A/B-тестування, також відоме як спліт-тестування, - це потужний метод підвищення ефективності email-кампаній. Запуск контрольованих експериментів шляхом надсилання двох версій підгрупам вашого списку дозволяє отримати підкріплене даними розуміння того, який контент і дизайн найкраще резонує з вашою аудиторією. Це дає змогу постійно оптимізувати ваші емейли.
Впровадження структурованого підходу до спліт-тестування та аналізу результатів ефективно розкриває весь його потенціал для підвищення показників відкривань, кліків та залученості з часом.
Навіщо потрібно A/B-тестувати листи?
Багато маркетологів просто розсилають електронні листи, ніколи не повторюючи і не підтверджуючи, що працює найкраще. Але є багато вагомих причин, щоб використовувати A/B-тестування:
- Визначає конкретні елементи, які позитивно чи негативно впливають на читацьку аудиторію та рівень відповідей
- Усуває здогадки, ґрунтуючи рішення на достовірних даних і відгуках читачів
- Виявляє несподівані результати, які суперечать припущенням, розкриваючи справжні читацькі вподобання
- Заохочує до постійного вдосконалення, використовуючи уроки, отримані з попередніх тестувань
- Максимізує рентабельність інвестицій в email-розсилки
- Підтримуйте високий рівень залученості, адаптуючи емейли до інтересів аудиторії, що змінюються
- Дає уявлення про те, як повідомлення можуть бути адаптовані до різних сегментів
- Дозволяє визначити ідеальну частоту та час для різних типів листів
Виявлені інсайти дозволяють створювати листи, які краще відповідають потребам та вподобанням вашої аудиторії.
Найкращі практики для ефективного A/B тестування
Дотримання деяких фундаментальних найкращих практик гарантує, що ваші спліт-тести дадуть дієві та надійні дані:
Порівняйте відповідні варіанти
Не змінюйте кілька елементів одночасно і не тестуйте абсолютно різні варіанти. Порівняйте лише 2-3 правдоподібні версії певних елементів контенту або аспектів дизайну, які, найімовірніше, вплинуть на метрики. Наприклад, протестуйте різні заголовки, кольори кнопок заклику до дії, стилі зображень, пропозиції тощо. Решта листів залишаються ідентичними.
Граничні змінні
Надсилайте тести демографічно схожим сегментам і уникайте одночасного запуску інших кампаній. Обмеження змінних дає більшу впевненість у тому, що саме тестовані варіанти спричинили спостережувані ефекти, а не якийсь інший фактор.
Виважено підходите до вибору розміру вибірки
Більший розмір вибірки покращує статистичну значущість, але менші вибірки дають швидші результати. Як правило, для отримання якісного зворотного зв'язку за показниками open-and-click часто достатньо вибірки з кількох тисяч одержувачів. Використовуйте більші вибірки для критичних тестів або підтвердження кількісного зростання конверсій.
Аналізуйте показники відповідно до цілей
Оцінюйте успіх на основі ключових показників ефективності, пов'язаних з цілями кампанії, які можуть включати коефіцієнт відкриттів, CTR, коефіцієнт переходів з одного кліка на інший, коефіцієнт конверсії тощо. Не покладайтеся на непрямі марнославні показники, такі як соціальні пости, які не обов'язково вказують на ефективність.
Нехай дані керують рішеннями
Уникайте припущень та особистих вподобань, спираючись на дані тестування, щоб визначити подальші кроки. Версія з низькими показниками може краще представляти поточні інтереси аудиторії, навіть якщо це суперечить інтуїції. Базуйте оптимізацію на реакції читачів, а не на думках.
Ітерація з невеликим кроком
Оптимізуйте поступово за допомогою багаторазових ітеративних тестів, а не радикальних редизайнів. Робіть зважені кроки відповідно до перевірених інсайтів, перш ніж змінювати додаткові елементи. Невеликі, але часті оптимізації дають результат.
Структурування успішних A/B тестових кампаній
Дотримуйтесь цих кроків, щоб провести добре сплановані кампанії тестування, які дадуть дієві результати:
Ставте чіткі цілі
Висуньте гіпотезу про те, як ви збираєтеся поліпшити показники, і визначте кількісні цілі, які можна виміряти, наприклад, збільшити CTR на 25% або коефіцієнт конверсії на 15%. Конкретні цілі диктують, за якими показниками відстежувати і оцінювати успіх.
Визначте тестові змінні
Перегляньте контент, дизайн, терміни, сегментацію тощо, щоб визначити елементи, які мають потенціал для позитивного впливу. Враховуйте минулі результати та відгуки читачів. Обмежте тести 2-3 ізольованими змінами. Щоб забезпечити ефективність вашого аналізу, інтегруйте надійний перевірка спаму у ваш процес оцінювання.
Крафт версії A та версії B
Створіть окремі версії, що відрізняються лише змінними, які тестуються. Наприклад, версія А може мати червону кнопку заклику до дії, а версія Б - зелену. За винятком ізольованих тестових змінних, зробіть обидві версії ідентичними.
