이메일 뉴스레터를 A/B 테스트하여 전환율을 높이는 방법

1. A/B 테스팅을 시작하기 전에
2. 이메일 뉴스레터에서 무엇을 A/B 테스트해야 합니까?
3. 이메일 뉴스레터의 목표 설정 방법
4. A/B 테스트 실행 시 주의해야 할 지표
5. A/B 테스트 도구
6. 모범 사례

A/B Testing은 단일 요소를 변경한 두 가지 버전의 이메일 뉴스레터를 비교하여 어떤 버전이 더 나은 전환율을 산출했는지 확인합니다. 그것은 과학적 방법론과 마케팅을 결합합니다.

A/B 테스팅 덕분에 더 나은 성과를 내는 캠페인을 만들기 위해 어떤 유형의 전략이 작동하는지 알 수 있습니다. 또한 현재 기술이 전환율에 차이를 만드는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 생성된 리드, 판매 및 수익 수준을 크게 높입니다.

A/B 테스팅을 시작하기 전에

분할 테스트를 시작하기 전에 원활한 작동을 위한 기초 작업이 필요하므로 다음 단계를 지침으로 따를 수 있습니다.

1단계. 이전 ​​데이터 분석

웹사이트 분석 및 방문자 행동 분석 도구를 사용하여 이메일 뉴스레터의 기존 강점과 문제 영역을 식별합니다. 고객 행동에 대한 통찰력을 제공하므로 A/B 테스트해야 하는 세그먼트를 알 수 있습니다. 또한 테스트의 기준으로 사용할 현재 메트릭을 추적해야 합니다.

2단계. 가설 세우기

분할 테스트 가설을 만드는 것은 이메일 전환 최적화의 주요 시작점입니다. 가설을 세울 때 현재 시나리오에 대해 관찰하고 가능한 원인을 추측하고 상황을 수정하기 위한 개선 사항을 제안하고 결과를 측정하는 방법을 설명해야 합니다. 최적화를 극대화하려면 테스트하려는 모든 요소에 대한 가설을 만드십시오.

3단계. 청중 세분화

보내려는 이메일 뉴스레터의 유형에 따라 이메일 목록을 세분화하는 것이 좋습니다. 모든 고객과 구독자가 동일한 관심과 상호작용 수준을 가지는 것은 아니기 때문입니다. 연령, 성별, 지리적 위치, 산업, 웹사이트 행동 및 기타 여러 범주에 따라 분류할 수 있습니다.

이메일 뉴스레터에서 무엇을 A/B 테스트해야 합니까?

효과적인 A/B 테스트를 설정할 때 테스트하려는 이메일 뉴스레터의 정확한 요소를 알아야 합니다. 정확한 결과를 얻고 A/B 테스트의 중요성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

다음은 테스트할 사항에 대한 몇 가지 힌트입니다.

• 제목 줄
• 발신인(개인 또는 회사)
• 행동을 요구하다
• 일반 텍스트 또는 디자인 이메일
• 이미지
• 보내는 시간

이러한 옵션은 상상력을 제한하지 않습니다. 비즈니스에 따라 편지의 다른 부분을 테스트합니다. 특히 온라인 소매업체는 상품 가격을 추가하거나 누락할 수 있습니다. 당신의 필요에 대해 생각해보십시오.

제목 줄

테스트를 분할하려는 첫 번째 항목은 제목 줄입니다. 결국 구독자가 이메일을 열도록 하는 것은 비밀 무기입니다. 길이, 단어 순서, 대문자 사용, 이모티콘 사용 또는 부족과 같은 다양한 항목에 대해 테스트 제목 줄을 분할할 수 있습니다.

A/B 테스팅을 통해 다양한 접근 방식을 취하여 청중이 공개 비율을 높이는 데 가장 효과적인 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 예를 들어, 그들의 이름을 사용하면 공개 비율이 올라가고 질문 대신 진술을 사용하면 하락할 수 있습니다.

