Growth Hacking en emails transaccionales para Toy dan como resultado un aumento del CTR del 44%

En este caso de éxito compartimos los resultados de nuestros growth hackers con los emails transaccionales para la tienda online de juguetes y artículos para niños Toy

Como es habitual, el trabajo se llevó a cabo utilizando la mecánica de un test A/B, en la que todos los destinatarios de emails se dividen aleatoriamente en dos segmentos. El segmento A recibe la versión original del email, mientras que el segmento B recibe un email con diferentes hipótesis que, en teoría, deberían mejorar la efectividad de los emails.

Caso 1. Tiempo óptimo para enviar emails transaccionales

El momento para enviar emails es una de las preguntas eternas con las que se enfrentan los profesionales del Email Marketing. Se debe recordar a tiempo al usuario los productos abandonados en el carrito o ayudarlo con la elección, aumentar el interés del usuario y motivarlos a comprar. Además, es importante que la tienda online no sea intrusiva y no moleste a los usuarios con publicidad constante. Por lo tanto, una de las hipótesis más comunes en los test de campañas de email es probar el tiempo de retraso de envío en los emails.

Hipótesis:

Reducir el tiempo de envío a 20 minutos no solo afectará positivamente la tasa de apertura sin afectar a otros indicadores clave, sino que, al mismo tiempo, aumentará la motivación para comprar y mover a los usuarios a ejecutar otras acciones relacionadas con el email.

Escenario “El carrito abandonado”

Segmento A (tiempo de envío original):

60 minutos

Segmento B (tiempo alternativo reducido):

20 minutos

Resultados:

	Ratio de apertura (%)
Segmento A	24.6
Segmento B	27.6
Δ	+ 12.2%

Significación estadística: 99,55%.

Escenario de “Navegación Abandonada”

Segmento A (tiempo de envío original):

60 minutos

Segmento B (tiempo de envío alternativo):

20 minutos

Resultados:

	Click-Through Rate (%)
Segmento A	30.5
Segmento B	32.9
Δ	+ 7.93%

Significación estadística: 97.8%.

Caso 2. Eliminación del menú de categorías de productos del encabezado del email: enfoque en productos

Al plantear el diseño de los emails, es importante analizar cómo los usuarios perciben cada elemento del email individualmente y todos juntos; lo que ayuda a guiar a un suscriptor y lo que distrae su atención. Cuando la plantilla está sobrecargada de detalles, la conversión no será suficiente y la probabilidad de que el usuario siga el enlace disminuirá significativamente. Por lo que es importante redirigir la atención del usuario a los botones y enlaces que tienen más probabilidades de conducir a la conversión.

Por lo tanto, decidimos probar la eliminación de enlaces que conducen a información sobre otras secciones de la web en situaciones en las que solo se necesita motivar al usuario a completar el pedido, por ejemplo, el “carrito abandonado”.

Hipótesis:

El menú en el encabezado del email de “carrito abandonado” canibaliza una parte de los clics cerca del bloque de productos del carrito y, al mismo tiempo, sus elementos conducen a enlaces de no conversión. Por lo tanto, la atención del usuario se disipa y es menos probable que realice una compra.

Segmento A        (Plantilla de carrito abandonado inicial)	Segmento B (Versión alternativa de la plantilla de carrito abandonado)

Resultados:

Más de 12.000 personas participaron en el test y se obtuvieron los siguientes datos:

Escenario “Carrito abandonado”

	Ratio Conversión (%)
Segmento A	9.29
Segmento B	13.1
Δ	+41.5%

Significación estadística: 98.1%.

Caso 3. Incrementar el número de productos en el bloque de recomendaciones.

Las recomendaciones personalizadas son el punto fuerte reconocido de Retail Rocket y, en este caso, se testea la efectividad de las mismas.

