Una de las grandes incertidumbres de cualquier empresa (y especialmente cuando se trata de marketing) es si una acción es viable. Determinar cuantitativamente la validez de cualquier pieza de publicidad, contenido o campaña en línea puede ser especialmente complicado. Por eso, hemos tenido la gran suerte de que Internet haya dado lugar a una mina de oro de medidas de prueba en línea. Este caso de pruebas A/B mostrará cómo ayudamos a dos estudios de arquitectura holandeses a dar lo mejor de sí mismos y a aumentar su presencia en Internet.

En Promoguy, empleamos medidas meticulosas para asegurar que nuestros clientes están recibiendo servicios óptimos de marketing online. La comparación de variantes A / B es una gran parte de esto, ya que ayuda a obtener información sobre las necesidades de orientación. Sin embargo, nuestro proceso es más complicado que simplemente lanzar dos piezas contrastadas de contenido de marketing y comparar números.

Como ilustra este caso de marketing online, la empresa experimentó un crecimiento por debajo de sus objetivos poco después de que aplicáramos nuevas medidas. Este caso es la continuación de una serie de iniciativas en plataformas de redes sociales (LinkedIn e Instagram) para probar nuevos tipos de contenido, realizar campañas de generación de leads e impulsar la participación de la audiencia.

Antecedentes del cliente

Como empresas de visualización arquitectónica, las empresas neerlandesas producían renderizados Simulaciones fotográficas en 3D de diversos proyectos de diseño residencial, urbano o industrial. Algunas de estas visualizaciones se realizaban a petición de clientes o empresas de diseño, mientras que otras se presentaban a concursos. Estos proyectos podían ayudar a las empresas y a los arquitectos a presentar sus diseños de forma más agradable, retratando los proyectos tal y como se verían después de la construcción.

Ambos clientes tenían su sede en los Países Bajos, pero sus servicios se extendían también a otros países. La mayor parte de su trabajo se circunscribía a su país de origen y a otros cercanos, como Alemania o Bélgica. Uno de los clientes llevaba más de dos décadas trabajando. Llevaban bastante tiempo utilizando algunos de nuestros servicios (como se ha destacado en casos anteriores).

Ni que decir tiene que querían mejorar sus respectivas presencias en Internet, atraer a más clientes y aumentar la participación con la difusión en las redes sociales. Su principal objetivo era consolidar la marca y crear una versión convincente y probada por el público de sus contenidos de marketing en línea. Por lo tanto, ambas empresas buscaban generar clientes potenciales y aumentar la notoriedad de la marca como medio para hacer crecer sus negocios.

Más concretamente, querían atraer a un tipo muy concreto de clientela con cada campaña. Se trataba de clientes potenciales. Por ejemplo, una empresa quería captar arquitectos o empleados de estudios de arquitectura de los Países Bajos potencialmente interesados, es decir, que quisieran utilizar sus servicios. Asimismo, una segunda campaña se basó en una lista de correo preparada por la empresa.

Nuestros expertos también llegaron a la conclusión de que, para lograr estos fines, la empresa necesitaba infundir a los contenidos su propia identidad y formato distintivos, al tiempo que los probaba en distintas versiones. Esto debía incluir diferentes textos, imágenes y páginas visibles para los clientes.

Proceso de pruebas A/B

Nuestros procesos de pruebas A/B varían de un proyecto a otro. Como línea de base, potencialmente podemos crear pruebas AB para todo lo que un cliente pueda desear. Esto incluye audiencias de prueba de ubicación, diferentes intereses, edad, sexo y pruebas de favorabilidad de imagen o texto.

Para los no iniciados, las pruebas A/B comprenden el uso de variantes duales de un contenido para obtener métricas de usuario, audiencia u otro tipo de rendimiento. Estas métricas pueden ser la favorabilidad, el CTR, la generación de tráfico o muchas otras, dependiendo de las características específicas de la prueba. En el caso de los sitios web, puede ser tan sencillo como mostrar 2 variaciones de la misma página y comprobar las respuestas de los usuarios en función de las acciones de los visitantes.

Teniendo en cuenta las necesidades específicas de los clientes, parecía el método adecuado. Las pruebas A/B son especialmente útiles para eliminar la incertidumbre en la optimización de sitios web. Por este motivo, es un método crucial en nuestro arsenal. Permite recopilar datos fácilmente cuantificables basados en las experiencias de los usuarios.

La mayoría de las empresas tienden a probar 2 variantes para las pruebas A y B simples. Nosotros damos un paso más amalgamando los mejores procesos de ambas variantes. Implementamos datos con píxeles de redes sociales (LinkedIn, Instagram y Facebook, según el caso) y Google Analytics para realizar un seguimiento más específico del comportamiento de los usuarios. Al basarse en los objetivos de nuestra investigación, nuestros analistas afinan aún más los contenidos para alcanzar los objetivos específicos del cliente.

Puede tratarse de cosas como el tiempo que se pasa en una página, las estadísticas de implementación de píxeles, el comportamiento específico de los clics en las páginas de destino y más allá, etc. Esto conduce a una evaluación más fructífera de cómo ir más allá del contenido A/B y a la creación de un contenido C que haga uso de los mejores elementos de ambas variaciones. En función de las necesidades del cliente, podemos elegir los elementos que mejor se adapten a estas métricas.

El estudio de arquitectura Análisis de marketing online

Anteriormente, las empresas habían estado aplicando el marketing de contenidos de una forma un tanto desordenada. Las empresas han estado compartiendo contenidos (sobre todo imágenes) a través de las redes sociales, pero la investigación para estas operaciones ha sido mínima. Por ejemplo, los contenidos anteriores se publicaban con poca optimización SEO y no se sometían a pruebas A/B. Por lo tanto, la infraestructura para este trabajo tenía que construirse desde cero.

Nuestros diseñadores visuales y equipos de redacción empezaron a trabajar con varias versiones diferentes de varias imágenes y llamadas a la acción. Esto nos permitió seleccionar las más eficaces y elaborar un mensaje potente para atraer a clientes potenciales o fomentar la participación. En una campaña, esto se materializó en el envío de correos electrónicos con mensajes automatizados y personalizados a los clientes. En la otra campaña, el mensaje se publicó en las redes sociales.

Los principales canales que utilizaban eran Instagram y LinkedIn. Ambos demostraron ser terreno fértil para 2 tipos diferentes de pruebas A/B: una para contenido informal que lleva a la participación de la audiencia, y la otra para la generación de leads de clientes potenciales utilizando InMail. Además, se ajustan a las necesidades particulares de cada campaña.

Una vez creadas las variaciones, estábamos listos para probar su eficacia. Descubrimos que los anuncios y mensajes InMail funcionan especialmente bien. Los anuncios y mensajes personalizados funcionaron durante 2 o 3 días, recopilando datos suficientes. Después comenzó el periodo de análisis.

Nuevos resultados y ajustes

Los primeros resultados fueron muy prometedores, pero había más trabajo por delante. Tras analizar las versiones y evaluar el rendimiento, modificamos los formatos de cada contenido para producir materiales de marketing más sólidos. Como consecuencia, el compromiso aumentó exponencialmente tras la aplicación de estos cambios.

Como puede verse a la derecha, nuestra campaña tenía un enfoque mucho más específico, lo que permitió un importante aumento de la participación en las redes sociales. Los resultados anteriores estaban disminuyendo en términos de actividad de los usuarios, pero tras la aplicación de nuestras variaciones probadas en el mercado, vimos un crecimiento múltiple.

Como ya hemos mencionado, uno de los principales problemas a la hora de contratar a una empresa de marketing o de aplicar cualquier estrategia de marketing es la viabilidad. Después de realizar pruebas A/B y retocar los datos, llegamos a un enfoque perfeccionado y obtuvimos resultados que lo demuestran. La campaña de recomercialización de LinkedIn consiguió casi dos docenas de clientes potenciales en muy poco tiempo.

Las impresiones y el alcance de ambas campañas alcanzaron máximos históricos. Además, las conversiones aumentaron y los costes por conversión se mantuvieron estables. Esto demostró que los clientes estaban obteniendo su valor por muchos y más. En la tasa más óptima, obteníamos 0,04 por compromiso.

Como ilustra el estudio de caso, no basta con probar 2 variantes, sino que hay que evaluar y volver a sintetizar a partir de los datos de los usuarios. La mayoría de las empresas empiezan con 2 variantes, comprueban las métricas de datos superficiales y eligen una de las dos tal cual. En el caso de Promoguy, evaluamos y rediseñamos las opciones utilizando datos más profundos, más allá de los CTR y la participación. También maximizamos la rentabilidad y hacemos hincapié en la eficacia de los procedimientos.