이메일 마케팅에서 A/B 테스팅이란? 필수 가이드

당신은 더 이상 "마케터"나 "사업주"가 아닙니다.

밝혀진 바와 같이, 당신은 또한 미친 데이터 과학자입니다!

좋아요.

현대 마케팅에서는 직관을 넘어서 그 어느 때보다 숫자에 의존해야 합니다.

전환율 최적화(CRO)는 계속될 것이며 이메일 마케팅에서는 이보다 더 좋을 수 없습니다.

이런 식으로 넣어. 이메일 캠페인을 효과적으로 A/B 테스트하는 방법을 마스터하면 보내는 모든 이메일에서 트래픽과 매출이 증가할 것입니다.

그러나 압도당하거나 시간을 낭비하거나 실제 데이터 과학자를 고용하지 않고 어떻게 이를 수행할 수 있습니까?

여기 좋은 소식이 있습니다. A/B 테스트가 위협적일 필요는 없습니다.

올바른 접근 방식과 도구가 있으면 테스트가 꽤 재미있을 수 있습니다.

이 가이드는 시장을 선도하는 공개율, 클릭률 및 전환율에 대한 이메일 캠페인의 A/B 테스트에 대해 알아야 할 모든 것을 분석합니다.

이메일 마케팅에서 A/B 테스트란 무엇입니까? (그리고 그것이 왜 중요한지)

이메일 분할 테스트라고도 하는 이메일 A/B 테스트는 버전 A와 B(또는 변형 1과 2)와 같이 동일한 이메일의 두 개 이상의 버전이 구독자에게 무작위로 표시되는 실험입니다.

그런 다음 통계 분석을 사용하여 가장 실적이 좋은 이메일 변형을 결정하여 최상의 결과를 위해 "우승" 이메일을 나머지 이메일 목록에 보낼 수 있습니다.

이메일 분할 테스트가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

대부분의 이메일 마케팅 도구는 공개율, 클릭률, 때로는 전환율을 측정합니다.

그리고 목록에 이메일을 보낼 때마다 이 숫자가 "올라가기를" 바랍니다.

이것은 비용이 많이 드는 게임입니다.

고객은 마케팅 메시지에 어떻게 반응하는지 잘 모르는 경우가 많은데 어떻게 그렇게 확신할 수 있습니까?

A/B 이메일 테스트는 데이터 기반 결정에 대한 "희망"을 대체하여 전반적으로 메트릭을 점진적으로 개선합니다.

예를 들어, 영업 사원을 위한 SaaS 도구인 Yesware는 프로모션 이메일의 미리보기 텍스트를 줄이면 개방률이 증가하는지 확인하고자 했습니다.

결과: 이 변종은 개방률이 16.4% 증가했습니다.

그들은 거기서 멈추지 않았습니다. Yesware는 단축된 미리보기 텍스트로 3개의 캠페인을 추가로 테스트했으며 공개율이 16.5%에서 33.3%로 증가하는 것을 확인했습니다.

미리보기 텍스트를 조정하는 것이 그러한 영향을 미칠 것이라고 누가 생각했겠습니까? 이것이 이메일을 A/B 테스트하는 힘입니다.

이메일 캠페인에 대해 이러한 테스트를 실행하는 방법이 궁금한 경우 Enchage는 이메일 브로드캐스트 및 흐름에 대한 자동화된 A/B 테스트를 통해 이를 해결합니다.

A/B 테스트 이메일 캠페인을 시작하기 전에 5가지 질문

분할 테스트를 실행하는 방법을 파악하기 위해 이메일 마케팅 소프트웨어를 살펴보기 전에 계획이 필요합니다.

다음은 이메일 캠페인의 성공 가능성을 극대화하기 위해 답변해야 하는 5가지 질문입니다.

1. 당신의 목표는 무엇입니까?

이메일 A/B 테스트의 첫 번째 단계는 목표를 결정하는 것입니다. 이메일 마케팅에서 측정할 3가지 주요 KPI(위에서 언급한 공개율, 클릭률, 전환율)가 있기 때문에 이것은 쉽습니다.

각 측정항목에 대해 지난 5-10개 이메일 캠페인의 평균을 취하십시오. 더 좋은 점은 몇 년 동안 특정 캠페인이나 자동화를 실행했다면 모든 과거 데이터를 평균화하는 것입니다.