이메일 사본

뉴스레터의 실제 이메일 사본의 경우 크기, 내용, 헤드라인 및 이미지까지 실험할 수 있습니다. 예를 들어 이메일 개인 설정이 더 나은 결과를 제공하는지 또는 짧은 형식의 콘텐츠보다 긴 형식의 콘텐츠를 선호하는지 테스트할 수 있습니다.

A/B 테스팅을 사용하면 고객 평가 및 웹사이트 링크를 위한 더 나은 위치를 선택할 수도 있습니다. 또한 뉴스레터의 기술과 어조를 효과적으로 평가할 수 있으므로 필요할 때 긴박감을 느낄 수 있습니다.

행동 촉구

이메일을 여는 것은 첫 번째 단계일 뿐이므로 다음 논리적 단계인 구독자 전환을 위해 최선을 다하는 것이 필수적입니다. 클릭 유도문안은 누군가가 귀하의 제품을 구매하거나 방문 페이지를 클릭하는지 여부를 결정하기 때문에 중요합니다.

따라서 클릭 유도문안의 분할 테스트를 위해 색상, 크기, 텍스트 및 버튼 유형을 변경해 보십시오. 또한 이메일 서명 과 함께 자주 사용되는 소셜 미디어 버튼의 디자인을 변경할 수도 있습니다 .

그러나 CTA 버튼을 사용한 정확하고 효과적인 실험은 더 많은 전환을 얻기 위한 가장 중요한 단계입니다.

  뉴스레터 디자인

첫인상은 구독자의 행동에 어느 정도 영향을 미칩니다. 그러나 구독자에게 깊은 인상을 주지 않는 뉴스레터의 전반적인 디자인이 좋지 않다고 해서 행동을 취하지는 않을 것입니다. 그러나 디자인이 그들에게 깊은 인상을 남길 수 있다면 더 나은 트래픽을 얻을 수 있습니다.

그들이 감명을 받을지 알 수 있는 유일한 방법은 디자인의 A/B 테스팅입니다. 예를 들어 이미지와 텍스트로 실험하여 어느 것이 더 나은지 확인할 수 있습니다. 또는 비교를 위해 열을 사용해 볼 수 있습니다. 또한 신중하게 제작된 뉴스레터에서 다양한 요소에 대해 다른 배치를 시도하십시오.

출처: 클라비오

마지막으로, 오늘날의 시대에는 뉴스레터가 모든 장치에서 잘 표시되는지 확인하기 위해 모든 장치에서 전체 레이아웃, 스타일 및 템플릿을 분할 테스트해야 합니다.

뉴스레터 발송 시간

이메일 뉴스레터의 배달 시간은 많은 측정항목, 특히 전환율에 상당한 영향을 미칩니다.

물론, 아무도 특정 청중에게 이메일을 보내는 가장 좋은 시간을 알지 못하지만 A/B 테스팅의 주요 이점 중 하나는 그들에게 가장 적합한 전달 창을 좁힐 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 대상 고객에게 가장 적합한 요일, 시간 및 시간대를 파악할 수 있습니다.

이메일 뉴스레터의 목표를 설정하는 방법

이메일 마케팅 테스트의 경우 왜 이 작업을 수행하는지 정의해야 합니다. 더 많은 참여, 리드 및/또는 판매를 생성하기 위한 것입니까? 캠페인이 효과가 있는지 확인하기 위한 것일 수도 있습니다. 아니면 가장 인기 있는 것은 오픈율과 전환율을 높이는 것입니까?

  목표는 조직마다 다를 수 있습니다. 그러나 목표를 정의한 후에야 프로세스를 시작할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 앉아서 이메일 캠페인 테스트 목표를 설정할 때 현실적이어야 한다는 것입니다. 따라서 회사의 목표가 현실적인지 확인하십시오.

