이메일을 통한 A/B 테스트에 대한 완전한 가이드

올바른 전략과 전술을 사용하면 이메일 마케팅을 통해 평균 3,800%의 투자 수익을 얻을 수 있습니다. 즉 1달러를 지출할 때마다 38달러를 벌 수 있습니다. 그리고 이메일 마케팅에 대해 우리가 알고 있는 이러한 "올바른 전략" 중 하나는 이메일을 A/B 테스트하여 매번 전환율이 높은 이메일 캠페인을 만드는 것입니다.

그러나 이메일 캠페인의 A/B 테스트는 어떻게 시작합니까? 모범 사례는 무엇입니까? 또는 이전에 이미 이 프로세스에 발을 담근 적이 있다면 A/B 테스트를 마케팅 전략의 필수 부분으로 유지할 수 있도록 캠페인을 어떻게 개선할 수 있습니까?

이 게시물에서는 이메일 마케팅 전략을 위한 A/B 테스트 캠페인을 만드는 정확한 단계를 보여 드리겠습니다. 그리고 곧 더 나은 이메일을 만들고 전반적인 이메일 마케팅 활동을 개선할 수 있습니다.

첫 번째 이메일 A/B 테스트를 실행하는 단계

첫 번째 이메일 A/B 테스트를 올바르게 실행할 준비가 되셨습니까?

따라야 할 단계는 다음과 같습니다.

1. 분명한 목표를 가지고

A/B 테스트는 본질적으로 이메일 캠페인의 목표에 따라 최상의 결과를 위해 이메일을 최적화하는 다양한 방법에 대한 실험을 수행하는 것입니다. 이메일 마케팅 캠페인에 대해 여러 목표를 가질 수 있으므로 각 이메일 A/B 테스트에 대해 여러 목표가 있어야 합니다.

예를 들어 이메일 마케팅을 처음 접하는 경우 공개 비율 및 전환율에 집중할 수 있는 목표가 있습니다. 이메일 구독자는 처음부터 이메일을 열지 않으면 이메일에서 전환할 수 없으므로 이 두 가지 측정항목을 시작하는 것이 좋습니다. 나중에 참여를 개선하는 방법을 모색하기 시작할 수 있습니다.

처음에 목표를 설정하는 것은 A/B 테스트 캠페인에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 명확한 목표를 염두에 두지 않으면 결과의 기반이 될 것이 없습니다.

A/B 테스트 목표를 설정하려면 공개율 및 전환율에 대해 특정 비율(예: 25% 공개율 및 2% 전환율)에 도달하는 것을 고려하십시오.

A/B 테스트에 대한 더 나은 목표를 설정하는 데 도움이 되는 다음 질문을 스스로에게 할 수도 있습니다.

• 이러한 특정 변수나 요소를 테스트하려는 이유는 무엇입니까?
• 이 테스트에서 우리가 얻고자 하는 통찰력은 무엇입니까?
• 테스트하려는 변수가 이 이메일 캠페인의 실적에 어떤 영향을 줍니까?

2. 벤치마크 식별

각 캠페인에서 유용한 데이터를 얻으려면 테스트 벤치마크를 결정해야 합니다. 시작하기에 가장 좋은 곳은 평균 이메일 성능을 살펴보는 것입니다. 이전 이메일의 현재 번호는 무엇입니까?

다음 섹션에서 볼 수 있듯이 가장 높은 숫자와 가장 낮은 숫자 모두에 주의를 기울여야 합니다. 이러한 숫자는 필수 벤치마크를 설정하고 가설을 개발하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

또한 틈새 시장에서 업계 평균을 검토하고 싶을 것입니다. 운영하는 비즈니스의 종류에 따라 평균 이메일 열기율과 전환율이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부 산업은 평균 30%의 개방률을 가질 수 있지만 다른 산업은 훨씬 낮거나 훨씬 높을 수 있습니다.

벤치마크를 결정했으면 목표를 다시 확인할 수도 있습니다. 기존 캠페인 실적을 기반으로 현실적인 목표를 설정하고 있는지, 그리고 해당 캠페인 목표를 달성하기 위해 올바른 변수를 테스트할 것인지 자문해 보십시오.

3. 가설 설정

가장 좋은 방법은 한 번에 하나의 변수를 테스트하는 것입니다. 테스트할 수 있는 변수(및 테스트해야 하는 변수)를 알면 실험이 끝날 때 돌아갈 가설을 만들 수 있습니다.

더 많은 열기를 위해 이메일 제목을 테스트하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 귀하의 가설은 "질문이 있는 제목 줄은 더 많이 열림" 또는 "두 글자 이상의 대문자가 있는 제목 줄은 더 많이 열림"일 수 있습니다.

가설을 설정하는 요점은 옳지 않다는 것을 기억하십시오. 초기 가정이 맞는지 확인하는 것입니다.

4. 표본 크기 결정

가능한 한 큰 표본 크기로 A/B 테스트를 수행하는 것을 목표로 합니다. 가장 많은 데이터를 얻으려면 큰 샘플 크기가 필요하며 더 많은 데이터는 더 정확한 통찰력을 의미합니다.

