ทดสอบ A/B แคมเปญอีเมลของคุณ

ในภูมิทัศน์ของการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แคมเปญอีเมลถือเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพอย่างปฏิเสธไม่ได้ในการดึงดูดผู้ชมและกระตุ้นอัตราการแปลง อย่างไรก็ตาม แนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกคนมักจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ชัดเจน แล้วเราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าแคมเปญอีเมลของเราถูกเป้าหมายทุกครั้ง? คำตอบอยู่ที่กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง และนั่นคือที่มาของการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ง่ายแต่ได้ผลซึ่งเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบหน้าเว็บ อีเมล หรือเนื้อหาทางการตลาดอื่นๆ สองเวอร์ชันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่ากัน การประเมินเวอร์ชันที่แตกต่างกัน 2 เวอร์ชันด้วยผู้ชมกลุ่มย่อยของคุณ ช่วยให้คุณประเมินเวอร์ชันที่ประสบความสำเร็จมากกว่าได้ ซึ่งจะส่งไปยังผู้ชมที่เหลือของคุณ

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกถึงประโยชน์ของการทดสอบ A/B ในแคมเปญอีเมลของคุณ และนำเสนอคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทดสอบ A/B

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจพื้นฐานของการทดสอบ A/B การทดสอบ A/B หรือที่เรียกว่าการทดสอบแยก เป็นการสร้างอีเมลสองเวอร์ชัน ต้นฉบับ (A) และตัวแปร (B) เวอร์ชันเหล่านี้เหมือนกันยกเว้นข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียว นั่นคือตัวแปรที่คุณกำลังทดสอบ จากนั้นคุณแบ่งรายชื่ออีเมลของคุณออกเป็นสองกลุ่มแบบสุ่มเท่าๆ กัน ส่งกลุ่ม A อีเมลต้นฉบับ และกลุ่ม B อีเมลที่แปรปรวน และตรวจสอบประสิทธิภาพตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ประโยชน์ของการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B ให้ประโยชน์มากมายที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลของคุณได้อย่างมาก รวมถึงอัตราการเปิดที่เพิ่มขึ้น อัตราการคลิกผ่านที่ได้รับการปรับปรุง และการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของอีเมล ลองมาดูกันดีกว่า

ปรับปรุงอัตราการเปิด

ข้อดีข้อแรกที่สำคัญของการทดสอบ A/B อีเมลของคุณคือโอกาสในการปรับปรุงอัตราการเปิด อัตราการเปิดคือเปอร์เซ็นต์ของผู้รับอีเมลที่เปิดอีเมลที่กำหนด การทดสอบ A/B สามารถช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพองค์ประกอบต่างๆ ที่ส่งผลต่ออัตราการเปิด เช่น บรรทัดเรื่อง ข้อความก่อนส่วนหัว ชื่อผู้ส่ง และเวลาและวันที่ส่ง ด้วยการทดสอบองค์ประกอบเหล่านี้ คุณจะเข้าใจได้ว่าสิ่งใดกระตุ้นให้ผู้ชมเปิดอีเมลของคุณ ซึ่งนำไปสู่อัตราการเปิดที่สูงขึ้น

เพิ่มอัตราการคลิกผ่าน

อัตราการคลิกผ่าน (CTR) เป็นอีกหนึ่งเมตริกหลักในการตลาดผ่านอีเมล ซึ่งแสดงถึงสัดส่วนของผู้ดูอีเมลที่คลิกลิงก์อย่างน้อยหนึ่งลิงก์ที่อยู่ในอีเมล CTR เกี่ยวข้องโดยตรงกับเนื้อหาในอีเมลของคุณ เช่น เนื้อความ รูปภาพ ลิงก์ และปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ ด้วยการทดสอบ A/B องค์ประกอบเหล่านี้ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณเพื่อเพิ่มจำนวนคลิก และเพิ่ม CTR ของคุณ

