Если вы серьезно относитесь к своей работе и нацелены на результат, вы не захотите упустить огромный потенциал A/B-тестирования.

Они помогут вам обнаружить высокоэффективные изменения в тематике, дизайне, главных страницах и многом другом, о чем мы подробно рассказываем в нашей статье "5 аспектов вашего email-маркетинга для A/B-тестирования"..

Чтобы провести A/B-тестирование ваших сообщений, достаточно представить две версии двум небольшим группам ваших подписчиков, а затем слушать. Метрики расскажут вам об их предпочтениях, и на их основе вы сможете действовать в краткосрочной перспективе, отправляя наиболее эффективную версию остальной аудитории, или в долгосрочной перспективе, воспроизводя эти предпочтения в будущих кампаниях.

Звучит просто, а в MasterBase® все еще проще, благодаря автоматизации процесса выбора наиболее эффективной детали и отправки ее на общую базу. Однако при проведении A/B-тестирования очень легко допустить ошибку и прийти к неверному выводу, полностью перечеркнув результаты.

Проведение большого количества A/B-тестов только для того, чтобы прийти к выводу, что вы не узнали ничего полезного из-за плохого исполнения, очень болезненно. Чтобы избежать этого разочарования, мы предлагаем вам следовать этим 6 советам, чтобы получить максимальную отдачу от ваших A/B-тестов.

1. Сосредоточьте свои усилия по A/B-тестированию на тех аспектах кампании, которые окажут наибольшее влияние на результаты.

Иногда небольшие изменения в незначительных элементах могут подтолкнуть иголку на вашем барометре, поэтому сосредоточьте свое тестирование на ключевых элементах сообщения, таких как строка темы, призывы к действию, изображения и заголовки.

Но есть и другие элементы, которые стоит попробовать:

• Различная логика запуска автоматических сообщений
• Как скоро отправить сообщение после его активации
• Отправлять или не отправлять серию автоматических сообщений
• При каких условиях автоматическое сообщение может быть пропущено в серии?

2. Ограничьте A/B-тестирование только одной вещью за раз.

Если вы не вовлечены в процесс оценки, вам следует ограничить A/B-тестирование одним изменением за раз. Например:

• Зеленая кнопка против синей кнопки
• Сообщение с социальными доказательствами в сравнении с сообщением без социальных доказательств
• Образ жизни в сравнении с образом товара
• Процентная скидка против скидки в цифрах.

При изменении более чем одного фактора в версиях A и B будет очень сложно определить, какой элемент отвечает за разницу в производительности.

3. Она начинается с четкой гипотезы

Не делайте случайных изменений, просто чтобы посмотреть, что может сработать. Сосредоточьтесь на том, что вы ищете, и используйте это в качестве основы для тестирования.

Например, если вы пытаетесь увеличить конверсию, вы можете создать версию сообщения, в которой призыв к действию будет находиться над дисплеем или превью (ATL), чтобы сделать его более заметным, и другую версию, в которой контент будет предшествовать призыву к действию (CTA).

Кроме того, если вы пытаетесь решить, стоит ли обращаться к новому подписчику по имени в теме приветственного сообщения, попробуйте одну тему с персонализацией и одну без.

4. Выберите метрику для тестирования, которая соответствует цели вашей кампании.

Большинство кампаний направлено на достижение конверсии, поэтому ваше A/B-тестирование также должно быть направлено на улучшение этих показателей.

Распространенное заблуждение заключается в том, что строка темы может повлиять только на процент открытия, сообщение - только на клики, а содержание целевой страницы - только на конверсию.

Это неправда! Различные инстанции не действуют изолированно. Каждый фактор влияет на целое, потому что подписчики воспринимают маркетинговые кампании по электронной почте как единое целое.

Таким образом, цель тематической строки - не генерировать открытия, а конвертировать людей. Аналогично, цель контента - не клики, а конверсия.

5. Разработайте программу регулярного тестирования и записывайте результаты.

Разработанное A/B-тестирование специальный неэффективны, потому что проводятся нерегулярно и направлены на разные цели. Чтобы получить максимальную отдачу от A/B-тестирования, вам нужен план. Разработайте график тестирования, который будет отслеживаться:

• Теории, которые вы пытаетесь подтвердить
• Какие адреса электронной почты вы используете для проверки каждой теории?
• Результаты каждого теста и то, как они влияют на ваши планы на будущее
• Постарайтесь включить A/B-тест хотя бы в 50% вашего распространения.

6. Подтвердите результаты теста

Индивидуальный A/B-тест не может быть окончательным. В краткосрочной перспективе любой подъем, который вы увидите, может быть результатом эффекта новизны. Подписчиков привлекает все новое, что может привести к переоценке любых изменений, которые вы вносите.

Эффект новизны исчезает довольно быстро. Поэтому, если вы проведете один и тот же тест два или три раза в течение определенного периода времени, эффект новизны не проявится, и вы сможете измерить истинное влияние изменений.

В долгосрочной перспективе поведение и отношение потребителей меняются. Состав вашего списка контактов также может меняться в зависимости от методов привлечения подписчиков, изменения ваших продуктов или услуг, расширения или выхода на новые территории и других факторов.

Чем увереннее в успехе теста, тем дольше можно ждать его повторного подтверждения. Но со временем вы захотите периодически подтверждать каждый тест, хотя бы один или два раза, что еще раз доказывает, что план A/B-тестирования крайне важен.