A/B 테스트 실행 시 주의해야 할 측정항목

A/B 테스트를 실행하는 동안 어떤 이메일이 더 많은 사람들이 귀하의 제품에 관심을 갖게 하는지 파악해야 합니다. 이를 위해 몇 가지 분석을 마련했습니다. 이러한 측정항목은 테스트에서 개선해야 할 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 여기에서는 각 결과가 의미하는 바와 회사가 설정한 목표를 달성하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

오픈율

이름에서 알 수 있듯이 Open Rate는 귀하의 이메일을 연 사람들의 비율을 제공합니다. 예를 들어, 공개 비율이 10%인 경우 목표는 이를 15%로 높이는 것일 수 있습니다. 더 나은 개방률을 갖는다는 것은 더 많은 사람들이 뉴스레터에서 제공해야 하는 내용을 보게 된다는 것을 의미합니다. 그러나 테스트 그룹의 5%가 제품을 구매하거나 클릭할 것이라는 의미는 아닙니다.

뉴스레터가 좋은 클릭률을 보여주지만 더 많은 사람들을 끌어들이지 않는다면 뉴스레터의 일부를 변경하고 A/B 테스트를 더 수행해야 할 수 있습니다.

클릭률

클릭률은 뉴스레터에 있는 링크를 클릭한 사람들과 뉴스레터를 본 사람들의 비율입니다.

  CTR은 당신이 제공해야 하는 것을 보기 위해 더 많은 사람들을 끌어들이기 때문에 계속 주시해야 하는 중요한 분석입니다. 그러나 CTR이 높다는 것은 더 많은 사람들이 귀하의 제품을 알게 된다는 것을 의미하지만 전환율 증가는 일어나지 않을 수 있습니다.

  대부분의 경우 따뜻한 색상 팔레트, 환영 메시지 또는 대상 청중의 관심을 끄는 무언가를 사용하면 공개율과 클릭률을 높이는 데 도움이 됩니다.

클릭 유인은 그렇게 하는 한 가지 방법이지만 제공할 수 없는 것을 약속하거나 청중을 잘못된 방식으로 이끌지 않는 것이 좋습니다.

응답률

응답률은 샘플의 전체 사람 수에 대한 이메일에 응답하거나 제안에 참여한 사람의 비율입니다. 응답률이 높을수록 데이터베이스를 개선하고 사람들과의 관계를 확대할 수 있습니다.

  예를 들어, 뉴스레터를 받은 사람들을 위한 한시적 할인 코드나 관심 제품에 대한 간단한 설문조사를 통해 응답률을 높일 수 있습니다.

전환율

전환율은 이메일 뉴스레터 실적을 보여주는 주요 분석입니다. A/B 테스팅은 전환율을 높이고 결과적으로 매출을 극대화합니다. 이메일 전환율을 계산하려면 자세한 공식과 설명 이 포함된 이 기사를 확인 하세요.

각 뉴스레터의 목표는 가능한 한 많은 고객을 확보하는 것입니다. 그러나 높은 CTR에도 불구하고 뉴스레터의 메시지와 사이트의 메시지가 관심을 갖지 않으면 사람들은 전환하지 않을 것입니다. 따라서 전환율이 낮으면 뉴스레터를 수정하고 놀아야 합니다.

  제품에서 벗어나지 않는 간결한 버전의 메시지가 포함되어야 함을 기억하십시오. 어떤 사람이 귀하의 제품에 관심이 있고 뉴스레터 링크를 클릭하면 귀하의 웹사이트에서 유사한 제품을 볼 것으로 기대합니다.

  귀하의 웹사이트가 귀하의 뉴스레터와 다른 톤을 가지고 있다면, 귀하의 회사와 연관되는 것을 단념시킬 것이며, 이는 전환율을 높이는 데 도움이 되지 않을 것입니다.

