A/B 測試您的電子郵件營銷活動

已發表: 2023-07-27

在不斷發展的數字營銷領域，電子郵件營銷活動無疑是吸引受眾和提高轉化率的強大工具。然而，一刀切的方法往往會導致令人失望的結果。那麼，我們如何才能確保我們的電子郵件營銷活動每次都能達到預期目標呢？答案在於強大的優化策略，這就是 A/B 測試的用武之地。

A/B 測試是一種簡單而有效的方法，涉及比較網頁、電子郵件或其他營銷資產的兩個版本，看看哪個版本表現更好。通過與一部分受眾評估兩個不同的版本，您可以評估更成功的版本，然後將其發送給其他受眾。

在本文中，我們將深入探討在電子郵件營銷活動中進行 A/B 測試的好處，並提供有效實施該測試的分步指南。

了解 A/B 測試

掌握 A/B 測試的基礎知識至關重要。 A/B 測試也稱為拆分測試，涉及創建電子郵件的兩個版本：原始版本 (A) 和變體 (B)。這些版本除了一個不同之處外都是相同的，即您正在測試的變量。然後，您將電子郵件列表隨機分成兩個相等的組，向 A 組發送原始電子郵件，向 B 組發送變體電子郵件，並根據預定目標監控他們的表現。

A/B 測試的好處

A/B 測試提供了許多好處，可以顯著提高電子郵件營銷策略的有效性，包括提高打開率、提高點擊率以及電子郵件性能的整體改進。讓我們仔細看看。

提高打開率

對電子郵件進行 A/B 測試的首要顯著好處之一是可以提高打開率。打開率是打開給定電子郵件的電子郵件收件人的百分比。 A/B 測試可以幫助您優化影響打開率的各種元素，例如主題行、前置標題文本、發件人姓名以及發送時間和日期。通過測試這些元素，您可以了解是什麼促使您的受眾打開您的電子郵件，從而提高打開率。

提高點擊率

點擊率 (CTR) 是電子郵件營銷中的另一個關鍵指標，代表點擊電子郵件中包含的一個或多個鏈接的電子郵件查看者的比例。點擊率與電子郵件的內容直接相關，例如正文、圖像、鏈接和號召性用語按鈕。通過對這些元素進行 A/B 測試，您可以優化內容以吸引更多點擊，從而提高點擊率。

提高轉化率

轉化率是一個關鍵指標，用於衡量完成所需操作（例如購買、註冊服務或填寫表單）的電子郵件收件人的百分比。 A/B 測試可以通過測試電子郵件中影響收件人採取行動的決定的不同方面來提高轉化率。這包括報價、號召性用語的措辭、電子郵件的佈局和設計等等。

降低跳出率

退回率是指無法送達收件人收件箱的已發送電子郵件的百分比。當嘗試向無效、關閉或不存在的電子郵件地址發送郵件時，會發生硬退回郵件；而軟退回郵件是由於收件箱已滿或服務器不可用而導致的暫時發送失敗。 A/B 測試可以幫助識別導致跳出率的因素，使您能夠糾正這些因素並確保您的電子郵件成功到達訂閱者的收件箱。

避免高跳出率的另一種方法是定期清理您的電子郵件列表。在每次營銷活動之前刪除無效的電子郵件地址，使您的電子郵件營銷活動更加有效。但手動執行此操作需要花費大量時間，而且您並不總是能夠客觀地評估特定的電子郵件地址。使用原子電子郵件驗證器，只需單擊幾下，此工具即可清除您的電子郵件列表中的無效電子郵件。

更好地了解受眾偏好

A/B 測試的另一個顯著好處是它可以幫助您更好地了解受眾。不同的受眾對各種類型的電子郵件有不同的反應，A/B 測試可以幫助您發現最能引起特定受眾共鳴的內容。通過深入了解受眾的偏好和行為，您可以創建更有針對性和個性化的電子郵件內容，從而提高性能。

知情決策

A/B 測試提供數據驅動的見解，幫助您就電子郵件營銷策略做出明智的決策。您可以使用 A/B 測試的結果來指導您的決策並提高電子郵件營銷的有效性，而不是依賴直覺或假設。這種基於證據的方法有助於最大限度地降低風險並帶來更好的結果。

性價比高

A/B 測試是改善電子郵件營銷的一種經濟高效的方法。它允許您根據現有受眾的偏好和行為優化您的電子郵件，從而充分利用現有受眾。您不必花費更多的錢來獲取新的潛在客戶，而是可以通過提高與當前訂閱者的互動來提高結果。