실험에 대해 추적할 하나의 KPI를 선택한 다음 해당 측정항목에 대한 목표를 설정합니다. 예를 들어 평균 클릭률이 3.1%라면 목표를 5%로 설정하십시오. 다음과 같이 표시됩니다.

전환율은 비즈니스에 실질적인 타격을 줄 수 있는 가장 중요한 지표입니다. 그러나 열기 및 클릭률이 낮은 경우 시작하는 것이 좋습니다. 결국 사람들이 이메일을 열지 않으면 이메일에서 구매하도록 하기가 어렵습니다.

데이터 포인트가 있습니까? 좋은. 다음 단계로 넘어갑니다.

2. 당신의 가설은 무엇입니까?

다음은 과학 수업의 간단한 복습입니다.

가설은 예측에 대해 측정할 수 있는 독립 변수를 포함하는 특정 시나리오에 대해 제안된 예측입니다.

이메일 마케팅의 맥락에서 변수는 결과에 영향을 미치기 위해 변경할 수 있는 캠페인의 모든 요소입니다.

가정하기 위해 선택한 변수는 캠페인 목표에 따라 다릅니다. 다음은 변수가 A/B 테스트 KPI에 미치는 영향에 대한 예입니다.

오픈 레이트에 영향을 미치는 요소:

• 제목 줄
• 발신자 이름
• 머리말 텍스트
• 텍스트 미리보기
• 이모티콘

클릭률에 영향을 미치는 요소:

• 형상
• 복사
• 행동을 요구하다
• 설계
• 이모티콘

전환에 영향을 미치는 요소:

• 제안
• 약속
• 타이밍
• 복사
• 이모티콘, 또!

여기에서 풀어야 할 것이 많으며 나중에 더 자세히 다룰 것입니다. 지금 알아야 할 것은 가설 진술을 공식화하기 위해 목표에 변수를 할당하는 방법뿐입니다.

예를 들어 "미리보기 텍스트를 줄이면 개방률이 높아집니다."

이제 이론을 테스트하기 위해 정의되고 측정 가능한 변수가 있는 가설이 있습니다.

하지만 한 가지 더…

한 번에 하나의 변수만 테스트하는 것이 중요합니다 . 그렇지 않으면 데이터를 신뢰할 수 없게 됩니다.

텍스트 링크 CTA가 있는 버전 B 이메일에 대해 버튼 CTA가 있는 버전 A 이메일을 테스트한다고 가정해 보겠습니다. 몇 시간 후 버전 B가 더 나은 개방률을 보였다는 것을 알 수 있습니다.

동시에 이미지가 없는 버전 B 이메일과 이미지가 있는 버전 A 이메일을 테스트했다면 어떻게 될까요?

이제 버튼 CTA가 테스트에서 모든 차이를 만들었다고 판단하는 것은 불가능합니다.

버튼 CTA를 먼저 테스트한 다음 승자가 있으면 이미지 변수 등을 테스트하는 것이 가장 좋습니다.

3. 샘플 크기는 얼마입니까?

20명의 이메일 구독자에게 보낸 캠페인에 대해 A/B 테스트를 실행하면 신뢰할 수 있는 결론을 도출하기에 충분한 데이터가 없습니다.

그렇다면 이메일 분할 테스트를 통계적으로 유의미하게 만드는 데 필요한 최소 구독자 수는 몇 명입니까?

고맙게도 Evan Miller는 두려운 통계 수업을 듣지 않아도 되도록 훌륭한(무료) 샘플 크기 계산기 도구를 만들었습니다.

통계에 대한 이해가 없으면 용어가 생소할 수 있습니다.

샘플 크기 계산기의 요소와 이것이 A/B 테스트와 어떤 관련이 있는지 간략하게 살펴보겠습니다.

요소 1. 표본 크기

샘플 크기는 이메일 A/B 테스트의 변형별로 도달해야 하는 구독자 수입니다. 이 숫자는 테스트를 수행하는 데 필요한 결과입니다.

요소 2. 기준 전환율(BCR)

BCR은 현재 전환율이며 샘플 크기 계산의 시작점입니다.

이메일 분할 테스트의 맥락에서 BCR은 공개율, 클릭률 또는 판매 전환율입니다.

요소 3. 최소 감지 효과(MDE)

MDE는 테스트에서 통계적 확신을 가지고 감지할 수 있는 기본 KPI의 가능한 가장 작은 변경입니다. 즉, MDE는 실험 민감도를 측정합니다.