A/B 테스트 도구

이러한 테스트를 실행하는 데 도움이 되는 수많은 A/B 테스트 마케팅 도구가 있습니다. 먼저 작업을 수행할 자동화를 정의합니다. 예를 들어, 전체 구독자 목록을 가져와 두 그룹으로 나누고 각 그룹에 편지를 보내야 합니다. 같은 관심 목록에서 동시에 테스트하는 것이 좋습니다. 또 다른 방법은 시차 및 대상 그룹의 특정 기능의 영향을 받기 때문에 정확한 데이터를 얻을 수 없습니다.  

메일침프  

MailChimp에는 구독자 목록에서 샘플을 선택하고 테스트를 실행할 수 있는 "A/B Split Campaign"이라는 도구가 내장되어 있습니다. 테스트할 사람의 비율을 선택한 후(MailChimp는 20%-50% 권장) 지표와 타이밍을 선택합니다. 그리고 짜잔, 당신은 끝났습니다! MailChimp의 이 도구는 어떤 변형이 가장 효과적인지 알려줄 뿐만 아니라 테스트를 받지 못한 가입자의 일부에게 우승한 변형을 보냅니다.

캠페인 모니터

캠페인 모니터의 A/B 테스트 옵션을 사용하면 사용자 정의 가능한 이메일 템플릿을 다룰 수 있습니다. 실행할 테스트 유형, 이메일 콘텐츠 및 테스트를 실행할 목록의 하위 집합을 선택할 수 있습니다. 또한 테스트 설정과 승자가 선택되는 방법을 선택합니다. 또한 테스트가 진행되는 동안에도 A/B 테스트 보고서를 통해 결과를 모니터링할 수 있습니다.

센드그리드

SendGrid의 도구를 통해 A/B 테스트 캠페인에 대해 최대 6개의 다양한 변형을 테스트할 수 있습니다. 일반적인 테스트, 샘플 크기 및 우승 기준과 함께 30분에서 24시간 사이의 테스트 기간을 선택할 수도 있습니다. 승자가 결정되면 해당 버전을 자동으로 보낼지 아니면 수동으로 버전을 선택할지 선택할 수 있습니다.

Kissmetrics A/B 테스트 유의성

성공적인 A/B 테스트는 통계적으로 유의해야 하며 Kissmetrics의 A/B 유의성 테스트가 이를 계산합니다. 이 도구는 테스트를 실행하는 것이 아니라 변경 사항이 전환율에 통계적으로 상당한 영향을 미치는지 여부를 알려준다는 점에서 위에서 언급한 다른 도구와 다릅니다. 계산기는 전환율의 차이, 변경으로 인해 더 높은 비율이 생성되는지 여부 및 그 자체가 통계적으로 유의한지 여부를 알려줍니다.

  샘플 크기 계산기

다양한 브랜드에서 사용할 수 있는 많은 샘플 크기 계산기가 있습니다. 이 계산기는 청중을 기반으로 테스트의 각 버전에 필요한 최소 샘플 크기를 계산합니다. 전환율에서 원하는 변화를 확인하기 위해 신뢰 수준을 높이는 데 도움이 됩니다. 일부 분할 테스트 계산기는 A/B 테스트를 실행해야 하는 총 기간도 알려줍니다.

모범 사례

한 번에 하나씩 측정

뉴스레터에 대한 A/B 테스트를 수행하는 동안 한 가지 세부 사항(다른 색상 팔레트, 더 굵은 헤드라인, 다른 그림 등)만 변경하면서 무작위로 뉴스레터를 보낼 것을 제안합니다. 이렇게 하면 각 변경 사항이 사람들이 뉴스레터와 상호 작용하는 방식에 어떤 영향을 미치는지 조사할 수 있습니다. 출처: 메일젯

더 많은 클릭과 궁극적으로 웹사이트로의 더 많은 전환을 얻는 데 도움이 되는 것이 무엇인지 연구할 수 있습니다. 그러나 뉴스레터 간에 차이가 너무 많으면 매출이 개선되거나 감소한 부분을 정확히 파악할 수 없습니다.

