Эффективность email-маркетинга во многом зависит не от удачи, а от умения формулировать и проверять гипотезы. Можно бесконечно спорить, какая тема письма лучше, нужны ли эмодзи, когда отправлять рассылку и какой цвет кнопки повышает конверсию. Но ответы на эти вопросы дает только сплит-тестирование.
A/Б-тесты позволяют сравнить несколько вариантов рассылки на части аудитории и выбрать тот, который показывает лучшие результаты. Благодаря этому маркетолог принимает решения на основе данных, а не предположений.
Как работает сплит-тестирование
Принцип простой: разные варианты письма отправляются разным группам подписчиков, после чего анализируется статистика. Вариант, показавший лучшие результаты, можно использовать для основной рассылки или взять за основу будущих кампаний.
При запуске теста важно заранее определить три вещи:
- по какому показателю будет выбран победитель;
- какую часть базы выделить под тестирование;
- сколько времени ждать перед подведением итогов.
Именно эти параметры влияют на достоверность результатов.
Что стоит тестировать в email-рассылках
Любую email-кампанию можно представить в виде последовательной воронки:
Для каждого этапа существуют свои гипотезы и свои методы тестирования.
Доставляемость зависит прежде всего от технических настроек рассылок, качества базы и репутации домена отправителя.
Это показатель, который обычно не тестируют через A/B-тесты. Здесь важнее корректно настроить SPF, DKIM и DMARC, регулярно очищать базу от неактивных адресов и следить за репутацией отправителя.
В DashaMail для этого предусмотрены специальные инструменты контроля доставляемости и мониторинга качества базы.
Открытия: как повысить Open Rate с помощью A/B-тестов
На открываемость писем влияют несколько факторов:
- тема письма;
- имя отправителя;
- дата и время отправки.
Тема письма
Именно этот элемент пользователь видит раньше всего. В условиях, когда в почтовом ящике ежедневно появляются десятки и сотни новых сообщений, тема становится главным инструментом привлечения внимания.
Сплит-тесты позволяют быстро определить, какая формулировка действительно работает лучше.
Можно проверить следующие гипотезы:
- вопрос или утверждение в теме;
- рациональная выгода или эмоциональный триггер;
- наличие эмодзи;
- персонализация по имени;
- длинный или короткий заголовок;
- упоминание скидки;
- ограничение по времени акции.
В DashaMail дополнительно можно использовать ИИ-помощника для генерации тем писем и затем проверять их эффективность через A/B-тесты.
ИИ-ассистент предлагает 5 вариантов тем:
При тестировании темы победителя логично определять по показателю Open Rate.
Время отправки
Один из самых недооцененных факторов email-маркетинга — время доставки письма.
Универсального ответа на вопрос «когда лучше отправлять рассылку» не существует. То, что отлично работает для интернет-магазина, может оказаться бесполезным для B2B-компании.
Поэтому время отправки обязательно стоит тестировать.
В DashaMail можно:
- запускать сплит-тесты по нескольким временным интервалам:
- тестировать до восьми вариантов времени отправки:
- использовать плавную отправку по частям базы:
- анализировать статистику открытий по каждому временному промежутку.
Имя отправителя
Пользователи часто принимают решение об открытии письма именно по полю «От кого».
Здесь можно протестировать:
- название компании;
- название бренда;
- имя конкретного сотрудника;
- комбинацию имени и компании.
Проводить такие тесты лучше на ранних этапах работы с базой. Частая смена отправителя может исказить результаты и привести к росту числа отписок.
Как улучшить Click Rate
После открытия письма начинается следующий этап воронки — переход по ссылкам. Для роста Click Rate обычно тестируют сам контент письма и его оформление.
Обычно статистика кликов по рассылке поставляет 1-2%, поэтому желательно выделить под тест как можно больше подписчиков на каждый тестовый сегмент. Это нужно для получения статистически достоверного результата. Размер тестового сегмента вы можете контролировать на этапе настройки A/В-рассылки:
Что можно проверять
Дизайн:
- цветовую схему;
- размер шрифта;
- расположение блоков;
- длину письма;
- формат карточек товаров;
- количество изображений.
Контент:
- тексты кнопок;
- призывы к действию;
- стиль коммуникации;
- структуру письма;
- формат подачи предложения.
Какие гипотезы особенно популярны
Вот несколько гипотез, которые можно проверить сплит-тестированием
- текстовое письмо или HTML-шаблон;
- длинное письмо или краткий анонс;
- кнопка или текстовая ссылка;
- обращение на «ты» или на «вы»;
- наличие таймера обратного отсчета;
- использование GIF-анимации;
- размещение товаров прямо в письме или переход на сайт.
Поскольку средний Click Rate обычно заметно ниже Open Rate, для получения статистически значимых результатов желательно использовать более крупные тестовые сегменты.
Конверсия — главный показатель эффективности
Открытия и клики важны, но бизнес интересуют не они сами по себе.
