Эффективность реализации маркетинговой стратегии, рекламной кампании во многом зависит от умения выдвигать гипотезы и проверять их на практике, анализируя результаты проведения A/B тестов. Применительно к рассылкам, сплит-тестирование помогает понять: какие кнопки с призывом к действию лучше работают, где их размещать, как формулировать заголовки, какие темы писем лучше “цепляют” подписчиков и т. д.
Как проводится сплит-тестирование
A/B тесты проводятся так: проверяемые варианты рассылки отправляются различным группам пользователей из базы подписчиков. Затем маркетолог анализирует полученную статистику, и вариант письма с самыми лучшими показателями отправляется остальным клиентам.
И здесь важно правильно определиться с тремя моментами:
- По какому показателю в статистике выбирать победителя?
- На какой объеме базы проводить тест?
- Через какое время после запуска теста отправлять основную рассылку?
Что тестировать в сплит-рассылках
Любую рассылку можно представить в виде воронки, состоящей из следующих ключевых показателей:
- Количество доставленных писем (Delivery Rate);
- Количество открытий Open Rate;
- Количество кликов Click Rate;
- Финальная конверсия.
Доставляемость зависит от почтовой репутации отправителя и находится полностью в его зоне ответственности. Здесь стоит стремиться к 100% показателю и без проведения “экспериментов” и тестов. Важно установить корректные технические настройки на домене, следить за качеством базы, регулярно её чистить от неактивных и т.д. В сервисе DashaMail есть целый набор инструментов для повышения доставляемости во “Входящие”. А вот увеличить процент открытых писем, кликов и целевых действий можно, прибегая к сплит-тестам.
Сплит-тестирование для повышения Open Rate
На Open Rate влияют многие факторы:
- Сегмент базы, по которому прошла рассылка;
- Тема письма и прехедер;
- Содержание поля «от кого»;
- Время проведения рассылок.
Сегмент базы, по которому идет рассылка, как правило предопределен сутью предложения, которое отправляется. Поэтому здесь, также как и с доставляемость, тесты исключены. А вот с тремя другими факторами можно работать.
Тема письма и прехедер – основные элементы, с помощью которых можно повысить статистику открытий. Помните о том, что у человека в электронном почтовом ящике скапливается сотни писем, и лишь единицы из них он открывает. Привлечь внимание подписчика – целое искусство. В арсенале маркетологов есть много инструментов, позволяющих привлечь внимание пользователя, затронуть его боли и потребности.
Один из этих инструментов – Искусственный интеллект в сервисе DashaMail, который помогает в формировании эффективных тем писем. Его использование может значительно увеличить процент открытий по рассылке, так как ИИ основывается на больших данных и машинном обучении для предсказания, что больше всего привлечет внимание читателей.
Сплит-тесты помогают понять, насколько удачно было попадание в цель, давая возможность сравнить разные варианты и выбрать наиболее эффективный. При тестировании темы и прехедера письма победителя стоит выбирать на основании статистики открытых писем, так как они в первую очередь влияют именно на этот показатель.
Применительно к теме письма использовать A/B тесты можно для того, чтобы проработать следующие гипотезы:
- различные формулировки темы – например, можно одной группе показывать заголовки, составленные в виде вопроса, а для других – сыграть на страхе;
- использовать или не использовать эмодзи;
- обращаться или нет по имени;
- писать длинные заголовки или короткие;
- какая эмоция вызывает больший интерес подписчиков;
- упоминать ли в теме ограниченный срок действия акции или размер скидки?
Время отправки email-рассылки – это то, что нужно обязательно тестировать с помощью A/B тестов. Ведь не существует универсальной даты, дня недели и времени, в которое лучше всего открываемость. Сервис DashaMail предоставляет широкие возможности для тестирования даты и времени. Например, здесь можно создавать плавную рассылку, которая будет уходить равными частями на разные куски базы в течение нескольких дней. После этого анализировать открытия по каждой партии, чтобы понять, в какой день показатель был лучше. Для поиска лучшего времени отправки в сервисе можно запустить сплит-тесты. Максимально система позволяет протестировать 8 временных отрезков. В результате вы получите удобный отчет со статистикой по каждой отправке, которая покажет, когда вам эффективнее всего проводить рассылки.