MDE가 낮을수록 작은 변경 사항을 설명하기 위해 테스트에서 더 많은 구독자에게 도달해야 합니다.

빠른 활동을 실행해 보겠습니다.

계산기를 열고 클릭률에 대해 BCR을 3%로 설정합니다.

아시다시피 이메일 마케팅의 비율이 증가하면 상당한 결과를 얻을 수 있습니다. MDE를 1%로 만들어 보겠습니다.

분할 테스트의 각 변형에 대해 4,782명의 구독자 샘플 크기가 필요합니다. 총 9,564명의 구독자입니다.

실험의 민감도를 낮추고 MDE를 1%에서 2%로 변경하면 표본 크기가 변형당 1,245개, 총 2,490개로 줄어듭니다.

디지털 마케팅에서 모든 유형의 A/B 테스트를 수행할 때 엄격한 MDE 수치로 작업하게 될 것입니다. 따라서 기술적으로 통계적 의미를 얻으려면 이메일 목록에 수천 명의 사람들이 필요합니다.

하지만 방대한 이메일 목록이 없다면 어떻게 될까요? A/B 테스트는 쓸모가 없나요?

글쎄, 주위에 얻을 방법이 없습니다. 데이터가 많을수록 좋습니다.

또 다른 접근 방식은 파레토 원리라고도 하는 80/20 규칙을 사용하는 것입니다.

파레토 원리는 20%의 노력이 80%의 결과를 가져온다는 것을 의미합니다. 따라서 구독자가 1,000명이 넘는 이메일 캠페인에서 A/B 테스트를 실행할 때 목록의 20%를 샘플링하십시오.

버전 A는 10%, 버전 B는 10%이며 우승자는 나머지 구독자에게 전송됩니다.

Encharge에서는 이것을 "배포"라고 부릅니다. Encharge에서 해당 테스트는 다음과 같이 표시됩니다.

그러나 목록의 구독자가 1,000명 미만이면 방정식을 뒤집습니다. 샘플은 목록의 80%이고 버전 A는 40%, 버전 B는 40%입니다. 그리고 우승 이메일은 목록의 나머지 20%로 이동합니다.

파레토 원칙은 이메일 A/B 테스트를 시작하기에 좋은 곳입니다.

그러나 목록을 늘리고 더 많은 데이터에 액세스할 수 있게 되면 Evan Miller의 무료 도구를 사용하여 MDE 범위가 1-5%인 실험에 대한 정확한 샘플 크기를 계산하는 것이 좋습니다.

4. 시간 창은 무엇입니까?

구독자가 이메일에 대해 얼마나 빨리 행동하는지는 다음을 포함한 다양한 요인에 따라 달라집니다.

• 다른 시간대
• 푸시 알림
• 제목 줄
• 이메일을 보낼 때 온라인 상태였거나 받은 편지함에 있었는지 여부

그렇기 때문에 이메일 A/B 테스트에서 이러한 변수를 고려하도록 기간을 설정해야 합니다.

기간이 길수록 결과가 더 정확합니다.

일반적으로 우승자를 선택하기 전에 최소 2시간을 기다리십시오. 또는 더 나은 아직, 하루 종일 기다리십시오.

방송 청중이 작을수록 더 오래 기다려야 합니다. 너무 많은 기업이 목록 크기가 구독자 2,000명 미만인 A/b 테스트를 실행하고 3시간 이내에 승자를 결정하려고 합니다. 그렇게 짧은 기간에 적은 수의 가입자로 상당히 실행 가능한 테스트를 하는 것은 불가능합니다.

기간을 정의할 때 고려해야 할 또 다른 사항은 테스트 유형입니다. 이메일 클릭을 테스트하는 경우 열기를 테스트하는 것보다 더 오래 기다리기를 원합니다. 사람들은 일반적으로 이메일을 클릭하는 데 더 오래 걸립니다. 또한 클릭수는 항상 열기 수보다 적으므로 충분한 데이터를 수집하려면 더 많은 인내심이 필요합니다.

즉, 직접 데이터를 능가하는 것은 없습니다. 따라서 더 많은 이메일 분할 테스트를 실행하고 분석을 이해하면 그에 따라 기간을 조정하십시오.

5. 몇 시에 이메일을 보내시겠습니까?

