4 Passos para a realização de um teste de chumbo-geração

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Quando você realizar um teste de geração de lead-geração, que está investigando a sua hipótese para que possa provar ou refutar 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:

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1. Isolar sua variável.

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   Este teste utiliza um teste A exemplo e-mail / B usando dois diferentes A partir de nomes:

2. A partir de endereço para o parâmetro de controle: Marketo premium conteúdo

3. A partir de endereço para o e-mail de teste: O endereço de e-mail pessoal de um representante de vendas.

4. Usar um tamanho suficientemente grande amostra.

   É difícil provar uma hipótese, se o seu tamanho de amostra de teste é pequeno. Quanto maior for o seu 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 receber um e-mail menos eficaz. Você tem que encontrar um equilíbrio bem no meio.

5. Eliminar variáveis ​​de confusão.

   
   
   
   

   Muitos fatores podem afetar os resultados de 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.

6. Comente os resultados.

   Depois de ter enviado o seu teste, esperar para examinar os resultados para provar ou refutar sua hipótese. Primeiro, você precisa olhar para determinar se uma significância estatística - a probabilidade de que os resultados são significativos e não por causa do acaso - existe entre suas duas versões.

   use um A / B calculadora testes de significância (A partir de um Visual Otimizador de Website aparece na imagem). Você inserir o número de visitantes, tanto para o controle ea 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, então você sabe apenas como significativa o seu teste é. A 95 por cento ou mais pontuação de confiança é 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 tinha mais 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!