Как использовать A/B тестирование электронной почты для улучшения конверсии email-кампаний

Бренды, которые запускают A/B-тесты для каждого письма, которое они отправляют, сообщают о более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг по электронной почте на 37%, чем бренды, которые не запускают никаких A/B-тестов.

Будь то B2B-компания, отправляющая своим лидам капельные кампании по электронной почте, или бренд электронной коммерции, отправляющий рекламные предложения, добавление экспериментов в виде A/B-тестов в комплекс маркетинга по электронной почте-это один из верных способов добиться большего количества конверсий.

Но такие эксперименты с электронной почтой преднамеренны. А это значит, что просто погуглить “идеи тестирования электронной почты A/B”, а затем отработать их из списка, не получится. Вам нужно сделать больше. Итак, рассмотрите несколько способов, которыми вы можете начать работу с А/В тестами электронной почты, которые настроят вас на повторяемый успех маркетинга по электронной почте.

Выбор правильных показателей производительности

Когда дело доходит до A/B тестирования электронной почты, большинство маркетологов электронной почты начинают думать с точки зрения того, что может получить их больше открытий и кликов. Но эти самые высокие показатели вовлеченности редко отражают реальный успех кампании по электронной почте.

Например, даже если эксперимент с электронной почтой (скажем, в строке темы) действительно получает больше открытий, он действительно не говорит, привела ли кампания по электронной почте к большему количеству потенциальных клиентов, доходов или заказов.

Чтобы понять реальный эффект, который генерирует почтовая кампания, вам необходимо изучить всю воронку взаимодействия с электронной почтой. Вы должны уметь отслеживать и понимать поведение ваших подписчиков на сайте, когда они открывают ваши электронные письма и переходят по ним.

По сути, вам нужно знать, как метрики вовлеченности, такие как открытия или клики, полученные в результате эксперимента, соотносятся с реальными метриками производительности (такими как метрика конверсии целевой страницы, к которой в конечном итоге приводит открытие/клик электронной почты). Просто останавливаться на мониторинге открытий и кликов в эксперименте с электронной почтой и объявлять победителей теми, кто получает больше, - это неправильный способ, поскольку он оставляет реальные конверсии вне эксперимента.

Кроме того, кого волнует, если строка темы A генерирует больше открытий, чем строка темы B, если последняя генерирует больше конверсий? И кого волнует, что контент электронной почты A генерирует больше кликов, чем контент электронной почты B, если последний производит больше конверсий?

Итак, как вы наблюдаете за поведением ваших подписчиков электронной почты на месте, чтобы определить “реальных” победителей из ваших экспериментов по А/В тестированию электронной почты?

Один из простых способов сделать это - через Google Analytics с помощью параметров UTM. С помощью параметров UTM вы можете разумно установить, была ли ваша электронная почта конечной точкой соприкосновения перед конвертацией или она способствовала конверсии. давайте возьмем пример.

Предположим, вы запускаете эксперимент по электронной почте, в котором вы тестируете две версии контента (каждая из которых содержит только одну ссылку на вашу целевую страницу). Далее, давайте предположим, что одна версия (или версия а) использует страх пропустить подход к контенту с ограниченной бесплатной пробной версией, а другая использует подход социального доказательства (используя отзывы клиентов, значки, отзывы и т. д.). Таким образом, используя параметры UTM для этого эксперимента, вы должны создать две различные ссылки для вашего призыва к действию.

Одна из них может быть:
convert.com?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=q2&utm_content=fomo
А другая может быть:
convert.com?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=q2&utm_content=socialproof

По мере того как подписчики переходят по вашим ссылкам и посещают ваш веб-сайт, Google Analytics будет собирать данные с ваших ссылок на основе UTM и сможет показать вам, какая тема контента работала лучше всего.

Вы можете быть удивлены, обнаружив, что, хотя электронная почта с содержанием, основанным на страхе, вдохновляла больше кликов, на самом деле это была электронная почта с социальным доказательством, которая получила больше подписок.

Некоторые поставщики услуг маркетинга электронной почты также поддерживают такое отслеживание "из коробки", в то время как другие позволяют вам создавать интеграции, чтобы вы могли получить лучший результат и точно отслеживать реакцию вашей почтовой кампании.

Формирование хорошей гипотезы

Как и в любом эксперименте, даже эксперимент с электронной почтой должен начинаться с сильной гипотезы. Гипотеза всегда опирается на проблему и, по существу, устанавливает, почему вы хотите провести эксперимент в первую очередь.

Написание гипотезы для вашего эксперимента по электронной почте заставляет вас взглянуть на данные (или “проблему”, с которой вы в настоящее время боретесь), проанализировать, почему вы думаете, что ваш эксперимент окажет положительное влияние на коэффициент конверсии, а также перечислить показатели, которые будут определять успех.

Простое написание гипотезы помогает вам создать прочную основу для эксперимента по электронной почте, останавливая вас от тестирования случайных изменений, в то же время побуждая вас тестировать изменения, основанные на целях вашего канала электронной почты.

Выбор типа теста электронной почты A/B для запуска

Нет необходимости вдаваться в элементы, которые вы можете проверить в своем эксперименте, потому что вы можете проверить все прямо от поля отправителя и строки темы до текста и макета. Скорее, здесь нужно рассказать, какой тип элемента вы должны протестировать, основываясь на своих целях.

По сути, тесты, которые тестируют небольшие настройки, такие как другой цвет кнопки CTA или другое изображение, только помогают вам перейти от коэффициента конверсии X к X. 2.

Но если вы регулярно видите плохие конверсии из ваших почтовых кампаний, то переход от X к X. 2 не поможет. Вместо этого вы должны искать возможности оптимизации конверсии, которые приведут вас от X до 2X. Это происходит только тогда, когда вы проводите радикальные эксперименты.

