A/B 이메일 캠페인 테스트

게시 됨: 2023-07-27

끊임없이 진화하는 디지털 마케팅 환경에서 이메일 캠페인은 청중을 참여시키고 전환율을 높이는 부인할 수 없는 강력한 도구입니다. 그러나 획일적인 접근 방식은 종종 만족스럽지 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 그렇다면 이메일 캠페인이 매번 목표를 달성했는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 답은 강력한 최적화 전략에 있으며, 바로 여기에서 A/B 테스트가 필요합니다.

A/B 테스트는 웹 페이지, 이메일 또는 기타 마케팅 자산의 두 가지 버전을 비교하여 어느 것이 더 나은지 확인하는 간단하면서도 효과적인 방법입니다. 잠재고객의 하위 집합으로 두 가지 다른 버전을 평가하면 더 성공적인 변형을 측정하여 나머지 잠재고객에게 보낼 수 있습니다.

이 기사에서는 이메일 캠페인에서 A/B 테스트의 이점을 자세히 살펴보고 이를 효과적으로 구현하기 위한 단계별 가이드를 제공합니다.

A/B 테스트 이해

A/B 테스트의 기본 사항을 파악하는 것이 중요합니다. 분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트에는 원본(A)과 변형(B)의 두 가지 버전의 이메일을 만드는 작업이 포함됩니다. 이러한 버전은 테스트 중인 변수라는 한 가지 차이점을 제외하고는 동일합니다. 그런 다음 이메일 목록을 두 개의 임의의 동일한 그룹으로 나누고 그룹 A에 원본 이메일을 보내고 그룹 B에 변형 이메일을 보내고 미리 결정된 목표에 따라 성과를 모니터링합니다.

A/B 테스트의 이점

A/B 테스트는 이메일 마케팅 전략의 효과를 크게 향상시킬 수 있는 다양한 이점을 제공합니다. 여기에는 오픈율 증가, 클릭률 향상, 이메일 성능의 전반적인 향상 등이 포함됩니다. 자세히 살펴보겠습니다.

향상된 오픈 요금

이메일 A/B 테스트의 첫 번째 중요한 이점 중 하나는 오픈율 개선 가능성입니다. 열기 비율은 주어진 이메일을 여는 이메일 수신자의 비율입니다. A/B 테스트는 제목, 프리헤더 텍스트, 발신자 이름, 발신 시간 및 날짜와 같이 오픈율에 영향을 미치는 다양한 요소를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 요소를 테스트하면 청중이 전자 메일을 열도록 유도하여 열람률이 높아지는 원인을 이해할 수 있습니다.

클릭률 증가

클릭률(CTR)은 이메일에 포함된 하나 이상의 링크를 클릭한 이메일 뷰어의 비율을 나타내는 이메일 마케팅의 또 다른 주요 지표입니다. CTR은 본문 카피, 이미지, 링크, 클릭 유도문안 버튼과 같은 이메일 내용과 직접 관련이 있습니다. 이러한 요소를 A/B 테스트하면 콘텐츠를 최적화하여 더 많은 클릭을 유도하고 결과적으로 CTR을 높일 수 있습니다.

향상된 전환율

전환율은 구매, 서비스 가입 또는 양식 작성과 같은 원하는 작업을 완료하는 이메일 수신자의 비율을 측정하는 중요한 지표입니다. A/B 테스트는 수신자의 행동 결정에 영향을 미치는 이메일의 다양한 측면을 테스트하여 전환을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 여기에는 제안, 클릭 유도문안 문구, 레이아웃, 이메일 디자인 등이 포함됩니다.

반송률 감소

반송률은 수신자의 받은 편지함으로 전달되지 못한 전송된 이메일의 비율을 나타냅니다. 하드 바운스는 유효하지 않거나 폐쇄되었거나 존재하지 않는 이메일 주소로 배달을 시도할 때 발생하며 소프트 바운스는 받은 편지함이 가득 차거나 사용할 수 없는 서버로 인해 일시적인 배달 실패입니다. A/B 테스트는 반송률에 영향을 미치는 요소를 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 이를 수정하고 이메일이 구독자의 받은 편지함에 성공적으로 도달하도록 할 수 있습니다.

