Ha komolyan veszi a munkáját és eredményorientált, nem akarja kihagyni az A/B tesztelésben rejlő hatalmas lehetőségeket.

Segíthetnek feltárni a nagy hatású változásokat a témában, a designban, a honlapokon és egyebekben, ahogyan azt a cikkünkben részletezzük. "Az e-mail marketing 5 A/B tesztelésre érdemes szempontja"..

Az A/B teszteléshez mindössze annyit kell tennie, hogy két verziót mutat be a feliratkozói két kis csoportjának, majd hallgassa meg. A mérőszámokból megtudhatja a preferenciáikat, és ezek alapján rövid távon a leghatékonyabb változatot küldheti el a közönség többi részének, vagy hosszú távon megismételheti ezt a preferenciát a jövőbeli kampányokban.

Ez egyszerűen hangzik, és az MasterBase®-nél még egyszerűbb, köszönhetően annak, hogy automatizáljuk a leghatékonyabb alkatrész kiválasztásának és a teljes bázisra való küldésének folyamatát. Ugyanakkor az A/B tesztelés során könnyű hibázni, és rossz következtetésre jutni, ami teljesen aláássa az eredményeket.

Fájdalmas, ha sok A/B-tesztet futtatsz, és a rossz végrehajtás miatt nem tudtál meg semmi hasznosat. Hogy elkerülje ezt a frusztrációt, javasoljuk, hogy kövesse az alábbi 6 tippet, hogy a legtöbbet hozhassa ki az A/B tesztekből.

1. Koncentráljon A/B tesztelési erőfeszítései során a kampány azon aspektusaira, amelyek a legnagyobb hatással lesznek az eredményekre.

Néha a kisebb elemek apró módosításai is ki tudják mozdítani a barométer tűjét, ezért a tesztelést az üzenet kulcsfontosságú elemeire, például a tárgysorra, a cselekvésre való felhívásokra, a képekre és a főcímekre összpontosítsa.

De vannak más elemek is, amelyeket érdemes kipróbálni:

• Különböző kiváltási logika az automatikus üzenetekhez
• Milyen hamar kell elküldeni az üzenetet az aktiválás után
• Automatikus üzenetsorozat küldése vagy nem küldése
• Milyen feltételek mellett maradhat el egy automatikus üzenet egy sorozatban?

2. Korlátozza az A/B tesztelést egyszerre egy dologra.

Hacsak nem vesz részt teljes mértékben egy értékelési folyamatban, akkor az A/B tesztelést egyszerre csak egy változtatásra kell korlátoznia. Például:

• Zöld gomb kontra kék gomb
• Üzenet társadalmi bizonyítékkal vs. üzenet társadalmi bizonyíték nélkül
• Életmód imázs kontra termék imázs
• A százalékos kedvezmény a számokban kifejezett kedvezménnyel szemben.

Ha egynél több tényezőt változtatnánk meg az A és a B verzió között, akkor nagyon nehéz lenne meghatározni, hogy melyik elem felelős a teljesítménykülönbségért.

3. Egyértelmű hipotézisből indul ki

Ne végezzen véletlenszerű változtatásokat csak azért, hogy lássa, mi működhet. Koncentráljon arra, hogy mit keres, és ezt vegye alapul a teszteléshez.

Ha például a konverziók növelésére törekszik, létrehozhatja üzenete egy olyan változatát, ahol a cselekvésre való felhívás a megjelenítés vagy az előnézet felett van (ATL), hogy jobban látható legyen, és egy másik változatot, ahol a tartalom megelőzi a cselekvésre való felhívást (CTA).

Továbbá, ha azt próbálja eldönteni, hogy jó-e névvel megszólítani egy új feliratkozót az üdvözlő üzenet tárgysorában, érdemes kipróbálni egy személyre szabott és egy személytelen tárgysort.

4. Válasszon egy olyan nyerő tesztmetrikát, amely összhangban van a kampánycéljával.

A legtöbb kampány célja a konverzió elérése, ezért az A/B tesztelésnek is e mérőszámok javítására kell irányulnia.

Gyakori tévhit, hogy a tárgysor csak a megnyitási arányt, az üzenet csak a kattintásokat, a céloldal tartalma pedig csak a konverziót befolyásolhatja.

Ez nem igaz! A különböző példányok nem elszigetelten működnek. Minden egyes tényező hatással van az egészre, mert az előfizetők az e-mail marketingkampányokat egészként élik meg.

A tárgysor célja tehát nem az, hogy megnyílásokat generáljon, hanem hogy konvertáljanak. És hasonlóképpen a tartalom célja nem a kattintások generálása, hanem a konvertáló embereké.

5. Állítson össze egy rendszeres vizsgálati programot, és rögzítse az eredményeket.

Az A/B tesztek tervezése ad hoc nem hatékonyak, mert szórványosak és különböző célokra összpontosítanak. Ahhoz, hogy a legtöbbet hozza ki az A/B tesztelésből, tervre van szüksége. Készítsen egy olyan tesztelési ütemtervet, amely nyomon követi:

• Az elméletek, amelyeket megpróbálsz megerősíteni
• Melyik e-mail címet használja az egyes elméletek tesztelésére?
• Az egyes tesztek eredményei és azok hatása a jövőbeli tesztelési tervekre.
• Próbáljon meg egy A/B tesztet beépíteni legalább az 50% terjesztésébe.

6. A vizsgálati eredmények megerősítése

Egy egyedi A/B teszt nem végleges örökre. Rövid távon minden fellendülés, amit lát, az újdonsághatás eredménye lehet. A feliratkozókat vonzza az újdonság, ami ahhoz vezethet, hogy túlértékelik a változtatásokat.

Az újdonság hatása hamar elmúlik. Ezért, ha ugyanazt a tesztet egy bizonyos időn belül kétszer vagy háromszor is lefuttatja, az újdonság hatása megszűnik, és mérni tudja a változás valódi hatását.

Hosszú távon a fogyasztói magatartás és attitűdök változnak. A kapcsolati lista összetétele is változhat az előfizetőszerzési gyakorlatok, a termék- vagy szolgáltatáskínálat módosítása, az új területekre való terjeszkedés vagy az onnan való kilépés és egyéb tényezők függvényében.

Minél véglegesebb egy teszt sikere, annál tovább várhat az újbóli megerősítéssel. Idővel azonban minden tesztet rendszeresen, legalább egyszer vagy kétszer meg akar majd erősíteni, ami ismét azt bizonyítja, hogy az A/B tesztelési terv elengedhetetlen.