ABC des A/B-Testings: 9 Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer E-Mail-Kampagnen

Tests sind für die Optimierung Ihrer E-Mail-Kampagnen unerlässlich. Sie möchten die Kombination aus Design und Inhalt finden, die Ihr Publikum am besten anzieht und zum Handeln anspornt. Schließlich erfordert die Verbindung mit Kunden sowohl Kunst als auch Wissenschaft, und es kann eine Herausforderung sein, den richtigen Weg zu finden, um sie zu erreichen. Brillante Konzepte und Umsetzungen sind natürlich wichtig, aber sie sind nur der Anfang, wenn es darum geht, erfolgreiche Marketingkampagnen zu entwickeln.

Sie können sich nicht auf das verlassen, was in der Vergangenheit funktioniert hat; Die Marktbedingungen ändern sich und damit auch Ihre Käufer. Mit automatisierten E-Mail-Tests können Sie das Risiko verringern, neue Dinge auszuprobieren. Es liefert Ihnen die Daten, die Sie für die Entscheidungsfindung benötigen, damit Sie Ihre Kampagnen mit mehr Vertrauen entwickeln und weiterentwickeln können.

Finden Sie einen Gewinner

Wenn Sie einen A/B-Test durchführen, versuchen Sie herauszufinden, ob Version A, die Kontrollversion, (gemäß Ihren Metriken) besser oder schlechter abschneidet als Version B. Indem Sie jede Version mit einer kleinen Stichprobe Ihrer Zielgruppe testen , können Sie schnell feststellen, welche Kombination aus Design und Text wahrscheinlich die meisten Conversions erzielen wird, bevor Sie Ihre größere Kampagne starten.

So können Sie zum Beispiel herausfinden, ob ein Call-to-Action wie „Jetzt kaufen“ oder „Schnäppchen kaufen“ bei Ihrem Zielsegment besser ankommt. Je besser die Resonanz, desto höher Ihre Kapitalrendite.

Mithilfe von A/B-Tests können Sie mit allen Aspekten einer E-Mail experimentieren, die sich auf die Konversion auswirken könnten, z. B.:

1. Betreffzeile: Dies ist wahrscheinlich der häufigste A/B-Test. Denken Sie daran, nicht nur auf Öffnungsraten zu achten, sondern auch auf Klickraten und Konversionen. Manchmal ist die E-Mail, die am häufigsten geöffnet wird, nicht diejenige, die die meisten Conversions erzielt.
2. Absenderadresse: Sie können testen, ob das Senden von einer benannten Person (z. B. dem CEO) im Vergleich zu einer generischen Absenderadresse wie „Newsletter“ die Anzahl der Öffnungen und Klicks konsistent erhöht.
3. Preheader : Testen Sie, ob eine E-Mail mit einem Preheader besser abschneidet. Wie viel besser? Sie können auch feststellen, ob ein Link im Preheader zu mehr Antworten führt. Zu oft werden Preheader nur für „Diese E-Mail in einem Browser anzeigen“ verwendet. Testen Sie stattdessen diese Eigenschaft als Fortsetzung der Betreffzeile. Es kann die Reaktion optimieren, insbesondere für Empfänger, die Bilder deaktiviert haben und/oder Vorschaufenster verwenden.

4. Format: Führt ein fettgedruckter Call-to-Action zu Ergebnissen? Was ist, wenn es auch unterstrichen ist? Soll die Schrift eine andere Farbe haben? Tests können es dir sagen.
5. Schaltflächen: Farbe, Größe, Bezeichnung, Positionierung oder sogar etwas so Geheimnisvolles wie die Frage, ob eine Schaltfläche einen Schlagschatten hat oder nicht, kann einen großen Unterschied in der Klickrate ausmachen.
6. Linktext: Probieren Sie verschiedene Konfigurationen Ihres Linktextes aus, z. B. „Laden Sie das Best Practices-E-Book für E-Mails herunter“ vs. „Erzielen Sie bessere Ergebnisse bei jeder E-Mail-Kampagne“.
7. Inhalt: Testen Sie alle anderen Textelemente wie Überschriften, Leistungsbeschreibungen, Kundenstimmen oder Produktbeschreibungen.
8. Bilder: Übertrifft ein Foto von glücklichen Menschen auf einem Segelboot das Foto eines schönen Strandes? Es gibt nur einen Weg, das herauszufinden.
9. Preise: Finden Sie heraus, ob Ihre Zielgruppe besser auf bestimmte Preispunkte reagiert, und testen Sie Rabattstrategien wie „25 % Rabatt“ im Vergleich zu „200 $ sparen“.

Setzen Sie sich für jeden Test ein klares Ziel

Ein wesentlicher Vorteil von A/B-Tests besteht darin, dass sie eindeutige Ergebnisse liefern – eine einzelne Variable (sagen wir, die Betreffzeile) wird über zwei Möglichkeiten, A und B, getestet. Die Ergebnisse sind schnell, klar und effektiv. Sie vergleichen die Reaktion Ihrer E-Mail-Empfänger auf eine Version mit der Reaktion auf eine einzelne Variante. Die Ergebnisse zeigen konkret und messbar, welche der beiden Alternativen die besseren Ergebnisse liefert.