높은 반송률을 피하는 또 다른 방법은 이메일 목록을 정기적으로 정리하는 것입니다. 이메일 캠페인을 더욱 효과적으로 만들기 위해 각 캠페인 전에 유효하지 않은 이메일 주소를 삭제하십시오. 그러나 이 작업을 수동으로 수행하려면 많은 시간이 걸리고 특정 이메일 주소를 항상 객관적으로 평가할 수는 없습니다. Atomic Email Verifier를 사용하십시오. 이 도구는 몇 번의 클릭만으로 유효하지 않은 이메일에서 이메일 목록을 정리합니다.

청중 선호도에 대한 더 나은 이해

A/B 테스트의 또 다른 중요한 이점은 청중을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다는 것입니다. 다양한 청중은 다양한 유형의 이메일에 다르게 반응하며 A/B 테스트는 특정 청중에게 가장 공감하는 것이 무엇인지 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 청중의 선호도와 행동에 대한 통찰력을 얻음으로써 보다 표적화되고 개인화된 이메일 콘텐츠를 생성하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

정보에 입각한 의사 결정

A/B 테스트는 이메일 마케팅 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 직관이나 가정에 의존하지 않고 A/B 테스트 결과를 사용하여 결정을 내리고 이메일 마케팅 효과를 높일 수 있습니다. 이 증거 기반 접근 방식은 위험을 최소화하고 더 나은 결과로 이어질 수 있습니다.

비용 효율적

A/B 테스트는 이메일 마케팅을 개선하는 비용 효율적인 방법입니다. 기본 설정 및 행동에 따라 이메일을 최적화하여 기존 청중을 최대한 활용할 수 있습니다. 새로운 리드를 확보하는 데 더 많은 비용을 지출하는 대신 현재 구독자와의 참여를 개선하여 결과를 높일 수 있습니다.

지속적인 개선

A/B 테스트 실행은 지속적인 개선을 장려합니다. 테스트, 학습 및 최적화를 계속하면 이메일의 효율성이 지속적으로 향상됩니다. 각 테스트는 향후 이메일에 적용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공하여 시간이 지남에 따라 점점 더 효과적인 이메일 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트에 대한 단계별 가이드

A/B 테스트를 수행하는 것이 어려워 보일 수 있지만 이 단계별 가이드를 따르면 이메일 마케팅 전략에서 A/B 테스트를 쉽게 구현할 수 있습니다.

1 테스트 목표 정의

A/B 테스트를 시작하기 전에 목표를 정의하는 것이 중요합니다. 명확한 목표가 없으면 어둠 속에서 총을 쏘게 될 것이고 성공이 어떤 것인지 알 수 없을 것입니다. 테스트를 통해 개선하려는 목표는 무엇입니까? 오픈율, 클릭률, 전환율 또는 다른 것입니까? 목표는 구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 시한이 정해져 있거나 SMART(구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 시한이 있는)여야 합니다. 예를 들어 다음 달에 이메일을 여는 비율을 10% 높이는 것을 목표로 할 수 있습니다. 명확한 목표가 있으면 테스트 프로세스를 안내하여 테스트할 요소와 모니터링할 메트릭을 결정하는 데 도움이 됩니다.

2 테스트 가능한 요소 식별

다음으로 테스트할 이메일 캠페인의 요소를 식별해야 합니다. 성능 변화의 원인에 대한 혼동을 피하기 위해 한 번에 하나의 요소를 테스트하는 것이 중요합니다.
다음은 이메일 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 두 가지 공통 요소입니다.

제목 줄

제목은 종종 이메일 캠페인의 첫 번째 연락 지점입니다. 수신자가 이메일을 열어보거나 바로 휴지통으로 보낼지 여부에 영향을 미치는 중요한 역할을 합니다. 제목 줄 테스트는 청중을 끌어들이고 이메일을 열도록 강요하는 요소를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음과 같은 제목의 다양한 측면을 테스트할 수 있습니다.

