업무를 진지하게 받아들이고 결과 지향적인 사람이라면 A/B 테스트의 엄청난 잠재력을 놓치고 싶지 않을 것입니다.

주제, 디자인, 홈페이지 등에서 영향력이 큰 변화를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. "A/B 테스트를 위한 이메일 마케팅의 5가지 측면"..

메시지를 A/B 테스트하려면 두 개의 버전을 두 개의 소규모 구독자 그룹에 제시하기만 하면 됩니다. 듣기. 메트릭은 선호도를 알려주며, 이를 통해 단기적으로는 가장 효율적인 버전을 나머지 오디언스에게 보내거나 장기적으로는 향후 캠페인에서 해당 선호도를 복제하여 조치를 취할 수 있습니다.

가장 효과적인 부품을 선택하여 전체 베이스로 보내는 프로세스가 자동화되어 있어 MasterBase®에서는 훨씬 더 간단해졌습니다. 그러나 A/B 테스트에서 실수를 저지르고 잘못된 결론에 도달하여 결과를 완전히 훼손하는 것도 매우 쉽습니다.

많은 A/B 테스트를 실행했지만 실행이 제대로 이루어지지 않아 실행 가능한 정보를 얻지 못했다는 결론을 내리는 것은 고통스러운 일입니다. 이러한 좌절감을 피하려면 다음 6가지 팁을 따라 A/B 테스트를 최대한 활용하는 것이 좋습니다.

1. 결과에 가장 큰 영향을 미치는 캠페인 측면에 A/B 테스트 노력을 집중하세요.

때로는 사소한 요소의 작은 조정이 지표의 바늘을 움직일 수 있으므로 제목, 클릭 유도 문안, 이미지 및 헤드라인과 같은 메시지의 핵심 요소에 테스트의 초점을 맞추세요.

하지만 시도해 볼 만한 다른 요소도 있습니다:

• 자동화된 메시지에 대한 다양한 트리거 로직
• 활성화된 후 메시지를 보내는 시간
• 일련의 자동 메시지를 보내거나 보내지 않으려면 다음과 같이 하세요.
• 어떤 조건에서 시리즈에서 자동 메시지가 생략되나요?

2. A/B 테스트는 한 번에 한 가지로 제한하세요.

평가 프로세스에 완전히 참여하지 않는 한, A/B 테스트는 한 번에 하나의 변경 사항으로 제한해야 합니다. 예를 들어

• 녹색 버튼과 파란색 버튼 비교
• 소셜 증명이 포함된 메시지와 소셜 증명이 포함되지 않은 메시지 비교
• 라이프스타일 이미지와 제품 이미지 비교
• 백분율 할인과 수치로 표시된 할인을 비교합니다.

버전 A와 B 사이에서 두 개 이상의 요소를 변경하면 성능 차이의 원인이 되는 요소를 파악하기가 매우 어려워집니다.

3. 명확한 가설에서 시작됩니다.

무엇이 효과가 있는지 확인하기 위해 무작정 변경하지 마세요. 원하는 것에 초점을 맞추고 이를 테스트의 기초로 삼으세요.

예를 들어 전환을 늘리려는 경우 클릭 유도 문안이 표시 또는 미리보기(ATL) 위에 있는 메시지 버전을 만들어 더 잘 보이도록 하고, 콘텐츠가 클릭 유도 문안(CTA) 앞에 있는 다른 버전을 만들 수 있습니다.

또한 환영 메시지 제목에 새 가입자의 이름을 넣는 것이 좋은지 여부를 결정하려는 경우 개인화가 있는 제목과 없는 제목을 각각 하나씩 사용해 보는 것이 좋습니다.

4. 캠페인 목표에 부합하는 성공적인 테스트 지표를 선택하세요.

대부분의 캠페인은 전환 달성을 목표로 하므로 A/B 테스트도 이러한 지표를 개선하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

제목은 오픈율에만 영향을 미치고, 메시지는 클릭에만 영향을 미치며, 랜딩 페이지의 콘텐츠는 전환에만 영향을 미칠 수 있다고 생각하는 것이 일반적인 오해입니다.

사실이 아닙니다! 서로 다른 인스턴스는 독립적으로 작동하지 않습니다. 구독자는 이메일 마케팅 캠페인을 전체적으로 경험하기 때문에 각 요소는 전체에 영향을 미칩니다.

따라서 제목의 목표는 열람을 유도하는 것이 아니라 전환을 유도하는 것입니다. 마찬가지로 콘텐츠의 목표는 클릭이 아니라 전환을 유도하는 사람입니다.

5. 정기적인 테스트 프로그램을 개발하고 그 결과를 기록하세요.

설계된 A/B 테스트 임시 는 산발적이고 서로 다른 목표에 초점을 맞추기 때문에 비효율적입니다. A/B 테스트를 최대한 활용하려면 계획이 필요합니다. 추적 가능한 테스트 일정을 개발하세요:

• 확인하려는 이론
• 각 이론을 테스트하기 위해 어떤 이메일 주소를 사용하고 있나요?
• 각 테스트의 결과와 향후 테스트 계획에 미치는 영향
• 최소 50% 배포에 A/B 테스트를 포함하세요.

6. 테스트 결과 확인

개별 A/B 테스트가 영원히 결정적인 것은 아닙니다. 단기적으로는 신규성 효과의 결과일 수 있습니다. 구독자는 새로운 것에 매력을 느끼기 때문에 변경 사항을 과대평가할 수 있습니다.

신규성 효과는 매우 빨리 사라집니다. 따라서 일정 기간 동안 동일한 테스트를 두세 번 실행하면 신규성 효과가 사라지고 변화의 실제 영향을 측정할 수 있습니다.

장기적으로 소비자의 행동과 태도는 다양합니다. 연락처 목록의 구성은 가입자 확보 관행, 제품 또는 서비스 제공의 변경, 새로운 지역으로의 확장 및 기타 요인에 따라 변경될 수도 있습니다.

테스트의 성공 여부가 확실할수록 재확인하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 각 테스트를 주기적으로, 적어도 한두 번은 확인해야 하므로 다시 한 번 A/B 테스트 계획이 필수적이라는 것을 증명합니다.