使用电子邮件进行 A/B 测试的完整指南

通过正确的策略和策略，电子邮件营销可以为您提供平均 3,800% 的投资回报率。 这意味着您每消费 1​​ 美元，就可以赚取 38 美元。 我们知道的关于电子邮件营销的“正确策略”之一是对您的电子邮件进行 A/B 测试，以便每次都创建转换率更高的电子邮件活动。

但是您如何开始 A/B 测试您的电子邮件活动？ 最佳实践是什么？ 或者，如果您之前已经涉足此过程，您将如何改进您的活动，以便能够将 A/B 测试作为营销策略的重要组成部分？

在这篇文章中，我们将向您展示为您的电子邮件营销策略创建 A/B 测试活动的确切步骤。 很快，您将能够创建更好的电子邮件并改进您的整体电子邮件营销工作。

运行您的第一个电子邮件 A/B 测试的步骤

准备好以正确的方式运行您的第一个电子邮件 A/B 测试了吗？

以下是您应该遵循的步骤。

1.有明确的目标

A/B 测试本质上是对优化电子邮件以获得最佳结果的不同方法进行实验，具体取决于您的电子邮件活动的目标。 您可以为您的电子邮件营销活动设定多个目标，因此您应该为每个电子邮件 A/B 测试设定多个目标。

例如，如果您是电子邮件营销的新手，您可能想要关注的目标是打开率和转化率。 如果电子邮件订阅者一开始没有打开您的电子邮件，他们就无法从您的电子邮件中进行转换，因此这两个指标将是一个很好的起点。 稍后，您可能想开始寻找提高参与度的方法。

一开始就设定目标是 A/B 测试活动最关键的步骤之一。 如果没有明确的目标，您将无法获得任何结果。

要设定 A/B 测试目标，请考虑达到一定的打开率和转化率百分比——比如 25% 的打开率和 2% 的转化率。

您还可以问自己以下问题，以帮助您为 A/B 测试设定更好的目标：

• 为什么我们要测试这些特定的变量或元素？
• 我们想从这个测试中收集到哪些见解？
• 我们要测试的变量如何影响此电子邮件营销活动的效果？

2. 确定你的基准

您需要确定测试基准以从每个广告系列中获取有用的数据。 最好的起点是查看您的平均电子邮件性能。 您以前的电子邮件中的当前号码是多少？

请务必注意最高和最低的数字，因为这些也可以帮助您设置基本基准并发展您的假设，我们将在下一节中看到。

您还需要查看您所在领域的行业平均水平。 根据您经营的业务类型，您的平均电子邮件打开率和转换率可能会有所不同。 例如，一些行业的平均开放率可能为 30%，而另一些行业则低得多甚至高得多。

确定基准后，您还可以仔细检查您的目标。 问问自己，您是否根据现有的广告系列效果设定了切合实际的目标，以及您是否会测试正确的变量以实现这些广告系列目标。

3. 设定你的假设

作为最佳实践，您需要一次测试一个变量。 当您知道可以测试哪些变量（以及应该测试哪些变量）时，您可以创建一个假设以在实验结束时返回。

假设您想测试您的电子邮件主题行以获得更多打开次数。 你的假设可能是“有问题的主题行获得更多开放”或“主题行超过一个大写字母获得更多开放”。

请记住，设置假设的目的不是正确的。 看你最初的假设是否正确。

4. 确定您的样本量

旨在以尽可能大的样本量进行 A/B 测试。 您将需要大量样本才能获得最多的数据——更多的数据意味着更准确的洞察力。

最低限度是 100 人的样本量，每个测试活动分成 50-50 人。 您不想在整个电子邮件列表上进行测试：大到足以获得有洞察力的数据，但又小到可以将获胜的活动发送给列表中的其他人。

5. 确保您拥有正确的工具

您选择的 A/B 测试工具可以成就或破坏您的广告系列，因此请确保您投资的是正确的工具。

寻找没有强大 A/B 测试功能的流行电子邮件营销服务。 一些人可能声称支持 A/B 测试活动，但您可能会发现您只能测试一个或两个变量，例如主题行或预标题。

作为整体营销策略的最佳实践，您还应该在您的网站或电子商务商店中对不同的变量和资产进行 A/B 测试。 结合强大的电子邮件营销 A/B 测试活动，您可以从任何接触点获得更好的结果并改进所有未来的活动。

Convert Experiences 与大多数电子邮件营销工具集成 - 是您在列表中使用的那个吗？

6. 选择要测试的变量

我们之前提到过，最好一次测试一个变量。 这样，您可以轻松地回到您的假设并检查您的假设是否正确。

以下是您可以在电子邮件中测试的内容列表：

• 主题行。 例如，Mailchimp 发现表现最好的主题行有多个单词大写，以及其他发现。
• 模板和电子邮件长度。
• 号召性用语。 例如，更容易发现的链接和按钮更有可能获得点击。
• 设计元素
• 发送时间和日期

7. 创建你的变体

现在您可以继续创建您的电子邮件变体以进行测试。 使用您的假设，创建您选择的变量的两个变体。 您的第一个变体将被视为您的控制，而您的第二个变体是您的测试。

假设您正在测试不同的电子邮件长度。 您可能想试验一个简短的副本，而不是一个更长、更详细的副本。

在上面的例子中，我们的假设可能是较短的电子邮件会得到更多的回复。 但我们在第二张照片中的测试电子邮件将测试提供更多详细信息的较长电子邮件是否比我们的控制电子邮件更适合我们的收件人，并让我们获得更多回复。

8. 运行你的 A/B 测试

一旦您对您的变化感到满意，就该运行并发送您的 A/B 测试了。 因为在您发送电子邮件到人们打开它们之间可能会遇到一些延迟，所以您需要在结束测试之前留出几个小时的时间。

Zapier 发现电子邮件的有效性在四到五天后往往会下降，但许多电子邮件提供商都有一个内置的 A/B 测试电子邮件的时间框架。

9. 针对你的假设进行分析

确定获胜的变体后，就该收集有关广告系列的见解了。 对照你最初的假设进行分析，看看你的假设是否正确。

注意哪些指标可能有所改进，哪些元素不起作用。 此外，请查看以前的电子邮件活动，以检查任何可能指向效果更好甚至效果不佳的电子邮件的模式。

10. 对电子邮件的其余部分重复此操作

作为最佳实践，您需要尽可能测试不同的变量。 尝试测试每个广告系列的不同变量，以获得有关受众偏好的最多信息和数据。

然后，您可以使用这些数据来创建更明智的广告系列，稍后测试您尚未尝试过的变量。 因此，如果您找到了最适合您业务的通用主题行格式或长度，例如，您可以继续测试电子邮件标题或 CTA。

关键要点

A/B 测试需要戴上你的科学家帽并根据给定的假设进行实验。 使用本指南可帮助您 A/B 测试您的电子邮件活动以获得更好的转化——无论您的目标是更多打开、点击还是回复。