Jei į savo darbą žiūrite rimtai ir esate orientuoti į rezultatus, nenorite praleisti didžiulio A/B testavimo potencialo.

Jie gali padėti atskleisti didelio poveikio dalykinius, dizaino, pagrindinių puslapių ir kitus pokyčius, kaip išsamiai aprašyta mūsų straipsnyje. "5 el. pašto rinkodaros aspektai, kuriuos reikia išbandyti A/B metodu"..

Norint atlikti A/B testavimą, tereikia dviem mažoms prenumeratorių grupėms pateikti dvi versijas, o tada klausytis. Pagal metriką sužinosite, ką jie renkasi, ir galėsite veikti trumpuoju laikotarpiu siųsdami veiksmingiausią versiją likusiai auditorijai arba ilguoju laikotarpiu atkartojant jų pageidavimus būsimose kampanijose.

Skamba paprastai, o MasterBase® tai dar paprasčiau, nes automatizuojame efektyviausios dalies parinkimo ir siuntimo į bendrą bazę procesą. Tačiau atliekant A/B testavimą taip pat lengva suklysti ir padaryti neteisingą išvadą, visiškai paneigiančią rezultatus.

Atlikti daug A/B testų ir tik po to padaryti išvadą, kad dėl prasto jų atlikimo nesužinojote nieko naudingo, yra skausminga. Kad išvengtumėte tokio nusivylimo, siūlome vadovautis šiais 6 patarimais, kaip gauti maksimalią naudą iš A/B testų.

1. A/B testavimo pastangas sutelkite į tuos kampanijos aspektus, kurie turės didžiausią poveikį rezultatams.

Kartais nedideli nereikšmingų elementų pakeitimai gali pakreipti jūsų barometro rodyklę, todėl testuokite pagrindinius pranešimo elementus, pavyzdžiui, temos eilutę, raginimus atlikti veiksmus, paveikslėlius ir antraštes.

Tačiau yra ir kitų elementų, kuriuos verta išbandyti:

• Skirtinga automatinių pranešimų paleidimo logika
• Kaip greitai išsiųsti pranešimą po to, kai jis buvo aktyvuotas
• Siųsti ar nesiųsti automatinių pranešimų seriją
• Kokiomis sąlygomis automatinis pranešimas neįtraukiamas į seriją?

2. Apribokite A/B testavimą vienu metu tik vienu dalyku.

Jei nesate visiškai įsitraukę į vertinimo procesą, A/B bandymus turėtumėte atlikti tik po vieną pakeitimą. Pavyzdžiui:

• Žalias mygtukas ir mėlynas mygtukas
• Žinutė su socialiniu įrodymu ir žinutė be socialinio įrodymo
• Gyvenimo būdo įvaizdis ir produkto įvaizdis
• Procentinė nuolaida ir nuolaida skaičiais.

Pakeitus daugiau nei vieną A ir B versijų veiksnį, būtų labai sunku nustatyti, kuris elementas lemia skirtingą veikimą.

3. Ji pradedama nuo aiškios hipotezės

Nedarykite atsitiktinių pakeitimų tik tam, kad pamatytumėte, kas gali pasiteisinti. Sutelkite dėmesį į tai, ko ieškote, ir tuo remkitės atlikdami bandymus.

Pavyzdžiui, jei norite padidinti konversijas, galite sukurti pranešimo versiją, kurioje raginimas atlikti veiksmą yra virš ekrano ar peržiūros (ATL), kad jis būtų geriau matomas, ir kitą versiją, kurioje turinys yra prieš raginimą atlikti veiksmą (CTA).

Be to, jei bandote nuspręsti, ar sveikinimo žinutės temos eilutėje į naują abonentą verta kreiptis vardu, turėtumėte išbandyti vieną temos eilutę su personalizavimu, o kitą - be jo.

4. Pasirinkite laiminčią testo metriką, atitinkančią kampanijos tikslą.

Daugumos kampanijų tikslas - pasiekti konversijų, todėl A/B bandymai taip pat turėtų būti skirti šiems rodikliams gerinti.

Dažnai klaidingai manoma, kad temos eilutė gali turėti įtakos tik atidarytiems laiškams, žinutė gali turėti įtakos tik paspaudimams, o nukreipimo puslapio turinys gali turėti įtakos tik konversijoms.

Tai netiesa! Skirtingos instancijos veikia ne izoliuotai. Kiekvienas veiksnys turi įtakos visumai, nes prenumeratoriai el. pašto rinkodaros kampanijas patiria kaip visumą.

Taigi, temos eilutės tikslas yra ne atverti, o pasiekti, kad žmonės konvertuotų. Panašiai ir turinio tikslas yra ne generuoti paspaudimus, o žmones, kurie konvertuoja.

5. Sukurkite reguliarių bandymų programą ir registruokite rezultatus.

Sukurti A/B testai ad hoc yra neveiksmingi, nes jie yra nereguliarūs ir orientuoti į skirtingus tikslus. Kad A/B testavimas būtų naudingiausias, reikia plano. Sudarykite testavimo tvarkaraštį, pagal kurį būtų galima sekti:

• Teorijos, kurias bandote patvirtinti
• Kokius el. pašto adresus naudojate kiekvienai teorijai patikrinti?
• Kiekvieno testo rezultatai ir jų įtaka būsimiems testų planams.
• Pasistenkite įtraukti A / B testą bent į 50% sklaidos dalį.

6. Patvirtinkite tyrimų rezultatus

Atskiras A/B bandymas nėra amžinai įtikinamas. Trumpuoju laikotarpiu bet koks pastebėtas pakilimas gali būti susijęs su naujumo efektu. Prenumeratorius traukia tai, kas nauja, todėl jie gali pervertinti bet kokius jūsų atliktus pakeitimus.

Naujumo efektas gana greitai išnyksta. Todėl, jei per tam tikrą laiką tą patį bandymą atliksite du ar tris kartus, naujumo efekto nebeliks ir galėsite įvertinti tikrąjį pokyčio poveikį.

Ilgainiui vartotojų elgsena ir požiūris kinta. Jūsų kontaktų sąrašo sudėtis taip pat gali keistis priklausomai nuo prenumeratorių įsigijimo praktikos, produktų ar paslaugų pasiūlos modifikavimo, plėtros į naujas teritorijas ar iš jų ir kitų veiksnių.

Kuo sėkmingesnis bandymas, tuo ilgiau galite laukti, kol jį dar kartą patvirtinsite. Tačiau laikui bėgant kiekvieną bandymą norėsite periodiškai patvirtinti bent vieną ar du kartus, o tai dar kartą įrodo, kad A/B bandymų planas yra būtinas.