Um Ihre Nachrichten einem A\/B-Test zu unterziehen, m\u00fcssen Sie lediglich zwei Versionen an zwei kleine Gruppen Ihrer Abonnenten senden und dann h\u00f6ren.<\/em>. Anhand der Metriken k\u00f6nnen Sie die Pr\u00e4ferenzen der Empf\u00e4nger erkennen und auf dieser Grundlage kurzfristig handeln, indem Sie die effizienteste Version an den Rest Ihrer Zielgruppe senden, oder langfristig, indem Sie diese Pr\u00e4ferenz in zuk\u00fcnftigen Kampagnen wiederholen.<\/p>\n Das klingt einfach, und bei MasterBase\u00ae ist es noch einfacher, denn wir automatisieren den Prozess der Auswahl des effektivsten Teils und dessen Weiterleitung an die Gesamtbasis. <\/strong>Allerdings kann man bei A\/B-Tests auch leicht Fehler machen und zu einer falschen Schlussfolgerung gelangen, die die Ergebnisse v\u00f6llig zunichte macht.<\/p>\n Wenn Sie viele A\/B-Tests durchf\u00fchren, um dann festzustellen, dass Sie aufgrund einer mangelhaften Durchf\u00fchrung keine verwertbaren Erkenntnisse gewonnen haben, ist das schmerzhaft. Um diese Frustration zu vermeiden, empfehlen wir Ihnen, diese 6 Tipps zu befolgen, um das Beste aus Ihren A\/B-Tests herauszuholen.<\/p>\n Manchmal k\u00f6nnen schon kleine Anpassungen an unbedeutenden Elementen das Barometer in die H\u00f6he treiben. Konzentrieren Sie sich daher bei Ihren Tests auf die Schl\u00fcsselelemente einer Nachricht, wie z. B. die Betreffzeile, Aufrufe zum Handeln, Bilder und \u00dcberschriften.<\/p>\n Aber es gibt auch andere Elemente, die einen Versuch wert sind:<\/p>\n Solange Sie nicht vollst\u00e4ndig in einen Evaluierungsprozess eingebunden sind, sollten Sie Ihre A\/B-Tests auf jeweils eine \u00c4nderung beschr\u00e4nken. Zum Beispiel:<\/p>\n Wenn mehr als ein Faktor zwischen den Versionen A und B ge\u00e4ndert wird, w\u00e4re es sehr schwierig festzustellen, welches Element f\u00fcr den Leistungsunterschied verantwortlich ist.<\/p>\n Nehmen Sie nicht wahllos \u00c4nderungen vor, nur um zu sehen, was funktionieren k\u00f6nnte. Konzentrieren Sie sich auf das, wonach Sie suchen, und nutzen Sie dies als Grundlage f\u00fcr Ihre Tests.<\/p>\n Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Konversionsrate zu erh\u00f6hen, k\u00f6nnen Sie eine Version Ihrer Nachricht erstellen, bei der die Aufforderung zum Handeln \u00fcber der Anzeige oder der Vorschau steht (ATL), um sie besser sichtbar zu machen, und eine andere Version, bei der der Inhalt der Aufforderung zum Handeln vorausgeht (CTA).<\/p>\n Auch wenn Sie \u00fcberlegen, ob es sinnvoll ist, einen neuen Abonnenten in der Betreffzeile der Begr\u00fc\u00dfungsnachricht mit seinem Namen anzusprechen, sollten Sie eine Betreffzeile mit und eine ohne Personalisierung ausprobieren.<\/p>\n Die meisten Kampagnen zielen darauf ab, Konversionen zu erzielen, daher sollten Ihre A\/B-Tests auch auf die Verbesserung dieser Metriken ausgerichtet sein.<\/p>\n Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass die Betreffzeile nur die \u00d6ffnungsrate, die Nachricht nur die Klicks und der Inhalt der Landing Page nur die Conversions beeinflussen kann.<\/p>\n Das ist nicht wahr! Die verschiedenen Instanzen arbeiten nicht isoliert voneinander. Jeder Faktor wirkt sich auf das Ganze aus, denn die Abonnenten erleben E-Mail-Marketingkampagnen als Ganzes.<\/p>\n Das Ziel einer Betreffzeile besteht also nicht darin, dass sie ge\u00f6ffnet wird, sondern darin, dass Menschen konvertieren. Und ebenso ist das Ziel von Inhalten nicht, Klicks zu generieren, sondern Menschen, die konvertieren.<\/p>\n\n
Konzentrieren Sie sich bei Ihren A\/B-Tests auf die Aspekte Ihrer Kampagne, die den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf Ihre Ergebnisse haben.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
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Beschr\u00e4nken Sie Ihre A\/B-Tests auf jeweils eine Sache.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
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Sie geht von einer klaren Hypothese aus<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
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W\u00e4hlen Sie eine erfolgreiche Testmetrik, die mit dem Ziel Ihrer Kampagne \u00fcbereinstimmt.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
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