วิธีการทดสอบอีเมล A/B อย่างถูกต้อง (+ 10 แนวคิดง่ายๆ ในการเริ่มต้นตอนนี้)

นี่หรือนั่น?

หากคุณเบื่อกับการตัดสินใจทางการตลาดผ่านอีเมลโดยพิจารณาจากลางสังหรณ์ (หรือพยายามขอซื้อแผนของคุณ) การทดสอบ A/B อีเมลบางรายการอาจเป็นไปตามลำดับ ด้วยการมองการณ์ไกลและการวางแผนเล็กน้อย คุณสามารถเปลี่ยนความรู้สึกและความคิดในลำไส้ของคุณให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อแบ่งปันกับทั้งทีม

นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เพื่อให้ทันต่อการทดสอบ A/B ของอีเมล:

• 10 องค์ประกอบอีเมลที่จะทดสอบ
• 5 ขั้นตอนในการทำการทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B ของอีเมลคืออะไร

อย่างแรกเลย การทดสอบ A/B อีเมลของคุณหมายความว่าอย่างไร

การทดสอบ A/B ของอีเมลหรือการทดสอบแยกเป็นกระบวนการสร้างอีเมลเดียวกันสองเวอร์ชันโดยมีการเปลี่ยนแปลงตัวแปรหนึ่งรายการ จากนั้นจึงส่งไปยังกลุ่มเป้าหมายสองชุดย่อยเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีที่สุด

กล่าวอีกนัยหนึ่ง: การทดสอบอีเมล A/B แยกอีเมลสองฉบับต่อกันเพื่อดูว่าอันไหนดีกว่ากัน คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบที่เล็กหรือใหญ่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยคุณทำสิ่งต่างๆ เช่น

• อัปเดตการออกแบบอีเมลของคุณ
• เรียนรู้เกี่ยวกับความชอบของผู้ชมของคุณ
• ปรับปรุงประสิทธิภาพของอีเมล

10 องค์ประกอบอีเมลที่คุณสามารถทดสอบได้

ถ้าคุณใช้เวลาสักครู่เพื่อรายการออกทั้งหมดของการตัดสินใจที่คุณทำทุกอีเมลจากการออกแบบเพื่อการกำหนดเวลาและอื่น ๆ คุณจะตระหนักถึงการมีโอกาสมากมายในการทดสอบ หากคุณสร้าง คุณสามารถทดสอบได้ ในการเริ่มต้นใช้งาน ต่อไปนี้คือองค์ประกอบอีเมลทั่วไป 10 รายการสำหรับการทดสอบ A/B

1. จากชื่อ

องค์ประกอบหนึ่งที่แจ้งสมาชิกเกี่ยวกับอีเมล (จากภายนอก) คือชื่อจาก แม้ว่าคุณจะสามารถทดลองกับสิ่งนี้ได้หากต้องการ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามาจากบริษัทของคุณอย่างชัดเจนเสมอ อย่าพยายามทำอะไรนอกกรอบที่อาจรู้สึกว่าเป็นสแปม ตัวอย่างเช่น Mailchimp ใช้ชื่อ From สองสามชื่อ เช่น “Mailchimp,” “Jenn at Mailchimp” และ “Mailchimp Research”

2. หัวเรื่อง

หากคุณต้องการเพิ่มอัตราการเปิด หัวเรื่องคือจุดเริ่มต้นที่พบบ่อยที่สุด คุณสามารถทดลองกับสไตล์ ความยาว โทนสี และการวางตำแหน่งต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น Emerson A/B ได้ทดสอบสองหัวเรื่องสำหรับอีเมลทดลองใช้งานฟรีโดยใช้กระดาษขาว:

• การควบคุม: ทดลองใช้งานและการติดตั้งฟรี: ประหยัดพลังงานด้วยระบบตรวจสอบกับดักไอน้ำอัตโนมัติ
• ตัวแปร: [เอกสารไวท์เปเปอร์] ผลกระทบของกับดักไอน้ำที่ล้มเหลวในกระบวนการผลิต