A los niños les gustan diferentes tipos de juguetes, lo que significa que lo más probable es que a los padres les guste la idea de tener más opciones dentro del email, por lo que decidimos aumentar la cantidad de productos en el bloque de recomendaciones del escenario “Visualización de productos” de 6 a 12 artículos.

Hipótesis:

El aumento del número de tarjetas de productos en el email aumentará la capacidad de hacer clic.

Segmento A (sin cambios)	Segmento B (Bloque alternativo de recomendaciones de producto)

Resultados:

Escenario de “Navegación Abandonada”

	Click-through rate (%)
Segment A	27.7
Segment B	32.1
Δ	+15,7%

Significación estadística: 99,7%.

Caso 4. Introducción del elemento “Comprado hoy” en las tarjetas del producto – El uso del principio de prueba social

El principio de prueba social es un fenómeno psicológico, que a menudo utilizamos para construir hipótesis. No es ningún secreto que las personas confían en la opinión de otras personas, y mientras más reacciones positivas tenga un producto (por ejemplo, reseñas o valoraciones online), mayor será la posibilidad de que un nuevo usuario lo compre. Una forma de utilizar el principio de prueba social es agregando “Comprado hoy” al email.

Hipótesis:

Agregar el número de productos comprados hoy a la tarjeta del producto aumentará el interés del usuario dado la inclinación que ya han mostrado otras personas en estos productos. Esto creará un sentido de relevancia. El elemento se testeó con las listas de correo para el escenario “Categoría abandonada”.

Segmento A (diseño de la tarjeta del producto original)	Segment B (diseño de tarjeta de producto alternativo con elemento añadido de “Comprado hoy”)

Resultados:

Escenario “Categoría abandonada”

El test A/B tuvo en cuenta a más de 140.000 personas y se recibieron los siguientes datos:

	Click-through rate (%)
Segmento A	25.0
Segmento B	28.7
Δ	+ 14.6%

Significación estadística: 98,3%.

Caso 5. Introducción del elemento de CTA “Mostrar más” en la plantilla de email: el principio de gestaltismo

Al construir hipótesis, nuestros Growth Hackers utilizan diferentes ramas de la psicología. En este caso, se utilizó el principio de gestaltismo (es decir, los patrones visuales y los estereotipos).

Al agregar el elemento “Mostrar más” al email, cuando algunas tarjetas de producto están ocultas en la plantilla de email, puede percibirse como una extensión del bloque de recomendaciones del producto.

Hipótesis:

El elemento “Mostrar más” se añade después del bloque de recomendaciones de producto con el mismo diseño que el resto de las tarjetas del producto. Según los postulados de la psicología de la Gestalt, el usuario interpretará el estado incompleto de la imagen e interactuará con la web.

Segmento A (Bloque de recomendaciones de producto original)	Segmento B (Bloque alternativo de recomendaciones de producto con elemento añadido “Mostrar más”)

Resultados:

Escenario “El carrito abandonado”

	Click-through rate (%)
Segmento A	30.7
Segmento B	35.6
Δ	+15.8%

Significación estadística: 96,7%.

Escenario de “Navegación Abandonada”

	Click-through rate (%)
Segmento A	19.0
Segmento B	23.4
Δ	+ 23.3%

Significación estadística: 99,6%.

Escenario de “Categoría abandonada”

	Click-through rate (%)
Segmento A	15.9
Segmento B	23.0
Δ	+ 44.0%

Significación estadística: 99.9%.

Comentarios de Toy:

“Gracias a Retail Rocket por una cooperación sólida y fructífera para mejorar la calidad del trabajo con emails y newsletters. Incluso pequeños cambios en los test A/B aumentaron significativamente nuestra conversión. Gracias a esto, nuestra única tienda está recibiendo ingresos adicionales con el mismo volumen de emails transaccionales enviados. Sin embargo, el buen trabajo no se detiene y todavía hay muchas etapas para aumentar la conversión y las ventas provenientes de emails transaccionales”.

Alexey Evseev, Jefe Adjunto de Proyectos de Internet