連續的提高

A/B 測試的實踐鼓勵持續改進。當您不斷測試、學習和優化時，您就會不斷提高電子郵件的有效性。每個測試都提供了寶貴的見解，您可以將其應用於未來的電子郵件，幫助您隨著時間的推移制定越來越有效的電子郵件營銷策略。

A/B 測試分步指南

進行 A/B 測試可能看起來令人畏懼，但通過遵循此分步指南，您可以輕鬆地在電子郵件營銷策略中實施 A/B 測試。

1 定義您的測試目標

在開始 A/B 測試之前，必須定義您的目標。沒有明確的目標，你就會在黑暗中行動，不知道成功是什麼樣子。您的目標是通過測試來改進什麼？是打開率、點擊率、轉化率還是其他什麼？您的目標應該是具體的、可衡量的、可實現的、相關的和有時限的，或者 SMART（具體的、可衡量的、可實現的、相關的和有時限的）。例如，您可能希望在下個月內將電子郵件打開率提高 10%。擁有明確的目標將指導您的測試過程，幫助您決定要測試哪些元素以及要監控哪些指標。

2 識別可測試元素

接下來，您需要確定要測試電子郵件營銷活動的哪些元素。請記住，一次測試一個元素很重要，以避免對導致性能變化的原因產生任何混淆。
以下是兩個可以顯著影響電子郵件性能的常見元素：

主題行

主題行通常是電子郵件活動中的第一個聯繫點。它在影響收件人是否打開您的電子郵件或將其直接發送到垃圾箱方面發揮著重要作用。主題行測試可以幫助您了解是什麼吸引了受眾並迫使他們打開電子郵件。
您可以測試主題行的各個方面，例如：

長度——較短的主題行更有效，還是較長的主題行更能吸引註意力？
語氣——您的收件人對專業語氣的反應更好，還是更喜歡更隨意和友好的語氣？
個性化——在主題行中包含收件人姓名或其他個人詳細信息是否會提高打開率？
緊迫性——傳達緊迫感或稀缺感的主題行（例如“限時優惠”或“僅剩少量商品”）是否會帶來更高的打開率？

號召性用語按鈕

CTA 可以說是電子郵件中最關鍵的部分。您的號召性用語會促使您的收件人採取行動，無論是訪問您的網站、進行購買還是註冊參加活動。測試不同的號召性用語（從語言到設計和位置）可以顯著影響您的點擊率和轉化率。以下是您可以測試的一些元素：

文本 — 哪些短語可以鼓勵更多點擊？使用第一人稱語言（例如，“開始我的免費試用”）還是第二人稱（例如，“開始您的免費試用”）更好
顏色 — CTA 按鈕的某種顏色是否會帶來更多點擊？
放置 — 在電子郵件中的哪個位置放置 CTA 最有效？它是在最後、中間還是應該是他們首先看到的？
尺寸——更大的號召性用語是否更引人注目，因此更有效，還是更謹慎的按鈕效果更好？

個性化

個性化可以讓您的電子郵件感覺更相關，並且適合各個收件人。這可以帶來更高的參與率。您可以通過以下幾種方法來測試個性化：

姓名——在電子郵件中稱呼收件人的名字會對打開率和點擊率產生影響嗎？
內容——基於接收者過去行為的個性化產品推薦或內容是否會增加參與度？
發送時間 — 在根據收件人過去的打開歷史記錄定制的時間發送電子郵件是否更有效？

電子郵件正文

電子郵件正文是您傳達信息並吸引受眾的地方。您可以測試體內的許多元素，包括：

內容——您的受眾喜歡詳細的內容還是簡短的信息？
佈局——電子郵件的結構如何影響參與度？讀者喜歡單列佈局還是多列佈局？
圖片——帶有圖片的電子郵件是否比純文本電子郵件效果更好？什麼類型和尺寸的圖像最有效？
版式——字體、大小和顏色的選擇是否會影響電子郵件的可讀性和整體參與度？

劃分你的受眾

一旦你定義了你的目標並確定了你的可測試元素，就該劃分你的受眾了。在 A/B 測試中，您的受眾應隨機分為兩個相等的組：A 組（對照組）和 B 組（測試組）。 A 組將收到您電子郵件的原始版本，而 B 組將收到更改後的版本。此劃分通常為 50/50，但可能會根據您的廣告系列規模和目標而有所不同。確保受眾細分是隨機的，以防止偏差並保持測試條件一致。每個組的大小將取決於您的電子郵件列表的大小以及您希望實現的統計顯著性。確保這些組能夠代表您的整體受眾，以獲得準確的結果。

