Jonathan Martínez Colaborador
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Sin clientes, no puede haber negocio. Entonces, ¿cómo atraes nuevos clientes a tu startup y mantienes a los clientes existentes comprometidos? La respuesta es simple: marketing de crecimiento.
Como vendedor de crecimiento que ha perfeccionado este oficio durante la última década, he estado expuesto a innumerables cursos, y puedo atestiguar con confianza que hacer el trabajo es la mejor manera de aprender las habilidades para sobresalir en esta profesión.
No digo que debas unirte de inmediato a una startup de la Serie A o conseguir un rol de marketing de crecimiento en una gran corporación. En su lugar, he desglosado cómo puede aprender marketing de crecimiento en cinco sencillos pasos:
Configuración de una página de aterrizaje. Lanzamiento de un canal de adquisición de pago. Puesta en marcha de una campaña de marketing por correo electrónico. Experimentación de crecimiento con test A/B. Decidir qué métricas son más importantes para tu startup.
En esta cuarta parte de mi serie de cinco partes, lo guiaré a través de algunas pruebas A/B estándar para comenzar, luego mostraré qué pruebas priorizar una vez que haya reunido una lista lo suficientemente grande. Finalmente, explicaré cómo ejecutar estas pruebas con una mínima interferencia externa. Para la totalidad de esta serie, supondremos que estamos trabajando en una marca de suplementos deportivos directa al consumidor (DTC).
Una diferencia crucial entre los programas publicitarios típicos y el marketing de crecimiento es que este último emplea una intensa experimentación basada en datos alimentada por hipótesis. Abordemos la experimentación de crecimiento en forma de pruebas A/B.
Es importante considerar métricas secundarias y no confiar siempre en una única métrica para medir el impacto.
Cómo hacer correctamente las pruebas A/B
La prueba A/B, o prueba dividida, es el proceso de enviar tráfico a dos variantes de algo al mismo tiempo y analizar cuál funciona mejor.
De hecho, hay cientos de formas diferentes de invalidar una prueba A/B y he sido testigo de la mayoría de ellas mientras asesoraba a empresas emergentes más pequeñas. Durante mi mandato al frente de la expansión del crecimiento de pasajeros en Uber, utilizamos herramientas internas avanzadas simplemente para garantizar que las pruebas que realizamos funcionaran casi a la perfección. Una de estas herramientas era un generador de nombres de campaña que mantendría los nombres consistentes para que pudiéramos analizar datos precisos cuando concluyeran las pruebas.
Algunos factores importantes a tener en cuenta al ejecutar pruebas A/B:
No ejecute pruebas con múltiples variables. Asegúrese de que el tráfico se esté dividiendo correctamente. Establezca una métrica que se esté midiendo.
La razón más común por la que las pruebas se invalidan son las variables de confusión. A veces no es obvio, pero incluso probar diferentes creatividades en dos campañas que tienen diferentes ofertas puede sesgar los resultados. Al configurar su primera prueba A/B, asegúrese de que solo haya una diferencia entre las dos campañas de correo electrónico o conjuntos de datos que se están probando.
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