ABCs ของการทดสอบ A/B: 9 วิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลของคุณ
เผยแพร่แล้ว: 2014-10-15
การทดสอบเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลของคุณ คุณต้องการค้นหาการผสมผสานระหว่างการออกแบบและเนื้อหาที่ทำหน้าที่ล่อลวงผู้ชมและกระตุ้นให้พวกเขาดำเนินการได้ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม การเชื่อมต่อกับลูกค้าต้องใช้ทั้งศาสตร์และศิลป์ และการหาวิธีที่เหมาะสมในการเข้าถึงพวกเขาอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แนวคิดและการดำเนินการที่ยอดเยี่ยมนั้นมีความสำคัญอย่างเห็นได้ชัด แต่สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นในการพัฒนาแคมเปญการตลาดที่ประสบความสำเร็จ
คุณไม่สามารถนับได้ว่าอะไรได้ผลในอดีต สภาวะตลาดเปลี่ยนแปลงไป ผู้ซื้อของคุณก็เช่นกัน การทดสอบอีเมลอัตโนมัติช่วยให้คุณไม่ต้องเสี่ยงกับการลองสิ่งใหม่ๆ ซึ่งจะให้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจ ดังนั้นคุณจึงสามารถพัฒนาและพัฒนาแคมเปญของคุณได้อย่างมั่นใจยิ่งขึ้น
ค้นหาผู้ชนะ
เมื่อคุณเรียกใช้การทดสอบ A/B คุณกำลังพยายามค้นหาว่าเวอร์ชัน A ซึ่งเป็นเวอร์ชันควบคุมทำงานได้ดีหรือแย่กว่า (ตามเมตริกของคุณ) กว่าเวอร์ชัน B ด้วยการทดสอบแต่ละเวอร์ชันด้วยการสุ่มตัวอย่างผู้ชมเป้าหมายของคุณเพียงเล็กน้อย คุณสามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการออกแบบและการคัดลอกชุดใดน่าจะได้รับ Conversion มากที่สุดก่อนที่จะเปิดตัวแคมเปญที่ใหญ่ขึ้น
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถค้นพบว่าคำกระตุ้นการตัดสินใจอย่าง “ซื้อเลย” หรือ “เลือกซื้อดีล” นั้นโดนใจกลุ่มเป้าหมายของคุณมากกว่ากัน ยิ่งมีการตอบสนองดีเท่าใด ผลตอบแทนจากการลงทุนของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น
เมื่อใช้การทดสอบ A/B คุณสามารถทดสอบกับทุกแง่มุมของอีเมลที่อาจส่งผลต่อการแปลง เช่น:
- หัวเรื่อง: นี่อาจเป็นการทดสอบ A/B ที่พบมากที่สุด อย่าลืมดูที่อัตราการเปิดเท่านั้น แต่ยังดูที่การคลิกผ่านและคอนเวอร์ชั่นด้วย บางครั้งอีเมลที่ได้รับการเปิดมากที่สุดไม่ใช่อีเมลที่ได้รับ Conversion มากที่สุด
- ที่อยู่ผู้ส่ง: คุณสามารถทดสอบได้ว่าการส่งจากบุคคลที่มีชื่อ (เช่น CEO) ช่วยเพิ่มการเปิดและการคลิกผ่านอย่างสม่ำเสมอหรือไม่ เทียบกับที่อยู่ผู้ส่งทั่วไป เช่น “จดหมายข่าว”