確定樣本量和持續時間

確定適當的樣本量和測試持續時間是 A/B 測試過程中的關鍵步驟。樣本量應該足夠大，以產生統計上顯著的結果，而持續時間應該足夠長，以捕獲有意義的數據，但又不能太長，以免測試變得過時。短期測試可能無法為您提供足夠的數據來獲得可靠的結果，而長時間的測試可能會導致外部因素發生變化，從而影響結果。通常，建議測試期為 7 至 14 天。
A/B 測試樣本大小計算器等工具可以幫助您確定最佳的組大小。

實施和監控測試

劃分受眾並確定樣本大小和持續時間後，您可以開始測試。大多數電子郵件營銷平台都有內置的 A/B 測試工具，使執行測試相對容易。在測試運行時，密切監視結果非常重要。留意您打算改進的指標是否發生重大變化。

分析和比較結果

測試結束後，就可以分析和比較結果。查看與您的目標相關的關鍵指標（打開率、點擊率、轉化率等），並確定哪個版本的電子郵件效果更好。

使用統計顯著性檢驗來確保您的結果不是隨機的。如果您不熟悉統計數據，各種在線工具和計算器可以幫助您。

選擇獲勝版本

根據您的分析，選擇電子郵件的獲勝版本。這應該是最能滿足您的測試目標的版本。這是您將發送給其他觀眾的版本。請記住，即使結果不是您所期望的，了解哪些內容不適合您的受眾也是有價值的。請記住，A/B 測試的目標是持續改進，因此不要在單次運行後停止測試。

重複

A/B 測試過程中的最後一步，也許也是最重要的一步是重複。 A/B 測試不是一種一勞永逸的策略；而是一種一勞永逸的策略。這是一個測試、分析、實施、學習、然後再次測試的連續循環。

連續的提高

重複測試過程的目的是培養持續改進的文化。通過測試的每次迭代，您可以更深入地了解受眾的偏好和行為。當您實施獲勝版本時，您的電子郵件營銷逐漸變得更加有效，從而提高參與度和轉化率。然而，這並不意味著您最終會到達一個終點或一封“完美”的電子郵件。客戶偏好、行業趨勢和數字環境都會發生變化，這意味著今天有效的方法明天可能就行不通了。因此，一致的測試和優化對於保持相關性和有效性至關重要。

測試新變量

測試變量並實現獲勝版本後，繼續進行下一個要優化的元素。例如，如果您首先測試主題行，那麼接下來您可能會轉向電子郵件正文、CTA 或個性化元素。或者，您可以使用不同的假設進一步測試相同的變量。如果您最初測試了主題行的長度，接下來可以測試主題行中的語氣或個性化的使用。

隨著時間的推移重新測試

在一定時間後重新測試相同的變量也是一個好主意。如前所述，偏好可能會發生變化，六個月前有效的方法今天可能不再有效。定期重新測試可確保您的策略符合受眾當前的偏好。

擴大測試

當您對 A/B 測試更加熟悉後，請考慮擴展您的測試。雖然建議在開始時一次僅更改一個變量，但多變量測試（同時測試多個更改以查看變量組合的表現）可以隨著營銷策略的發展提供更細緻的見解。

從結果中學習

最後，每次 A/B 測試，無論結果如何，都是更多地了解受眾的機會。即使測試沒有產生顯著差異，它仍然是有助於形成您的理解的有價值的信息。通過記錄每次測試並從中學習，您可以建立有關受眾的豐富知識庫，這些知識不僅可以指導您的電子郵件營銷策略，還可以指導您營銷的其他領域。

統計學意義

統計顯著性是假設檢驗（包括電子郵件營銷中的 A/B 檢驗）中的一個重要概念。這是一種量化測試結果偶然發生的可能性的方法。

在 A/B 測試的背景下，實現統計顯著性意味著可以高度確定版本 A 和版本 B 之間的性能差異是由於您所做的更改而不是隨機變化造成的。

測試中的統計顯著性通常表示為 p 值，它表示如果兩組之間沒有實際差異（零假設），則觀察到的差異偶然發生的概率。統計顯著性的常用閾值是 0.05（或 5%）。

如果 p 值小於或等於 0.05，則認為差異具有統計顯著性。這意味著，如果 A 和 B 之間沒有真正的差異，那麼只有 5% 的情況下您會得到與實際結果一樣極端的結果（或更多）。