길이 — 짧은 제목이 더 효과적입니까, 아니면 긴 제목이 더 많은 관심을 끌까요?
어조 — 수신자가 전문적인 어조에 더 잘 반응합니까, 아니면 좀 더 캐주얼하고 친근한 것을 선호합니까?
개인화 — 제목에 받는 사람의 이름이나 기타 개인 정보를 포함하면 오픈율이 높아집니까?
긴급성 — «기간 한정 제공» 또는 «몇 가지 항목만 남음»과 같이 긴박함이나 부족함을 전달하는 제목이 더 높은 오픈율로 이어지나요?

행동 유도 버튼

CTA는 틀림없이 이메일의 가장 중요한 부분입니다. 귀하의 CTA는 귀하의 웹 사이트 방문, 구매 또는 이벤트 등록 등 수신자가 행동하도록 유도하는 것입니다. 언어에서 디자인 및 배치에 이르기까지 다양한 CTA를 테스트하면 클릭률과 전환율에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 테스트할 수 있는 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

텍스트 — 더 많은 클릭을 유도하는 문구는 무엇입니까? 1인칭 언어(예: «내 무료 평가판 시작») 또는 2인칭 언어(예: «무료 평가판 시작»)를 사용하는 것이 더 나은가요?
색상 — CTA 버튼의 특정 색상이 더 많은 클릭을 유도합니까?
배치 — 이메일에서 CTA를 배치하는 것이 가장 효과적인 위치는 무엇입니까? 끝인가, 중간인가, 아니면 그들이 처음 보는 것이어야 하는가?
크기 — 더 큰 CTA가 더 눈에 띄고 따라서 더 효과적입니까, 아니면 더 신중한 버튼이 더 잘 작동합니까?

개인화

개인화는 이메일이 개별 수신자에게 더 적절하고 맞춤화된 느낌을 줄 수 있습니다. 이것은 더 높은 참여율로 이어질 수 있습니다. 개인화를 테스트할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

이름 — 이메일에서 받는 사람의 이름을 이름으로 지정하면 열람률과 클릭률이 달라집니까?
콘텐츠 — 수신자의 과거 행동에 기반한 개인화된 제품 추천 또는 콘텐츠가 참여를 증가시키는가?
보내는 시간 — 받는 사람의 과거 오픈 이력에 맞춘 시간에 이메일을 보내는 것이 더 효과적일까요?

이메일 본문

이메일 본문은 메시지를 전달하고 청중을 참여시키는 곳입니다. 본문에는 다음을 포함하여 테스트할 수 있는 많은 요소가 있습니다.

콘텐츠 — 청중이 상세한 콘텐츠를 선호합니까 아니면 짧고 간결한 메시지를 선호합니까?
레이아웃 — 이메일 구조가 참여에 어떤 영향을 미칩니까? 독자는 단일 열 또는 다중 열 레이아웃을 선호합니까?
이미지 — 이미지가 포함된 이메일이 텍스트만 있는 이메일보다 성능이 더 좋습니까? 가장 효과적인 이미지 유형과 크기는 무엇입니까?
타이포그래피 — 선택한 글꼴, 크기 및 색상이 이메일의 가독성과 전반적인 참여도에 영향을 줍니까?

청중 나누기

목표를 정의하고 테스트 가능한 요소를 식별했으면 청중을 분할할 때입니다. A/B 테스트에서 청중은 동등하고 무작위로 선택된 두 그룹, 즉 그룹 A(통제 그룹)와 그룹 B(테스트 그룹)로 분할되어야 합니다. 그룹 A는 이메일의 원본을 받고 그룹 B는 변경된 버전을 받습니다. 이 분할은 일반적으로 50/50이지만 캠페인 크기 및 목표에 따라 달라질 수 있습니다. 편견을 방지하고 테스트 조건을 일관되게 유지하기 위해 청중 세분화가 무작위인지 확인하십시오. 각 그룹의 크기는 이메일 목록의 크기와 달성하려는 통계적 유의성에 따라 달라집니다. 정확한 결과를 얻으려면 그룹이 전체 청중을 대표하는지 확인하십시오.

