Cómo revisar los resultados de sus pruebas A/B para campañas
Qué aprenderás
Aprenda qué datos puede encontrar en la página de resultados de las pruebas A/B y qué significa cada uno de estos indicadores. La información de esta guía se aplica tanto a las pruebas A/B con campañas por correo electrónico como a las campañas por SMS.
Las campañas de pruebas A/B pueden proporcionarle una valiosa información sobre su audiencia, ya que facilitan la determinación de los cambios que debe introducir en su estrategia de envío. No sólo conocerá la variación ganadora de una prueba A/B, sino también otros factores importantes, como el porcentaje de confianza de victoria y los detalles de la métrica ganadora.
Resultados de las pruebas A/B
Para ver los resultados de una prueba A/B:
- Navegue hasta la campaña que está probando.
- Seleccione la pestaña de resultados de la prueba A/B del informe principal de la campaña.
Resumen de la prueba
En la sección Resultados de la prueba, verá una instantánea con lo siguiente:
- Variación ganadora
Una vez finalizada la prueba, se determina la variación ganadora. - Estado
Si la prueba A/B está en curso (es decir, recopilando análisis) o finalizada. - Probabilidad de ganar
Probabilidad de que la variación ganadora haya tenido realmente la tasa más alta de aperturas, clics o pedidos realizados después de tener en cuenta el azar, y si esta probabilidad se considera estadísticamente significativa. - Levante
Cuánto mejor rindió la variación ganadora sobre la otra variación. Se calcula en función de la métrica ganadora (es decir, la tasa de apertura, la tasa de clics o la tasa de pedidos realizados). Para las pruebas con más de 3 variaciones, se utiliza para la comparación la segunda prueba con mejores resultados. - Métrica ganadora
Los resultados de la variación ganadora para la métrica que se utilizó para la prueba. Por ejemplo, si se eligiera la tasa de apertura como métrica ganadora, se mostraría el porcentaje de tasa de apertura.
Debajo de estos resultados, puede revisar las tasas de apertura, clics y pedidos realizados de cada variación de la prueba.
Cómo se calcula la elevación
El porcentaje de remonte es diferente del porcentaje mostrado para su variación ganadora. Esto se debe a que el porcentaje que aparece junto a cada variación es el porcentaje de personas que interactuaron con el correo electrónico (abrieron, hicieron clic, realizaron un pedido) mientras que el lift es el porcentaje de mejora que tuvo la ganadora sobre la otra variación.
Por ejemplo, si utiliza la tasa de clics como métrica ganadora y la variación A tiene 5/100 (5%) clics de destinatarios y la variación B tiene 4/100 (4%) clics de destinatarios, la diferencia entre las variaciones es de 1 clic. Eso significa que la elevación fue de 1/5 (20%). En otras palabras, la elevación fue del 20% con la variación A con una tasa de clics del 5% y la variación B con una tasa de clics del 4%.
Resultados de variación personalizados
La opción de elegir una estrategia de prueba sólo está disponible para cuentas con más de 400.000 de perfil total. Si su cuenta no cumple los requisitos, Klaviyo utilizará la estrategia de prueba de la variación ganadora.
Si elige la opción de personalizar las variaciones para cada destinatario, verá métricas ligeramente diferentes en la página de resultados de la prueba, entre las que se incluyen las siguientes:
- Elevación total de la prueba A/B
Cuánto mejor funcionó la mejor variación con respecto a la segunda mejor variación. Se calcula en función de la métrica ganadora (es decir, la tasa de apertura o la tasa de clics). - Personalization lift
Porcentaje de cuánto más éxito tuvo la prueba personalizada respecto a una prueba A/B estándar. - Tasa de clics de personalización
La tasa media de clics entre todas las variaciones de perfiles que recibieron su variación preferida. - Características del perfil derivadas por la IA de Klaviyo
Una lista de los datos utilizados por la IA para determinar un patrón entre los perfiles que prefirieron una variación específica, es decir, qué factores probablemente hicieron que alguien prefiriera una variación sobre otra. Haga clic en cada variación para ver los datos utilizados, ya que diferirán según la variación.
Comprender la confianza en la victoria y la significación estadística
Digamos, por ejemplo, que quiere ver si añadir emojis a su línea de asunto repercute en la tasa de apertura de su lista de correo electrónico. Si sólo envía la prueba a 2 suscriptores y los emojis tienen una tasa de apertura mejor, no puede afirmar de forma concluyente que el resto de su lista de correo electrónico opinará lo mismo. Si en lugar de eso hiciera una prueba con 100 personas de su lista de correo electrónico y descubriera que los emojis tienen una tasa de apertura sustancialmente mayor, se sentiría mucho más seguro de que utilizar emojis en sus líneas de asunto es mejor para su audiencia.
En Ganar probabilidad, verá si la variación mostrada es estadísticamente significativa o no. Si se considera significativa, significa que la variación tiene una alta probabilidad de ganar (es decir, del 90% o más). Una prueba también puede ser prometedora, no concluyente o no significativa estadísticamente. Obtenga más información sobre la significación estadística en Klaviyo.
Recursos adicionales
- Mejores prácticas para las pruebas A/B de referencia
Aprenda las mejores prácticas para utilizar las funciones de pruebas A/B de Klaviyo para ayudarle a optimizar su comunicación con los clientes.
- Cómo probar A/B un formulario de inscripción
Aprenda a utilizar las pruebas A/B para evaluar el rendimiento de varios elementos de su formulario de registro. Analizando eficazmente los resultados, puede asegurarse de que sus formularios resuenan entre los visitantes del sitio y contribuyen al crecimiento de la lista.
- Cómo probar A/B un correo electrónico de flujo
Aprenda a utilizar la experiencia de pruebas A/B de Klaviyo para probar correos electrónicos individuales en un flujo, incluyendo cosas como la línea de asunto, los descuentos y el contenido del correo electrónico, etc. Incluso puede utilizar pruebas A/B para determinar si los mensajes de texto sin formato funcionan mejor que los mensajes HTML con muchas imágenes.
- Cómo probar A/B una campaña de correo electrónico
Aprenda a configurar y ejecutar una prueba A/B para una campaña, a leer los resultados de la prueba y algunos casos de uso de las pruebas A/B para campañas. Klaviyo's A/B testing feature for campaña le permite probar fácilmente diferentes asuntos, contenidos de mensajes y horas de envío para que pueda comprender mejor qué funciona mejor para su público.