Перевірити налаштування кампанії
Переконайтеся, що тема листа, ім'я, час відправки, сегменти списку тощо узгоджуються в обох версіях. Використовуйте інструмент спліт-тестування або A/B-тестування, підключений до вашого поштового сервісу, щоб автоматично обробляти належну доставку версій.
Надіслати вибірковим аудиторіям
Дозвольте інструменту випадковим чином розділити ваш список і відправити версію А і Б відповідно. Або надішліть вручну до порівнянних сегментів. Використовуйте достатньо великі вибірки для статистичної достовірності.
Дайте час для залучення
Перед початком аналізу зачекайте щонайменше добу після пологів, щоб дані були повністю заповнені. Сплануйте тести відповідно.
Порівняйте ключові показники
Витягніть звіти про відкриваність, CTR, конверсії тощо для обох версій. Розрахуйте відсоток ліфтингу між ними. Враховуйте як кількісні показники, так і якісний зворотній зв'язок.
Приймайте рішення на основі даних
Дозвольте результатам, а не інтуїції визначати наступні дії. Якщо версія B виявилася кращою, використовуйте її підхід і надалі. Не соромтеся тестувати ще раз у майбутньому, щоб досягти більших успіхів.
Розвивайтеся на основі навчання
Застосовуйте отриманий досвід для оптимізації додаткових аспектів у майбутніх тестах. Постійно вдосконалюйте, використовуючи невеликі інкрементні покращення на основі даних.
Приклади реального A/B тестування
Спостереження за тим, як A/B-тестування дає результати для бізнесу, доводить цінність дисциплінованої методології тестування, заснованої на безперервному навчанні. Ось кілька яскравих прикладів.
Тестування предметної лінії для компанії, що займається зарахуванням на курси
Провайдер онлайн-курсів використовував тестування заголовків, щоб збільшити кількість відкриттів імейлів. Вони протестували обмежені в часі заголовки проти заголовків, що викликають цікавість, без жорстких дедлайнів.
Тематичні заголовки, засновані на терміновості, здобули рішучу перемогу, майже вдвічі збільшивши відсоток відкриттів порівняно із заголовками, заснованими на цікавості. Це чітко показало, що дефіцитні запити краще привертають увагу цієї аудиторії.
Тестування кольору кнопки реєстрації
An консультант з доставки електронної пошти протестували зелені кнопки заклику до дії у порівнянні з більш традиційними червоними кнопками в нижньому колонтитулі листів. Вони надіслали кілька тисяч зразків рівномірно розділеним групам.
На диво, зелений заклик до дії перевершив червоний, показавши на 22% вищий показник кліків, незважаючи на те, що червоний вважається стандартним кольором конверсії. Це свідчить про те, що читацькі тенденції відрізняються від припущень.
Тестування персоналізації для електронної комерції
Ритейлер протестував додавання імен читачів до теми листа порівняно з безособовими загальними темами. Персоналізовані імейли мали в середньому на 14% вищий показник відкриттів.
Вони також протестували додавання імен та рекомендацій щодо товарів на основі історії покупок. Це підвищило коефіцієнт відкриттів ще на 8%, довівши ефективність легкої персоналізації.
Порівняння стилів зображень
SaaS-компанія протестувала листи із зображеннями людей, які співпрацюють, у порівнянні з типовими стоковими фотографіями. Зображення спільної роботи, прив'язані до їхніх повідомлень, показали на 21% кращі показники кліків.
Це показало, що релевантні зображення, які резонують з контентом, перевершили загальні зображення-заповнювачі, що не мають зв'язку з брендом.
Підтвердження та оптимізація частоти
Неприбуткова організація протестувала розсилку щомісяця та щокварталу, щоб підтвердити ідеальну періодичність. Щомісячні розсилки мали вищі показники відкриттів. Далі вони протестували щотижневі та щомісячні розсилки. Коефіцієнт відкриттів знизився при двотижневій частоті, що свідчить про втому підписників. Це показало, що щомісячна розсилка є оптимальною.
Основні висновки
Спільною рисою цих прикладів є те, що A/B-тестування виявляє те, що дійсно приваблює вашу аудиторію, а не припущення. Деякі ключові висновки для застосування:
- Тестуйте по одному ізольованому елементу за раз, і дозвольте отриманим даним керувати наступними кроками.
- Певні типи тематичних рядків, вибір дизайну, функцій і часових рамок набагато краще резонують з кожною унікальною аудиторією.
- Невеликі зміни можуть мати величезний вплив. Оптимізація поступово ускладнює виграш з плином часу.
- Уникайте прийняття рішень, що ґрунтуються лише на інтуїції. Дані про реакцію аудиторії - найнадійніший компас.
- Постійне тестування дозволяє постійно вдосконалювати повідомлення, дизайн і функції, щоб ще краще відповідати потребам і вподобанням аудиторії.
Інсайти, отримані завдяки дисциплінованому A/B-тестуванню, дозволяють надсилати листи, які є більш релевантними та цікавими для ваших одержувачів. Це сприяє побудові відносин і зростанню бізнесу в довгостроковій перспективі.