샘플 크기 및 기간 결정

적절한 샘플 크기와 테스트 기간을 결정하는 것은 A/B 테스트 여정에서 중요한 단계입니다. 샘플 크기는 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있을 만큼 충분히 커야 하며 기간은 의미 있는 데이터를 캡처할 수 있을 만큼 길어야 하지만 테스트가 쓸모없게 될 정도로 길지 않아야 합니다. 짧은 테스트는 신뢰할 수 있는 결과를 위한 충분한 데이터를 제공하지 못할 수 있는 반면, 장기간 테스트는 결과에 영향을 미칠 수 있는 외부 요인의 변화로 이어질 수 있습니다. 일반적으로 7~14일의 테스트 기간이 권장됩니다.
A/B 테스트 샘플 크기 계산기와 같은 도구는 최적의 그룹 크기를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

테스트 구현 및 모니터링

청중을 나누고 샘플 크기와 기간을 결정한 후 테스트를 시작할 수 있습니다. 대부분의 이메일 마케팅 플랫폼에는 A/B 테스트 도구가 내장되어 있어 비교적 쉽게 테스트를 실행할 수 있습니다. 테스트가 실행되면 결과를 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다. 개선하기로 설정한 측정항목에 중요한 변화가 있는지 살펴보세요.

결과 분석 및 비교

테스트가 끝나면 결과를 분석하고 비교할 차례입니다. 오픈율, 클릭률, 전환율 등 목표와 관련된 주요 메트릭을 살펴보고 어떤 버전의 이메일이 더 나은 성과를 내는지 결정하십시오.

결과가 우연에 의한 것이 아닌지 확인하려면 통계적 유의성 테스트를 사용하십시오. 통계에 익숙하지 않다면 다양한 온라인 도구와 계산기가 도움이 될 수 있습니다.

우승 버전 선택

귀하의 분석에 따라 가장 적합한 이메일 버전을 선택하십시오. 테스트 목표를 가장 잘 충족하는 버전이어야 합니다. 이것은 나머지 청중에게 보낼 버전입니다. 결과가 기대한 것과 다르더라도 청중에게 효과가 없는 것을 배우는 데 가치가 있음을 기억하십시오. A/B 테스트의 목표는 지속적으로 개선하는 것이므로 한 번 실행한 후 테스트를 중단하지 마십시오.

반복하다

A/B 테스트 프로세스에서 마지막이자 아마도 가장 중요한 단계는 반복입니다. A/B 테스트는 일회성 전략이 아닙니다. 테스트, 분석, 구현, 학습 및 다시 테스트의 연속적인 주기입니다.

지속적인 개선

테스트 프로세스를 반복하는 목적은 지속적인 개선 문화를 조성하는 것입니다. 테스트를 반복할 때마다 청중의 선호도와 행동에 대해 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 성공적인 버전을 구현함에 따라 이메일 마케팅이 점차 더 효과적이 되어 참여 및 전환율이 향상됩니다. 그러나 이것이 최종적으로 도달하게 될 엔드포인트 또는 "완벽한" 이메일이 있다는 의미는 아닙니다. 고객 선호도, 업계 동향, 디지털 환경이 변하기 때문에 오늘 효과가 있었던 것이 내일은 효과가 없을 수도 있습니다. 따라서 일관된 테스트와 최적화는 관련성과 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다.

새 변수 테스트

변수를 테스트하고 우승 버전을 구현한 후 최적화하려는 다음 요소로 이동합니다. 예를 들어 제목 줄 테스트로 시작한 경우 다음으로 이메일 본문, CTA 또는 개인화 요소로 이동할 수 있습니다. 또는 동일한 변수를 다른 가설로 추가 테스트할 수 있습니다. 처음에 제목 줄의 길이를 테스트했다면 다음으로 제목 줄의 어조나 개인화 사용을 테스트할 수 있습니다.

시간 경과에 따른 재시험

일정 기간이 지난 후 동일한 변수를 다시 테스트하는 것도 좋은 생각입니다. 앞서 언급했듯이 선호도는 변할 수 있으며 6개월 전에 효과가 있었던 것이 오늘날만큼 효과적이지 않을 수 있습니다. 주기적인 재테스트를 통해 전략이 청중의 현재 선호도에 맞게 최신 상태인지 확인합니다.