Encharge에서 A/B 테스트 도구를 사용하면 자동으로 당첨 이메일을 보내드립니다. 즉, 잠재고객의 20%, 버전 A에 대해 10%, 버전 B에 대해 10%를 샘플링하면 목록의 나머지 80%에 가장 적합한 변형이 자동으로 전송됩니다.

따라서 특정 시간에 당첨 이메일을 보내려면 해당 시간 창에서 뒤로 작업하세요.

예를 들어, 승리한 캠페인을 오전 7시에 보낼 계획이고 시간대가 3시간인 경우 샘플 이메일을 오전 4시로 예약합니다. 시간대가 24시간인 경우 샘플 이메일을 전날 오전 7시에 예약하십시오.

이메일 캠페인에서 테스트를 분할할 항목

오늘날의 이메일 마케팅 도구를 사용하면 기본적으로 캠페인에 대한 모든 것을 테스트할 수 있습니다. 여기에서 창의력을 발휘할 수 있습니다!

이 섹션에서는 시작하는 데 도움이 되는 예를 포함하여 이메일 A/B 실험에서 테스트할 수 있는 항목을 드릴다운합니다.

1. 테스트 주제 라인

이메일 받은 편지함을 볼 때 제목 줄은 가장 눈에 띄는 요소이며 가장 먼저 눈에 띄는 것 중 하나입니다. 제목 줄은 눈에 띄게 하기 위해 어둡거나 더 무거운 형식의 글꼴로 강조됩니다.

OptinMosnter에 따르면 이메일 수신자의 47%가 제목에 따라 이메일을 엽니다. 동시에 사용자의 67%는 제목만 보고 메시지를 스팸으로 표시합니다.

귀하의 이메일 개방 비율은 귀하의 제목 줄에 따라 다르므로 /b 테스트가 필요합니다!

그러나 무엇을 테스트해야합니까? 다음은 몇 가지 아이디어입니다.

길이

수신자에게 표시되는 이메일 제목 줄의 문자 수는 다음에 따라 달라집니다.

• 그들이 사용하는 기기
• 브라우저
• 이메일 클라이언트

일반적으로 이러한 다양한 환경을 수용하기 위해 제목 줄을 비교적 짧게 유지하려고 합니다.

연구에 따르면 최적의 제목 줄 길이는 61-70자입니다.

하지만 그거 알아? 이제 당신은 과학자이고 이러한 통계가 가설의 출발점을 제공할 수 있지만 자신의 데이터를 능가하는 것은 없습니다.

실험: 동일한 메시지를 전달하지만 버전 A를 버전 B보다 길게 만드는 두 개의 제목 줄을 분할하여 테스트하여 어떤 것이 가장 잘 수행되는지 확인합니다.

이모티콘

지금은 1997년이 아닙니다. 이제 이모티콘은 일반적으로 허용되는 커뮤니케이션 형식입니다. 이메일 제목에 이모티콘을 추가하지 않으시겠습니까?

받은 편지함에서 이모티콘이 어떻게 눈에 띄는지 살펴보세요.

이모티콘의 또 다른 이점은 감정적인 단어를 이모티콘으로 대체하는 것입니다. 즉, 제목 줄의 문자 공간을 절약할 수 있습니다.

그러나 이모티콘이 과대 광고에 부응합니까? 고객이 그들에게 긍정적인 반응을 보입니까? 알아내는 방법은 단 한 가지입니다. A/B 테스트.

실험: 이메일 제목 줄의 두 가지 변형을 테스트합니다. 이모티콘이 없는 변형 1과 이모티콘이 있는 변형 2.

개인화

이메일 제목에 받는 사람의 이름을 추가하면 개방률이 향상되는 것으로 나타났습니다.

메시지에 구독자의 이름을 추가하면 커뮤니케이션이 더 개인적으로 들릴 것입니다.

이것이 마케터에게 더 일반적인 전략이지만 받은 편지함에 개인화된 제목이 너무 많이 표시되지는 않습니다.

Experian은 개인화된 프로모션 이메일의 오픈율이 29% 더 높다고 보고했습니다.

그러나 이 연구는 귀하의 결과와 어떻게 비교됩니까? 테스트할 시간입니다.

실험: 받는 사람 이름이 있거나 없는 제목 줄을 A/B 테스트합니다. 따라서 이름이 있는 버전 A와 이름이 없는 버전 B가 있습니다. 한 단계 더 나아가 이름 대 이름 및 성을 테스트할 수도 있습니다.