การทดสอบนั้นเผยให้เห็นอัตราการเปิดที่สูงขึ้น 23% สำหรับหัวข้อที่อ้างอิงถึงกระดาษสีขาว

3. ดูตัวอย่างข้อความ

แม้ว่าหัวเรื่องจะนำไปสู่การชักชวนให้ผู้สมัครสมาชิกเปิดอีเมล แต่ก็ไม่ใช่ทางเลือกเดียวที่คุณมี Chase Dimond นักการตลาดอีเมลอีคอมเมิร์ซและผู้สร้างหลักสูตร ตั้งข้อสังเกต 3 วิธีหลักในการชักชวนให้ผู้อื่นเปิดอีเมลของคุณ ได้แก่ ชื่อจาก หัวเรื่อง และข้อความแสดงตัวอย่าง

เขาเสริมว่า

“คนส่วนใหญ่โฟกัสที่หัวเรื่องเท่านั้น จริงอยู่ที่มันสำคัญมาก แต่คุณควรพิจารณาให้มากด้วยการทดสอบ A/B จากชื่อและตัวอย่าง/ข้อความในส่วนหัว” —เชส ไดมอนด์

4. HTML กับข้อความธรรมดา

หากคุณส่งอีเมลแบบ HTML หรือข้อความธรรมดาเป็นส่วนใหญ่ มันอาจจะคุ้มค่าที่จะดูว่าหญ้าสีเขียวในอีกด้านหนึ่งหรือไม่ ที่ Litmus เรา A/B ทดสอบรูปแบบอีเมลทั้งสองนี้ในบางส่วน จากการทดสอบสองสามอย่าง เราพบว่าการส่งข้อความที่ดีที่สุดนั้นแตกต่างกันไประหว่างลูกค้าและผู้ที่ไม่ใช่ลูกค้า และอีเมลข้อความธรรมดานั้นมีตำแหน่งที่มั่นคงในกลุ่มอีเมลของเรา

5. ความยาว

นอกจากการออกแบบอีเมลแล้ว คุณยังสามารถใช้ความยาวของข้อความได้อีกด้วย ต่อไปนี้เป็นคำถามสองสามข้อที่ควรถามตัวเอง:

• สมาชิกต้องการเนื้อหาและบริบทเพิ่มเติมในข้อความหรือเพียงพอที่จะกระตุ้นความสนใจหรือไม่?
• อีเมลประเภทต่างๆ มีความยาวเท่าใดจึงจะเหมาะสม หรืออุปกรณ์ต่างๆ?
• ทุกกลุ่มต้องการอีเมลที่มีความยาวเท่ากันหรือไม่

6. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ตามรายงานสถานะอีเมลปี 2020 วิธีที่นิยมที่สุดในการปรับแต่งอีเมลในแบบของคุณคือการใส่ชื่อ

แม้ว่าวิธีนี้จะช่วยเพิ่มจำนวนคลิกได้ แต่คุณก็ขยายขอบเขตการปรับแต่งให้เป็นส่วนตัวได้ Jaina Mistry แบ่งปันประสบการณ์ของเธอกับการปรับเปลี่ยนชื่อการทดสอบ A/B ในแบบของคุณ

“การปรับเปลี่ยนชื่อในแบบของคุณในหัวเรื่องนั้นเปิดกว้างมากขึ้นแต่มี Conversion น้อยลง ชื่อนี้ดึงดูดความสนใจของผู้คนได้ แต่ไม่ใช่ทุกคนที่มีความตั้งใจที่จะดำเนินการหลังจากเปิดตัว” —ไจน่า มิสตรี

ปัจจัยการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอื่นๆ ที่คุณสามารถใช้เพื่อทดสอบ A/B ของคุณ ได้แก่ สถานะลูกค้าของสมาชิก การโต้ตอบกับไซต์ของคุณในอดีต ประวัติการซื้อ และอีเมลที่พวกเขาโต้ตอบด้วย

