冷電子郵件案例研究：1 次 A/B 測試後預約量增加 97%（使用範本）
已發表: 2024-04-02
- 2024 年 2 月 1 日
內容
本案例研究詳細介紹了我們如何在一次 A/B 測試後將業務經紀人（以及 MailShake 的長期客戶）的冷電子郵件結果翻倍。
您將看到我們如何幫助 Acme Advisors & Brokers 的 Robert Allen 將一些「負面回應」轉變為一項活動，借助新的 A/B 測試策略，每天獲得多個預約。
另外，我將向您展示為什麼我們的潛在客戶開發機構開始運行“定性 A/B 測試”，以及它如何幫助我們在僅編寫一個反饋引導的變體後將一封電子郵件的回复率從9.8%提高到18%。
活動統計：
4 封電子郵件
206 潛在客戶
開啟率：65%
30%回覆率
總共 64 則回复
產生了 30 多個會議
新的冷電子郵件 A/B 測試
您可能被告知應該對冷電子郵件進行 A/B 測試。
但在與 Conversion Sciences 的資料科學家和行銷專家（例如 Brian Massey）交談後…
……事實證明，我們大多數人（包括我自己）對冷郵件的 A/B 測試都是錯的！
喘氣！
如何像博士一樣運行冷電子郵件 A/B 測試
這是冷漠的電子郵件發送者在 A/B 測試時犯的最大錯誤：
“我們關注回复率而不是實際回复。”
是的，現在，當我運行 A/B 測試時，我不關心回覆率。 至少一開始不是。
為什麼？ 根據資料科學家的說法，除非每個冷電子郵件變體獲得 100 條回复，否則回复率並不是一個可靠的指標。 （在此處了解有關統計顯著性的更多資訊。）
翻譯：如果您在每個變體收到 100 個回覆之前結束測試，您將無法（自信地）知道哪封電子郵件表現更好！
我不是博士，但這意味著如果每個變體的回覆率為 10%，則需要發送 2,000 封電子郵件才能正確執行 A/B 測試。
你看到這裡的問題了嗎？
這種數量可能適用於登陸頁面優化或 PPC 廣告……但如果您有一個非常有針對性的列表，那麼每個細分受眾群就不會需要聯繫 2,000 個人。
那麼銷售團隊要做什麼呢？
執行「回饋引導」A/B 測試。
事實證明，分析您的回覆比檢查回覆率更能幫助您提高結果。
這不是一個新概念。 （它只是使用定性數據而不是定量數據。）但如果您想快速將回應率提高一倍，這是 A/B 測試的最佳方法。
為了解釋我們是如何做到這一點的——以及您如何做同樣的事情——讓我們看一下案例研究：
案例研究概述
當我們開始與 Robert 合作時，他心裡有一個明確的目標：每天產生 1 個呼叫。
具體來說，我們的目標是每天為他們安排 1 次與有興趣讓他們出售業務的合格企業主通話。
為了實現這一目標，我們需要每天產生 3 個感興趣的回應。 （我們不能假設 100% 的回覆實際上會出現在通話中。因此為了安全起見，我們的目標是每天 3 個回應。）
“A”冷郵件
回覆率：9.8%
Jack 的註釋：對於第一個變體，以下是使用的一些目標過濾器：
企業主，在我們的目標產業，擁有一家 X 年前成立的公司，在我的客戶有買家的城市。
對於這種變化，我們決定直接要求他們就業務出售事宜致電。 當然，也要確保按照我們的 CCQ 框架添加個人化。
主題：數字
{{firstname}}，{{自訂介紹語句 — CCQ}}
請原諒我這麼直接，但如果我在 {{city}} 有一位潛在買家有興趣購買 {{company}}，您願意聽取他們的報價嗎？
如果是這樣，您的簡短通話日曆是什麼樣的？
{{簽名}}
PS 作為背景，我的公司幫助 {{INDUSTRY}} 領域的企業家在最終準備退休時為其業務找到合適的買家。
----
非常好的電子郵件，對吧？ 這就是我的想法……直到回覆開始出現。
“A”冷郵件回覆
該電子郵件的回覆率為 9.8%。
第一次開始還不錯，但回覆大多是負面的…分析前 8 個回覆後，2 個是正面的（同意會面）3 個不感興趣。 3 人分享了一個常見的潛在客戶回覆模式，如下所示：
我們如何寫“B”變體：解決第一個問題
您在這些回覆中感覺到一個共同的主題嗎？
常見反對意見：他們不相信我們的客戶在他們的城市實際上有買家準備出價。
因此，我們創建了一個測試變體，可以減少懷疑…
重點：這是根據回饋了解到的！ （不是回覆率。）
幸運的是，我們的客戶在這些市場上確實有買家準備購買合適的企業。
這就是我們所做的。
2 個使我們的回覆率翻倍的變化：
- 我們從文案中刪除了「潛在合作夥伴」一詞。 我們了解到這引起了懷疑，而我們的客戶有一個合作夥伴準備提出報價。 所以這個詞是一個主要問題領域。
- 我們告訴他們為什麼我們聯絡他們，以使我們的宣傳更可信。
- 在新的文案中，它提到我們只針對某種類型的企業，該企業至少有 X 年曆史，並且根據他們的在線評論具有良好的聲譽。 所以我在 PS 中加入了這一點（當然措辭很好），讓他們知道我們專門針對他們。
事情是這樣的：
我們的回覆率從 9.8%（大部分是負面回應）提高到 18%，其中超過 70% 的回覆被標記為正面！ ＃贏
「B」冷郵件回覆率：18%
主題：數字
{{firstname}}，{{自訂介紹語句 — CCQ}}
請原諒我這麼直接，但我在 {{city}} 有一個合作夥伴想要收購像 {{company}} 這樣的公司。
您願意談論數字嗎？
最好的，
羅伯特
PS：為了透明起見，我們正在該地區尋找一家已存在 {{TIME PERIOD}} 且與您一樣擁有良好聲譽的 {{INDUSTRY}} 公司。 但如果你不感興趣，你可以忽略這一點。
結果：此變體的真實回复
結論
為您提供的一些關鍵要點：
- 是的，冷電子郵件仍然有效，但如果你想成功，你需要添加個人化。 事實上，個人化效果非常好，我們聘請了一位全職「個人化專家」。 測試一下，看看會發生什麼。
- 分析您的否定答覆後寫下您的「B」變體。 這是成功運行 A/B 測試的最快、最可靠的方法。 （回覆率常常具有誤導性。）
- 列出建設事宜。 如果我們針對的族群不符合我們嚴格的標準，那麼這次活動就會失敗。 分析您目前的客戶/顧客並找到可用於建立重點清單的共同屬性。
傑克·雷默
Jack Reamer 經營 SalesBread.com，這是一家精品潛在客戶開發機構，為那些希望與夢想客戶進行更多會面的忙碌人士發送個性化的冷郵件和 linkedin 訊息。 聯繫他談論成長或說“嗨！” 在領英上。
