Realize testes A/B em suas campanhas de marketing por e-mail em grande escala

Perguntas frequentes

• Por que o teste A/B de e-mail é importante para o seu negócio?

  Decisão baseada em dados Cada teste A/B é uma experiência científica que começa com uma hipótese sobre quais elementos devem superar os outros. Ao testar sistematicamente diferentes elementos – desde layouts de páginas da web até assuntos de e-mails – você pode descobrir exatamente o que atrai seu público e gera melhores resultados nos testes.

  Taxas de conversão aprimoradas Os testes A/B impactam diretamente o seu resultado final, mostrando a você exatamente o que gera conversões. Mesmo pequenas mudanças, quando validadas por meio de testes, podem levar a melhorias significativas nas taxas de conversão. Cada teste bem-sucedido se baseia nas vitórias anteriores, criando um efeito composto que pode melhorar significativamente o desempenho do seu marketing.

  Experiência do usuário aprimorada Os testes A/B ajudam você a entender quais versões de conteúdo têm melhor desempenho em diferentes dispositivos e plataformas. O rastreamento de padrões de comportamento e métricas de envolvimento permite identificar pontos problemáticos. Com esse conhecimento, você cria experiências mais simples e intuitivas, garantindo a retenção dos usuários e acelerando o caminho para a conversão.

  Risco e custo reduzidos Realizar testes A/B antes de implementar completamente as mudanças ajuda a evitar erros dispendiosos. Em vez de implementar grandes mudanças para todo o seu público, você pode coletar dados de uma amostra menor para validar suas ideias. Essa abordagem pode ajudar você a poupar dinheiro e, ao mesmo tempo, proteger sua marca, garantindo que os novos designs realmente melhorem o desempenho. Quando você investe em mudanças, pode fazê-lo com confiança, sabendo que elas se mostraram eficazes por meio de testes.

• O que são testes A/B no marketing por e-mail?

  O teste A/B (teste dividido) é um método de comparar duas versões de um e-mail para determinar qual apresenta melhor desempenho com seu público. Você altera um elemento (assunto, conteúdo, De: nome ou horário de envio), envia ambas as versões para diferentes segmentos de assinantes e mede qual gera melhores resultados com base em aberturas, cliques ou receita. A versão vencedora pode então ser enviada para seus assinantes restantes.

• De quantos assinantes eu preciso para executar um teste A/B?

  O Mailchimp exige um mínimo de 10% da sua lista para testes, mas recomendamos pelo menos 5 mil assinantes por variação (10 mil no total) para obter resultados confiáveis. Amostras maiores aumentam a confiança de que os resultados não são devidos ao acaso. Se a sua lista for menor, você ainda pode realizar testes, mas deve executá-los por mais tempo e se concentrar em diferenças claras e significativas em vez de pequenas melhorias.

• Quais elementos podem ser submetidos a testes A/B no Mailchimp?

  O teste A/B do Mailchimp permite testar quatro variáveis: assunto (incluindo personalização, comprimento, emojis), De: nome (nomes pessoais versus nomes de empresas), conteúdo de e-mails (layouts, imagens, texto, CTAs) e horários de envio (dia da semana e hora do dia). Você testa uma variável por campanha para garantir que saiba exatamente o que causou diferenças de desempenho.

• Por quanto tempo devo executar um teste A/B?

  A duração do teste depende do que você está medindo. Para taxas de abertura, espere de 2 a 12 horas (2 horas oferecem 80% de precisão, mais de 12 horas oferecem mais de 90% de precisão). Para taxas de cliques, espere de uma a três horas. Para testes de receita, aguarde de 12 a 24 horas, pois as compras ocorrem após aberturas e cliques. Esses prazos consideram listas com mais de 5 mil assinantes por variação. Listas menores precisam de períodos de teste mais longos para significância estatística.

• Quais são as boas práticas para testes A/B?

  Execute apenas um teste por vez Executar vários testes simultaneamente pode parecer eficiente, mas pode atrapalhar seus resultados. Quando você testa um assunto de e-mail e, ao mesmo tempo, testa as cores dos botões na mesma campanha, não saberá qual alteração causou a melhoria. Mantenha a simplicidade e teste um elemento de cada vez, meça seu impacto e passe para o próximo teste.

  Garanta um tamanho de amostra grande o suficiente Pequenos grupos de teste produzem resultados não confiáveis. Busque pelo menos 5.000 assinantes por variação (mínimo de 10.000 no total para um teste de duas variantes). Amostras maiores aumentam a confiança de que os resultados não se devem ao acaso. Se sua lista for menor, estenda a duração do teste para coletar mais dados de interação antes de declarar um vencedor.