7. เวลาอัตโนมัติ

การทดสอบ A/B ของอีเมลส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่อยู่ในอีเมล แต่คุณสามารถทดสอบได้ว่าจะส่งเมื่อใด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถปรับระยะเวลาหลังจากที่มีคนละทิ้งรถเข็นก่อนที่จะส่งการช่วยเตือน วิธีการทดสอบ A/B อีกวิธีหนึ่งที่ควรลองใช้คือจำนวนอีเมลในลำดับการเรียกที่คุณส่ง Tyler Michael จาก Square เล่าว่าความล่าช้าในการส่ง การแปลเขตเวลา และวันในสัปดาห์เป็นมิติเวลาทั้งหมดที่คุณสามารถทดสอบ A/B ได้

8. คัดลอก

น้ำเสียงและตำแหน่งของสำเนาอีเมลของคุณจะส่งผลต่อข้อความที่ดึงดูดความสนใจของผู้อ่านหรือไม่ การทดสอบ A/B ในหมวดหมู่ "สำเนา" ครอบคลุมองค์ประกอบมากมายในอีเมลของคุณ ซึ่งรวมถึง:

• สำเนาร่างกาย
• หัวข้อข่าว
• คัดลอกปุ่ม

9. จินตภาพ

หากคุณใช้อีเมลที่มีสไตล์ ให้ลองใช้ A/B ทดสอบภาพของคุณ ภาพฮีโร่ต่างๆ เปลี่ยนการมีส่วนร่วมหรือไม่? คุณสามารถใช้ GIF แบบเคลื่อนไหวในอีเมลที่ยาวขึ้นเพื่อเพิ่มเวลาในการอ่านได้หรือไม่ การรวมอินโฟกราฟิกในอีเมลทำให้ผู้คนมีแนวโน้มที่จะส่งต่อหรือไม่ ความเป็นไปได้แทบจะไม่มีที่สิ้นสุด

10. อีเมลอัตโนมัติและธุรกรรม

ปัจจัยการทดสอบ A/B ของอีเมลขั้นสุดท้ายในรายการนี้คือหมวดหมู่และการเตือนความจำมากกว่า - อย่าลืมทดสอบ A/B อีเมลทั้งหมดของคุณเป็นประจำ การทดสอบเฉพาะอีเมลที่เผยแพร่เท่านั้นถือเป็นข้อผิดพลาดทั่วไป แต่อีเมลอัตโนมัติและธุรกรรมก็สมควรได้รับการทดสอบและปรับปรุงเช่นกัน บ่อยครั้ง อีเมลเหล่านี้ทำให้การมีส่วนร่วมของสมาชิกเพิ่มขึ้นอย่างมาก ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องทดสอบอีเมลที่เปิดตลอดเวลาเหล่านี้

วิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B ของอีเมล (อย่างถูกวิธี)

แม้ว่าการทดสอบ A/B ของอีเมลจะตรงไปตรงมาในทางทฤษฎี แต่อาจมีส่วนที่เคลื่อนไหวได้มากมาย หากคุณต้องการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องเพื่อแบ่งปันกับทีมของคุณ ให้ใช้เวลาเพียงเล็กน้อยในการวางแผนและวิเคราะห์ ด้านล่างนี้คือขั้นตอนที่คุณต้องดำเนินการเพื่อเรียกใช้การทดสอบ A/B (และเชิงลึก) ที่ประสบความสำเร็จ (และเชิงลึก)

เลือกวัตถุประสงค์

เช่นเดียวกับหลายๆ โครงการ คุณต้องเริ่มการทดสอบ A/B อีเมลโดยมีเป้าหมายสุดท้ายในใจ เลือกสมมติฐานของคุณ สิ่งที่คุณต้องการเรียนรู้ หรือตัวชี้วัดที่คุณต้องการปรับปรุง

แม้ว่าคุณสามารถใช้การทดสอบ A/B ทางอีเมลเพื่อปรับปรุงเมตริกระดับแคมเปญ เช่น อัตราการเปิด ให้พยายามติดตามผลกระทบเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น อัตรา Conversion แตกต่างจากอีเมลแต่ละฉบับอย่างไร เนื่องจากหัวเรื่องกำหนดความคาดหวังสำหรับเนื้อหา คุณอาจเห็นอิทธิพลของพวกเขามากกว่ากล่องจดหมาย

