¿Cómo harías un experimento usando el correo electrónico?

[sharonlicari]

Considera esto: tu jefe te pide que mejores el porcentaje de clics de tu boletín mensual.

¿Cómo harías un experimento? ¿Qué buscarías mejorar (y por qué)?

[LRojas59]

Para mejorar el porcentaje de clics del boletín mensual mediante un experimento de email marketing, sugiero seguir estos pasos:

Definir objetivos y métricas: Establecer claramente el objetivo de aumentar la tasa de clics (CTR) y decidir qué métricas adicionales se medirán, como la tasa de apertura y la tasa de conversión.

Segmentar la lista de correo: Dividir la base de datos de suscriptores en grupos similares según criterios como demografía, intereses o comportamiento previo. Esto permite personalizar y comparar diferentes enfoques.

Crear variaciones del boletín: Diseñar dos o más versiones del boletín con diferencias en elementos clave como el asunto, diseño, contenido o llamados a la acción (CTA). Por ejemplo, probar asuntos más atractivos o CTA más prominentes.

Realizar una prueba A/B: Enviar aleatoriamente las diferentes versiones a muestras representativas de cada segmento. Asegurar que los grupos sean lo suficientemente grandes para obtener resultados estadísticamente significativos.

Analizar los resultados: Después de un tiempo predeterminado, comparar las métricas de cada versión para identificar cuál obtuvo mejores resultados. Utilizar herramientas de análisis de email marketing para medir los clics, aperturas y conversiones.

Implementar y repetir: Aplicar la versión ganadora a toda la base de suscriptores y continuar monitoreando las métricas. Realizar nuevas pruebas regularmente para identificar oportunidades adicionales de mejora.

Justificación:
Este enfoque experimental permite tomar decisiones basadas en datos y optimizar gradualmente el rendimiento del boletín. Al segmentar la audiencia, se puede adaptar el contenido a diferentes perfiles. La prueba A/B es una metodología comprobada para comparar distintas variables y determinar qué funciona mejor.

Analizar métricas clave como CTR, aperturas y conversiones brinda una visión objetiva del engagement y el impacto en los objetivos de negocio. Iterar y refinar continuamente el proceso ayuda a mantenerse al día con las preferencias cambiantes de los suscriptores.

En resumen, un enfoque experimental estructurado, basado en la segmentación, pruebas A/B y análisis de métricas relevantes, es una forma efectiva de mejorar la tasa de clics y el rendimiento general del email marketing. Proporciona insights valiosos para optimizar los boletines y adaptarse a las necesidades de la audiencia.

[Nancy5]

primero plantearme el objetivo luego poner en  practica la tecnia A B

[VMorales1]

  Hacer pruebas A/B considerando los objetivos.

[AEscalanteFer]

Definitivamente el primer paso que daría sería plantear y dejar claro el  objetivo que quiero lograr, luego diseñaría la prueba y aplcaria el método A/B, tomando en cuenta los cálculos recolectados a través de la plataforma o a través de la calculadora de significación.

[Luciamarcos]

Realizaría las pruebas A/B teniendo en cuenta mis objetivos.

[Crishdez23]

1. Identificar las variables más relevantes:

La matriz de correlación puede ayudarte a determinar qué variables tienen una mayor influencia en la falta de espacio de estacionamiento. Por ejemplo, puedes analizar la correlación entre:

• Número de estudiantes: La cantidad de estudiantes matriculados en la universidad puede tener una relación directa con la demanda de espacio de estacionamiento.
• Número de empleados: El número de empleados que utilizan el estacionamiento también puede afectar la disponibilidad de espacios.
• Uso del transporte público: Si un alto porcentaje de estudiantes y empleados utilizan el transporte público, la demanda de estacionamiento podría ser menor.
• Disponibilidad de transporte alternativo: La existencia de opciones como bicicletas, scooters o servicios de transporte compartido podrían reducir la necesidad de usar el estacionamiento.
• Horario de clases y trabajo: La concentración de personas en la universidad durante ciertos horarios puede aumentar la demanda de estacionamiento en esos momentos.