  Evite testar durante períodos incomuns Temporadas de feriados, grandes eventos de vendas ou notícias incomuns podem distorcer seus resultados. Por exemplo, testar assuntos de e-mail durante a semana da Black Friday não fornecerá dados confiáveis sobre o que funciona durante períodos comerciais normais. Aguarde condições comerciais típicas para executar seus testes. Isso garante que seus resultados serão úteis durante todo o ano. Se você precisar fazer testes durante períodos especiais, compare esses resultados apenas com períodos de tempo semelhantes.

  Permita que os testes tenham sua duração completa Deixe seu teste rodar por tempo suficiente para coletar dados sólidos. Encerrar cedo demais pode dar-lhe resultados não confiáveis. A maioria dos testes A/B/n precisa de pelo menos 1 a 2 semanas, mas isso realmente depende do tráfego e das taxas de conversão. Espere até você atingir a significância estatística — geralmente um nível de confiança de 95% — antes de escolher uma variante vencedora.

  Documente e compartilhe aprendizados Crie um registro de testes documentando o que foi testado, sua hipótese, os resultados e os insights. Compartilhe as descobertas com sua equipe. Esses aprendizados se acumulam ao longo do tempo, ajudando você a compreender profundamente seu público. Mesmo testes "fracassados" (em que nenhuma das versões tem desempenho significativamente melhor) fornecem informações valiosas sobre o que não traz resultados significativos.

• O teste A/B funciona com e-mails automatizados?

  Sim, o teste A/B funciona com os fluxos de trabalho de e-mail automatizado do Mailchimp, incluindo séries de boas-vindas, e-mails de carrinho abandonado e sequências pós-compra. O teste de e-mails automatizados ajuda a otimizar as jornadas do cliente ao longo do tempo. No entanto, você precisa de tráfego suficiente por meio da automação para obter resultados significativos; portanto, concentre-se primeiro em suas campanhas automatizadas de maior volume.

• O que é "significância estatística" no teste A/B?

  A significância estatística indica confiança de que os resultados do teste refletem diferenças reais, e não o acaso. Um nível de confiança de 95% (standard do setor) significa que há apenas 5% de probabilidade de os resultados ocorrerem por acaso. O Mailchimp calcula isso automaticamente. Alcance a significância estatística testando com tamanhos de amostra adequados e durações de teste apropriadas para a métrica escolhida.

• E se o meu teste A/B não indicar um vencedor claro?

  Se os resultados do teste forem inconclusivos (sem significância estatística), o Mailchimp enviará a primeira variação para os assinantes restantes por padrão. Esse resultado ainda é valioso: ele indica a você que a mudança testada não impacta significativamente o comportamento do seu público. Use esse insight para testar mudanças diferentes e mais significativas. Documente os resultados "sem diferença" para evitar testar novamente as mesmas ideias.

• Posso escolher o vencedor manualmente em vez da seleção automática?

  Sim. Ao configurar seu teste A/B, escolha "Seleção manual" como o critério vencedor. Isso permite que você analise todas as métricas (aberturas, cliques, receita, inscrições canceladas, reclamações de spam) antes de decidir qual versão enviar aos assinantes restantes. A seleção manual é útil quando você deseja considerar métricas secundárias além da medida principal de sucesso ou quando tem motivos comerciais para preferir uma versão em detrimento de outra, apesar do desempenho semelhante.

• Posso testar mais de duas versões ao mesmo tempo?

  Sim. O teste A/B do Mailchimp permite até 3 variações de uma única variável (chamado teste A/B/n). Para testar vários elementos simultaneamente, use o teste multivariado (disponível nos planos Standard e superiores). No entanto, testar mais variações requer tamanhos do público maiores para alcançar significância estatística.

• Os testes A/B estão disponíveis em todos os planos do Mailchimp?

  Os testes A/B estão disponíveis nos planos Essentials e superiores. Planos gratuitos não incluem testes A/B. Testes multivariados (testando diversas variáveis simultaneamente) requerem um plano Standard ou superior. Confira a página atual de preços do Mailchimp para verificar a disponibilidade específica de recursos por nível de plano.

• Teste A/B vs. teste multivariado: qual você deve escolher?

  Quando utilizar cada método:

  Escolha o teste A/B quando:

  • Você é novo em testes de e-mail
  • Sua lista tem menos de 25 mil assinantes
  • Você deseja testar grandes mudanças (designs, ofertas ou mensagens completamente diferentes)
  • Você precisa de respostas rápidas e claras sobre o que funciona melhor

  Escolha o teste multivariado quando:

  • Você tem experiência com testes A/B
  • Sua lista tem mais de 25 mil assinantes
  • Você quer otimizar vários elementos e ver como eles interagem
  • Você está ajustando um modelo de e-mail que já é bem-sucedido