เลือกตัวแปร

เมื่อคุณรู้แล้วว่าต้องการเอฟเฟกต์แบบใด ก็ถึงเวลาเลือกองค์ประกอบตัวแปรของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังทดสอบตัวแปรเพียงตัวเดียวเท่านั้นในแต่ละครั้ง หากมีความแตกต่างมากกว่า 1 อย่างระหว่างอีเมลควบคุมและอีเมลตัวแปร คุณจะไม่ทราบว่าการเปลี่ยนแปลงใดที่กระตุ้นเข็ม การแยกการทดสอบ A/B ของอีเมลอาจรู้สึกช้าลงเล็กน้อย แต่คุณจะสามารถสรุปได้อย่างมีข้อมูล

ตั้งค่าพารามิเตอร์

ขั้นตอนที่สามในกระบวนการทดสอบ A/B ของอีเมลมีการตัดสินใจมากที่สุด เมื่อคุณตั้งค่าพารามิเตอร์ คุณจะต้องตัดสินใจในส่วนต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดการทดสอบ การตัดสินใจของคุณรวมถึง:

• นานแค่ไหนที่คุณจะเรียกใช้การทดสอบ คุณอาจจะนั่งอยู่บนขอบที่นั่งเพื่อรอผล แต่คุณต้องรอถึงหนึ่งวันกว่าผลลัพธ์จะหลั่งไหลเข้ามา
• ใครจะเป็นผู้ได้รับการทดสอบ หากคุณต้องการทดสอบ A/B ภายในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง ให้ตรวจสอบว่าคุณมีผู้ชมมากพอที่ผลลัพธ์จะมีนัยสำคัญทางสถิติ
• การทดสอบของคุณแยกออก เมื่อคุณทราบแล้วว่ากลุ่มใดจะได้รับการทดสอบ คุณต้องตัดสินใจว่าจะแยกการส่งอย่างไร คุณสามารถแบ่ง 50/50 โดยที่ครึ่งหนึ่งได้รับการควบคุม และอีกครึ่งหนึ่งได้รับเวอร์ชันตัวแปร หรือคุณสามารถส่งการควบคุมเวอร์ชัน A ถึง 20% และทดสอบเวอร์ชัน B ไปยังอีก 20% จากนั้นรอและส่งผู้ชนะไปยัง 60% ที่เหลือ
• เมตริกใดที่คุณจะวัด พิจารณาว่าคุณต้องการเมตริกใดและวิธีรับข้อมูลก่อนการทดสอบของคุณอย่างไร คุณจะกำหนดความสำเร็จอย่างไร?
• ตัวแปรรบกวนอื่น ๆ จดบันทึกตัวแปรต่างๆ เช่น วันหยุดที่อาจส่งผลกระทบต่อผลการทดสอบแต่อยู่เหนือการควบคุมของคุณ

เรียกใช้การทดสอบ

การทดสอบ A/B ของอีเมลเป็นข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลือกต่างๆ และรวมถึงวิธีดำเนินการทดสอบของคุณ สองวิธีหลักในการทดสอบคือ:

• ตั้งค่าการทดสอบ A/B ใน ESP เพื่อให้ทำงานโดยอัตโนมัติ การปล่อยให้ ESP ของคุณจัดการการส่งแบบแยกส่วนอาจง่ายกว่าเล็กน้อยในการจัดการ และเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการทดสอบง่ายๆ โดยมีเป้าหมายระดับพื้นผิวมากกว่า เช่น การเพิ่มอัตราการเปิด
• แยกการส่งด้วยตนเอง การตั้งค่าอีเมลสองฉบับแยกกันและการส่งอีเมลด้วยตนเองนั้นเป็นเรื่องที่ปฏิบัติได้จริงมากกว่า แต่สามารถช่วยให้คุณมองเห็นข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้นนอกเหนือจาก ESP ของคุณ (เช่น การมีส่วนร่วมกับเว็บไซต์) ใช้วิธีนี้หากคุณต้องการติดตามผลลัพธ์นอกเหนือจากแคมเปญ

