se de que tem um número igual de pessoas com cargos de «vice-presidente e diretor executivo» em cada segmento. Se estiver a trabalhar nos EUA, distribua-as uniformemente pelas diferentes áreas geográficas. Não crie listas separadas para a «Costa Leste» e a «Costa Oeste», pois os resultados ficariam distorcidos do ponto de vista cultural.
Pode não conseguir que isto fique perfeito, o que não faz mal, mas, para garantir a significância estatística, tente certificar-se de que a sua lista não apresenta um viés ou uma distorção óbvios numa direção ou noutra.
Acompanhe os seus resultados
Depois de definir os seus objetivos, variáveis, segmentos e testes A/B, é hora de implementar o seu teste A/B e avaliar os resultados. Se estiver a utilizar as ferramentas de comunicação por e-mailClose , pode configurar a automatização de e-mails e acompanhar facilmente as taxas de resposta, as taxas de abertura e outras métricas importantes das suas sequências de e-mails.
Os resultados correspondem à sua hipótese ou acabam por o surpreender de alguma forma? É curioso como as coisas se desenrolam no mundo real em comparação com o que imaginamos, e os testes A/B de e-mail provavelmente irão desmentir algumas das suas suposições.
Por último, estes resultados servirão de base para futuros testes A/B de e-mail e para a redação dos textos dos e-mails. Por exemplo, se souber que a utilização de estatísticas funciona melhor nos assuntos dos e-mails, continue a fazê-lo. O ideal é utilizar uma folha de cálculo ou uma ferramenta de gestão de projetos para acompanhar os resultados, pois assim poderá atualizá-los facilmente e consultá-los sempre que precisar de informações e estiver a preparar novos testes A/B.
Melhores práticas para testes A/B de e-mail que garantem resultados impactantes
Um teste de e-mail mal feito não só é uma perda de tempo, como também pode afastá-lo da dura realidade. Por outras palavras, não é preciso, pelo que os resultados não são reais nem têm qualquer significado. Seguir esses resultados levaria a resultados piores, e não melhores.
Para garantir que obtém sempre resultados significativos nos seus testes A/B de e-mail, siga estas práticas recomendadas simples:
Realizar testes com uma amostra de dimensão significativa
Não obterá resultados estatisticamente significativos se testar os e-mails apenas com um pequeno número de pessoas. Certifique-se de que realiza os testes com centenas ou milhares de pessoas, em vez de apenas algumas dezenas. Os resultados obtidos serão muito mais impactantes e úteis numa escala maior.
Realize testes A/B durante um período de tempo suficientemente longo
Terá de deixar as suas campanhas de e-mail a decorrer durante algum tempo para obter dados fiáveis. Não as execute apenas durante um ou dois dias e pense que já está tudo resolvido. Deixe-as decorrer durante semanas ou meses e observe os resultados a surgirem ao longo do tempo.
Interpretar corretamente as conclusões dos resultados dos testes A/B
Nos testes A/B de e-mail, pode ocorrer o equívoco comum de que «correlação é igual a causalidade». Não presuma imediatamente que, só porque X aconteceu, foi isso que causou Y. Analise os resultados com mais profundidade e certifique-se bem antes de tirar conclusões precipitadas.
Evite preconceitos
Isto está relacionado com o que foi referido acima sobre «segmentar a sua lista de forma inteligente». Deve certificar-se de que não está a utilizar um segmento que seja tendencioso de alguma forma. Isso significa prestar muita atenção às suas listas segmentadas e garantir que estas sejam o mais equilibradas possível.
Use as chamadas telefónicas para melhorar os seus resultados
Se fizer um acompanhamento das campanhas de e-mail com uma chamada, pode aproveitar essa oportunidade para obter mais informações sobre os motivos pelos quais os destinatários responderam (ou não responderam) aos seus e-mails. Se o destinatário tiver aberto o e-mail, pode perguntar: «Tenho a certeza de que recebe centenas de e-mails não solicitados todos os dias. Estou curioso: por que razão o meu e-mail não solicitado chegou até si? O que despertou o seu interesse? Por que razão respondeu — o que é que lhe agradou?»
Isto irá proporcionar-lhe resultados mais qualitativos do que quantitativos, mas pode utilizar estas observações para alimentar novas ideias, perspetivas e estratégias que os números por si só não conseguem fornecer. Adicione uma coluna «notas» à sua folha de cálculo com os resultados dos testes A/B e anote as conclusões destas conversas para utilização futura.
Os testes A/B de e-mail ajudam-no a aprender, a crescer e a obter resultados impressionantes.
Os testes A/B de e-mail são como uma experiência científica sem fim que aperfeiçoa gradualmente os seus esforços de marketing ou de vendas proativas. Quando são incorporadas, estes testes tornam-se ainda mais impactantes, permitindo-lhe melhorar continuamente a sua abordagem.
É um verdadeiro exemplo de «melhoria contínua» que pode servir de base para uma maior otimização ao longo do tempo.
Comece a utilizar testes A/B de e-mail o mais rapidamente possível para obter dados reais e significativos que o possam ajudar a expandir o seu negócio.
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