Leute erstellen manchmal A- und B-Versionen, die mehrere Unterschiede aufweisen; Dadurch erfahren Sie, welche E-Mail besser abschneidet, aber nicht unbedingt warum. Versuchen Sie, die Variablen einzuschränken, wenn Sie eine bestimmte Frage beantworten möchten. Wenn Sie beispielsweise wissen möchten, ob das Formulieren einer Betreffzeile als Frage mit einem bestimmten Segment funktioniert, können Sie es dem Steuerelement so ähnlich wie möglich halten:

Holen Sie sich Tipps für ein gesundes Herz

vs.

Wie gesund ist Ihr Herz?

Beachten Sie, dass wir die Steuerung nicht anhand von etwas ganz anderem testen, wie z. B. „Bist du einem Herzinfarktrisiko ausgesetzt?“ oder "Schlägt Ihr Herz zu schnell?" Das liegt daran, dass unsere erklärte Mission darin bestand, festzustellen, ob ein Frageformat mehr Menschen zum Antworten bringt oder nicht. Wenn wir testen wollten, ob eine positive Nachricht im Vergleich zu einer angstbasierten Nachricht funktioniert, könnten wir eine der gruseligen Betreffzeilen verwenden. Es ist wichtig, beim Erstellen eines A/B-Tests ein klares Ziel vor Augen zu haben. Andernfalls werfen Sie nur Ideen um, um zu sehen, was bleibt. (Natürlich ist das immer noch besser, als gar nicht zu testen.)

Tipps für A/B-Tests

Hier sind einige zusätzliche Tipps, die Ihnen helfen, das Beste aus Ihrer A/B-Teststrategie herauszuholen.

• Synchronisieren Sie Ihre Tests. Wenn Version A diese Woche rauskommt und Version B nächste Woche läuft, ist es kein echter A/B-Test. Version A hätte möglicherweise besser abgeschnitten, aber nur, weil Version B während eines Feiertagswochenendes gesendet wurde. Es kann Ihnen immer noch einen Einblick in Trends geben, und es ist besser als nichts, aber idealerweise sollten die Tests zur gleichen Zeit für genau die gleiche Zeit ausgeführt werden. Marketing-Automatisierung macht es einfach.
• Hören Sie sich die Daten an. Lassen Sie sich nicht von Ihren persönlichen Vorlieben leiten – vertrauen Sie den Testergebnissen. Die Gewinner sind oft überraschend. Wenn der Call-to-Action-Button, den Sie persönlich für hässlich halten, die meisten Ergebnisse erzielt, dann haben Sie keine Angst, ihn zu verwenden. Wenn Sie sicher sind, dass die Leute Bilder von Welpen lieben, und die Ergebnisse zeigen, dass Kätzchen jedes Mal gewinnen, gehen Sie mit den Fakten.
• Nehmen Sie sich die richtige Zeit. Lassen Sie Ihren Test lange genug laufen (und für ein ausreichend großes Publikum), um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Aber lassen Sie es nicht zu lange laufen – die schlechte Leistung könnte Sie Conversions kosten. Wenn Sie während eines Tests eine höhere Conversion-Rate aufrechterhalten möchten, sollten Sie etwas (wie die Funktion „Optimieren für Conversions“ von Act-On) verwenden, das es ermöglicht, mehr Traffic auf die Ausführung mit der besten Leistung zu lenken, anstatt eine gleichmäßige Verteilung.
• Halte es einfach. Es hat sich bewährt, ein Element nach dem anderen zu testen. Wenn Sie eine neue Schaltflächenfarbe ausprobieren und auch die Überschrift ändern, wissen Sie nicht, welche den Anstieg der Conversions verursacht hat. Wenn Sie unter Zeitdruck stehen, können Sie sicherlich Version A gegen Version B testen und mit dem Gewinner mitgehen. (Ihre Erkenntnisse werden nicht so granular sein, aber Sie werden zumindest die Ergebnisse verbessern.) Sie können auch testen, wie eine einfach aussehende E-Mail (eine HTML-E-Mail mit einfachem Text und ohne Grafiken) im Vergleich zu einer ausgefeilten, gestalteten Nachricht abschneidet. Manchmal ist einfach wirklich besser.
• Machen Sie es zu einer fortlaufenden Sache. Sie sollten regelmäßig Tests durchführen, da sich die Effektivität jedes Elements in Ihrer E-Mail (oder Zielseite) im Laufe der Zeit ändern kann.

Wie können Sie sicher sein, welcher Test gewonnen hat? Erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die Bestimmung des Konfidenzniveaus für E-Mail-A/B-Tests und finden Sie heraus, wie Sie die Ergebnisse Ihrer Tests interpretieren können.

Die E-Mail-Optimierung ist eine kontinuierliche Entdeckungs- und Verfeinerungssuche. A/B-Tests sind eine bewährte Methode, um herauszufinden, was funktioniert … und was nicht. Es muss nicht immer kompliziert sein, sollte aber fester Bestandteil Ihrer Entwicklungsprozesse sein.

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