A/B-тестирование для email-рассылок: полное руководство

Дата публикации: 08.07.2022

Статья обновлена 05.09.2025

 

Если вы не знакомы с таким понятием, как A/B-тестирование, то это основанный на анализе данных метод, позволяющий узнать, что вызывает отклик у получателей ваших писем. С помощью информации, полученной в результате A/B-тестов, вы сможете значительно улучшить эффективность своих email-кампаний.

 

 

Как работают A/B-тесты в маркетинге?

В email-маркетинге A/B-тестирование (также известное как сплит-тестирование) предполагает проведение определенного анализа с целью выяснить, какая версия рассылки работает эффективнее остальных. Также A/B-тестирование помогает маркетологам лучше понимать, чего хотят их клиенты.

Каков алгоритм действий? Создайте два разных варианта (вариант А и вариант В) и распределите трафик на эти варианты 50/50. Затем зафиксируйте результаты на каждом варианте, чтобы определить, какой из них дал наилучший результат.

Как только вы определите наиболее подходящий вариант, направьте 100% трафика на него и исключите все прочие. Так вы будете уверены, что предлагаете клиентам максимально эффективный продукт.

 

Почему A/B-тестирование критически важно в современном email-маркетинге

Компании, которые проводят A/B-тестирование каждой email-рассылки, получают на 37% более высокую отдачу от email-маркетинга по сравнению с брендами, которые никогда не используют A/B-тесты. Это впечатляющая статистика, которая наглядно демонстрирует важность тестирования.

 

В США 93% компаний проводят A/B-тестирование своих email-маркетинговых кампаний, что показывает, насколько широко этот метод применяется на международном уровне.

 

В России рынок email-рассылок увеличился почти на 15% в 2023 году, и компании активно ищут способы повысить эффективность своих кампаний. A/B-тестирование — один из наиболее надежных методов достижения этой цели.

 

Когда следует использовать A/B-тестирование?

На самом деле, на этот вопрос нет единого ответа.

 

Цель A/B-тестирования — улучшить качество сервиса и повысить вовлеченность пользователей. Это значит, что ситуаций, когда А/B-тестирование может быть полезно, существует огромное множество.

 

Чтобы дать вам представление о том, что это такое, я описал несколько распространенных сценариев.

 

 

1. Определение болей клиентов

Если вы хотите узнать, почему ваша конверсия не увеличивается или хотите понять, как повысить уровень взаимодействия с клиентами, вам необходимо выявить болевые точки клиентов.

 

И именно здесь может помочь A/B-тестирование. Оно позволяет найти области, в которых ваши клиенты испытывают трудности при взаимодействии с вашим сервисом, сайтом или рассылкой.

 

Представьте, что у вас низкий процент кликов по ссылкам в письмах. Чтобы выяснить, почему подписчики не переходят на сайт, проведите A/B-тест.

 

Согласно вашей гипотезе, пользователи могут не замечать призыв к действию из-за его неяркого оформления. Таким образом, наряду с оригинальным дизайном CTA создайте более заметную версию (вариант B).

 

Отправьте половину базы письма с исходной кнопкой, а половину — с новой.

 

Результаты подтвердят ваши предположения: пользователи предпочитают более заметный вариант. За время проведения теста процент переходов увеличился на 17%.

 

Проведя A/B-тест, вы выявили препятствие, с которым столкнулись клиенты, и теперь можете внести необходимые изменения.

2. Снижение процента отказов и повышение вовлеченности

A/B-тестирование — это оптимальный способ удостовериться в том, что написанный вами контент понравится вашей аудитории.

 

Так вы сможете узнать, на что кликают ваши клиенты и какие действия предпринимают.

 

 

3. Повышение рентабельности инвестиций

Проводя A/B-тесты в рамках маркетинговых или рекламных кампаний, вы получаете больше шансов повысить рентабельность инвестиций.

 

Допустим, вы планируете провести дорогостоящую email-кампанию в праздничный сезон. Перед запуском кампании проведите A/B-тест со стандартным и новым макетами рассылки, чтобы посмотреть, какой из вариантов окажется более эффективным.

 

 

 

 

 

Получив результаты этого теста, вы будете знать, как лучше структурировать ваши email-ы, когда начнется рекламная кампания. 

 

 

A/B-тесты в email-маркетинге: современные возможности

К 2027 году количество отправленных и полученных электронных писем достигнет более 700 миллиардов ежедневно, поэтому будут полезны любые средства, чтобы выделиться в почтовом ящике.

 

 

 

 

Вот несколько «зон», которые вы можете протестировать в своих рассылках:

 

• Тема письма: именно тема письма призывает пользователей открыть ваше письмо, поэтому она должна быть продуманной. Тестирование тем увеличит ваши шансы на большее число открытий и кликов. 

• Дизайн: дизайн вашего электронного письма может повлиять на то, как ваша аудитория будет его воспринимать. Вы можете провести A/B-тестирование нескольких различных шаблонов писем (включая HTML и plain-text), чтобы выяснить, какой из них эффективнее всего.

• CTA: используя разные CTA, вы сможете понять, на что лучше всего реагирует ваша аудитория. Попробуйте поменять место размещения CTA, его внешний вид или язык.

 

 

 

 

 

Как провести А/B тестирование: 4 важных момента

1. Определите конечную цель теста

В первую очередь, вам необходимо определить свои цели. Это позволит сформулировать четкую гипотезу и поможет не сбиться с пути на протяжении всего тестирования.

 

Примеры целей:

• Увеличить открываемость писем
• Повысить кликабельность
• Улучшить конверсию в продажи
• Снизить количество отписок

 

2. Определите переменную для тестирования

Используя прошлые данные и аналитику, определите области, в которых вы испытываете трудности.

 

Важно: тестируйте только один элемент за раз. Если вы одновременно измените тему письма и дизайн кнопки, то не сможете понять, что именно повлияло на результат.Это может быть что-то простое, например, заголовок, картинка или CTA.

 

Вы можете использовать многовариантное тестирование для проверки более чем одной переменной, но это требует значительно большей аудитории.

 

 

3. Рассчитайте необходимый размер выборки

Для получения статистически значимых результатов важно правильно рассчитать размер выборки.

 

Основные принципы:

• Для достижения статистической значимости A/B-теста требуется минимум 5000 уникальных посетителей
• Если у вас более 1000 подписчиков, используйте принцип 20/80: отправьте 10% подписчиков один вариант и 10% — второй, остальным 80% — тот, который выиграл
• Для небольших баз (менее 1000 человек) рекомендуется выделить под тест более 50% аудитории

 

4. Настройте тест

Я советую проводить A/B-тесты с одним источником трафика — в таком случае результаты будут более точными.

 

То есть, вам нужно сравнивать аналогичное с аналогичным. Разбивка результатов по источникам трафика позволит вам проанализировать результаты с максимальной четкостью.

 

Важные моменты при настройке:

• Обеспечьте случайное распределение аудитории
• Проводите тест в одинаковых условиях для обеих групп
• Учитывайте сезонность и дни недели
• Вторник является наиболее предпочтительным днем недели для отправки email-рассылок (35% респондентов)

 

5. Определите продолжительность теста

Минимальная продолжительность:

• Для email-рассылок — минимум 24-48 часов
• Учитывайте полный бизнес-цикл вашей аудитории

Не останавливайте тест раньше времени, даже если видите хорошие промежуточные результаты — это может привести к ложным выводам.

 

 

6. Отслеживайте результаты

На протяжении всего тестирования вам необходимо постоянно отслеживать его результаты. Так вы сможете внести изменения, если тест пройдет не так, как планировалось.

 

А когда тест будет завершен, вы сможете сравнить результаты, чтобы найти наилучший вариант и проанализировать данные. На этом этапе вы можете понять, какие изменения необходимо внести, чтобы улучшить качество продукта.

 

Но если разница между тестами незначительна (менее 5%), возможно, вам стоит продолжить тестирование. Вам понадобится больший набор данных, чтобы прийти к определенным выводам. Тут-то и пригодится статистическая значимость.

 

 

Что такое статистическая значимость в A/B-тестировании?

Статистическая значимость используется для подтверждения того, что результаты тестирования не являются случайными. Это математический способ доказать, что конкретная статистика надежна.

 

Другими словами, A/B-тест имеет статистическую значимость, если его результаты не являются случайными.