Цель рассылки чаще всего связана с конкретным действием:
- покупкой;
- регистрацией;
- заполнением формы;
- прохождением опроса;
- скачиванием материала;
- оставлением заявки.
Поэтому иногда письмо с меньшим количеством открытий и кликов приносит больше продаж.
Если конечная цель email-кампании — получение заявок или продаж, победителя теста стоит определять именно по конверсии, а не по промежуточным метрикам.
Что показывают реальные исследования: кейсы SplitTest и DashaMail
Теория важна, но еще полезнее смотреть на реальные эксперименты.
Если вам интересно узнать больше информации, чем просто “Какой вариант кнопки в письме будет более конверсионным?”, вы можете воспользоваться специальными сервисами, которые проводят опросы на интересующие вас темы на своей аудитории. Наши партнеры из сервиса SplitTest провели несколько небольших исследований и для DashaMail, в которых проверялись несколько маркетинговых гипотез. Детали и результаты тестирования можно посмотреть по ссылкам:
Какие Вы используете ИИ-инструменты в email-маркетинге для создания рассылок?
Письмо с какой темой вы бы скорее открыли?
Результаты подтвердили важную закономерность:
- даже небольшие изменения в теме письма способны заметно влиять на открываемость;
- формулировка предложения влияет на количество переходов;
- не всегда самый креативный вариант оказывается самым эффективным;
- предпочтения аудитории часто отличаются от ожиданий маркетологов.
Главный вывод из проведенных опросов: нельзя полагаться на интуицию. Даже опытные специалисты регулярно ошибаются в прогнозах, а реальные данные нередко показывают противоположный результат.
Именно поэтому системное тестирование остается одним из самых надежных способов улучшения email-маркетинга.
Возможности для тестирования в DashaMail
A/Б-тестирование рассылок
Проводить сплит-тесты в DashaMail можно без сторонних сервисов и технических доработок. Платформа поддерживает мультивариантное A/B/N-тестирование, позволяющее одновременно проверять несколько гипотез.
Например:
- 2 варианта темы;
- 2 варианта шаблона;
- 2 варианта времени отправки.
Система автоматически комбинирует параметры между собой и анализирует результаты по каждой комбинации.
Всего можно протестировать до 8 сегментов одновременно.
Автоматический выбор победителя
Победителя можно определять по разным критериям:
- открытиям;
- кликам;
- отпискам;
- другим показателям эффективности.
После завершения теста система автоматически определит лучший вариант и поможет принять решение на основе статистики.
Гибкое распределение аудитории
При настройке теста можно самостоятельно выбрать, какую часть базы использовать: от 10% до 100% подписчиков.
Аналитика через UTM-метки
Если нужно оценивать не только действия внутри письма, но и поведение пользователей на сайте, в тестовые рассылки можно автоматически добавлять UTM-метки.
Поддерживаются стандартные параметры: utm_source, utm_medium.
Это позволяет анализировать продажи, заявки и другие целевые действия уже в системах веб-аналитики.
Gestalt-тестирование: мультивариантное тестирование с одновременной оптимизацией
Кроме того, в DashaMail есть Gestalt-тестирование — это улучшенный вариант классического мультивариантного тестирования и основное его преимущество заключается в одновременном тестировании и оптимизации рассылки.
В отличии от A/B/N-тестирования, Gestalt-оптимизация действует на базе машинного обучения и сама отвечает за деление базы. Получая промежуточные результаты, она автоматически оптимизирует рассылку во время тестирования так, чтобы письмо с самой удачной темой уходило как можно чаще, но при этом оставляет шанс и другим вариантам.
Важные нюансы Gestalt-тестирования
В рамках Gestalt-тестирования можно тестировать только тему рассылки, использовать его для оптимизации шаблона письма, текстов и кнопок не получится.
Но, есть и ещё одно важное преимущество. Сервис DashaMail запоминает поведение каждого конкретного подписчика и в дальнейшем при отправке рассылки с помощью Gestalt-тестирования использует эту информацию, подбирая индивидуальное время отправки рассылки для каждого.
Однако, стоит помнить, что для обучения модели сначала нужно долгое время собирать по каждому подписчику данные об истории его взаимодействия с вашими рассылками в разное время суток. А также учитывать, что для использования данной функции необходимо создать рассылку по базе не менее 10 000 человек.
Главное правило сплит-тестов: тестируйте только один ключевой фактор за раз
Если одновременно изменить тему письма, дизайн, кнопку и время отправки, понять причину изменения результатов будет невозможно.
Регулярное тестирование даже небольших элементов позволяет постепенно увеличивать открываемость, кликабельность и конверсию рассылок без увеличения рекламного бюджета.
Именно поэтому A/B-тесты сегодня считаются одним из самых эффективных инструментов развития email-маркетинга.
Зарегистрируйтесь и попробуйте инструменты для сплит-тестирования для эффективных рассылок вместе с DashaMail бесплатно.
Загрузка...