Например, контент-эксперимент из вышеприведенного раздела-это радикальный эксперимент, в ходе которого вы предоставляете своим подписчикам совершенно иные стили обмена сообщениями, чем те, которые используете в настоящее время. Такие радикальные эксперименты помогают вам обнаружить “глобальный максимум” в вашем случае или подход, который является совершенно новым для вас, но может привести к массовым конверсиям.

Исходя из ваших целей преобразования электронной почты, вы можете выбрать серию экспериментов, тестирующих небольшие настройки, или начать с радикального эксперимента и построить на нем серию экспериментов, тестирующих небольшие настройки, чтобы еще больше улучшить улучшенную конверсию.

Как правильно организовать логистику

После того как вы выдвинули гипотезу о своем тесте электронной почты A/B, пришло время определить размер выборки, продолжительность эксперимента и то, как вы собираетесь разделить свою абонентскую базу.

Когда речь заходит о тестировании типов разделения электронной почты A/B, наиболее популярным является разделение 50/50. Здесь вы отправляете версию А 50% ваших подписчиков, а версию В-остальным 50%.

Кроме того, вы можете отправить версию А 25% ваших подписчиков, версию В еще 25%, и выигрышная версия (основанная на созданных открытиях или кликах) будет отправлена оставшимся 50% подписчиков.

Некоторые маркетологи электронной почты не включают всю базу подписчиков в свой тест. В этом случае, например, если у вас есть 10-электронная капельная кампания и вы решили провести A/B-тест с дополнительным 11-м электронным письмом, то вы можете экспериментировать только с 90% ваших подписчиков, а остальные 10% вообще не будут подвергнуты вашему эксперименту. Такое несогласованное тестирование помогает оценить общую эффективность вашего эксперимента. Оптимизирующая команда Pinterest часто использует для своих экспериментов “1-процентную группу несогласных".

Помимо завершения разделения, вы также должны подумать о размере выборки, которую собираетесь протестировать.

Вы можете экспериментировать только с 90% ваших подписчиков, а остальные 10% вообще не будут подвергнуты вашему эксперименту. Такое несогласованное тестирование помогает оценить общую эффективность вашего эксперимента.

В целом, большинство поставщиков услуг маркетинга электронной почты предполагают, что вы можете запускать выигрышные тесты A/B даже с небольшими абонентскими базами. Например, согласно MailChimp, если у вас есть 5000 подписчиков для тестирования каждой из ваших версий (всего 10 000 для версий A и B), вы должны быть хороши. HubSpot, с другой стороны, называет даже абонентскую базу с 1000 контактами достаточно приличной, чтобы проводить A/B эксперименты.

Однако если вам нужен более точный размер выборки для вашего эксперимента, ознакомьтесь с калькуляторами размера выборки из инструментов оптимизации конверсий.

Как только вы узнаете, как вы собираетесь разделить свою абонентскую базу и сколько контактов вы собираетесь использовать для выполнения ваших экспериментов по электронной почте, пришло время определить точку остановки для вашего теста.

В зависимости от целей вашего теста (открытия или кликов) ваша точка остановки будет отличаться. По данным MailChimp, тест на оптимизацию открытий может найти победителя примерно за 2 часа. А для тестов на оптимизацию скорости кликов он обнаружил, что идеальная продолжительность теста составляет около 12 часов.

Обратите внимание, что ваш победитель, основанный на открытиях или кликах, может быть или не быть “окончательным победителем”, потому что окончательный победитель-это тот, который приводит к большему количеству конверсий, а версия электронной почты, которая получает больше вовлеченности, не гарантирует более высоких конверсий. В большинстве случаев вам потребуется несколько дней, чтобы определить окончательного победителя на основе взаимодействия подписчика с вашей электронной почтой и их активности на вашем веб-сайте.

Построение надежной системы тестирования электронной почты

Когда вы начинаете с А/В тестирования электронной почты, это может быть очень захватывающим, чтобы проверить цвет кнопки или эффективность персонализации. Часто такие небольшие настройки перемещают метрики из-за эффекта новизны, когда подписчики отвечают на “новизну” в своих электронных письмах.

Но хотя такие мгновенные выигрыши помогают генерировать интерес к экспериментам с электронной почтой, они мало что делают для долгосрочного успеха в области маркетинга электронной почты.

Для этого вам нужно разработать структуру тестирования электронной почты, которая позволяет вам идти после ваших конкретных целей маркетинга электронной почты и избегать использования вашей пропускной способности тестирования для тестирования случайных изменений.

Часто небольшие изменения приводят к изменению показателей из-за эффекта новизны, когда подписчики реагируют на “новизну” в своих электронных письмах.

Построение структуры экспериментов по электронной почте также помогает документировать все выполняемые тесты электронной почты и их результаты. Результаты ваших предыдущих экспериментов помогут вам в планировании будущих тестов электронной почты. Например, если вы обнаружите в одном из ваших тестов электронной почты, что нажатие кнопки электронной почты CTA в область сгиба получает больше щелчков, вы можете попробовать другой цвет для кнопки CTA в последующем эксперименте, чтобы увидеть, если это делает это улучшает коэффициент конверсии дальше.

Инвестируя в такую структуру, каждый раз, когда вы захотите протестировать электронную почту (что вы должны делать часто для достижения большего успеха), вы получите кучу идей, которые уже извлекли бы из предыдущих экспериментов. Это может показаться большой работой, но даже простая электронная таблица Google справится с этой задачей.

Заключительные слова

Выше вы прочли все, что вам нужно знать, чтобы начать проводить значимые А/В тесты электронной почты, которые действительно влияют на прибыль вашего бизнеса.