2. Agrupar variables por categorías:

La matriz de correlación puede ayudarte a identificar grupos de variables que se comportan de manera similar. Por ejemplo, puedes encontrar que las variables relacionadas con el tamaño de la universidad (como número de estudiantes y empleados) tienen una alta correlación entre sí, mientras que las variables relacionadas con el uso del transporte (como transporte público y alternativo) tienen una correlación diferente.

3. Evaluar la necesidad de más información:

Si la matriz de correlación no muestra una relación clara entre las variables, es posible que se necesiten más datos o diferentes tipos de análisis para comprender mejor el problema.

[DGarciaBolaño]

Llevaría a cabo pruebas A/B con los diseños de correo electrónico que planeo enviar a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos de nuestro sistema de marketing. Evaluaría cuánto mejora la tasa de clics con el diseño A en comparación con el diseño B.

[MelvyRadaVilla]

Como hemos visto en el vídeo anterior en este caso las pruebas A/B, puesto que nos ayudarian a determinar cual es el email que nos ayuda mas a conseguir nuestro objetivo.

[CamilaGutierrez]

Aplicaria pruebas A/B, una donde se utilizaria el diseño base que siempre usamos y otra donde se rediseñaria toda la plantilla con el fin de comparar que email tiene mejor acogida.

[rvanegas7]

Creando pruebras A/b en donde en una opción pueda crear items diferenciados para medir resultados en el impacto, la apertura y la tasa de clics.

[VValverde3]

levaría a cabo pruebas A/B con los diseños de correo electrónico que planeo enviar a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos de nuestro sistema de marketing.

[DGuevara1]

levaría a cabo pruebas A/B con los diseños de correo electrónico que planeo enviar a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos de nuestro sistema de marketing.

[DyllanPantoja]

Llevaría a cabo pruebas A/B con los diseños de correo electrónico que planeo enviar a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos de nuestro sistema de marketing. Evaluaría cuánto mejora la tasa de clics con el diseño A en comparación con el diseño B.

[Mateo369n]

¿Cómo harías un experimento usando el correo electrónico?

Realizando pruebas A/B de los diseños del email que enviare a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos del sistema de marketing, evaluaria que tanto mejoro el click through en el diseño A y que tanto con el otro B

[PatriciaVV]

prueba a/b del asunto 

[MarlonStalin]

Realizando pruebas A/B de los diseños del email que enviare a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos del sistema de marketing, evaluaria que tanto mejoro el click through en el  diseño A y que tanto con el otro B.

[Masanti82]

Realizando pruebas A/B de los diseños del email que enviare a los usuarios que están suscritos y validados en la base de datos del sistema de marketing, evaluaria que tanto mejoro el click through en el  diseño A y que tanto con el otro B. 

[MarR77]

Buscaría mejorar el click through, ya que es el indicador que mejor muestra si el contenido fue del interés del usuario. Haría una prueba A/B de mails con distintos tipos de comunicación de cierto tema, como por ej un cmail de cupón de cumpleaños.

[BLOGISTIC]

Para mejorar el porcentaje de clics, realizaría pruebas A/B teniendo claro el objetivo de la prueba, definiría la muestra y basado en los resultados tomaría la muestra ganadora, la optimizaría, y la usaría para el envío del correo electrónico de la etapa de la campaña de email marketing.

[MEscobar0]

Realizar pruebas A/B con los emails, lo que te permite comparar dos versiones de un mismo elemento y determinar cuál tiene mejor rendimiento. En primer lugar, habría que definir el objetivo y el propósito que quiero medir. En segundo lugar, hay que evaluar el segmento de destinatarios al que se lo quieres enviar. Posteriormente, Hay que diseñar la prueba y por último, revisarla y empezar a trabajar sobre ello.