对你的电子邮件进行 A/B 测试

[muskanislam22]

对您的电子邮件转化率不满意？让 A/B 测试（也称为转化率优化测试）指导您确定哪些方法有效，哪些方法无效。

A/B 测试听起来可能很复杂，令人望而生畏，但当您知道自己要测试什么时，它实际上相当容易实施。A/B 测试本质上只是一项实验，营销人员在其中测试同一段内容的两个不同版本的效果。

这一切都是关于使用证据而不是直觉来确定哪个主题行、登录页面、CTA、订阅按钮的大小或其他任何获得最多转化或最多打开的内容。

纽约哥伦比亚大学应用分析项目创始人 Kaiser Fung 表示：“ A/B 测试可以被认为是最基本的随机对照实验。其最简单的形式是，有两种处理方法，其中一种作为另一种的对照。 ”

A/B 测试的 3 个关键
每次仅测试一个元素
A/B 测试的第一个关键是确定您将根据预定目标评估哪些变量，无论该目标是点击率、打开率、转化率还是其他。例如，您评估的元素是文本本身、文本大小或颜色、CTA 位置、图形还是您感兴趣的其他元素？选择一个变量并开发它的两个不同版本。（附言：是的，您可以对一段内容的多个元素进行测试，但每次试验只集中于一个元素。）

例如，假设您是一家太阳能公司，想要接触漏斗 芬兰电话号码列表 底部的潜在客户。您的电子邮件的目的是提供免费的住宅太阳能系统现场估算。您对电子邮件的副本相当满意——因此您将在两个试用版本中保持一致。您对徽标的位置和电子邮件的整体设计也感到满意，但您最关心的是您的 CTA，因此这是您要更改的元素。

也许您已经决定，版本 A（称为“控制”）的 CTA 应为“立即开始省钱！”版本 B（即您产生变化的地方）应为“单击此处立即设置免费咨询”。两者之间的区别很微妙，版本 A 比版本 B 更激进一些——但无论如何，这还是值得测试的。请记住：不要将版本 B 发送给得分低或漏斗顶端的潜在客户，因为这样您无法生成“同类”比较。

选择 A/B 测试样本大小
现在到了最有趣的部分：向足够多的样本发送 eBlast。 目标是只向整个目标受众的一部分发送试用版，在本例中，也就是漏斗底部的潜在客户。然后在预定的时间后，检查结果以发现哪个版本效果最好，并将该版本发送给其余目标受众。

要获得具有统计意义的结果，您需要至少 1,000 个地址的列表。如前所述，我们的示例面向漏斗底部的潜在客户。不要将版本 B 发送给得分低或漏斗顶部的潜在客户，因为您不会生成“同类”比较。

anete-lusina-146152-unsplash移动用户和桌面用户帐户
冯先生表示，采取“阻断”措施可以让你解决移动用户和桌面用户之间的任何差异。

筛选涉及选择相同的受众（漏斗底部的潜在客户），并确定哪些人使用移动设备阅读电子邮件，哪些人使用台式电脑。为每个 AB 试验随机分配相同的数字，以确保每组收件人都在同一个水平上竞争。

如何衡量 A/B 测试的成功
回顾一下在实施 A/B 测试之前您希望实现的目标。例如，假设您希望将 CTA 的点击率从 4.16% 提高到 8%。利用您的跟踪软件评估每个版本的表现。版本 B 是否实现或超越了您的目标，还是您需要进行另一次试验？如果您发现改进并达到或超过了 8%，那很棒，但也许您可以进一步优化它，这意味着使用替代变量进行另一次 A/B 测试。