¿Qué es la prueba AB?
El test A/B es una técnica de marketing digital que consiste en comparar la eficacia de dos medios, dos contenidos, dos elementos probando una variante en el contenido o en la forma (por supuesto podemos probar más de dos variables, hablamos entonces de test A/B/C si son tres variables por ejemplo).
Probamos una "versión A" de un contenido, que es la versión original, frente a una "versión B", la versión que incluye una variante. La ventaja de las pruebas A/B es que es una forma más eficaz de difundir la información.
La ventaja de las pruebas A/B es que permiten obtener resultados numéricos cuantificables al final de la prueba.
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¿En qué consiste la prueba AB?
En LinkedIn, trataremos principalmente de mejorar dos cosas y, por tanto, AB pondrá a prueba 2 elementos:
Su tasa de aceptación de solicitudes de conexión.
Esto implicará probar diferentes enfoques en la nota de conexión que acompaña a la solicitud de conexión, o probar solicitudes de conexión con una nota de conexión, o sin ella, para ver qué funciona mejor.
El índice de respuesta a sus mensajes.
¿Cómo se configura en Waalaxy?
Varios pasos:
Exporta tu objetivo desde LinkedIn
Para que su enfoque tenga sentido, tendrá que dirigirse a sus clientes potenciales. En efecto, para poder realizar pruebas A/B, es necesario disponer de una muestra de usuarios lo suficientemente amplia como para poder basarse en datos que sean útiles.
Inicie sesión en su cuenta de Linkedin y Waalaxy.
Busca prospectos en Linkedin y elige una muestra lo suficientemente grande (100 / 500 / 1000 personas).
Haga clic en la extensión Waalaxy y cree una lista de prospectos en la que se exportarán los prospectos.
Inicie la importación.
Debería encontrar su búsqueda y sus clientes potenciales en la lista de Waalaxy.
Defina la secuencia que desea en Waalaxy
Dependiendo de lo que quieras probar, tendrás que elegir la secuencia más adecuada.
Si desea probar sus mensajes, elija una secuencia "Mensaje" o una que tenga varios.
Si desea probar sus invitaciones con o sin nota de acceso, elija una secuencia que tenga al menos este paso.
Aquí, haremos 2 secuencias diferentes (pero en el mismo modelo) para probar 2 variables diferentes.
Primera secuencia
Vaya a "Campaña", "Crear una campaña",
Seleccione la secuencia de su elección, por ejemplo, para probar las invitaciones de Linkedin, elegiremos la secuencia "Invitación".
En esta secuencia, nos limitaremos a enviar una invitación a la mitad de los prospectos de la lista, sin poner una nota de conexión.
Validamos sin nota de conexión
Y lanzamos la campaña. 🔥
Segunda secuencia
Pues volvamos a hacer lo mismo, bueno casi.
Vaya a "Campaña" y "Crear una campaña",
Seleccione la misma secuencia "Invitación".
Añade el resto de prospectos de la lista de prospectos.
En esta secuencia, a diferencia de la otra, vamos a añadir una nota de conexión para probar.
Y ejecutamos la secuencia.
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Así que tiene dos secuencias que se ejecutan al mismo tiempo, en las perspectivas sobre la base de los mismos criterios, con una variable diferente.
A continuación, puedes analizar los resultados.
Análisis de las pruebas AB
No lo analices al día siguiente, será inútil, por supuesto.
Recomendamos esperar 28/30 días.
Puede ver el rendimiento de cada una de las dos campañas haciendo clic en ellas:
Compare las dos, aquí estábamos probando las invitaciones, así que vamos a ver la tasa de aceptación de las 2 campañas.
Puede ver fácilmente qué campaña tiene la tasa más alta y, por tanto, cuál ha funcionado mejor.
Puede repetir la prueba AB en :
otros objetivos,
a través de otras campañas con otras acciones (una visita antes de una invitación, por ejemplo),
otros mensajes,
otros canales (correo electrónico, etc.)
...
Tú eliges. 😎