 

Вот более подробный обзор статистического анализа:

 

 

 

 

P-значение (или значение вероятности). Если существует небольшая вероятность того, что результаты получены случайно, то статистика надежна. Чем меньше P-значение, тем надежнее результаты (0,05 —стандарт для подтверждения статистической значимости).

 

Размер выборки. Насколько обширен набор ваших данных? Если он слишком мал, результаты могут быть ненадежными.

 

Уровень доверия. Это степень уверенности в том, что результат теста не был случайным. Типичный уровень доверия для статистической значимости составляет 95%.

 

Представим, что вы тестируете письмо.

 

На вашем текущем шаблоне кнопка CTA красного цвета. На тестовой — синяя.

 

После 1 000 просмотров вы получили 10 продаж с красной кнопки и 11 продаж — с синей.

 

Так как эти результаты практически одинаковы, велика вероятность того, что изменение цвета никак не повлияло на результат. Это означает, что кнопка не является статистически значимой.

 

Но если тот же тест дал 10 продаж с красной кнопки и 261 с синей, вряд ли это произошло случайно. Это означает, что результат статистически значим.

 

Если вам трудно определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми, есть платформы, которые могут помочь. Предлагаем воспользоваться специальным калькулятором от MindBox.

 

Практические советы по улучшению результатов A/B-тестов

Для тем писем:

• Длина темы письма 61-70 символов показывает наивысший открытие на уровне 32,1%
• 43% людей открывают email только на основе темы письма
• Избегайте спам-слов и чрезмерного использования заглавных букв
• Тестируйте персонализацию в теме (имя получателя)

 

Для призывов к действию:

• Используйте контрастные цвета для кнопок
• Тестируйте размер и расположение CTA
• Экспериментируйте с формулировками ("Купить сейчас" vs "Узнать больше")

 

Для контента:

• Тестируйте длину письма
• 28% получателей email говорят, что длина письма не имеет значения, если оно персонализировано
• Экспериментируйте с форматами: текст vs HTML vs AMP-email

 

Автоматизация A/B-тестирования

Современные email-платформы предлагают автоматическое A/B-тестирование.

 

Возможности автоматизации:

• Автоматический выбор победителя по заданным критериям
• Отправка оптимального варианта остальной аудитории
• Непрерывное тестирование и оптимизация
• Интеграция с AI для генерации вариантов

 

Вот несколько популярных платформ с A/B-тестированием:

• В русскоязычном сегменте: UniSender, DashaMail, SendPulse
• Международные: Mailchimp, Klaviyo, Campaign Monitor

 

Заключение: максимизируйте эффективность ваших email-рассылок

A/B-тестирование — это не разовая активность, а непрерывный процесс оптимизации ваших email-кампаний. Только 28% маркетологов действительно довольны показателями конверсии, достигнутыми после A/B-тестирования, что говорит о важности правильного подхода к тестированию.

 

Ключевые принципы успешного A/B-тестирования:

1. Тестируйте регулярно — сделайте A/B-тестирование частью вашей email-стратегии
2. Фокусируйтесь на значимых изменениях — не тестируйте мелочи без потенциального влияния на бизнес
3. Накапливайте знания — ведите базу результатов тестов для будущих кампаний
4. Думайте о клиенте — всегда ставьте потребности аудитории выше внутренних предпочтений

 

Что тестировать в первую очередь:

Новичкам: начните с тестирования тем писем — это даст быстрые и заметные результаты.

 

Опытным: переходите к тестированию персонализации, времени отправки и сложных элементов дизайна.

 

Профессионалам: экспериментируйте с AI-генерированным контентом, мультивариантными тестами и интеграцией с другими каналами.

 

Помните: автоматизированные email-письма показывают на 84% более высокие показатели открытий, на 2270% увеличение конверсии и на 341% увеличение кликабельности по сравнению с обычными рассылками.

 

Начните использовать A/B-тестирование уже сегодня

A/B-тестирование email-рассылок — это мощный инструмент для увеличения эффективности ваших маркетинговых кампаний. Начните с простых тестов и постепенно усложняйте эксперименты по мере накопления опыта.

 

Нужна помощь с настройкой эффективных email-кампаний и проведением A/B-тестов?

 

Команда Handbox поможет вам создать комплексную стратегию email-маркетинга, настроить автоматизацию и провести профессиональные A/B-тесты для максимизации результатов ваших рассылок.