테스트 확장

A/B 테스트에 익숙해지면 테스트 확장을 고려하십시오. 시작할 때 한 번에 하나의 변수만 변경하는 것이 좋지만 여러 변경 사항을 동시에 테스트하여 여러 변경 사항의 조합이 어떻게 수행되는지 확인하는 다변수 테스트는 마케팅 전략이 발전함에 따라 더 미묘한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

결과로부터 배우기

마지막으로 각 A/B 테스트는 결과에 관계없이 청중에 대해 더 많이 배울 수 있는 기회입니다. 테스트에서 큰 차이가 없더라도 이해를 돕는 데 도움이 되는 귀중한 정보입니다. 각 테스트를 문서화하고 학습함으로써 이메일 마케팅 전략뿐만 아니라 마케팅의 다른 영역을 안내할 수 있는 청중에 대한 풍부한 지식 저장소를 구축할 수 있습니다.

통계 학적으로 유의

통계적 유의성은 이메일 마케팅의 A/B 테스트를 포함하여 가설 테스트에서 중요한 개념입니다. 테스트 결과가 우연히 발생했을 가능성을 정량화하는 방법입니다.

A/B 테스트의 맥락에서 통계적 유의성을 달성한다는 것은 버전 A와 버전 B 간의 성능 차이가 임의의 변형이 아니라 사용자가 변경한 사항 때문이라는 확신이 높다는 것을 의미합니다.

테스트에서 통계적 유의성은 일반적으로 p-값으로 표현되며, 이는 두 그룹 간에 실제 차이가 없는 경우 관찰된 차이가 우연히 발생했을 확률을 나타냅니다(귀무 가설). 통계적 유의성에 대해 일반적으로 사용되는 임계값은 0.05(또는 5%)입니다.

p-값이 0.05보다 작거나 같으면 그 차이는 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다. 즉, A와 B 사이에 실질적인 차이가 없다면 시간의 5%만 가지고 있는 것과 같은 극단적인 결과를 얻을 수 있습니다.

반대로 p-값이 0.05보다 크면 관찰된 차이가 우연히 발생했을 수 있으며 통계적으로 유의하지 않음을 나타냅니다. 이 경우 귀무 가설을 기각하지 않습니다.

그러나 통계적 유의성은 결과가 실질적으로나 임상적으로 유의하다는 것을 자동으로 의미하지는 않습니다. 예를 들어 샘플 크기가 충분히 크면 클릭률의 작은 차이가 통계적으로 유의할 수 있지만 비즈니스 결과에 영향을 미치거나 이메일 전략을 변경해야 할 만큼 유의하지 않을 수 있습니다.

따라서 통계적 유의성은 A/B 테스트 결과를 해석하는 데 필수적인 도구이지만 실질적인 의미 및 비즈니스 목표와 함께 사용하여 정보에 입각한 결정을 내려야 합니다.

또한 A/B 테스트에서 통계적 유의성을 달성하는 것이 최종 목표가 아님을 기억하십시오. 오히려 목표는 청중의 선호도와 행동에 대해 배우고 이러한 통찰력을 사용하여 이메일 마케팅 효과를 개선하는 것입니다. 통계적 유의성을 달성하면 이러한 통찰력의 유효성에 대한 확신이 커집니다.

A/B 이메일 테스트 모범 사례

A/B 이메일 테스트를 최대한 활용하려면 몇 가지 모범 사례를 채택하는 것이 중요합니다. 이 지침은 효과적인 테스트를 설계 및 실행하고 결과를 정확하게 해석하는 데 도움이 됩니다.

