4 Passos para a Realização de um teste de geração de leads
Quando você realizar um teste de geração de chumbo-geração, que está investigando a sua hipótese para que possa provar ou refutar a sua teoria. Há muitas melhores práticas para testes e muitos elementos para se pensar. A lista a seguir dá algumas fáceis de seguir etapas para a realização de um teste A / B:
Isolar sua variável.
Este teste utiliza um teste A exemplo de e-mail / B usando dois diferentes A partir de nomes:
A partir de endereço para o parâmetro de controle: Marketo premium conteúdo
A partir de endereço para o e-mail de teste: O endereço de e-mail pessoal de um representante de vendas.
Use um tamanho suficientemente grande amostra.
É difícil provar uma hipótese, se o tamanho da amostra de teste é pequeno. Quanto maior o tamanho da amostra pode ser, os melhores resultados de seus testes são. Mas você tem que ter cuidado. Para este exemplo e-mail, se o tamanho da amostra é muito grande, o risco de ter uma grande parte do seu banco de dados de receber um e-mail menos eficaz. Você tem que encontrar um equilíbrio bem no meio.
Eliminar variáveis de confusão.
Muitos fatores podem afetar os resultados do seu teste, de modo a tentar eliminar variáveis que tornariam seu teste obsoleto.
Para este exemplo, você não apenas precisa deixar seu controle inalterada, mas você também precisa enviar seus e-mails ao mesmo tempo e se certificar que seu teste é aleatório. Se você estiver usando uma solução de automação de marketing, geralmente você pode realizar o teste A / B rápida e eficiente através do envio de 50 por cento dos seus e-mails a uma amostra aleatória de sua lista designado.
Comente os resultados.
Depois de ter enviado o seu teste, esperar para analisar seus resultados para provar ou refutar sua hipótese. Em primeiro lugar, você precisa olhar para determinar se uma significância estatística - a probabilidade de que os resultados são significativos e não por acaso - existe entre suas duas versões.
use um A / B calculadora teste de significância(Um fromVisual Otimizador de Website aparece na imagem). Você inserir o número de visitantes, tanto para o controle e a variação, bem como o número de conversões. E então você pode calcular a significância.
Você também pode usar calculadoras para determinar a pontuação de confiança, de modo que você sabe apenas como significativa o seu teste é. A 95 por cento ou mais pontuação de confiança é o lugar onde você quer ser a conhecer o seu teste é significativo.
Voltar ao A partir de nome do teste. o personalizado A partir de nome teve mais de 1.000 abre e 500 mais cliques do que o nome do controle. A pontuação de confiança foi de 99 por cento. E porque apenas um fator foi isolado, ficou claro por que o e-mail com o personalizado A partir de nomear receberam mais cliques.
Em seguida, você otimizar suas campanhas baseado fora de seus resultados de teste. Este deve ser bastante simples e direto, se você está sempre testando (o que é altamente recomendado). Leve os seus resultados e implementá-las!