相反，p 值大於 0.05 表示觀察到的差異可能是偶然發生的，並且不具有統計顯著性。在這種情況下，您不會拒絕原假設。

然而，統計顯著性並不自動意味著結果具有實際或臨床意義。例如，如果您的樣本量足夠大，那麼點擊率的微小差異可能具有統計意義，但可能不足以影響您的業務成果或需要更改您的電子郵件策略。

因此，雖然統計顯著性是解釋 A/B 測試結果的重要工具，但它應該與實際顯著性和您的業務目標結合使用，以做出明智的決策。

此外，請記住，在 A/B 測試中實現統計顯著性並不是最終目標。相反，目標是了解受眾的偏好和行為，並利用這些見解來提高電子郵件營銷的有效性。實現統計顯著性只會讓您對這些見解的有效性更有信心。

A/B 電子郵件測試的最佳實踐

為了充分利用 A/B 電子郵件測試，採用一些最佳實踐至關重要。這些指南將幫助您設計和執行有效的測試，並準確解釋結果。

一次測試一個元素。 如前所述，一次更改一個變量可確保結果中的任何差異都可以歸因於該特定元素。這一原理被稱為“隔離效應”，是實驗設計的基礎。如果您一次更改多個元素並看到性能差異，則無法判斷是哪個更改導致了差異。
使用具有統計顯著性的樣本量。 A/B 測試中的收件人數量會極大地影響您的結果。小樣本量可能無法準確代表更廣泛的受眾，並可能導致誤導性結果。相反，大樣本量可能會浪費資源。使用可在線獲取的 A/B 測試樣本量計算器來幫助您選擇樣本量，以確保您的結果具有統計顯著性。
要有耐心。 A/B 測試中的一個常見錯誤是過早結束測試。給您的測試足夠的時間來收集足夠的數據至關重要。時間長短取決於您的電子郵件發送頻率和样本大小，但一般準則是在做出決定之前至少等待一周。
一致性。 為了獲得可靠的結果，所有其他因素在測試過程中都需要保持不變。這包括您發送電子郵件的時間和日期、您發送電子郵件的受眾群體，以及可能影響您的指標的任何其他營銷活動。
記錄您的測試。 記錄您執行的每次測試 - 您測試的變量、所做的更改、測試的持續時間和結果。這些數據是了解一段時間內的趨勢的寶貴資源，可以指導您未來的測試工作。
考慮您的測試頻率。 雖然頻繁的測試很重要，但請避免頻繁地用太多的更改轟炸您的訂閱者，這可能會讓他們感到困惑或煩惱。此外，如果您總是進行測試，您可能不會給獲勝策略足夠的時間來生效並帶來結果。找到適合您具體情況的平衡點。
理解並尊重統計顯著性。 分析測試結果時，使用統計顯著性來確定結果是由於您所做的更改還是偶然發生的。統計顯著性的常見閾值是 95%，這意味著結果有 95% 的可能性不是隨機的。
查看正確的指標。 根據每個測試的具體目標選擇關鍵指標。如果您的目標是提高打開率，那麼您的關鍵指標就是打開率。如果您想增加點擊次數，請關注點擊率。將您的指標與您的目標保持一致，以獲得有意義的結果。
從每次測試中學習。 無論結果如何，每次測試都是更多了解受眾的機會。即使版本 A 和 B 之間沒有顯著差異，這仍然是有價值的信息。它告訴您，您測試的元素可能不是您的受眾的決定因素，然後您可以專注於可能更具影響力的其他元素。

結論

A/B 測試是優化電子郵件營銷活動不可或缺的工具。通過系統地測試電子郵件的不同元素，您可以深入了解受眾的偏好，從而提高打開率、點擊率和整體營銷活動績效。

這個過程乍一看可能很複雜，但通過仔細的規劃和執行，您可以最大限度地發揮電子郵件營銷工作的潛力。請記住，成功 A/B 測試的關鍵是不斷迭代；每個測試都提供了寶貴的見解，可以進一步完善您的方法。

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因此，立即開始對您的電子郵件營銷活動進行 A/B 測試，釋放潛力，使您的營銷工作更有針對性、更具吸引力，並最終更加成功。