이메일 개인화를 사용하여 Encharge의 제목 줄에 이름을 동적으로 삽입할 수 있습니다.

눈길을 끄는 단어

"무료", "거래", "프로모션", "지금만"과 같은 단어는 오픈 요금에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

Shopify의 콘텐츠 작가인 Gregory Ciotti는 자신의 기사에서 영어에서 가장 설득력 있는 5가지 단어를 조사했습니다.

• 너
• 무료
• 왜냐하면
• 곧
• 새로운

스위스의 전기 오토바이 수입업체인 E-퍼포먼스(E-performance)는 제목에 눈길을 끄는 여러 단어를 사용합니다. 보시다시피 "Promo"로 시작하는 제목 줄은 오픈율이 10.4% 증가했습니다.

제목 줄에 이러한 단어를 포함하고 이메일의 성능을 추적하십시오.

단어 순서

이메일 제목 줄에 단어를 배치하는 순서에 따라 수신자가 메시지를 해석하는 방식이 변경되어 공개 비율에 영향을 줄 수 있습니다.

다음 제목을 예로 들어 보겠습니다.

• 8월 15일까지 업그레이드하여 40% 할인 받기
• 8월 15일까지 업그레이드하면 40% 할인

단어 순서가 다른 동일한 메시지입니다.

혜택(40% 할인)은 두 번째 버전의 제목 줄 시작 부분에 표시됩니다. 영어 사용자가 왼쪽에서 오른쪽으로 읽기 때문에 이점이 전면 및 중앙에 배치되고 잠재적으로 개방률이 증가할 수 있습니다.

그러나 그것은 단지 가설일 뿐입니다.

넌 뭘해야 할 지 알 잖아. A/B 테스트합니다.

콘텐츠

콘텐츠 또는 다양한 제품의 여러 가격을 홍보하기 위해 뉴스레터를 보내 본 적이 있다면 제목을 작성하는 것이 얼마나 어려운지 알 것입니다.

6-10단어로 구독자에게 매력적인 컨텍스트를 제공하는 방법은 무엇입니까?

분할 테스트가 도움이 될 것입니다.

주제의 각기 다른 콘텐츠에 대한 참조를 집어넣는 대신 A/B 테스트를 실행하여 청중이 공감하는 콘텐츠 유형을 확인할 수 있습니다.

실험: 버전 A는 이메일의 모든 콘텐츠를 요약하고 버전 B는 단일 콘텐츠를 설명하는 두 개의 제목 줄을 테스트합니다.

자본화

더 눈에 띄는 것은 무엇입니까? 무료, 무료 또는 무료?

단어의 대문자 사용은 사람마다 다른 영향을 미칩니다. 이메일 제목에서 무료 또는 무료의 차이가 수천 달러의 차이가 될 수 있으므로 이 겉보기에 중요하지 않은 조정에 대해 잠을 자지 마십시오.

실험: 각각 다른 형식의 대문자를 사용하는 두 개의 이메일 제목 줄을 A/B 테스트합니다. 버전 A는 소문자이고 버전 B는 대문자입니다. 그런 다음 모든 대문자에 대해 승자를 테스트합니다.

기호 및 숫자

이모티콘과 마찬가지로 이메일 제목 줄에 특수 문자와 숫자를 사용하면 단어의 패턴을 깨고 독자가 받은 편지함을 스크롤할 때 시선을 사로잡을 수 있습니다.

콘텐츠와 관련된 비표준 문자를 만드십시오.

감정 및 기타 인간 심리 유발 요인

수신자에게 영향을 미치기 위해 이메일 제목에 사용할 수 있는 언어는 무궁무진합니다.

예를 들어, 인간은 놓치는 것에 대한 두려움에 저항하기 위해 고군분투합니다. 따라서 "오늘만"과 "오늘만"과 같이 긴급성을 전달하는 단어를 테스트할 수 있습니다.

다음은 실험할 수 있는 몇 가지 다른 감정적 트리거입니다.

• 문제점
• 탐욕
• 화장대
• 호기심
• 신비
• 재미있는
• 직접

백만 달러의 해 프로그램을 위해 여성을 위한 금융 교육 회사인 Dow Janes는 호기심을 이용해 회원들이 이메일을 열고 프로그램 전체에서 승리를 공유하도록 유도했습니다.

