Si usted es mercadólogo, sabe que enviar correos electrónicos promocionales y simplemente esperar que funcione no es la mejor práctica. Lo ideal es tomarse el tiempo para explorar el rendimiento de sus correos electrónicos y descubrir las medidas que puede tomar para aumentar ese rendimiento.
Con un poco de esfuerzo, puede enviar dos versiones de un correo electrónico de mercadotecnia a una muestra de sus lectores y comparar las métricas de éxito antes de enviar la mejor versión a toda la audiencia. De esa manera, puede identificar la mejor versión por sus métricas de éxito a través de la tasa de apertura y/o la tasa de clics.
La tasa de apertura es el porcentaje de personas que abrieron su correo electrónico de las personas que recibieron su correo electrónico. La tasa de clics es el porcentaje de contactos que recibieron su correo electrónico e hicieron clic en al menos un enlace del mensaje, lo que demuestra más interacción que simplemente abrir el correo electrónico.
Vamos a compartir un caso de uso de cómo sirvió esto a nuestro equipo de marketing en Minitab. Realizamos una prueba A/B para comparar dos versiones de un correo electrónico y usamos las tasas de clics como métricas de éxito.
El equipo documentó la prueba con un mapa de proceso para delinear los pasos
Obtenga más información de los mapas de proceso utilizando Workspace Software® de Minitab en nuestro blog Introducción a los mapas de proceso >
Antes de realizar la prueba, hicimos las siguientes preguntas:
1. ¿Cómo podemos determinar el tamaño de muestra solicitado para probar dos versiones de un correo electrónico, de modo que las métricas de éxito se estimen con suficiente precisión?
2. ¿Cómo podemos comparar dos versiones de un correo electrónico para poder detectar una diferencia particular en términos de éxito?
Ambas preguntas requieren una referencia en términos de métricas de éxito, por lo que utilizamos datos históricos para hacer estimaciones. Queríamos saber cuáles eran las métricas de éxito de referencia para un correo electrónico de mercadotecnia similar dirigido a la misma audiencia objetivo. En este ejemplo, nuestro punto de referencia es un correo electrónico similar enviado a una audiencia similar en la que 340 de cada 100,000 lectores hicieron clic en uno o varios enlaces insertados en el correo electrónico. La tasa de clics de referencia es de 0.34 %.
PÓNGALO EN PRÁCTICA:
Primera manera de calcular los tamaños de las muestras para comparar el éxito de dos versiones de un correo electrónico:
Puede calcular el número de lectores para la muestra utilizando la prueba “Tamaño de la muestra para estimación” de Minitab® Statistical Software para estimar su tasa de clics dentro de un cierto margen de error.
Por ejemplo, tomemos tamaños de muestra de 10,000 contactos de una población al menos 10 veces más grande; es decir, al menos 100,000 lectores en total. Si la tasa esperada de clics es nuestro punto de referencia de 0.34 %, el límite inferior al nivel de 95 % sería de 0.21 % y el límite superior sería de 0.47 %.
Utilice Estadísticas>Potencia y tamaño de la muestra>Tamaño de la muestra para la estimación en Minitab Statistical Software®. El intervalo de confianza del 95 % estaría entre 0.24 % y 0.47 % para la tasa de clics.
Debido a que el tamaño de la muestra es pequeño en comparación con el tamaño de la población, las distribuciones binomiales o hipergeométricas para modelar los datos de la muestra proporcionarían resultados similares. Depende de usted decidir si ese margen de error para las tasas de clics es aceptable y estimará esta métrica de éxito con suficiente precisión.
Segunda manera de calcular los tamaños de las muestras para comparar el éxito de dos versiones de un correo electrónico:
Utilizando la Prueba de 2 proporciones, que se puede encontrar en el menú Estadísticas>Estadísticas básicas>2 proporciones de Minitab Statistical Software, puede determinar el tamaño de muestra que se requiere para detectar una cierta diferencia entre las tasas de clics de las dos versiones de correo electrónico con una probabilidad o potencia requerida.
La tasa de clics de referencia de su primera campaña por correo electrónico es de 0.34 %. El cambio que podría detectar en la tasa de clics sería de 0.34 % a 0.63 % en el 90 % de los casos si elige un tamaño de muestra de 10,000 contactos para cada versión de correo electrónico.
Utilice Estadísticas>Potencia y tamaño de la muestra>2 proporciones para determinar el tamaño de la muestra
Si desea detectar una diferencia más pequeña entre las tasas de clics, podría aumentar el tamaño de la muestra para ver qué efecto tiene en la sensibilidad de la prueba.
¿Preparado para determinar el tamaño de la muestra para sus propias comparaciones? Inicie su prueba gratuita de Minitab Statistical Software >
¿Qué prueba estadística puede ayudar a comparar el éxito de cada una de las dos versiones de correo electrónico enviadas?
Ahora que la prueba se ha ejecutado, nos gustaría comparar los resultados para seleccionar la mejor versión del correo electrónico.
Número de entregas, aperturas y clics para cada una de las dos versiones del correo electrónico
Si bien los porcentajes se perciben como más altos para la versión B en esta tabla descriptiva, es importante utilizar una prueba estadística para verificar si la diferencia es significativa para la métrica de éxito que el equipo analiza en este ejemplo; es decir, la tasa de clics.
La prueba estadística se llama % defectuoso de 2 Muestra y se puede acceder a ella en el menú de Asistente de Minitab Statistical Software. Clásicamente, esta prueba se utiliza para demostrar la diferencia en las tasas de defectos de dos poblaciones mediante muestreo. En este ejemplo, el evento de referencia no es una unidad defectuosa; es un clic. Por lo tanto, una alta tasa de defectos significa una alta tasa de clics.
Utilice Asistente>Pruebas de hipótesis>Comparar dos muestras entre sí>2 muestras de % de defectuosos para comparar las tasas de clics de las dos versiones del correo electrónico: versión A y versión B
La salida proporciona directrices de cómo interpretar los datos.
La salida estadística revela que los datos proporcionan suficiente evidencia al nivel del 10 % para concluir que el % de defectuosos, aquí el % de clics, de la versión A es significativamente menor que el de la versión B.
La razón es simple: cada versión de correo electrónico no se entregó a las muestras recomendadas de 10,000 lectores. Como en muchos experimentos de la vida real, la prueba no se pudo ejecutar en las condiciones recomendadas.
El tamaño de muestra utilizados solo permite la detección de un aumento real en la tasa de clics de aproximadamente 1 % de las versiones de correo electrónico A a B cuando hay esa diferencia.
El equipo ahora puede decidir seleccionar muestras adicionales para aumentar la potencia de la prueba o seleccionar una versión del correo electrónico sobre la otra, aunque las tasas de clics no demostraron ser estadísticamente significativas. El equipo también puede comparar las tasas de apertura utilizando un método similar para obtener otro elemento para la comparación.
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