ปรับปรุงอัตราการแปลง

อัตราการแปลงเป็นเมตริกที่สำคัญที่วัดเปอร์เซ็นต์ของผู้รับอีเมลที่ดำเนินการตามที่ต้องการ เช่น ซื้อสินค้า สมัครใช้บริการ หรือกรอกแบบฟอร์ม การทดสอบ A/B สามารถเป็นเครื่องมือในการปรับปรุงการแปลงโดยการทดสอบแง่มุมต่างๆ ของอีเมลของคุณที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของผู้รับในการดำเนินการ ซึ่งรวมถึงข้อเสนอ คำกระตุ้นการตัดสินใจ เลย์เอาต์ และการออกแบบอีเมลของคุณ และอื่นๆ

การลดอัตราการตีกลับ

อัตราตีกลับหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของอีเมลที่ส่งซึ่งไม่สามารถส่งไปยังกล่องจดหมายของผู้รับได้ การตีกลับเนื่องจากข้อมูลไม่ถูกต้องเกิดขึ้นเมื่อพยายามส่งไปยังที่อยู่อีเมลที่ไม่ถูกต้อง ถูกปิด หรือไม่มีอยู่จริง และการตีกลับแบบไม่ละเอียดคือความล้มเหลวในการจัดส่งชั่วคราวเนื่องจากกล่องขาเข้าเต็มหรือเซิร์ฟเวอร์ไม่พร้อมใช้งาน การทดสอบ A/B สามารถช่วยระบุปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราตีกลับ ทำให้คุณสามารถแก้ไขได้และทำให้แน่ใจว่าอีเมลของคุณเข้าถึงกล่องจดหมายของสมาชิกได้สำเร็จ

อีกวิธีหนึ่งในการหลีกเลี่ยงอัตราตีกลับที่สูงคือการล้างรายชื่ออีเมลของคุณเป็นประจำ ลบที่อยู่อีเมลที่ไม่ถูกต้องก่อนแต่ละแคมเปญเพื่อให้แคมเปญอีเมลของคุณมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น แต่ต้องใช้เวลามากในการดำเนินการด้วยตนเอง และคุณจะไม่สามารถประเมินที่อยู่อีเมลเฉพาะเจาะจงได้เสมอไป ใช้ Atomic Email Verifier เครื่องมือนี้จะล้างรายชื่ออีเมลของคุณจากอีเมลที่ไม่ถูกต้องด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการตั้งค่าของผู้ชม

ประโยชน์ที่สำคัญอีกประการของการทดสอบ A/B คือช่วยให้คุณเข้าใจผู้ชมได้ดีขึ้น ผู้ชมที่แตกต่างกันจะตอบสนองต่ออีเมลประเภทต่างๆ แตกต่างกันไป และการทดสอบ A/B สามารถช่วยให้คุณค้นพบสิ่งที่โดนใจผู้ชมเฉพาะของคุณมากที่สุด เมื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของผู้ชม คุณจะสามารถสร้างเนื้อหาอีเมลที่ตรงเป้าหมายและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพ

ข้อมูลในการตัดสินใจ

การทดสอบ A/B ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลของคุณ แทนที่จะใช้สัญชาตญาณหรือสมมติฐาน คุณสามารถใช้ผลลัพธ์จากการทดสอบ A/B เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดผ่านอีเมลของคุณ วิธีการตามหลักฐานนี้ช่วยลดความเสี่ยงและสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

คุ้มค่า

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ประหยัดต้นทุนในการปรับปรุงการตลาดผ่านอีเมลของคุณ ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากผู้ชมที่มีอยู่โดยปรับแต่งอีเมลของคุณตามความชอบและพฤติกรรมของพวกเขา แทนที่จะใช้เงินมากขึ้นในการหาลูกค้าเป้าหมายใหม่ คุณสามารถเพิ่มผลลัพธ์ของคุณโดยปรับปรุงการมีส่วนร่วมกับสมาชิกปัจจุบันของคุณ

พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

แนวปฏิบัติของการทดสอบ A/B กระตุ้นให้เกิดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่คุณยังคงทดสอบ เรียนรู้ และเพิ่มประสิทธิภาพ คุณกำลังปรับปรุงประสิทธิภาพของอีเมลของคุณอย่างต่อเนื่อง การทดสอบแต่ละครั้งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่คุณสามารถนำไปใช้กับอีเมลในอนาคต ช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการทดสอบ A/B

การดำเนินการทดสอบ A/B อาจดูน่ากลัว แต่ทำตามคำแนะนำทีละขั้นตอนนี้ คุณจะสามารถนำการทดสอบ A/B ไปใช้กับกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลได้อย่างง่ายดาย

1 กำหนดเป้าหมายการทดสอบของคุณ

ก่อนที่จะเริ่มการทดสอบ A/B คุณจำเป็นต้องกำหนดเป้าหมายของคุณ หากไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน คุณจะถ่ายภาพในความมืดและไม่รู้ว่าความสำเร็จเป็นอย่างไร คุณมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงอะไรผ่านการทดสอบ มันคืออัตราการเปิด อัตราการคลิกผ่าน อัตราการแปลง หรืออย่างอื่น? เป้าหมายของคุณควรเจาะจง วัดผลได้ บรรลุผลได้ เกี่ยวข้อง และมีขอบเขตเวลา หรือ SMART (เฉพาะเจาะจง วัดผลได้ บรรลุผลได้ เกี่ยวข้อง และมีขอบเขตเวลา) ตัวอย่างเช่น คุณอาจตั้งเป้าที่จะเพิ่มอัตราการเปิดอีเมลของคุณ 10% ภายในเดือนหน้า การมีเป้าหมายที่ชัดเจนจะเป็นแนวทางในกระบวนการทดสอบของคุณ ซึ่งช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าองค์ประกอบใดที่จะทดสอบและเมตริกใดที่ต้องตรวจสอบ

2 ระบุองค์ประกอบที่สามารถทดสอบได้

ขั้นต่อไป คุณต้องระบุองค์ประกอบในแคมเปญอีเมลของคุณที่จะทดสอบ โปรดจำไว้ว่า สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบองค์ประกอบทีละรายการ เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในประสิทธิภาพ
ต่อไปนี้เป็นองค์ประกอบทั่วไป 2 ประการที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของอีเมลของคุณอย่างมาก:

หัวเรื่อง

หัวเรื่องมักจะเป็นจุดติดต่อแรกในแคมเปญอีเมลของคุณ มีบทบาทสำคัญในการกำหนดว่าผู้รับเปิดอีเมลของคุณหรือส่งตรงไปที่ถังขยะ การทดสอบหัวเรื่องสามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าอะไรดึงดูดผู้ชมและบังคับให้พวกเขาเปิดอ่านอีเมล
คุณอาจทดสอบแง่มุมต่างๆ ของหัวเรื่อง เช่น:

• ความยาว — หัวเรื่องสั้นมีประสิทธิภาพมากกว่า หรือหัวเรื่องยาวดึงดูดความสนใจได้มากกว่า
• น้ำเสียง — ผู้รับของคุณตอบสนองต่อน้ำเสียงแบบมืออาชีพได้ดีกว่า หรือพวกเขาชอบอะไรที่เป็นกันเองและเป็นกันเองมากกว่ากัน?
• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ — การใส่ชื่อผู้รับหรือรายละเอียดส่วนบุคคลอื่นๆ ในหัวเรื่องจะเพิ่มอัตราการเปิดรับหรือไม่
• ความเร่งด่วน — หัวข้อที่สื่อถึงความรู้สึกเร่งด่วนหรือความขาดแคลน เช่น «ข้อเสนอมีเวลาจำกัด» หรือ «เหลือเพียงไม่กี่รายการ» นำไปสู่อัตราการเปิดที่สูงขึ้นหรือไม่

ปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ

CTA เป็นส่วนสำคัญที่สุดในอีเมลของคุณ CTA ของคุณคือสิ่งที่กระตุ้นให้ผู้รับดำเนินการ ไม่ว่าจะเป็นการเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ ซื้อสินค้า หรือลงทะเบียนสำหรับกิจกรรม การทดสอบ CTA ต่างๆ ตั้งแต่ภาษาไปจนถึงการออกแบบและการจัดวาง อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่ออัตราการคลิกผ่านและอัตราการแปลงของคุณ นี่คือองค์ประกอบบางอย่างที่คุณสามารถทดสอบได้:

• ข้อความ — วลีใดกระตุ้นให้เกิดการคลิกมากขึ้น จะดีกว่าไหมถ้าใช้ภาษาของบุคคลที่หนึ่ง (เช่น «เริ่มการทดลองใช้ฟรีของฉัน») หรือภาษาที่สอง (เช่น «เริ่มการทดลองใช้ฟรีของคุณ»)
• สี — สีเฉพาะสำหรับปุ่ม CTA ของคุณทำให้เกิดการคลิกมากขึ้นหรือไม่
• ตำแหน่ง — ตำแหน่งใดในอีเมลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการวาง CTA ของคุณ มันอยู่ที่ปลาย ตรงกลาง หรือควรเป็นสิ่งแรกที่พวกเขาเห็น?
• ขนาด — CTA ที่ใหญ่กว่าจะสังเกตเห็นได้ชัดเจนกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า หรือปุ่มที่รอบคอบกว่าจะทำงานได้ดีกว่าหรือไม่

ส่วนบุคคล

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะทำให้อีเมลของคุณรู้สึกเกี่ยวข้องมากขึ้นและปรับให้เหมาะกับผู้รับแต่ละราย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่อัตราการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้น ต่อไปนี้เป็นวิธีทดสอบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ:

• ชื่อ — การระบุผู้รับด้วยชื่อจริงในอีเมลสร้างความแตกต่างให้กับอัตราการเปิดและคลิกผ่านหรือไม่
• เนื้อหา — คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลหรือเนื้อหาตามพฤติกรรมในอดีตของผู้รับช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมหรือไม่
• เวลาในการส่ง — การส่งอีเมลตามเวลาที่ปรับให้เหมาะกับประวัติการเปิดอ่านที่ผ่านมาของผู้รับจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหรือไม่

เนื้อความอีเมล

เนื้อหาของอีเมลคือที่ที่คุณถ่ายทอดข้อความและดึงดูดผู้ชม มีองค์ประกอบหลายอย่างในร่างกายที่คุณสามารถทดสอบได้ รวมถึง:

• เนื้อหา — ผู้ชมของคุณชอบเนื้อหาที่มีรายละเอียดหรือข้อความที่สั้นกระชับหรือไม่?
• เค้าโครง — โครงสร้างอีเมลของคุณส่งผลต่อการมีส่วนร่วมอย่างไร ผู้อ่านชอบเค้าโครงแบบคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์มากกว่ากัน
• รูปภาพ — อีเมลที่มีรูปภาพทำงานได้ดีกว่าอีเมลที่มีข้อความอย่างเดียวหรือไม่ ประเภทและขนาดของภาพใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด?
  Typography — การเลือกแบบอักษร ขนาด และสีมีผลต่อความสามารถในการอ่านและการมีส่วนร่วมโดยรวมกับอีเมลของคุณหรือไม่

แบ่งผู้ชมของคุณ

เมื่อคุณกำหนดเป้าหมายและระบุองค์ประกอบที่ทดสอบได้แล้ว ก็ถึงเวลาแบ่งผู้ชมของคุณ ในการทดสอบ A/B ผู้ชมของคุณควรแบ่งออกเป็นสองกลุ่มเท่าๆ กันและสุ่มเลือก: กลุ่ม A (กลุ่มควบคุม) และกลุ่ม B (กลุ่มทดสอบ) กลุ่ม A จะได้รับอีเมลฉบับดั้งเดิมของคุณ ขณะที่กลุ่ม B จะได้รับอีเมลฉบับแก้ไข การแบ่งส่วนนี้โดยทั่วไปคือ 50/50 แต่อาจแตกต่างกันไปตามขนาดแคมเปญและเป้าหมายของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการแบ่งกลุ่มผู้ชมเป็นแบบสุ่มเพื่อป้องกันอคติและรักษาเงื่อนไขการทดสอบให้สอดคล้องกัน ขนาดของแต่ละกลุ่มจะขึ้นอยู่กับขนาดของรายชื่ออีเมลและนัยสำคัญทางสถิติที่คุณต้องการได้รับ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลุ่มเป็นตัวแทนของผู้ชมโดยรวมของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

กำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลา

การกำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาการทดสอบที่เหมาะสมเป็นขั้นตอนที่สำคัญในเส้นทางการทดสอบ A/B ของคุณ ขนาดตัวอย่างควรใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ในขณะที่ระยะเวลาควรนานพอที่จะเก็บข้อมูลที่มีความหมาย แต่ไม่ควรนานเกินไปจนการทดสอบล้าสมัย การทดสอบสั้นๆ อาจไม่ให้ข้อมูลเพียงพอสำหรับผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ ในขณะที่การทดสอบที่ยืดเยื้ออาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายนอกที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ โดยทั่วไป แนะนำให้ใช้ระยะเวลาการทดสอบ 7 ถึง 14 วัน
เครื่องมือต่างๆ เช่น เครื่องคำนวณขนาดตัวอย่างการทดสอบ A/B สามารถช่วยคุณกำหนดขนาดกลุ่มที่เหมาะสมที่สุด

ใช้และตรวจสอบการทดสอบ

หลังจากแบ่งผู้ชมและกำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาแล้ว คุณสามารถเริ่มการทดสอบได้ แพลตฟอร์มการตลาดผ่านอีเมลส่วนใหญ่มีเครื่องมือทดสอบ A/B ในตัว ทำให้ง่ายต่อการดำเนินการทดสอบ ขณะที่การทดสอบของคุณทำงาน สิ่งสำคัญคือต้องติดตามผลอย่างใกล้ชิด มองหาการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในตัววัดที่คุณกำหนดไว้เพื่อปรับปรุง

วิเคราะห์และเปรียบเทียบผลลัพธ์

เมื่อการทดสอบของคุณสิ้นสุดลง ก็ถึงเวลาวิเคราะห์และเปรียบเทียบผลลัพธ์ของคุณ ดูเมตริกหลักที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายของคุณ เช่น อัตราการเปิด อัตราการคลิกผ่าน อัตราการแปลง ฯลฯ และพิจารณาว่าอีเมลของคุณเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า

ใช้การทดสอบที่มีนัยสำคัญทางสถิติเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของคุณไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ หากคุณไม่คุ้นเคยกับสถิติ เครื่องมือออนไลน์และเครื่องคิดเลขต่างๆ สามารถช่วยคุณได้

เลือกรุ่นที่ชนะ

จากการวิเคราะห์ของคุณ เลือกเวอร์ชันอีเมลที่ชนะ นี่ควรเป็นเวอร์ชันที่ตรงกับเป้าหมายการทดสอบของคุณมากที่สุด นี่คือเวอร์ชันที่คุณจะส่งไปยังผู้ชมที่เหลือของคุณ โปรดจำไว้ว่าแม้ว่าผลลัพธ์จะไม่เป็นไปตามที่คุณคาดไว้ แต่ก็มีคุณค่าในการเรียนรู้สิ่งที่ใช้ไม่ได้ผลกับผู้ชมของคุณ โปรดจำไว้ว่า เป้าหมายของการทดสอบ A/B คือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นอย่าหยุดการทดสอบหลังจากการเรียกใช้เพียงครั้งเดียว

ทำซ้ำ

ขั้นตอนสุดท้ายและอาจสำคัญที่สุดในกระบวนการทดสอบ A/B คือการทำซ้ำ การทดสอบ A/B ไม่ใช่กลยุทธ์แบบครั้งเดียวจบ เป็นวงจรต่อเนื่องของการทดสอบ วิเคราะห์ นำไปใช้ เรียนรู้ แล้วทดสอบอีกครั้ง

พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

วัตถุประสงค์เบื้องหลังกระบวนการทดสอบซ้ำคือเพื่อส่งเสริมวัฒนธรรมของการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ในการทดสอบซ้ำแต่ละครั้ง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของผู้ชม เมื่อคุณใช้เวอร์ชันที่ชนะ การตลาดผ่านอีเมลของคุณจะค่อยๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่อัตราการมีส่วนร่วมและการแปลงที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าจะมีปลายทางหรืออีเมลที่ "สมบูรณ์แบบ" ที่คุณจะไปถึงในที่สุด ความชอบของลูกค้า แนวโน้มอุตสาหกรรม และภูมิทัศน์ทางดิจิทัลเปลี่ยนไป ซึ่งหมายความว่าสิ่งที่ได้ผลในวันนี้อาจใช้ไม่ได้ในวันพรุ่งนี้ ดังนั้น การทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการคงไว้ซึ่งความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ

การทดสอบตัวแปรใหม่

หลังจากที่คุณทดสอบตัวแปรและนำเวอร์ชันที่ชนะไปใช้แล้ว ให้ไปยังองค์ประกอบถัดไปที่คุณต้องการปรับให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่น หากคุณเริ่มต้นด้วยการทดสอบหัวเรื่อง คุณอาจไปยังเนื้อหาอีเมล CTA หรือองค์ประกอบส่วนบุคคลในลำดับถัดไป หรือคุณสามารถทดสอบตัวแปรเดียวกันเพิ่มเติมแต่ใช้สมมติฐานอื่นได้ หากคุณได้ทดสอบความยาวของบรรทัดเรื่องในขั้นต้นแล้ว คุณสามารถทดสอบน้ำเสียงหรือการใช้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในบรรทัดเรื่องได้

การทดสอบซ้ำเมื่อเวลาผ่านไป

นอกจากนี้ คุณควรทดสอบตัวแปรเดิมซ้ำอีกครั้งหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การตั้งค่าสามารถเปลี่ยนแปลงได้ และสิ่งที่ได้ผลเมื่อหกเดือนก่อนอาจไม่ได้ผลเช่นวันนี้ การทดสอบซ้ำเป็นระยะทำให้มั่นใจได้ว่ากลยุทธ์ของคุณทันสมัยตามความชอบปัจจุบันของผู้ชม

การขยายการทดสอบ

เมื่อคุณคุ้นเคยกับการทดสอบ A/B มากขึ้นแล้ว ให้พิจารณาขยายการทดสอบของคุณ แม้ว่าจะแนะนำให้เปลี่ยนตัวแปรเพียงครั้งละหนึ่งตัวแปรเมื่อเริ่มต้น การทดสอบหลายตัวแปร — การทดสอบการเปลี่ยนแปลงหลายรายการพร้อมกันเพื่อดูว่าชุดค่าผสมของตัวแปรทำงานเป็นอย่างไร — สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสมยิ่งขึ้นเมื่อกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณพัฒนาขึ้น

การเรียนรู้จากผลลัพธ์

สุดท้าย การทดสอบ A/B แต่ละครั้ง ไม่ว่าผลลัพธ์จะเป็นเช่นไร เป็นโอกาสในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ แม้ว่าการทดสอบจะไม่ให้ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็ยังเป็นข้อมูลที่มีค่าที่จะช่วยกำหนดความเข้าใจของคุณ การจัดทำเอกสารและการเรียนรู้จากการทดสอบแต่ละครั้ง ทำให้คุณสร้างแหล่งความรู้มากมายเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ ซึ่งไม่เพียงแต่เป็นแนวทางสำหรับกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงส่วนอื่นๆ ของการตลาดของคุณด้วย

นัยสำคัญทางสถิติ

นัยสำคัญทางสถิติเป็นแนวคิดที่สำคัญในการทดสอบสมมติฐาน รวมถึงการทดสอบ A/B ในการตลาดผ่านอีเมล เป็นวิธีวัดความเป็นไปได้ที่ผลการทดสอบของคุณจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ

ในบริบทของการทดสอบ A/B การได้รับนัยสำคัญทางสถิติหมายความว่ามีระดับความเชื่อมั่นสูงว่าความแตกต่างของประสิทธิภาพระหว่างเวอร์ชัน A และเวอร์ชัน B เกิดจากการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงแบบสุ่ม

นัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบมักจะแสดงเป็นค่า p ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นที่ความแตกต่างที่สังเกตได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ หากไม่มีความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างสองกลุ่ม (สมมติฐานว่าง) เกณฑ์ที่ใช้กันทั่วไปสำหรับนัยสำคัญทางสถิติคือ 0.05 (หรือ 5%)

หากค่า p น้อยกว่าหรือเท่ากับ 0.05 ความแตกต่างนั้นถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ หมายความว่าหากไม่มีความแตกต่างอย่างแท้จริงระหว่าง A และ B คุณจะได้ผลลัพธ์ที่มากที่สุดเท่าที่คุณมี (หรือมากกว่านั้น) เพียง 5% ของเวลาทั้งหมด

ในทางกลับกัน ค่า p ที่มากกว่า 0.05 แสดงว่าความแตกต่างที่สังเกตได้อาจเกิดขึ้นโดยบังเอิญและไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ ในกรณีนี้ คุณจะไม่ปฏิเสธสมมติฐานว่าง

อย่างไรก็ตาม นัยสำคัญทางสถิติไม่ได้หมายความว่าผลลัพธ์นั้นมีนัยสำคัญทางปฏิบัติหรือทางคลินิกโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ความแตกต่างเล็กน้อยของอัตราการคลิกผ่านอาจมีนัยสำคัญทางสถิติหากขนาดตัวอย่างของคุณใหญ่พอ แต่อาจไม่มีนัยสำคัญเพียงพอที่จะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจของคุณ หรือรับประกันว่าจะต้องเปลี่ยนกลยุทธ์อีเมลของคุณ

ดังนั้น แม้ว่านัยสำคัญทางสถิติจะเป็นเครื่องมือสำคัญในการตีความผลการทดสอบ A/B ของคุณ แต่ควรใช้ควบคู่กับนัยสำคัญเชิงปฏิบัติและเป้าหมายทางธุรกิจของคุณเพื่อทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ

นอกจากนี้ โปรดจำไว้ว่าการบรรลุนัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบ A/B ไม่ใช่เป้าหมายสุดท้าย แต่เป้าหมายคือการเรียนรู้เกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของผู้ชมของคุณ และใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดผ่านอีเมลของคุณ การได้รับนัยสำคัญทางสถิติจะช่วยให้คุณมั่นใจมากขึ้นในความถูกต้องของข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B Email

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบอีเมล A/B ของคุณ สิ่งสำคัญคือการนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้ คำแนะนำเหล่านี้จะช่วยให้คุณออกแบบและดำเนินการทดสอบที่มีประสิทธิภาพ ตลอดจนตีความผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง

1. ทดสอบทีละองค์ประกอบ ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การเปลี่ยนตัวแปรทีละตัวทำให้แน่ใจได้ว่าความแตกต่างใดๆ ในผลลัพธ์สามารถนำมาประกอบกับองค์ประกอบเฉพาะนั้นได้ หลักการนี้เรียกว่า «ผลการแยก» เป็นพื้นฐานในการออกแบบการทดลอง หากคุณเปลี่ยนองค์ประกอบหลายรายการพร้อมกันและเห็นความแตกต่างในประสิทธิภาพ คุณจะไม่สามารถบอกได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดทำให้เกิดความแตกต่าง
2. ใช้ขนาดตัวอย่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ จำนวนผู้รับในการทดสอบ A/B อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณอย่างมาก ขนาดตัวอย่างที่เล็กอาจไม่สามารถแสดงถึงผู้ชมในวงกว้างได้อย่างถูกต้องและอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เข้าใจผิดได้ ในทางกลับกัน ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่อาจทำให้สิ้นเปลืองทรัพยากร ใช้เครื่องคำนวณขนาดตัวอย่างการทดสอบ A/B ซึ่งพร้อมใช้งานทางออนไลน์ เพื่อช่วยคุณเลือกขนาดตัวอย่างที่ทำให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ของคุณจะมีนัยสำคัญทางสถิติ
3. อดทน ข้อผิดพลาดทั่วไปอย่างหนึ่งในการทดสอบ A/B คือการสิ้นสุดการทดสอบก่อนเวลาอันควร สิ่งสำคัญคือต้องให้เวลาการทดสอบของคุณอย่างเพียงพอเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอ ระยะเวลาจะขึ้นอยู่กับความถี่ในการส่งอีเมลและขนาดของตัวอย่าง แต่แนวทางทั่วไปคือให้รออย่างน้อยหนึ่งสัปดาห์ก่อนตัดสินใจ
4. ความสม่ำเสมอ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ ปัจจัยอื่นๆ ทั้งหมดจำเป็นต้องคงที่ในระหว่างการทดสอบ ซึ่งรวมถึงเวลาและวันที่คุณส่งอีเมล กลุ่มผู้ชมที่คุณส่งอีเมลถึง และกิจกรรมทางการตลาดอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อเมตริกของคุณ
5. บันทึกการทดสอบของคุณ เก็บบันทึกการทดสอบทุกครั้งที่คุณดำเนินการ — ตัวแปรที่คุณทดสอบ การเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ระยะเวลาของการทดสอบ และผลลัพธ์ ข้อมูลนี้เป็นแหล่งข้อมูลอันมีค่าสำหรับการทำความเข้าใจแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไปและสามารถเป็นแนวทางในการทดสอบในอนาคตของคุณ
6. พิจารณาความถี่ในการทดสอบของคุณ แม้ว่าการทดสอบบ่อยครั้งจะเป็นสิ่งสำคัญ แต่หลีกเลี่ยงการกระหน่ำสมาชิกของคุณด้วยการเปลี่ยนแปลงมากเกินไปซึ่งอาจทำให้พวกเขาสับสนหรือรำคาญได้ นอกจากนี้ หากคุณทำการทดสอบอยู่เสมอ คุณอาจไม่ได้ให้เวลาแก่กลยุทธ์ที่ชนะมากพอที่จะมีผลและให้ผลลัพธ์ ค้นหาความสมดุลที่เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะของคุณ
7. ทำความเข้าใจและเคารพนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อวิเคราะห์ผลการทดสอบของคุณ ให้ใช้นัยสำคัญทางสถิติเพื่อพิจารณาว่าผลลัพธ์ของคุณเกิดจากการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำหรือเกิดขึ้นโดยบังเอิญ เกณฑ์ทั่วไปสำหรับนัยสำคัญทางสถิติคือ 95% ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 95% ที่ผลลัพธ์ไม่ได้เกิดจากโอกาสสุ่ม
8. ดูตัวชี้วัดที่เหมาะสม เลือกเมตริกหลักของคุณตามเป้าหมายเฉพาะของคุณสำหรับการทดสอบแต่ละครั้ง หากเป้าหมายของคุณคือการเพิ่มการเปิด ตัวชี้วัดหลักของคุณคืออัตราการเปิด หากคุณต้องการเพิ่มจำนวนคลิก ให้เน้นไปที่อัตราการคลิกผ่าน ปรับเมตริกของคุณให้สอดคล้องกับเป้าหมายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย
9. เรียนรู้จากการทดสอบทุกครั้ง การทดสอบทุกครั้งเป็นโอกาสในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ โดยไม่คำนึงถึงผลลัพธ์ แม้ว่าจะไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเวอร์ชัน A และ B แต่ก็ยังคงเป็นข้อมูลที่มีค่า มันบอกคุณว่าองค์ประกอบที่คุณทดสอบอาจไม่ใช่ปัจจัยในการตัดสินใจสำหรับผู้ชมของคุณ จากนั้นคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบอื่นๆ ที่อาจมีผลกระทบมากกว่า

บทสรุป

การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลของคุณ ด้วยการทดสอบองค์ประกอบต่างๆ ของอีเมลของคุณอย่างเป็นระบบ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตั้งค่าของผู้ชม ซึ่งนำไปสู่อัตราการเปิดที่เพิ่มขึ้น อัตราการคลิกผ่าน และประสิทธิภาพแคมเปญโดยรวม

กระบวนการอาจดูซับซ้อนในตอนแรก แต่ด้วยการวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบ คุณจะสามารถเพิ่มศักยภาพของความพยายามทางการตลาดผ่านอีเมลได้สูงสุด โปรดจำไว้ว่ากุญแจสู่การทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จคือการวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง การทดสอบแต่ละครั้งจะให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าที่สามารถปรับแต่งแนวทางของคุณเพิ่มเติมได้

สำหรับการทดสอบ A/B คุณภาพสูงเป็นประจำ ให้เลือกผู้ส่งอีเมลจำนวนมากที่เชื่อถือได้ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณปรับแต่งอีเมลได้อย่างยืดหยุ่น แต่ยังให้คุณเข้าถึงเมตริกที่จำเป็นทั้งหมดด้วย Atomic Mail Sender มีฟีเจอร์มากมายที่ให้คุณดำเนินการและตรวจสอบการทดสอบอีเมลรูปแบบต่างๆ นอกจากนี้ คุณยังสามารถสำรวจคุณสมบัติทั้งหมดได้ฟรีในช่วงทดลองใช้งานเจ็ดวัน

ดังนั้น เริ่มการทดสอบ A/B แคมเปญอีเมลของคุณวันนี้ และปลดล็อกศักยภาพในการทำการตลาดของคุณให้ตรงเป้าหมายมากขึ้น มีส่วนร่วมมากขึ้น และประสบความสำเร็จมากขึ้นในท้ายที่สุด