두 번째 제목 줄 변형은 호기심과 약간의 미스터리를 활용하여 열기가 42% 증가했습니다. 이와 같은 이메일을 받았다고 상상해 보십시오. 무엇을 했는지 알아보기 위해 이메일을 열었을 가능성이 큽니다.

오픈 요금을 급등시키는 데 도움이 되는 6가지 주제 프레임워크를 확인하십시오.

실험: A/B 테스트 두 개 또는 이메일 제목 줄은 동일한 메시지이지만 사본에서 다른 감정적 트리거를 사용합니다.

2. 테스트 발신자 정보

문자 메시지, 전화 통화 또는 물리적인 편지를 받았을 때 통신에 대한 우리의 신뢰 수준과 긴급성 정도는 발신자에 따라 다릅니다.

지역 부동산 중개인의 스팸은 지역 의회의 편지와 다르게 수신됩니다.

이메일도 마찬가지입니다.

받는 사람은 받은 편지함을 검색하고 연락하려는 사람에 따라 메시지를 엽니다.

따라서 최상의 결과를 얻으려면 발신자 이름과 이메일 주소까지 테스트해야 합니다.

다음은 발신자 정보를 실험하기 위한 몇 가지 아이디어입니다.

• 브랜드 이름 대 개인 이름
• 이름 대 전체 이름
• 일반 회사 이메일 주소([email protected], [email protected] 등) 대 개인 이메일 주소([email protected])

실험: 동일한 내용을 포함하지만 다른 발신자 이름을 사용하는 두 개의 이메일을 분할 테스트합니다. 예를 들어 버전 A는 회사 이름이고 버전 B는 개인 이름입니다.

3. 미리보기 텍스트 테스트

프리헤더 텍스트라고도 하는 미리보기 텍스트는 이메일 제목 및 발신자 이름 옆에 표시되는 설명입니다. 이메일 메시지에서 예상되는 내용의 미리보기 또는 요약을 제공합니다.

일반적으로 미리보기 텍스트는 이메일 사본의 첫 번째 문장에서 자동으로 가져옵니다. 그러나 대부분의 이메일 마케팅 도구에서는 원하는 대로 미리보기 텍스트를 편집할 수 있습니다.

프리헤더 테스트는 이메일 개방률을 30% 증가시킬 수 있으므로 간과하지 마십시오.

미리보기 텍스트는 제목 줄의 확장입니다. 따라서 길이, 고유한 캐릭터, 감정적 트리거, 개인화, 콘텐츠 요약 등을 포함하여 모든 동일한 테스트를 수행할 수 있습니다.

실험 : A/B 나머지 두 이메일은 발신자 정보와 제목이 같지만 프리헤더 텍스트가 다릅니다. 예를 들어, 변형 2에는 더 짧은 사본이 있고 변형 1에는 더 긴 사본이 있습니다.

4. 테스트 이미지

인간은 시각적 의사소통 수단이며 이메일에 이미지를 배치하는 방법은 클릭, 전환 및 전반적인 참여에 영향을 미칩니다.

다음은 이메일에서 이미지를 A/B 테스트하는 방법의 예입니다.

• 이미지 대 이미지 없음
• 애니메이션 GIF와 정지 이미지
• 스톡 이미지와 원본 이미지
• 이미지 위의 텍스트 vs. 텍스트 없음

조치: 동일한 내용을 가진 두 개의 이메일을 분할 테스트하지만 이미지가 없는 버전 A와 이미지가 있는 버전 B.

5. 이메일 디자인 테스트

이메일 메시지의 레이아웃, 색상 및 조판은 모두 참여 및 전환에 영향을 줄 수 있는 요소입니다.

오랫동안 동일한 이메일 템플릿을 사용해 왔지만 이제 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인하기 위해 다양한 변형을 테스트할 때입니다.

다음은 A/B 테스트 이메일 디자인의 몇 가지 예입니다.

• 선명한 색상 vs. 파스텔 색상
• Garamond 글꼴 대 Arial 글꼴
• 일반 텍스트 템플릿 대 시각적 템플릿

실험: 동일한 메시지로 두 개의 이메일을 테스트하지만 버전 A는 일반 텍스트이고 버전 B는 이메일 템플릿입니다.

6. 이메일 사본 테스트

전자 메일 메시지는 단순히 디지털 편지였습니다. 모든 단어.