- Preheader : ทดสอบเพื่อดูว่าอีเมลทำงานได้ดีขึ้นหรือไม่เมื่อมี Preheader ดีขึ้นแค่ไหน? คุณสามารถระบุได้ว่าลิงก์ในส่วนหัวล่วงหน้ากระตุ้นให้เกิดการตอบสนองมากขึ้นหรือไม่ บ่อยครั้งที่มีการใช้ส่วนหัวล่วงหน้าสำหรับ "ดูอีเมลนี้ในเบราว์เซอร์เท่านั้น" ทดสอบโดยใช้พื้นที่นี้แทนความต่อเนื่องของบรรทัดเรื่อง อาจเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้รับที่ปิดรูปภาพและ/หรือใช้บานหน้าต่างแสดงตัวอย่าง
ส่วนหัวของอีเมลนี้ให้สิ่งจูงใจในการคลิกเช่นเดียวกับลิงก์ ในขณะเดียวกันก็มอบประสบการณ์การรับชมผ่านมือถือและออนไลน์
- รูปแบบ: คำกระตุ้นการตัดสินใจที่เป็นตัวหนาได้รับผลลัพธ์หรือไม่ แล้วถ้าขีดเส้นใต้ด้วยล่ะ? คุณควรทำให้แบบอักษรเป็นสีอื่นหรือไม่? การทดสอบสามารถบอกคุณได้
- ปุ่ม: สี ขนาด ป้ายชื่อ การวางตำแหน่ง หรือแม้แต่บางสิ่งที่เป็นปริศนา ไม่ว่าปุ่มจะมีเงาตกกระทบหรือไม่ก็ตาม ล้วนสร้างความแตกต่างอย่างมากในอัตราการคลิกผ่าน
- ข้อความลิงก์: ลองใช้การกำหนดค่าต่างๆ ของข้อความลิงก์ของคุณ เช่น "ดาวน์โหลด eBook แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดทางอีเมล" กับ "รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับทุกแคมเปญอีเมล"
- เนื้อหา: ทดสอบองค์ประกอบการคัดลอกอื่นๆ เช่น หัวเรื่อง คำแถลงผลประโยชน์ คำรับรองจากลูกค้า หรือคำอธิบายผลิตภัณฑ์
- รูปภาพ: ภาพถ่ายของผู้คนที่มีความสุขบนเรือใบมีประสิทธิภาพดีกว่าภาพถ่ายของชายหาดที่สวยงามหรือไม่? มีวิธีเดียวที่จะค้นหา
- ราคา: ดูว่าผู้ชมของคุณตอบสนองต่อจุดราคาใดดีกว่าหรือไม่ และทดสอบกลยุทธ์ส่วนลด เช่น "รับส่วนลด 25%" กับ "ประหยัด $200"
มีเป้าหมายที่ชัดเจนสำหรับการทดสอบแต่ละครั้ง
ข้อดีอย่างหนึ่งของการทดสอบ A/B คือให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน ตัวแปรเดียว (บรรทัดหัวเรื่อง) ได้รับการทดสอบผ่านความเป็นไปได้สองแบบ ได้แก่ A และ B ผลลัพธ์ที่ได้นั้นรวดเร็ว ชัดเจน และมีประสิทธิภาพ คุณกำลังเปรียบเทียบวิธีที่ผู้รับอีเมลของคุณตอบสนองต่อเวอร์ชันหนึ่งกับการตอบสนองต่อรูปแบบเดียว ผลลัพธ์แสดงให้เห็นอย่างเป็นรูปธรรมและวัดผลได้ว่าทางเลือกใดในสองทางเลือกที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
บางครั้งผู้คนสร้างเวอร์ชัน A และ B ที่มีความแตกต่างหลายประการ สิ่งนี้จะบอกคุณว่าอีเมลใดทำงานได้ดีกว่า แต่ไม่จำเป็นว่าเพราะเหตุใด พยายามจำกัดตัวแปรถ้าคุณต้องการตอบคำถามเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณต้องการทราบว่าการใช้หัวเรื่องเป็นคำถามใช้ได้กับกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งหรือไม่ คุณอาจกำหนดให้คล้ายกับส่วนควบคุมมากที่สุด:
รับคำแนะนำเพื่อสุขภาพหัวใจที่ดี
เทียบกับ
หัวใจของคุณแข็งแรงแค่ไหน?