최소한의 표본 크기는 각 테스트 캠페인에 대해 50-50분할로 100명입니다. 전체 이메일 목록을 테스트하고 싶지는 않습니다. 통찰력 있는 데이터를 얻을 수 있을 만큼 충분히 크지만 목록에 있는 나머지 사람들에게 성공적인 캠페인을 보낼 수 있을 만큼 충분히 작습니다.

5. 올바른 도구가 있는지 확인하십시오.

선택한 A/B 테스트 도구는 캠페인의 성공 여부를 결정할 수 있으므로 올바른 도구에 투자하고 있는지 확인하세요.

강력한 A/B 테스트 기능이 없는 인기 있는 이메일 마케팅 서비스도 찾아보십시오. 일부는 A/B 테스트 캠페인을 지원한다고 주장할 수 있지만 제목 줄이나 머리말과 같은 하나 또는 두 개의 변수만 테스트할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

전반적인 마케팅 전략의 모범 사례로 웹사이트나 전자상거래 상점에서 다양한 변수와 자산을 A/B 테스트해야 합니다. 강력한 이메일 마케팅 A/B 테스트 캠페인과 함께 모든 접점에서 더 나은 결과를 얻고 향후 모든 캠페인에서 개선할 수 있습니다.

6. 테스트할 변수 선택

한 번에 하나의 변수를 테스트하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 쉽게 가설로 돌아가서 가정이 옳았는지 확인할 수 있습니다.

다음은 이메일에서 테스트할 수 있는 항목의 목록입니다.

• 제목 줄. 예를 들어, Mailchimp는 다른 결과 중에서 가장 실적이 좋은 제목 줄에 대문자가 두 개 이상 있다는 것을 발견했습니다.
• 템플릿 및 이메일 길이.
• 클릭 유도문안. 예를 들어, 더 쉽게 찾을 수 있는 링크와 버튼은 클릭을 유발할 가능성이 더 큽니다.
• 디자인 요소
• 보내는 시간과 요일

7. 변형 만들기

이제 테스트할 이메일 변형을 계속 생성할 수 있습니다. 가설을 사용하여 선택한 변수의 두 가지 변형을 만듭니다. 첫 번째 변형은 대조군으로 간주되고 두 번째 변형은 테스트로 간주됩니다.

다른 이메일 길이를 테스트하고 있다고 가정해 보겠습니다. 더 길고 자세한 사본 대신 짧은 사본을 실험하고 싶을 수 있습니다.

위의 예에서 우리의 가설은 짧은 이메일이 더 많은 답장을 받을 수 있다는 것이었습니다. 그러나 두 번째 사진의 테스트 이메일은 더 자세한 내용을 제공하는 더 긴 이메일이 수신자에게 더 바람직하고 제어 이메일보다 더 많은 응답을 받는지 여부를 테스트합니다.

8. A/B 테스트 실행

변형에 만족하면 A/B 테스트를 실행하고 보낼 차례입니다. 사람들이 이메일을 열 때 이메일을 보낼 때 사이에 약간의 지연이 발생할 수 있으므로 테스트를 마치기 전에 몇 시간을 허용하는 것이 좋습니다.

Zapier는 이메일 효율성이 4~5일 후에 감소하는 경향이 있다는 것을 발견했지만 많은 이메일 제공업체에는 이메일을 A/B 테스트하기 위한 기본 제공 시간 프레임이 있습니다.

9. 가설에 대해 분석

성공적인 대안을 결정했으면 캠페인에 대한 통찰력을 얻을 시간입니다. 초기 가설에 대해 분석하고 가정이 올바른지 확인하십시오.

어떤 메트릭이 개선되었고 어떤 요소가 작동하지 않았는지 주의하십시오. 또한 이전 이메일 캠페인을 검토하여 실적이 더 좋은 이메일과 심지어는 실적이 낮은 이메일을 가리키는 패턴이 있는지 확인합니다.

10. 이메일의 나머지 섹션에 대해 반복합니다.

가장 좋은 방법은 가능할 때마다 다른 변수를 테스트하는 것입니다. 잠재고객의 선호도에 대한 정보와 데이터를 최대한 얻기 위해 캠페인별로 다양한 변수를 테스트합니다.

그런 다음 이 데이터를 사용하여 정보에 입각한 캠페인을 만들고 나중에 아직 실험하지 않은 변수를 테스트할 수 있습니다. 따라서 예를 들어 비즈니스에 가장 적합한 일반적인 제목 줄 형식이나 길이를 찾은 경우 이메일 헤더 또는 CTA 테스트로 이동할 수 있습니다.

주요 내용

A/B 테스트는 과학자 모자를 쓰고 주어진 가정을 기반으로 실험해야 합니다. 이 가이드를 사용하여 이메일 캠페인을 A/B 테스트하여 목표가 더 많은 열림, 클릭 또는 답장인지 여부에 관계없이 더 나은 전환을 얻을 수 있습니다.