이메일은 풍부한 시각적 경험을 제공하도록 진화했지만 귀하의 말은 여전히 ​​중요합니다. 받는 사람이 공감하는 내용이 무엇인지 테스트하기만 하면 됩니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• 더 긴 텍스트 vs. 더 짧은 텍스트
• 긍정적인 어조 대 부정적인 어조
• 개인화 vs 개인화 없음

실험: A/B는 동일한 디자인과 클릭 유도문안으로 두 개의 이메일을 테스트하지만 버전 B는 받는 사람의 이름을 지정하고 버전 A에는 개인 설정이 포함되어 있지 않습니다.

7. 클릭 유도문안 테스트

클릭 유도문안은 이메일의 목적입니다.

구독자가 방문 페이지를 클릭하고 메시지에 응답하고 콘텐츠를 읽고 설문조사를 완료하기를 원하십니까?

이것은 종종 돈을 버는 작업이며 최상의 결과를 얻으려면 테스트를 철저히 분할해야 합니다.

여기 예시들이 있습니다 :

• 버튼과 텍스트
• 모호한 카피 vs. 특정한 카피
• PS 대 PS 없음

분석 도구 Fathom의 창립자이자 저자인 Paul Jarvis는 일반 텍스트 이메일 끝에 자신의 CTA를 PS로 포함하곤 했습니다.

실험: 동일한 내용을 가진 두 개의 이메일을 분할 테스트합니다. 버전 A에는 CTA용 버튼이 있고 버전 B는 CTA용 텍스트 링크를 사용합니다.

효과적인 이메일 마케팅 A/B 테스트 실행을 위한 팁

이 시점에서 이메일 A/B 테스트를 계획하는 방법과 캠페인에서 테스트할 요소를 알고 있습니다.

그러나 최상의 결과를 위해 종단 간 분할 테스트를 실행하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 더 있습니다.

팁 1 – 올바른 도구 사용

올바른 도구 스택을 얻는 것은 시간을 절약할 뿐만 아니라 결과를 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 다음은 이메일 A/B 테스트를 실행하기 위한 권장 기술 스택입니다.

이메일 마케팅 소프트웨어

이메일 마케팅 도구에는 A/B 테스트 자동화가 내장되어 있어야 합니다. 이것이 없으면 캠페인을 수동으로 추적해야 하므로 시간이 많이 걸립니다. 따라서 이메일 소프트웨어가 다음을 수행할 수 있는지 확인하십시오.

• 두 개 이상의 이메일 메시지 변형 테스트
• A/B 테스트 이메일 흐름/자동화 및 브로드캐스트
• 미리 결정된 시간 창 후에 우승자를 결정하고 자동으로 우승 이메일을 나머지 목록에 보냅니다.
• 오픈율, 클릭률을 측정하는 분석 및 판매 전환을 추적하는 API

Encharge에는 프리헤더 텍스트 편집 및 더 많은 실험을 위해 태그를 통해 동적 개인화 추가를 포함하여 이러한 모든 기능이 있습니다.

헤드라인 분석기

이메일 제목 줄은 모든 KPI에 영향을 미치므로 A/B 테스트를 실행하는 데 가장 중요한 요소 중 하나입니다.

사내 카피라이터 및 워드스미스 팀이 없는 경우 CoSchedule의 헤드라인 분석기와 같은 헤드라인 분석 도구를 활용하여 제목을 최적화할 수 있습니다.

데이터 베이스

보내는 이메일 수에 따라 연구 추적이 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.

쉽게 반복할 수 있도록 연구를 한 눈에 보려면 데이터베이스가 필요합니다.

Airtable과 같은 도구를 사용하여 이메일 성장 실험을 기록하고 구성하는 것이 좋습니다. 공동 작업자를 초대하여 캠페인에 대한 피드백을 받을 수도 있습니다.

팁 2 – A/B 테스트의 우선 순위 지정

CRO 전문가들은 한때 "모든 것을 테스트하라"는 아이디어를 제안했습니다. 더 많은 것이 항상 더 낫습니다.

그러나 전문가들은 A/B 테스트에 시간이 너무 오래 걸리고 비용이 많이 들기 때문에 이 주장을 철회했습니다. 그래서 우선순위가 중요합니다.

하지만 주어진 이메일 캠페인에서 테스트할 요소가 너무 많기 때문에 어디서부터 시작해야 할까요?