A/B 테스트의 우선 순위 지정

A/B 테스트의 우선 순위를 지정하면 회사에서 원하는 변경 사항, 변경 사항에서 기대하는 사항 및 향후 테스트의 모습에 대한 명확한 비전을 가질 수 있습니다.

전문가에 따르면 우선 순위를 지정하면 감정이 제거되어 귀하와 귀하의 팀이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 우선 순위를 정하는 동안에는 구현의 용이성부터 변경 사항이 얼마나 눈에 띄는지, 중요한 데이터를 추가하고 뉴스레터에서 방해 요소를 제거하는 것까지 염두에 두어야 할 많은 요소가 있습니다.

A/B 테스트의 우선 순위를 정하는 다양한 모델이 있습니다. PIE 프레임워크(잠재력, 중요도 및 용이성), ICE 점수(영향, 자신감 및 용이성), ICE 버전 2(영향, 비용 및 노력) 등입니다. 물론 모든 회사에 동일한 우선 순위가 적용되는 것은 아니므로 최상의 모델은 회사 운영 방식에 따라 다릅니다.

데이터 분석

수신된 데이터를 분석하고 그에 따라 변형을 조정하는 것이 더 중요합니다. 예를 들어 테스트에서 이전 비율보다 더 적은 수의 클릭이 발생하는 경우 제대로 수행되지 않은 이유를 살펴보고 전환율을 개선하기 위해 변경을 시도해야 합니다.

데이터를 분석하는 동안 설정한 목표를 어떻게 달성하고 있는지 비교하십시오. 그리고 테스트가 처음에는 잘 되지 않더라도 섣불리 끝내지 마세요. 대신, 더 큰 표본 크기를 갖도록 테스트를 최소 일주일 동안 실행하십시오.

변경으로 인한 클릭 수 외에도 가입부터 무료 평가판 등록 및 사이트 트래픽의 양에 이르기까지 고객 참여를 추적해야 합니다. 데이터를 분석하고 적절하게 변경하면 매출을 높일 수 있습니다.

통계적으로 유의미한 테스트를 실행하기에 충분한 데이터가 있는지 확인하십시오.

현재 전환율이 100명 중 15%인 경우 15명이 귀하의 제품을 구매할 수 있으므로 15%의 명백한 전환율이 제공됩니다. 그러나 표본이 더 중요한 경우(예: 100,000명) 15,000명이 귀하의 제품을 구매했을 가능성은 낮습니다.

보다 광범위한 데이터 세트를 사용하면 데이터가 실제 값으로 이동합니다. 따라서 통계적으로 유의한 테스트를 실행하기에 충분한 데이터가 있으면 데이터를 더 잘 분석하는 데 도움이 됩니다.

테스트를 동시에 실행

A/B 테스팅의 필수적인 부분 중 하나는 테스트를 동시에 실행하는 것입니다. 동일한 뉴스레터의 서로 다른 두 인스턴스를 비교할 때 동일한 조건에 노출되어야 합니다. 회사의 성장, 수요, 제품 품질 및 기타 요소와 같은 많은 요소가 시간이 지남에 따라 변화하고 있습니다. 테스트가 동시에 실행되면 위에 나열된 요소가 결과에 영향을 미치지 않습니다.

A/B 테스트를 실행하여 회사는 최적의 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 차이를 만들 수 있기 때문에 회사가 마케팅 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 A/B 테스트를 계획해야 함을 명심하는 것이 가장 좋습니다.

결론

디지털 마케팅 세계는 끊임없이 진화하고 있습니다. 따라서 자연스럽게 새로운 마케팅 기법이 부상하고 있습니다. 모든 인터넷 마케터는 성공적인 온라인 캠페인의 비밀을 알고 있습니다. 청중을 알고, 모범 사례를 사용하고, 테스트하고 테스트하고 테스트하십시오. A/B 테스팅은 뉴스레터와 관련하여 매우 중요합니다. 개인적인 경험을 바탕으로 뉴스레터를 A/B 테스트하는 간단한 조언을 따르십시오.