วิเคราะห์ผลลัพธ์

เมื่อถึงเวลาวิเคราะห์ผลลัพธ์ คุณจะรู้สึกขอบคุณสำหรับทุกช่วงเวลาที่ใช้การวางแผนอย่างรอบคอบ เนื่องจากคุณมีความคิดที่ชัดเจน คุณจึงรู้ว่าควรมองหาอะไรเมื่อการทดสอบสิ้นสุดลง ตอนนี้ คุณต้องเปรียบเทียบผลลัพธ์และแชร์กับทีมของคุณ

เว้นแต่ว่าคุณต้องการที่จะทดสอบอีกครั้ง ฟังนะ คุณไม่จำเป็นต้องทำ แต่มีโอกาสที่อีเมลตัวแปรของคุณจะได้รับการส่งเสริมจาก “ปัจจัยใหม่ที่เป็นประกาย” หากคุณต้องการยืนยันผลการทดสอบครั้งแรก คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบที่คล้ายกัน (กับกลุ่มคนรุ่นเดียวกัน!) เพื่อดูว่าสิ่งที่เรียนรู้ยังคงเป็นจริงหรือไม่

Magan Le แบ่งปันบน Twitter,

“ฉันทำแบบที่เป็นรูปภาพทั้งหมดเทียบกับข้อความสด ภาพทั้งหมดมีอัตราการเปิดที่สูงกว่า แต่มี CTOR ที่ต่ำกว่า ทฤษฎีของฉันคือผู้คนอยากรู้อยากเห็นและเปิดภาพเพื่อดู แต่พวกเขาก็รู้ว่าพวกเขาไม่สนใจเมื่อพวกเขาเห็นมัน ในขณะที่ผู้คนในข้อความสดได้รับการจัดเตรียมไว้ดีกว่า” —เมแกน หลี่

เจาะลึกลงไปในการทดสอบ A/B ของอีเมลด้วย Litmus

ESP ทั้งหมดให้คุณเข้าถึงเมตริกอีเมลมาตรฐานเดียวกันได้ และคุณยังสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เว็บ เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมนอกกล่องจดหมาย หากคุณต้องการเจาะลึกในการทดสอบ A/B ของคุณด้วยเมตริกขั้นสูง Litmus สามารถช่วยคุณทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น

นี่เป็นเพียงไม่กี่กรณีการใช้งานที่ Litmus Email Analytics สามารถปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของคุณได้:

• เปรียบเทียบอัตราการอ่านระหว่างรูปแบบต่างๆ ไม่ใช่แค่อัตราการเปิด เพื่อดูว่าเวอร์ชันหัวเรื่องใดดึงดูดผู้ติดตามที่มีส่วนร่วมมากที่สุด
• ทำความเข้าใจว่าเนื้อหาใดนำไปสู่อัตราการแชร์สูงสุด เพื่อให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เพื่อพัฒนาโปรแกรมการอ้างอิงของคุณ
• วิเคราะห์ผลการทดสอบ A/B ระหว่างโปรแกรมรับส่งเมลและอุปกรณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากสิ่งที่คุณกำลังทดสอบไม่มีการสนับสนุนโปรแกรมรับส่งเมลในวงกว้าง

เมื่อคุณมีรายงานและผลการวิเคราะห์ขั้นสูงแล้ว Litmus จะทำให้การแบ่งปันผลลัพธ์กับทีมของคุณเป็นเรื่องง่าย จากนั้น คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและขับเคลื่อนกลยุทธ์ในอีเมลและช่องทางการตลาดที่เหลือของคุณ

สร้าง ทดสอบ QA และวิเคราะห์ผลลัพธ์ในที่เดียว มอบอำนาจให้ทีมของคุณสร้างอีเมลที่ดีขึ้น และรับทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อสร้าง ทดสอบ และทำให้สมบูรณ์แบบในแคมเปญอีเมลที่มีประสิทธิภาพสูง—ด้วย Litmus เริ่มทดลองใช้ฟรี →