A/B-тестирование для email-рассылок на 2022 год

A/B-тестирование для email-рассылок на 2022 год

 

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 улучшить качество своей работы.

 

 

banner



Как работают A/B-тесты в маркетинге?

В маркетинге A/B-тестирование предполагает проведение определенного анализа с целью выяснить, какая версия сайта, email-рассылки или рекламы 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 адаптивный продукт.

 

 

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 высокий процент отказа в корзине. Чтобы выяснить, почему посетители отказываются от покупки, проведите A/B-тест.

 

Согласно вашей гипотезе, пользователи могут испытывать трудности из-за длительного процесса оформления заказа. Таким образом, наряду с оригинальным процессом оформления создайте более короткую версию (вариант B).

 

Отправьте половину трафика через ваш исходный процесс оформления заказа, а половину — через новый.

 

Результаты подтвердят ваши предположения: пользователи предпочитают более короткий вариант. За время проведения теста процент завершённых заказов 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

А/В тесты email-рассылок помогут вам создать вовлекающие письма, которые пользователи точно захотят открыть. А поскольку к 2025 году количество отправленных и полученных электронных писем достигнет 376,4 миллиарда, 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.

 

 

2. Определите переменную для тестирования

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

 

Вы даже можете использовать многовариантное тестирование для проверки более чем одной переменной. Это может быть что-то простое, например, заголовок, картинка или CTA.

 

 

3. 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.

 

 

4. 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 %), 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?

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.