A/B-тестирование электронной почты: давайте сделаем это правильно

Что лучше: короткая или длинная копия? GIF или статические изображения? Белые или фиолетовые кнопки CTA?

Есть так много вариантов и решений, которые необходимы для создания идеальной стратегии электронного маркетинга, обеспечивающей процветание CTOR и CTR ваших кампаний. И давление очень велико, поскольку кампании по электронной почте по-прежнему считаются одним из их самых важных маркетинговых каналов, даже раньше, чем социальные сети.

Итак, как вы можете стратегически разработать стратегию своей кампании по электронной почте?

В этой статье мы ответим на этот и многие другие вопросы, чтобы помочь вам создать интеллектуальное A/B-тестирование для ваших кампаний и повысить эффективность ваших результатов.

Что такое A/B-тестирование в электронном маркетинге
Зачем вам нужно A/B-тестирование электронной почты
Что нужно учитывать перед A/B-тестированием
Инструменты для тестирования
Проанализируйте результаты

Что такое A/B-тестирование в электронном маркетинге

В маркетинговой кампании по электронной почте A/B-тестирование — это метод отправки двух вариантов одного и того же электронного письма с измененной переменной, чтобы увидеть, какая версия работает лучше. A/B-тест может включать в себя изменения в:

• Визуальный дизайн электронной почты
• Различные сюжетные линии
• Разный тон голоса/длина текста (он же копия)
• Различные типы CTA

A/B-тестирование (также называемое сплит-тестированием) может помочь маркетологам собрать информацию, которая впоследствии даст наилучшие результаты, увеличит количество открытий и кликов, а также предоставит информацию о предпочтениях аудитории и эффективности электронной почты в целом.

Зачем вам нужно A/B-тестирование электронной почты

Маркетологи, использующие кампании по электронной почте, регулярно обращаются к A/B-тестированию, поскольку это единственный способ статистически доказать, какая версия кампании по электронной почте работает лучше всего. Это также способ познакомиться с аудиторией быстрее, чем обычно, и соответствующим образом оптимизировать стратегию вашей команды.

Другими словами: вам нужно A/B-тестирование, чтобы получить максимальную отдачу от вашего электронного маркетинга без слепых предположений. Сплит-тестирование A/B предоставляет необходимые данные для определения корректировок и стратегий, необходимых вашим кампаниям по электронной почте. Это дает возможность учиться и совершенствоваться:

• Какой тип темы сообщения обеспечивает лучшие показатели открываемости
• Какие визуальные эффекты/гифки/смайлики больше привлекают людей
• В какое время лучше отправлять, чтобы получить больше открытий
• Какая CTA-кнопка приносит больше кликов
• Какие визуальные шаблоны писем приносят больше конверсий
• Какие прехедеры приносят больше открытий

Это всего лишь несколько «секретов», которые раскрывает ваше A/B-тестирование, но оно может рассказать вам гораздо больше, в зависимости от того, что вы пытаетесь измерить. Выяснение того, что влияет на конверсию и стимулирует продажи — это то, к чему стремится каждый маркетолог, и данные, полученные в результате A/B-тестирования, могут помочь в этом.

Что нужно учитывать перед A/B-тестированием

Когда вы экспериментируете со своими кампаниями по электронной почте, важно учитывать несколько вещей, прежде чем начинать A/B-тестирование. Вот несколько правил, которым вы должны следовать, начиная A/B-тестирование.

Тестировать одновременно

Нецелесообразно тестировать две версии одного и того же электронного письма в течение более длительного периода времени. Когда вы запускаете A/B-тест почтовой рассылки, вы должны тестировать одновременно, иначе вы не узнаете, вызваны ли различия в производительности другой переменной в электронном письме или внешним фактором, который вы не учли, например отправкой по электронной почте. в другой день недели или в другой месяц. Единственное исключение, если вы тестируете оптимальное время для отправки электронной почты, и в этом случае, конечно, вы должны тестировать свои электронные письма в другое время.

Получение данных с течением времени

Важно дать тесту A/B достаточно времени, чтобы статистически увидеть различия между двумя рассылаемыми вами вариантами. Одно исследование показывает, например, что время ожидания в 2 часа правильно предсказывает победителя в истории более чем в 80% случаев, а время ожидания более 12 часов верно в более чем 90% случаев. Поэтому позвольте тесту работать достаточно долго, чтобы увидеть значимые результаты.

Проверяйте одну переменную за раз

Возможно, вы захотите протестировать несколько разных вещей одновременно, но лучше всего выбрать одну переменную и измерять эффективность ваших A/B-тестов в соответствии с ней. Таким образом, вы можете быть уверены, что именно отвечает за изменения в работе почты. Существует нечто, называемое многовариантным тестированием, которое представляет собой еще один процесс тестирования, который можно исследовать отдельно.

Отправить в равные группы образцов

Чтобы получить более убедительные результаты, тестируйте похожие/равные и в то же время случайные аудитории, особенно если вы тестируете две или более аудиторий одновременно.

Размер аудитории имеет значение

Согласно Hubspot, у вас должен быть список рассылки A/B не менее 1000 контактов, чтобы получить статистически значимые результаты. Если у вас их меньше, доля вашего списка A/B-тестирования, используемая для получения статистически значимых результатов, становится все больше и больше.

Используйте инструмент A/B-тестирования

Независимо от того, тестируете ли вы электронные письма, веб-сайты или целевые страницы, лучший способ сделать это с наименьшими усилиями — использовать инструмент A/B-тестирования, такой как HubSpot или MailChimp. Таким образом, вы можете легче тестировать и собирать данные из своих экспериментов.