สังเกตว่าเราไม่ได้ทดสอบการควบคุมกับสิ่งที่แตกต่างกันมาก เช่น “คุณมีความเสี่ยงที่จะหัวใจวายหรือไม่” หรือ "หัวใจของคุณเต้นเร็วเกินไปหรือเปล่า" นั่นเป็นเพราะพันธกิจที่เราระบุไว้คือการพิจารณาว่ารูปแบบคำถามทำให้มีผู้ตอบมากขึ้นหรือไม่ หากเราต้องการทดสอบว่าข้อความเชิงบวกได้ผลหรือไม่เมื่อเปรียบเทียบกับข้อความที่เน้นความกลัว เราสามารถใช้หัวเรื่องที่น่ากลัวอันใดอันหนึ่งได้ สิ่งสำคัญคือต้องมีเป้าหมายที่ชัดเจนในใจเมื่อสร้างการทดสอบ A/B มิฉะนั้น คุณก็จะแค่โยนไอเดียเพื่อดูว่าอะไรจะติดตา (แน่นอนว่ายังดีกว่าไม่ทดสอบเลย)
เคล็ดลับการทดสอบ A/B
ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากกลยุทธ์การทดสอบ A/B
- ประสานการทดสอบของคุณ หากเวอร์ชัน A ออกในสัปดาห์นี้และเวอร์ชัน B จะออกในสัปดาห์หน้า แสดงว่าไม่ใช่การทดสอบ A/B ที่แท้จริง เวอร์ชัน A อาจทำงานได้ดีกว่า แต่เนื่องจากเวอร์ชัน B ถูกส่งในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์เท่านั้น มันยังอาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มแก่คุณ และดีกว่าไม่ทำเลย แต่ตามหลักแล้ว การทดสอบควรทำงานพร้อมกันในระยะเวลาเท่าๆ กัน ระบบอัตโนมัติทางการตลาดทำให้ง่าย
- ฟังข้อมูล อย่าปล่อยให้ความชอบส่วนบุคคลของคุณเป็นตัวชี้นำ – จงเชื่อมั่นในผลการทดสอบ ผู้ชนะมักจะประหลาดใจ หากปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจที่คุณคิดว่าน่าเกลียดได้รับผลลัพธ์มากที่สุด อย่ากลัวที่จะใช้ปุ่มนั้น หากคุณแน่ใจว่าผู้คนชอบภาพลูกสุนัข แต่ผลลัพธ์กลับปรากฏว่าลูกแมวชนะทุกครั้ง ให้ไปดูข้อเท็จจริง
- ใช้เวลาที่เหมาะสม ปล่อยให้การทดสอบของคุณทำงานนานพอ (และต่อผู้ชมจำนวนมากพอ) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมายทางสถิติ แต่อย่าใช้งานนานเกินไป – ประสิทธิภาพที่ไม่ดีอาจทำให้คุณเสียค่าใช้จ่ายในการแปลง หากคุณต้องการรักษาอัตรา Conversion ที่สูงขึ้นในระหว่างการทดสอบ คุณอาจต้องการบางอย่าง (เช่น คุณลักษณะการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ Conversion ของ Act-On) ที่ทำให้สามารถนำการเข้าชมจำนวนมากขึ้นไปยังการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด แทนที่จะกระจายอย่างสม่ำเสมอ
- ง่าย ๆ เข้าไว้. แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการทดสอบทีละองค์ประกอบ หากคุณลองใช้สีปุ่มใหม่และเปลี่ยนบรรทัดแรกด้วย คุณจะไม่รู้ว่าสีใดทำให้ Conversion เพิ่มขึ้น หากคุณมีเวลาจำกัด คุณสามารถทดสอบเวอร์ชัน A กับเวอร์ชัน B และเลือกผู้ชนะได้อย่างแน่นอน (ข้อมูลเชิงลึกของคุณจะไม่ละเอียดเท่า แต่อย่างน้อยคุณก็ปรับปรุงผลลัพธ์ได้) คุณอาจต้องการทดสอบว่าอีเมลที่ดูธรรมดา (อีเมล HTML ที่มีข้อความพื้นฐานและไม่มีกราฟิก) มีประสิทธิภาพเทียบกับข้อความที่ออกแบบขัดเกลาอย่างไร บางครั้งความเรียบง่ายก็ดีกว่าจริงๆ
- ทำให้เป็นสิ่งที่ต่อเนื่อง คุณจะต้องทำการทดสอบเป็นประจำ เนื่องจากประสิทธิภาพขององค์ประกอบใดๆ ในอีเมลของคุณ (หรือหน้า Landing Page) สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา
คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าการทดสอบใดชนะ ดูข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการกำหนดระดับความเชื่อมั่นสำหรับการทดสอบ A/B ทางอีเมล และค้นหาวิธีตีความผลการทดสอบของคุณ
การเพิ่มประสิทธิภาพอีเมลเป็นการค้นหาและปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ใช้ได้ผลจริงในการเปิดเผยว่าอะไรได้ผล… และอะไรไม่ได้ผล ไม่จำเป็นต้องซับซ้อนเสมอไป แต่ควรเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาของคุณ
เพิ่งเริ่มต้นกับการตลาดผ่านอีเมลใช่ไหม
ก้าวกระโดดด้วยชุดเครื่องมือฟรีนี้:
