A/B 测试您的电子邮件营销活动

已发表: 2023-07-27

在不断发展的数字营销领域，电子邮件营销活动无疑是吸引受众和提高转化率的强大工具。然而，一刀切的方法往往会导致令人失望的结果。那么，我们如何才能确保我们的电子邮件营销活动每次都能达到预期目标呢？答案在于强大的优化策略，这就是 A/B 测试的用武之地。

A/B 测试是一种简单而有效的方法，涉及比较网页、电子邮件或其他营销资产的两个版本，看看哪个版本表现更好。通过与一部分受众评估两个不同的版本，您可以评估更成功的版本，然后将其发送给其他受众。

在本文中，我们将深入探讨在电子邮件营销活动中进行 A/B 测试的好处，并提供有效实施该测试的分步指南。

了解 A/B 测试

掌握 A/B 测试的基础知识至关重要。 A/B 测试也称为拆分测试，涉及创建电子邮件的两个版本：原始版本 (A) 和变体 (B)。这些版本除了一个不同之处外都是相同的，即您正在测试的变量。然后，您将电子邮件列表随机分成两个相等的组，向 A 组发送原始电子邮件，向 B 组发送变体电子邮件，并根据预定目标监控他们的表现。

A/B 测试的好处

A/B 测试提供了许多好处，可以显着提高电子邮件营销策略的有效性，包括提高打开率、提高点击率以及电子邮件性能的整体改进。让我们仔细看看。

提高打开率

对电子邮件进行 A/B 测试的首要显着好处之一是可以提高打开率。打开率是打开给定电子邮件的电子邮件收件人的百分比。 A/B 测试可以帮助您优化影响打开率的各种元素，例如主题行、前置标题文本、发件人姓名以及发送时间和日期。通过测试这些元素，您可以了解是什么促使您的受众打开您的电子邮件，从而提高打开率。

提高点击率

点击率 (CTR) 是电子邮件营销中的另一个关键指标，代表点击电子邮件中包含的一个或多个链接的电子邮件查看者的比例。点击率与电子邮件的内容直接相关，例如正文、图像、链接和号召性用语按钮。通过对这些元素进行 A/B 测试，您可以优化内容以吸引更多点击，从而提高点击率。

提高转化率

转化率是一个关键指标，用于衡量完成所需操作（例如购买、注册服务或填写表单）的电子邮件收件人的百分比。 A/B 测试可以通过测试电子邮件中影响收件人采取行动的决定的不同方面来提高转化率。这包括报价、号召性用语的措辞、电子邮件的布局和设计等等。

降低跳出率

退回率是指无法送达收件人收件箱的已发送电子邮件的百分比。当尝试向无效、关闭或不存在的电子邮件地址发送邮件时，会发生硬退回邮件；而软退回邮件是由于收件箱已满或服务器不可用而导致的暂时发送失败。 A/B 测试可以帮助识别导致跳出率的因素，使您能够纠正这些因素并确保您的电子邮件成功到达订阅者的收件箱。

避免高跳出率的另一种方法是定期清理您的电子邮件列表。在每次营销活动之前删除无效的电子邮件地址，使您的电子邮件营销活动更加有效。但手动执行此操作需要花费大量时间，而且您并不总是能够客观地评估特定的电子邮件地址。使用原子电子邮件验证器，只需单击几下，此工具即可清除您的电子邮件列表中的无效电子邮件。

更好地了解受众偏好

A/B 测试的另一个显着好处是它可以帮助您更好地了解受众。不同的受众对各种类型的电子邮件有不同的反应，A/B 测试可以帮助您发现最能引起特定受众共鸣的内容。通过深入了解受众的偏好和行为，您可以创建更有针对性和个性化的电子邮件内容，从而提高性能。

知情决策

A/B 测试提供数据驱动的见解，帮助您就电子邮件营销策略做出明智的决策。您可以使用 A/B 测试的结果来指导您的决策并提高电子邮件营销的有效性，而不是依赖直觉或假设。这种基于证据的方法有助于最大限度地降低风险并带来更好的结果。

性价比高

A/B 测试是改善电子邮件营销的一种经济高效的方法。它允许您根据现有受众的偏好和行为优化您的电子邮件，从而充分利用现有受众。您不必花费更多的钱来获取新的潜在客户，而是可以通过提高与当前订阅者的互动来提高结果。

连续的提高

A/B 测试的实践鼓励持续改进。当您不断测试、学习和优化时，您就会不断提高电子邮件的有效性。每个测试都提供了宝贵的见解，您可以将其应用于未来的电子邮件，帮助您随着时间的推移制定越来越有效的电子邮件营销策略。

A/B 测试分步指南

进行 A/B 测试可能看起来令人畏惧，但通过遵循此分步指南，您可以轻松地在电子邮件营销策略中实施 A/B 测试。

1 定义您的测试目标

在开始 A/B 测试之前，必须定义您的目标。没有明确的目标，你就会在黑暗中行动，不知道成功是什么样子。您的目标是通过测试来改进什么？是打开率、点击率、转化率还是其他什么？您的目标应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的，或者 SMART（具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的）。例如，您可能希望在下个月内将电子邮件打开率提高 10%。拥有明确的目标将指导您的测试过程，帮助您决定要测试哪些元素以及要监控哪些指标。

2 识别可测试元素

接下来，您需要确定要测试电子邮件营销活动的哪些元素。请记住，一次测试一个元素很重要，以避免对导致性能变化的原因产生任何混淆。
以下是两个可以显着影响电子邮件性能的常见元素：

主题行

主题行通常是电子邮件活动中的第一个联系点。它在影响收件人是否打开您的电子邮件或将其直接发送到垃圾箱方面发挥着重要作用。主题行测试可以帮助您了解是什么吸引了受众并迫使他们打开电子邮件。
您可以测试主题行的各个方面，例如：

长度——较短的主题行更有效，还是较长的主题行更能吸引注意力？
语气——您的收件人对专业语气的反应更好，还是更喜欢更随意和友好的语气？
个性化——在主题行中包含收件人姓名或其他个人详细信息是否会提高打开率？
紧迫性——传达紧迫感或稀缺感的主题行（例如“限时优惠”或“仅剩少量商品”）是否会带来更高的打开率？

号召性用语按钮

CTA 可以说是电子邮件中最关键的部分。您的号召性用语会促使您的收件人采取行动，无论是访问您的网站、进行购买还是注册参加活动。测试不同的号召性用语（从语言到设计和位置）可以显着影响您的点击率和转化率。以下是您可以测试的一些元素：

文本 — 哪些短语可以鼓励更多点击？使用第一人称语言（例如，“开始我的免费试用”）还是第二人称（例如，“开始您的免费试用”）更好
颜色 — CTA 按钮的某种颜色是否会带来更多点击？
放置 — 在电子邮件中的哪个位置放置 CTA 最有效？它是在最后、中间还是应该是他们首先看到的？
尺寸——更大的号召性用语是否更引人注目，因此更有效，还是更谨慎的按钮效果更好？

个性化

个性化可以让您的电子邮件感觉更相关，并且适合各个收件人。这可以带来更高的参与率。您可以通过以下几种方法来测试个性化：

姓名——在电子邮件中称呼收件人的名字会对打开率和点击率产生影响吗？
内容——基于接收者过去行为的个性化产品推荐或内容是否会增加参与度？
发送时间 — 在根据收件人过去的打开历史记录定制的时间发送电子邮件是否更有效？

电子邮件正文

电子邮件正文是您传达信息并吸引受众的地方。您可以测试体内的许多元素，包括：

内容——您的受众喜欢详细的内容还是简短的信息？
布局——电子邮件的结构如何影响参与度？读者喜欢单列布局还是多列布局？
图片——带有图片的电子邮件是否比纯文本电子邮件效果更好？什么类型和尺寸的图像最有效？
版式——字体、大小和颜色的选择是否会影响电子邮件的可读性和整体参与度？

划分你的受众

一旦你定义了你的目标并确定了你的可测试元素，就该划分你的受众了。在 A/B 测试中，您的受众应随机分为两个相等的组：A 组（对照组）和 B 组（测试组）。 A 组将收到您电子邮件的原始版本，而 B 组将收到更改后的版本。此划分通常为 50/50，但可能会根据您的广告系列规模和目标而有所不同。确保受众细分是随机的，以防止偏差并保持测试条件一致。每个组的大小将取决于您的电子邮件列表的大小以及您希望实现的统计显着性。确保这些组能够代表您的整体受众，以获得准确的结果。

确定样本量和持续时间

确定适当的样本量和测试持续时间是 A/B 测试过程中的关键步骤。样本量应该足够大，以产生统计上显着的结果，而持续时间应该足够长，以捕获有意义的数据，但又不能太长，以免测试变得过时。短期测试可能无法为您提供足够的数据来获得可靠的结果，而长时间的测试可能会导致外部因素发生变化，从而影响结果。通常，建议测试期为 7 至 14 天。
A/B 测试样本大小计算器等工具可以帮助您确定最佳的组大小。

实施和监控测试

划分受众并确定样本大小和持续时间后，您可以开始测试。大多数电子邮件营销平台都有内置的 A/B 测试工具，使执行测试相对容易。在测试运行时，密切监视结果非常重要。留意您打算改进的指标是否发生重大变化。

分析和比较结果

测试结束后，就可以分析和比较结果。查看与您的目标相关的关键指标（打开率、点击率、转化率等），并确定哪个版本的电子邮件效果更好。

使用统计显着性检验来确保您的结果不是随机的。如果您不熟悉统计数据，各种在线工具和计算器可以帮助您。

选择获胜版本

根据您的分析，选择电子邮件的获胜版本。这应该是最能满足您的测试目标的版本。这是您将发送给其他观众的版本。请记住，即使结果不是您所期望的，了解哪些内容不适合您的受众也是有价值的。请记住，A/B 测试的目标是持续改进，因此不要在单次运行后停止测试。

重复

A/B 测试过程中的最后一步，也许也是最重要的一步是重复。 A/B 测试不是一种一劳永逸的策略；而是一种一劳永逸的策略。这是一个测试、分析、实施、学习、然后再次测试的连续循环。

连续的提高

重复测试过程的目的是培养持续改进的文化。通过测试的每次迭代，您可以更深入地了解受众的偏好和行为。当您实施获胜版本时，您的电子邮件营销逐渐变得更加有效，从而提高参与度和转化率。然而，这并不意味着您最终会到达一个终点或一封“完美”的电子邮件。客户偏好、行业趋势和数字环境都会发生变化，这意味着今天有效的方法明天可能就行不通了。因此，一致的测试和优化对于保持相关性和有效性至关重要。

测试新变量

测试变量并实现获胜版本后，继续进行下一个要优化的元素。例如，如果您首先测试主题行，那么接下来您可能会转向电子邮件正文、CTA 或个性化元素。或者，您可以使用不同的假设进一步测试相同的变量。如果您最初测试了主题行的长度，接下来可以测试主题行中的语气或个性化的使用。

随着时间的推移重新测试

在一定时间后重新测试相同的变量也是一个好主意。如前所述，偏好可能会发生变化，六个月前有效的方法今天可能不再有效。定期重新测试可确保您的策略符合受众当前的偏好。

扩大测试

当您对 A/B 测试更加熟悉后，请考虑扩展您的测试。虽然建议在开始时一次仅更改一个变量，但多变量测试（同时测试多个更改以查看变量组合的表现）可以随着营销策略的发展提供更细致的见解。

从结果中学习

最后，每次 A/B 测试，无论结果如何，都是更多地了解受众的机会。即使测试没有产生显着差异，它仍然是有助于形成您的理解的有价值的信息。通过记录每次测试并从中学习，您可以建立有关受众的丰富知识库，这些知识不仅可以指导您的电子邮件营销策略，还可以指导您营销的其他领域。

统计学意义

统计显着性是假设检验（包括电子邮件营销中的 A/B 检验）中的一个重要概念。这是一种量化测试结果偶然发生的可能性的方法。

在 A/B 测试的背景下，实现统计显着性意味着可以高度确定版本 A 和版本 B 之间的性能差异是由于您所做的更改而不是随机变化造成的。

测试中的统计显着性通常表示为 p 值，它表示如果两组之间没有实际差异（零假设），则观察到的差异偶然发生的概率。统计显着性的常用阈值是 0.05（或 5%）。

如果 p 值小于或等于 0.05，则认为差异具有统计显着性。这意味着，如果 A 和 B 之间没有真正的差异，那么只有 5% 的情况下您会得到与实际结果一样极端的结果（或更多）。

相反，p 值大于 0.05 表示观察到的差异可能是偶然发生的，并且不具有统计显着性。在这种情况下，您不会拒绝原假设。

然而，统计显着性并不自动意味着结果具有实际或临床意义。例如，如果您的样本量足够大，那么点击率的微小差异可能具有统计意义，但可能不足以影响您的业务成果或需要更改您的电子邮件策略。

因此，虽然统计显着性是解释 A/B 测试结果的重要工具，但它应该与实际显着性和您的业务目标结合使用，以做出明智的决策。

此外，请记住，在 A/B 测试中实现统计显着性并不是最终目标。相反，目标是了解受众的偏好和行为，并利用这些见解来提高电子邮件营销的有效性。实现统计显着性只会让您对这些见解的有效性更有信心。

A/B 电子邮件测试的最佳实践

为了充分利用 A/B 电子邮件测试，采用一些最佳实践至关重要。这些指南将帮助您设计和执行有效的测试，并准确解释结果。

一次测试一个元素。 如前所述，一次更改一个变量可确保结果中的任何差异都可以归因于该特定元素。这一原理被称为“隔离效应”，是实验设计的基础。如果您一次更改多个元素并看到性能差异，则无法判断是哪个更改导致了差异。
使用具有统计显着性的样本量。 A/B 测试中的收件人数量会极大地影响您的结果。小样本量可能无法准确代表更广泛的受众，并可能导致误导性结果。相反，大样本量可能会浪费资源。使用可在线获取的 A/B 测试样本量计算器来帮助您选择样本量，以确保您的结果具有统计显着性。
要有耐心。 A/B 测试中的一个常见错误是过早结束测试。给您的测试足够的时间来收集足够的数据至关重要。时间长短取决于您的电子邮件发送频率和样本大小，但一般准则是在做出决定之前至少等待一周。
一致性。 为了获得可靠的结果，所有其他因素在测试过程中都需要保持不变。这包括您发送电子邮件的时间和日期、您发送电子邮件的受众群体，以及可能影响您的指标的任何其他营销活动。
记录您的测试。 记录您执行的每次测试 - 您测试的变量、所做的更改、测试的持续时间和结果。这些数据是了解一段时间内的趋势的宝贵资源，可以指导您未来的测试工作。
考虑您的测试频率。 虽然频繁的测试很重要，但请避免频繁地用太多的更改轰炸您的订阅者，这可能会让他们感到困惑或烦恼。此外，如果您总是进行测试，您可能不会给获胜策略足够的时间来生效并带来结果。找到适合您具体情况的平衡点。
理解并尊重统计显着性。 分析测试结果时，使用统计显着性来确定结果是由于您所做的更改还是偶然发生的。统计显着性的常见阈值是 95%，这意味着结果有 95% 的可能性不是随机的。
查看正确的指标。 根据每个测试的具体目标选择关键指标。如果您的目标是提高打开率，那么您的关键指标就是打开率。如果您想增加点击次数，请关注点击率。将您的指标与您的目标保持一致，以获得有意义的结果。
从每次测试中学习。 无论结果如何，每次测试都是更多了解受众的机会。即使版本 A 和 B 之间没有显着差异，这仍然是有价值的信息。它告诉您，您测试的元素可能不是您的受众的决定因素，然后您可以专注于可能更具影响力的其他元素。

结论

A/B 测试是优化电子邮件营销活动不可或缺的工具。通过系统地测试电子邮件的不同元素，您可以深入了解受众的偏好，从而提高打开率、点击率和整体营销活动绩效。

这个过程乍一看可能很复杂，但通过仔细的规划和执行，您可以最大限度地发挥电子邮件营销工作的潜力。请记住，成功 A/B 测试的关键是不断迭代；每个测试都提供了宝贵的见解，可以进一步完善您的方法。

对于定期、高质量的 A/B 测试，请选择可靠的群发电子邮件发送器，它不仅允许您灵活地自定义电子邮件，还允许您访问所有必要的指标。 Atomic Mail Sender 具有广泛的功能，允许您对任何电子邮件变体进行和监控测试。此外，您可以在 7 天的试用期内免费探索其所有功能。

因此，立即开始对您的电子邮件营销活动进行 A/B 测试，释放潜力，使您的营销工作更有针对性、更具吸引力，并最终更加成功。