PIE, ICE 및 PXL을 포함하여 CRO에서 널리 사용되는 3가지 우선 순위 지정 방법이 있습니다. 이러한 멋진 두문자어를 사용하지 않도록 하기 위해 시작하는 데 도움이 되도록 PIE에 중점을 둘 것입니다.

PIE(potential, Important, easy)는 Widefunnel의 Chris Goward가 만들었습니다. 우선 순위를 결정하기 위해 다음 변수에 점수를 할당합니다.

• 중요성 – 테스트 중인 요소의 중요성은 무엇입니까? 예를 들어, 미리보기 텍스트의 약간의 변경을 테스트하는 것이 발신자 이름을 변경하는 것만큼 많은 영향을 미치나요?
• 자신감 – 테스트가 성공할 것이라고 얼마나 확신하십니까? 예를 들어, 제목 줄의 어순을 변경하는 것이 본문의 어순을 변경하는 것보다 더 효과적인 것으로 입증되었습니다.
• 용이성 – A/B 테스트를 만드는 것이 얼마나 쉽습니까? 예를 들어, CTA 버튼의 색상을 변경하는 것이 완벽한 이미지를 디자인하거나 큐레이팅하는 것보다 쉽습니다.

A/B 테스트를 원하는 모든 요소에 대해 ICE 프레임워크의 세 가지 질문을 적용하여 어떤 테스트를 먼저 시도해야 하는지 등급을 매기고 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

팁 3 – 학습을 기반으로 구축

A/B 테스트 중 일부는 긍정적인 전환수 증가를 가져오고, 일부는 감소하고, 다른 일부는 눈에 띄는 영향을 미치지 않습니다.

최상의 결과를 위해 향후 캠페인에 결과를 적용하려면 테스트에서 배워야 합니다.

이메일 통계, 우선순위 지정 프레임워크 및 레코드 데이터베이스를 조합하여 각 A/B 테스트를 검토하고 시간이 지남에 따라 점진적으로 개선하십시오.

오늘 실험실 가운을 입고 이메일 A/B 테스트를 시작하세요.

A/B 테스팅은 편견과 직관을 줄이고 데이터 기반 마케팅 접근 방식을 취하는 것입니다. 물론 분할 테스트 이메일 캠페인은 처음에는 압도적일 수 있지만 몇 가지 실험을 해보면 푹 빠질 것입니다.

또한 Encharge와 같은 이메일 마케팅 도구를 사용하면 A/B 테스트 작업이 자동화되어 그 어느 때보다 프로세스에 액세스할 수 있습니다.

따라서 다음 이메일을 보내기 전에 일시 중지하십시오. 테스트할 빠른 가설, 샘플 및 요소를 개발합니다. 제목으로 시작하는 것이 좋습니다. 그런 다음 멀리 테스트하십시오.

어떤 변형이 이겼습니까? 무엇을 배웠니?

헹구고 반복합니다. 과학을 믿으세요. 그리고 짜잔...

귀하의 오픈율, 클릭률 및 전환율은 반드시 올라갈 것입니다.

Encharge로 A/B 테스트 시작

A/B 테스트를 시도하려고 생각하고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 Encharge를 살펴보십시오.

Encharge는 이메일 뉴스레터(브로드캐스트)와 흐름 모두에 대한 A/B 테스트를 지원합니다.

방송을 A/B 테스트하려면 방송을 만들 때 A/B 테스트 기능을 활성화하기만 하면 됩니다.

간단한 A/B 테스트를 실행하거나 Encharge에 몇 시간 또는 며칠 후의 열기 또는 클릭을 기반으로 승자를 결정하도록 요청할 수 있습니다. 그러면 Encharge가 우승한 변형을 나머지 청중에게 보냅니다.

많은 변형을 테스트할 수 있습니다. 이메일 주소 또는 완전히 다른 이메일 콘텐츠에서 다른 이메일 제목 줄을 테스트합니다. 그것은 당신에게 달려 있습니다.

Encharge를 사용하면 이메일을 넘어 완전히 다른 흐름을 테스트할 수도 있습니다. A/B 테스트 단계를 통해 사람들을 흐름의 다른 버킷에 넣어 근본적으로 완전히 다른 고객 여정을 생성할 수 있습니다. 가능성은 무한합니다.

Encharge의 14일 무료 평가판에 등록하고 A/B 테스트 창의성을 발휘하십시오.