\u010ce \u017eelite testirati sporo\u010dila A\/B, morate dvema majhnima skupinama naro\u010dnikov predstaviti dve razli\u010dici in nato poslu\u0161ajte<\/em>. Na podlagi metrike boste izvedeli, kak\u0161ne so njihove preference, in na podlagi tega lahko kratkoro\u010dno ukrepate tako, da preostalemu ob\u010dinstvu po\u0161ljete naju\u010dinkovitej\u0161o razli\u010dico, dolgoro\u010dno pa tako, da te preference ponovite v prihodnjih kampanjah.<\/p>\n Sli\u0161i se preprosto, pri MasterBase\u00ae pa je \u0161e preprostej\u0161e zaradi na\u0161e avtomatizacije postopka izbire naju\u010dinkovitej\u0161ega dela in njegovega po\u0161iljanja v celotno bazo. <\/strong>Vendar pa je pri testiranju A\/B tudi precej enostavno narediti napake in priti do napa\u010dnega zaklju\u010dka, kar popolnoma spodkoplje rezultate.<\/p>\n Izvedba \u0161tevilnih testov A\/B in ugotovitev, da se zaradi slabe izvedbe niste nau\u010dili ni\u010desar uporabnega, je bole\u010da. Da bi se izognili temu razo\u010daranju, vam predlagamo, da upo\u0161tevate teh 6 nasvetov, s katerimi boste iz testov A\/B potegnili najve\u010d.<\/p>\n V\u010dasih lahko majhne prilagoditve manj pomembnih elementov vplivajo na va\u0161 barometer, zato se osredoto\u010dite na testiranje klju\u010dnih elementov sporo\u010dila, kot so vrstica predmeta, pozivi k akciji, slike in naslovi.<\/p>\n Obstajajo pa tudi drugi elementi, ki jih je vredno preizkusiti:<\/p>\n \u010ce niste v celoti vklju\u010deni v proces ocenjevanja, morate testiranje A\/B omejiti na eno spremembo naenkrat. Na primer:<\/p>\n \u010ce bi med razli\u010dicama A in B spremenili ve\u010d kot en dejavnik, bi bilo zelo te\u017eko dolo\u010diti, kateri element je odgovoren za razliko v u\u010dinkovitosti.<\/p>\n Ne izvajajte naklju\u010dnih sprememb samo zato, da bi videli, kaj bi lahko delovalo. Osredoto\u010dite se na to, kaj i\u0161\u010dete, in to uporabite kot osnovo za testiranje.<\/p>\n \u010ce na primer \u017eelite pove\u010dati \u0161tevilo konverzij, lahko ustvarite razli\u010dico sporo\u010dila, v kateri je poziv k akciji nad prikazom ali predogledom (ATL), da je bolj viden, in drugo razli\u010dico, v kateri je vsebina pred pozivom k akciji (CTA).<\/p>\n \u010ce se \u017eelite odlo\u010diti, ali je dobro, da novega naro\u010dnika v naslovu pozdravnega sporo\u010dila nagovorite z imenom, poskusite en naslov s personalizacijo in en brez nje.<\/p>\n Cilj ve\u010dine kampanj je doseganje konverzij, zato mora biti testiranje A\/B usmerjeno tudi v izbolj\u0161anje teh kazalnikov.<\/p>\n Pogosta napa\u010dna predstava je, da lahko vrstica predmeta vpliva le na stopnjo odprtja, da lahko sporo\u010dilo vpliva le na klike in da lahko vsebina pristajalne strani vpliva le na konverzije.<\/p>\n To ni res! Razli\u010dni primeri ne delujejo lo\u010deno. Vsak dejavnik vpliva na celoto, saj naro\u010dniki do\u017eivljajo kampanje e-po\u0161tnega tr\u017eenja kot celoto.<\/p>\n Cilj vrstice predmeta torej ni ustvariti odprtih sporo\u010dil, temve\u010d ljudi, ki se konvertirajo. Podobno tudi cilj vsebine ni ustvarjanje klikov, temve\u010d ljudi, ki se konvertirajo.<\/p>\n\n
Pri testiranju A\/B se osredoto\u010dite na tiste vidike kampanje, ki bodo najbolj vplivali na rezultate.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
\n
\n
Testiranje A\/B omejite na eno stvar naenkrat.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
\n
\n
Izhaja iz jasne hipoteze<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
\n
Izberite zmagovalno metriko testa, ki je skladna s ciljem va\u0161e kampanje.<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n
![\"ebook](\"https:\/\/i0.wp.com\/masterbase.com\/es\/es\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Captura-de-pantalla-2024-08-12-175309-300x191.png?resize=495%2C315&ssl=1\")
<\/a><\/p>\n