Определите основную метрику

Тесты A/B могут влиять на разные показатели производительности одновременно, но лучше иметь основную метрику, на которой нужно сосредоточиться, прежде чем запускать тест. Это называется «зависимой» переменной — изменением, которое вы вносите, которое впоследствии будет определять результаты поведения пользователя. Выбор наиболее важной для вас метрики определяет эту переменную и помогает вам наилучшим образом настроить A/B-тестирование.

Преимущества A/B-тестирования

Так почему же вы должны немедленно начать A/B-тестирование, если вы еще этого не сделали?

Овладеть искусством сплит-тестирования стоит того, и вот некоторые из его преимуществ:

Поднимите веб-трафик

Привлечение людей на ваш веб-сайт, продукт или целевую страницу — это цель номер один в кампаниях по электронной почте. Маркетологи надеются, что желаемое количество людей нажмет на связанную кнопку CTA, когда они создают свои A/B-тесты, а затем просматривают данные.

Больше конверсий

Переменная, которую вы изменяете в своем A/B-тестировании электронной почты, имеет одну основную цель: увеличить количество людей, которые нажимают, а затем заполняют форму, превращая ее в потенциальных клиентов на вашем веб-сайте. Повышение коэффициента конверсии — одно из основных преимуществ сплит-тестирования.

Снизить показатель отказов

A/B-тестирование может помочь снизить показатель отказов для вашего веб-сайта, попробовав другой текст, введение, кнопки CTA, макет и т. д. Все это связано с тем, чтобы лучше узнать своего целевого клиента и узнать его предпочтения. аудитории через данные, чтобы вы могли лучше настроить свою стратегию.

Инструменты для A/B-тестирования

Вы не сможете провести эффективное A/B-тестирование, не используя правильные инструменты для привлечения новых клиентов.

Инструменты для проведения A/B-тестов

• Optimizely — один из ведущих инструментов A/B-тестирования, обеспечивающий легкий доступ к редактированию, сохраненные аудитории, ретроактивную фильтрацию IP-адресов и интуитивно понятное отображение данных.
• SiteSpect — одно из первых решений для тестирования на стороне сервера, которое позволяет проводить более сложное тестирование (но требует большей технической подкованности) — SiteSpect редактирует HTML еще до того, как он покинет сервер, и позволяет избежать многих проблем, возникающих при использовании платформ тестирования на основе браузера.
• AB Tasty — этот инструмент позволяет проводить A/B-тесты, сплит-тесты, многовариантное тестирование и визуальное редактирование, а также персонализировать контент; он разработан специально для маркетинговых команд
• Crazy Egg — предлагает A / B-тестирование, тепловое картирование и тестирование удобства использования, а также позволяет тестировать варианты для каждой страницы вашего веб-сайта, добавляя к ней один фрагмент кода. Вам не нужно иметь опыт программирования, чтобы экспериментировать с Crazy Egg, так как это один из самых интуитивно понятных инструментов для тестирования вариантов.
• Evolv — совершенно новый инструмент, использующий алгоритмы машинного обучения для проведения многовариантного тестирования и позволяющий легко персонализировать контент и экспериментировать с ним.
• Google Optimize — бесплатный инструмент, который обеспечивает стандартное A/B-тестирование, а также многовариантное тестирование, тестирование с разделением URL-адресов и эксперименты на стороне сервера.

Инструменты для сбора данных из A/B-тестирования

• UsabilityHub — позволяет проверить варианты тестирования с реальными пользователями, а затем предоставить данные этого тестирования.
• Google Analytics — один из самых популярных инструментов для сбора и анализа данных. GA позволяет разбить результаты вашего A/B-тестирования и увидеть поведение по разным сегментам (устройство, география и т. д.).
• HotJar - инструмент SaaS, который предоставляет данные с помощью тепловых карт, отслеживания прокрутки, отслеживания воронки, опросов обратной связи, опросов и записи.
• Mouseflow — обеспечивает расширенную сегментацию пользователей, включая источник трафика, местоположение, платформу и т. д.
• SessionCam — этот инструмент предлагает запись сеанса и добавляет тепловые карты, обеспечивая более динамичный и экономичный способ, чем при использовании традиционных методов сбора данных.

Но какие бы инструменты вы ни выбрали, одно можно сказать наверняка — ваше A/B-тестирование становится значимым только благодаря анализу данных, которые рассказывают о том, что вы сделали до сих пор, и о том, что вам следует делать дальше.

Проанализируйте результаты

Тестирование и тестирование часто необходимо, когда вы пытаетесь узнать своих клиентов, повысить показатель открытия и кликабельности и создать больше конверсий. Но все сводится к данным, которые вы собираете.

Использование универсального цифрового рабочего места с мощными функциями анализа данных — это то, что нужно вашему A/B-тестированию, чтобы реализовать возможности, основанные на данных, которые могут помочь вам реализовать свою маркетинговую стратегию по электронной почте от начала до конца.

Slingshot может помочь улучшить ваши результаты, позволяя вам:

• Будьте в курсе своих данных, создавая красивые информационные панели за считанные секунды, извлекая данные из всех ваших интегрированных источников и показывая полную историю вашего A/B-тестирования одним взглядом.

• Немедленно делитесь результатами со своей командой в том же пространстве, где хранятся данные, создавайте для них задачи и дополняйте их отзывами и действиями, чтобы ни один прогресс не был потерян.

• Добейтесь эффективного сотрудничества, имея все в одном и общайтесь напрямую в контексте задач и информационных панелей — создавайте обсуждения и общайтесь по каждой задаче, чтобы держать всех в курсе.
• Доверьтесь универсальному цифровому рабочему месту, чтобы обеспечить успешный маркетинг по электронной почте, преодолеть трудности и создать культуру принятия решений на основе данных для вашей команды на этом пути.