한 번에 하나의 요소를 테스트합니다. 앞에서 언급했듯이 한 번에 하나의 변수를 변경하면 결과의 차이가 특정 요소에 기인할 수 있습니다. "격리 효과"로 알려진 이 원리는 실험 설계의 기본입니다. 한 번에 여러 요소를 변경하고 성능에 차이가 있는 경우 어떤 변경으로 인해 차이가 발생했는지 알 수 없습니다.
통계적으로 유의미한 샘플 크기를 사용합니다. A/B 테스트의 수신자 수는 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 샘플 크기가 작으면 광범위한 청중을 정확하게 나타내지 못할 수 있으며 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 반대로 표본 크기가 크면 자원이 낭비될 수 있습니다. 온라인에서 쉽게 구할 수 있는 A/B 테스트 표본 크기 계산기를 사용하여 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있는 표본 크기를 선택할 수 있습니다.
인내심을 가지십시오. A/B 테스트에서 흔한 실수 중 하나는 테스트를 조기에 종료하는 것입니다. 테스트에 충분한 데이터를 수집할 수 있는 충분한 시간을 주는 것이 중요합니다. 시간은 이메일 전송 빈도와 샘플 크기에 따라 다르지만 일반적인 지침은 결정을 내리기 전에 적어도 일주일 동안 기다리는 것입니다.
일관성. 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 테스트 중에 다른 모든 요소가 일정하게 유지되어야 합니다. 여기에는 이메일을 보내는 시간과 날짜, 이메일을 보내는 청중의 세그먼트 및 지표에 영향을 미칠 수 있는 기타 마케팅 활동이 포함됩니다.
테스트를 문서화하십시오. 수행한 모든 테스트(테스트한 변수, 변경 사항, 테스트 기간 및 결과)를 기록하십시오. 이 데이터는 시간 경과에 따른 추세를 이해하는 데 유용한 리소스이며 향후 테스트 노력을 안내할 수 있습니다.
테스트 빈도를 고려하십시오. 빈번한 테스트가 중요하지만 가입자에게 너무 많은 변경 사항을 너무 자주 퍼부어서 가입자를 혼란스럽게 하거나 짜증나게 하지 않도록 하십시오. 또한 항상 테스트하는 경우 승리 전략이 효과를 발휘하고 결과를 가져올 충분한 시간을 주지 못할 수 있습니다. 특정 상황에 적합한 균형을 찾으십시오.
통계적 유의성을 이해하고 존중합니다. 테스트 결과를 분석할 때 통계적 유의성을 사용하여 결과가 변경 사항으로 인한 것인지 아니면 우연히 발생한 것인지 확인하십시오. 통계적 유의성에 대한 공통 임계값은 95%입니다. 즉, 결과가 무작위로 인한 것이 아닐 확률이 95%입니다.
올바른 메트릭을 살펴보십시오. 각 테스트의 특정 목표에 따라 주요 지표를 선택하십시오. 귀하의 목표가 오픈을 부스트하는 것이라면 주요 지표는 오픈 비율입니다. 클릭수를 늘리고 싶다면 클릭률에 집중하세요. 의미 있는 결과를 얻으려면 지표를 목표에 맞추십시오.
모든 테스트에서 배우십시오. 모든 테스트는 결과에 관계없이 청중에 대해 더 많이 알 수 있는 기회입니다. 버전 A와 B 사이에 큰 차이가 없더라도 여전히 중요한 정보입니다. 테스트한 요소가 청중에게 결정적인 요소가 아닐 수 있음을 알려주므로 더 영향력이 있을 수 있는 다른 요소에 집중할 수 있습니다.

결론

A/B 테스트는 이메일 캠페인을 최적화하는 데 없어서는 안 될 도구입니다. 이메일의 다양한 요소를 체계적으로 테스트함으로써 청중의 선호도에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있어 조회율, 클릭률 및 전반적인 캠페인 성과를 높일 수 있습니다.

처음에는 프로세스가 복잡해 보일 수 있지만 신중한 계획과 실행을 통해 이메일 마케팅 활동의 잠재력을 극대화할 수 있습니다. 성공적인 A/B 테스트의 핵심은 지속적인 반복입니다. 각 테스트는 접근 방식을 더욱 세분화할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

정기적인 고품질 A/B 테스트의 경우 이메일을 유연하게 사용자 정의할 수 있을 뿐만 아니라 필요한 모든 메트릭에 대한 액세스를 제공하는 신뢰할 수 있는 대량 이메일 발신자를 선택하십시오. Atomic Mail Sender에는 이메일 변형 테스트를 수행하고 모니터링할 수 있는 다양한 기능이 있습니다. 또한 7일 평가판 기간 동안 모든 기능을 무료로 탐색할 수 있습니다.

따라서 지금 이메일 캠페인의 A/B 테스트를 시작하고 마케팅 활동을 보다 대상화하고 참여도를 높이며 궁극적으로 보다 성공적으로 만들 수 있는 잠재력을 발휘하십시오.