Кроме того, в ДашаМейл есть встроенный модуль машинного обучения, который анализирует поведение каждого конкретного подписчика, и, исходя из проведённого анализа, предлагает индивидуальное наиболее удачное время отправки письма. Однако, стоит помнить, что для обучения модели сначала нужно долгое время собирать по каждому подписчику данные об истории его взаимодействия в вашими рассылками в разное время суток.
Имя отправителя также влияет на открываемость email-рассылки. Здесь можно проверить, что лучше указывать в поле «от кого»: название фирмы, название бренда или должность отправителя. Проводить такое сплит-тестирование лучше на старте рассылки, так как при смене привычного отправителя пользователи могут не сразу вас узнать, что приведёт к росту числа отписок. Либо же всплеск открытий будет именно у нового имени отправителя, но не потому что это имя более эффективное, а потому что вы просто сменили паттерн своего поведения.
Сплит-тестирование для улучшения Click Rate
Подписчик открыл письмо, и попадает на следующий этап воронки email-кампании. Для улучшения статистики кликов по ссылкам работать нужно над макетом письма. И по этому показателю можно выдвинуть больше всего предположений:
- работать над версткой, цветом, фоном, размером шрифта и прочей графикой;
- работать с текстовым содержимым: изменять стилистику текстов, использовать разные призывы к действию и т. д.
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:
В целом, к тестированию макета письма можно подходить стратегически, проводя текст на 100% базы. Это позволит вам выбрать более эффективный шаблон для всех ваших будущих рассылок, так как даст наиболее статистически достоверный результат.
Что можно протестировать в макете письма?
- Какие письма отправлять: простые текстовые или с HTML-версткой?
- Какой цвет фона, шрифт и дизайн в целом лучше работает?
- Делать лонгриды в самом письме или вести из письма на сайт, где опубликована статья?
- Размещать товары в рассылке или достаточно баннера с общей информацией об акции?
- Оформлять CTA кнопкой или текстовой ссылкой?
- Как обращаться к подписчикам: на “ты” или “вы”?
- Добавлять таймер обратного отсчета для временной акции или нет?
- Использовать ли гиф-анимацию?
Конверсия
Итоговая цель email-рассылки чаще всего – продажа. В зависимости от потребностей бизнеса, также это может быть прохождение опроса, регистрация на участие в мероприятии, отзыв о компании, заполнение анкеты и любые другие задачи. Её выполнение напрямую зависит от того, насколько удачно попал маркетолог в сегмент, потребностей целевой аудитории, как сформулировал предложение.
И здесь можно также ставить гипотезы, проводить A/B тесты, выбирая ту версию рассылки, которая будет давать больше конечных конверсий. То есть статистика открытий и кликов может быть ниже, но сама конверсия (например, продажи), – больше.
Особенности проведения сплит-тестов на платформе DashaMail
Проводить сплит-тесты email-рассылки в DashaMail просто и удобно. Для этого не нужно прибегать к сторонним сервисам, обладать навыками программирования.
В сервисе есть специальный инструмент – мультивариантное тестирование a/b/n. Эти A/B тесты позволяют протестировать до 9 сегментов одновременно. Например, три темы, два макета, четыре варианта времени отправки. Все эти параметры будут комбинироваться друг с другом всеми возможными способами. Так, чтобы каждый параметр был протестирован отдельно. При желании вы можете исключить из сплит-теста не интересующие комбинации.
Подробный отчет наглядно покажет, какая из версий email-рассылки наиболее эффективна. При этом вы можете анализировать результаты сплит-тестов не только вручную, но и в автоматическом режиме. Для этого достаточно задать нужный критерий для выбора победителя: больше кликов, открытий или минимум отписок.
Здесь же, в настройках A/B тестов, можно управлять распределением подписчиков. Вы можете выбрать любое значение от 10 до 100 %.
В тестовые рассылки можно автоматически добавлять уникальные UTM-метки для анализа источников трафика. Это полезно, если задача – определить победителя теста на основании его действий на страницах сайта после перехода из рассылки. Чтобы сгенерировать UTM-метки, нужно ввести в соответствующие поля значения их параметров: utm_campaign, utm_source, utm_medium.
Зарегистрируйтесь в DashaMail и попробуйте A/B тесты бесплатно!
Загрузка...