Če svoje delo jemljete resno in ste usmerjeni k rezultatom, ne smete zamuditi velikega potenciala testiranja A/B.

Pomagajo vam lahko odkriti zelo učinkovite spremembe vsebine, oblikovanja, domačih strani in še več, kot je opisano v našem članku. "5 vidikov trženja e-pošte, ki jih je treba preizkusiti z metodo A/B"..

Če želite testirati sporočila A/B, morate dvema majhnima skupinama naročnikov predstaviti dve različici in nato poslušajte. Na podlagi metrike boste izvedeli, kakšne so njihove preference, in na podlagi tega lahko kratkoročno ukrepate tako, da preostalemu občinstvu pošljete najučinkovitejšo različico, dolgoročno pa tako, da te preference ponovite v prihodnjih kampanjah.

Sliši se preprosto, pri MasterBase® pa je še preprostejše zaradi naše avtomatizacije postopka izbire najučinkovitejšega dela in njegovega pošiljanja v celotno bazo. Vendar pa je pri testiranju A/B tudi precej enostavno narediti napake in priti do napačnega zaključka, kar popolnoma spodkoplje rezultate.

Izvedba številnih testov A/B in ugotovitev, da se zaradi slabe izvedbe niste naučili ničesar uporabnega, je boleča. Da bi se izognili temu razočaranju, vam predlagamo, da upoštevate teh 6 nasvetov, s katerimi boste iz testov A/B potegnili največ.

1. Pri testiranju A/B se osredotočite na tiste vidike kampanje, ki bodo najbolj vplivali na rezultate.

Včasih lahko majhne prilagoditve manj pomembnih elementov vplivajo na vaš barometer, zato se osredotočite na testiranje ključnih elementov sporočila, kot so vrstica predmeta, pozivi k akciji, slike in naslovi.

Obstajajo pa tudi drugi elementi, ki jih je vredno preizkusiti:

• Drugačna logika sprožitve za samodejna sporočila
• Kako hitro po aktivaciji sporočila ga je treba poslati
• Pošiljanje ali nepošiljanje serije samodejnih sporočil
• Pod katerimi pogoji se samodejno sporočilo v seriji izpusti?

2. Testiranje A/B omejite na eno stvar naenkrat.

Če niste v celoti vključeni v proces ocenjevanja, morate testiranje A/B omejiti na eno spremembo naenkrat. Na primer:

• Zeleni gumb v primerjavi z modrim gumbom
• Sporočilo z vključenim socialnim dokazom v primerjavi s sporočilom brez socialnega dokaza
• Podoba življenjskega sloga v primerjavi s podobo izdelka
• Odstotni popust v primerjavi s številčnim popustom.

Če bi med različicama A in B spremenili več kot en dejavnik, bi bilo zelo težko določiti, kateri element je odgovoren za razliko v učinkovitosti.

3. Izhaja iz jasne hipoteze

Ne izvajajte naključnih sprememb samo zato, da bi videli, kaj bi lahko delovalo. Osredotočite se na to, kaj iščete, in to uporabite kot osnovo za testiranje.

Če na primer želite povečati število konverzij, lahko ustvarite različico sporočila, v kateri je poziv k akciji nad prikazom ali predogledom (ATL), da je bolj viden, in drugo različico, v kateri je vsebina pred pozivom k akciji (CTA).

Če se želite odločiti, ali je dobro, da novega naročnika v naslovu pozdravnega sporočila nagovorite z imenom, poskusite en naslov s personalizacijo in en brez nje.

4. Izberite zmagovalno metriko testa, ki je skladna s ciljem vaše kampanje.

Cilj večine kampanj je doseganje konverzij, zato mora biti testiranje A/B usmerjeno tudi v izboljšanje teh kazalnikov.

Pogosta napačna predstava je, da lahko vrstica predmeta vpliva le na stopnjo odprtja, da lahko sporočilo vpliva le na klike in da lahko vsebina pristajalne strani vpliva le na konverzije.

To ni res! Različni primeri ne delujejo ločeno. Vsak dejavnik vpliva na celoto, saj naročniki doživljajo kampanje e-poštnega trženja kot celoto.

Cilj vrstice predmeta torej ni ustvariti odprtih sporočil, temveč ljudi, ki se konvertirajo. Podobno tudi cilj vsebine ni ustvarjanje klikov, temveč ljudi, ki se konvertirajo.

5. Razvijte program rednega testiranja in beležite rezultate.

Zasnovane teste A/B ad hoc so neučinkovite, ker so sporadične in usmerjene v različne cilje. Če želite kar najbolje izkoristiti testiranje A/B, potrebujete načrt. Razvijte načrt testiranja, ki bo sledil:

• Teorije, ki jih poskušate potrditi
• Katere e-poštne naslove uporabljate za preverjanje posameznih teorij?
• Rezultati posameznih testov in njihov vpliv na vaše prihodnje načrte testiranja.
• Poskusite vključiti test A/B vsaj v 50% svoje diseminacije.

6. Potrdite rezultate testov

Posamezen test A/B ni večno prepričljiv. Kratkoročno je lahko kakršno koli izboljšanje, ki ga opazite, posledica učinka novosti. Naročnike privlačijo novosti, zaradi česar lahko precenijo vse vaše spremembe.

Učinek novosti hitro izgine. Če v določenem časovnem obdobju dvakrat ali trikrat izvedete isti test, učinek novosti ne bo prisoten in boste lahko izmerili dejanski učinek spremembe.

Dolgoročno se vedenje in odnos potrošnikov spreminjata. Sestava vašega kontaktnega seznama se lahko spremeni tudi glede na prakse pridobivanja naročnikov, spremembo ponudbe izdelkov ali storitev, širitev na nova območja ali iz njih in druge dejavnike.

Bolj ko je uspeh testa dokončen, dlje lahko počakate na njegovo ponovno potrditev. Vendar boste sčasoma želeli vsak test občasno potrditi vsaj enkrat ali dvakrat, kar še enkrat dokazuje, da je načrt testiranja A/B bistvenega pomena.