多変量テストを使用して電子メールのパフォーマンスを向上させる方法

メールマーケティングを使用している場合は、件名に絵文字を含めるかどうか、または[今すぐ注文]ボタンを赤または緑にするかどうかの議論を認めるよりも長い時間を費やしている可能性があります。 これらの小さな要因が、メールの開封率、クリック率、購入率に大きな違いをもたらす可能性があることをご存知でしょう…将来を見据えて、オーディエンスが最もよく反応する微調整を予測する方法があれば。

入力：多変量テスト。

多変量テストは、一連の変更のどれが最良の結果につながるかを予測し、それに応じてキャンペーンを調整できるメールマーケティング機能です。 ここでは、多変量テストがEメールマーケティングで非常に有益である理由と、それを使用して、送信するすべてのEメールからより多くのエンゲージメントと収益を促進する方法について説明します。

多変量テストとは何ですか？

おそらく、A / Bテストについて聞いたことがあるでしょう。これは、ランディングページや電子メールなどのマーケティングアイテムの2つの類似したバージョンを相互にテストするコンバージョン率の最適化戦術です。 A / Bテストとは、通常、テスト対象のアイテムの2つのバージョンのみを指します。 多変量テストでは、同じコンテンツでさまざまなバリエーションをテストできます。

電子メールの多変量テストの優れている点は、オーディエンス全体が問題のキャンペーンを受け取る前に、結果をすばやく確立できることです。 このようにして、できるだけ多くのサブスクライバーに「勝利」キャンペーンが送信されるようにすることができます。

仕組みは次のとおりです。 まず、キャンペーンを設定します。 それぞれ、件名やプレヘッダーテキストなどとは少し異なるバリエーションがあります。 変数が確立されたら、テスト期間とサンプルサイズを設定します。 これは「テスト」母集団です。

テスト期間中、つまり1時間の間、サンプルオーディエンスは同じ割合でさまざまなバリエーションの電子メールを受信します。 したがって、サンプルサイズが600で、テストするオプションが3つある場合、各オプションは200人のサブスクライバーに送信されます。

所定の時間枠が経過した後、結果が分析されて、どのバージョンの電子メールが勝者であるかが決定されます。 「勝者」は、そのキャンペーンで最も重要なものに応じて、開封率、クリック数、結果として生じる収益など、さまざまな指標に基づいて決定できます。 勝者を確定すると、そのメールが残りのオーディエンスに送信され、キャンペーンが成功する可能性が最大になります。

多変量テストで何をテストする必要がありますか？

件名とプレビューテキスト。 さまざまな長さ、トピック、単語の選択、絵文字の使用、および顧客の名前の使用をテストします。

'名前から。 「Acme」と「AcmeFurnitureCompany」のように会社名のさまざまなバリエーションを試すか、「JohnatAcmeFurniture」のように個人の名前を使用してください。

メールのデザイン。 長いですか短いですか？ 1列か2列？ 画像が重いですか、それともテキストのみですか？ ヘッダーサイズ、フォントサイズ、ロゴ、画像の位置、画像のバリエーションをテストします。

色。 これには、ヘッダーの色、アクセント、背景、または召喚状が含まれる場合があります。

アクションの呼び出し。 メール内の言い回し、形式（ボタンとテキスト）、サイズ、CTAの配置を変更してみてください。

多変量テストで電子メールのパフォーマンスを向上させるための4つのベストプラクティス

確立されたリストを使用する

多変量テストを効果的に行うには、5,000人以上のサブスクライバーのリストで使用することをお勧めします。 これにより、適切なサンプルを抽出するのに十分な大きさのプールがあるだけでなく、リストが新しすぎることによって結果が歪められないようになります。 あなたが電子メールを送っている大多数の人々があなたからの定期的な連絡に慣れていない場合、これは通常よりも高い購読解除率をもたらす可能性があります。

チャンネル登録者が5,000人未満のリストがありますか？ 心配ない！ 引き続き、コンバージョン率の最適化を利用できます。 この場合、サブスクライバーの半分にメッセージの1つのバリエーションが送信され、残りの半分に別のバリエーションが送信される単純なA/Bテストを実行することをお勧めします。 結果を分析し、将来のキャンペーンで決定を下すために使用できます。

信頼できるサンプルを使用する

これは、最初のリストが適切なサイズである必要があるもう1つの理由です。 統計的に有意であると見なされる結果を得るには、少なくとも500人の被験者のサンプルオーディエンスをお勧めします。

あらゆるタイプのテストのあらゆるサンプル内で、ランダムな変動が発生します（つまり、意味のある傾向を示すのではなく、純粋に偶然に基づく結果）。 サンプルのサイズが小さいほど、信頼性は低くなります。 ほとんどのリストでは、10〜20％のサンプルオーディエンスが適切なベンチマークです。

一度に1つの変数をテストする

多変量テストでは、特定のテストで必要な数の変数をテストできますが、最善の方法は、一度に1つの項目のみをテストすることです（つまり、件名または電子メールのデザイン（両方ではない））。 その理由は、複数の変数をテストする場合、それらのどれが勝者の結果に貢献したかを知る明確な方法がないためです。これは、時間の経過とともに電子メールのパフォーマンスを継続的に改善したい場合に重要な情報です。

さらに、テストするオプションが多いほど、必要なサンプルサイズが大きくなります。これは、オプションを追加するたびに、ターゲットオーディエンスがより小さなテストグループに分割されるためです。

時間の経過とともに結果を調べる

理想的には、多変量テストは、全体的な電子メール最適化戦略の1つの戦術にすぎないはずです。 多変量テストの結果に影響を与える可能性のある要因は多数あります。曜日から送信時刻、休日、さらには主要な気象イベントなどの外部要因までです。 特にホリデーシーズンは、加入者の電子メールの動作が通常とは異なるため、多変量テストに基づいて幅広い評価を行うのは難しい時期です。

したがって、1つのテストを実行して、将来の件名や電子メールのレイアウトなどに関しては福音と考えないでください。 代わりに、継続的にテストを実施し、その結果を使用して、サブスクライバーと最も共鳴するものについての知識の増え続けるプールを拡大します。

Springbotの多変量テストでメールパフォーマンスを強化

Springbotは、マーケターがすべてのキャンペーンを最大限に活用できるようにする、ユーザーフレンドリーなツールキットの最新ツールである多変量テストの展開を発表できることを嬉しく思います。 数回クリックするだけで、オーディエンスサンプルを設定し、テスト変数を決定できます。
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