İşinizi ciddiye alıyor ve sonuç odaklıysanız, A/B Testinin muazzam potansiyelini kaçırmak istemezsiniz.

Makalemizde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, konu, tasarım, ana sayfa ve daha fazlasında yüksek etkili değişiklikleri ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilirler "E-posta pazarlamanızın A/B testi yapılacak 5 yönü"..

Mesajlarınızı A/B testine tabi tutmak için tek yapmanız gereken, abonelerinizden oluşan iki küçük gruba iki versiyon sunmak ve ardından Dinle. Metrikler size tercihlerini söyleyecektir ve bunlardan yola çıkarak kısa vadede kitlenizin geri kalanına en verimli versiyonu göndererek veya uzun vadede bu tercihi gelecekteki kampanyalarda tekrarlayarak harekete geçebilirsiniz.

Kulağa basit geliyor ve MasterBase®'de en etkili parçayı seçme ve toplam tabana gönderme sürecindeki otomasyonumuz sayesinde daha da basit. Ancak A/B testlerinde hata yapmak ve yanlış sonuca ulaşarak sonuçları tamamen baltalamak da oldukça kolaydır.

Çok sayıda A/B testi yaptıktan sonra kötü uygulama nedeniyle eyleme geçirilebilir hiçbir şey öğrenemediğiniz sonucuna varmak acı vericidir. Bu hayal kırıklığından kaçınmak için, A/B testlerinizden en iyi şekilde yararlanmak üzere bu 6 ipucunu izlemenizi öneririz.

1. A/B testi çalışmalarınızı kampanyanızın sonuçlarınız üzerinde en fazla etkiye sahip olacak yönlerine odaklayın.

Bazen küçük unsurlarda yapılan küçük ayarlamalar barometrenizdeki ibreyi yukarı çekebilir, bu nedenle testlerinizi konu satırı, harekete geçirici mesajlar, görseller ve başlıklar gibi bir mesajın temel unsurlarına odaklayın.

Ancak denemeye değer başka unsurlar da var:

• Otomatik mesajlar için farklı tetikleme mantığı
• Etkinleştirildikten sonra mesajın ne kadar sürede gönderileceği
• Bir dizi otomatik mesaj göndermek veya göndermemek
• Bir seride otomatik bir mesaj hangi koşullar altında atlanır?

2. A/B testinizi her seferinde tek bir şeyle sınırlayın.

Bir değerlendirme sürecine tamamen dahil olmadığınız sürece, A/B testinizi bir seferde tek bir değişiklikle sınırlı tutmalısınız. Örneğin:

• Yeşil düğmeye karşı mavi düğme
• Sosyal kanıt içeren mesaj ile sosyal kanıt içermeyen mesaj
• Ürün imajına karşı yaşam tarzı imajı
• Yüzde indirimine karşı rakam indirimi.

A ve B versiyonları arasında birden fazla faktörün değiştirilmesi, performanstaki farktan hangi unsurun sorumlu olduğunu belirlemeyi çok zorlaştıracaktır.

3. Net bir hipotezle başlar

Sadece neyin işe yarayabileceğini görmek için rastgele değişiklikler yapmayın. Ne aradığınıza odaklanın ve bunu testlerinizin temeli olarak kullanın.

Örneğin, dönüşümleri artırmaya çalışıyorsanız, daha görünür hale getirmek için mesajınızın harekete geçirici mesajın ekranın veya önizlemenin (ATL) üzerinde olduğu bir sürümünü ve içeriğin harekete geçirici mesajdan (CTA) önce geldiği başka bir sürümünü oluşturabilirsiniz.

Ayrıca, hoş geldiniz mesajınızın konu satırında yeni bir aboneye ismiyle hitap etmenin iyi olup olmadığına karar vermeye çalışıyorsanız, kişiselleştirme içeren ve içermeyen bir konu satırı denemelisiniz.

4. Kampanya hedefinizle uyumlu bir kazanan test metriği seçin.

Çoğu kampanya dönüşüm elde etmeyi amaçlar, bu nedenle A/B testiniz de bu metrikleri iyileştirmeye yönelik olmalıdır.

Yaygın bir yanlış algı, konu satırının yalnızca açılma oranını etkileyebileceği, mesajın yalnızca tıklamaları etkileyebileceği ve açılış sayfasının içeriğinin yalnızca dönüşümleri etkileyebileceğidir.

Bu doğru değil! Farklı örnekler birbirinden bağımsız olarak çalışmaz. Her faktör bütünü etkiler, çünkü aboneler e-posta pazarlama kampanyalarını bir bütün olarak deneyimler.

Dolayısıyla, bir konu satırının amacı açılma değil, dönüşüm sağlayan kişiler oluşturmaktır. Benzer şekilde, içeriğin amacı da tıklama değil, dönüşüm sağlayan kişiler oluşturmaktır.

5. Düzenli bir test programı geliştirin ve sonuçları kaydedin.

Tasarlanan A/B testleri ad hoc verimsizdir çünkü düzensizdirler ve farklı hedeflere odaklanırlar. A/B testlerinizden en iyi şekilde yararlanmak için bir plana ihtiyacınız vardır. Takip eden bir test programı geliştirin:

• Doğrulamaya çalıştığınız teoriler
• Her bir teoriyi test etmek için hangi e-posta adreslerini kullanıyorsunuz?
• Her testin sonuçları ve bunların gelecekteki test planlarınızı nasıl etkileyeceği
• Yayımınızın en azından 50% bölümüne bir A/B testi eklemeye çalışın.

6. Test sonuçlarını onaylayın

Bireysel bir A/B testi sonsuza kadar kesin sonuç vermez. Kısa vadede, gördüğünüz herhangi bir artış yenilik etkisinin sonucu olabilir. Aboneler yeni olana ilgi duyar ve bu da yaptığınız değişikliklere aşırı değer vermelerine neden olabilir.

Yenilik etkisi oldukça hızlı bir şekilde kaybolur. Bu nedenle, aynı testi belirli bir süre boyunca iki veya üç kez yaparsanız, yenilik etkisi ortadan kalkacak ve değişikliğin gerçek etkisini ölçebileceksiniz.

Uzun vadede, tüketici davranışları ve tutumları değişir. İletişim listenizin bileşimi, abone edinme uygulamalarına, ürün veya hizmet tekliflerinizin değiştirilmesine, yeni bölgelere genişlemeye veya yeni bölgelerden çıkmaya ve diğer faktörlere bağlı olarak da değişebilir.

Bir testin başarısı ne kadar kesinse, yeniden onaylamak için o kadar uzun süre bekleyebilirsiniz. Ancak zaman içinde her bir testi en az bir ya da iki kez periyodik olarak onaylamak isteyeceksiniz ki bu da A/B test planının ne kadar önemli olduğunu bir kez daha kanıtlıyor.