Başarınızı Sınırlayan 13 E-posta A/B Testi Hatası
Yayınlanan: 2018-12-06Litmus Live London 2017'de Red C'den Stuart Clark, "Test etmelisiniz, aksi takdirde yalnızca akıllıca bir tahminde bulunuyorsunuz" dedi. E-posta A/B testi, geçen yılki üç Litmus Live etkinliğinde de yinelenen bir konuydu. yıl. Bu sürpriz değil çünkü e-posta pazarlamacılarının kampanyalarını yinelemeleri ve iyileştirmeleri için en güçlü fırsatlardan biri.
A/B testi, konu satırlarınızda, e-posta tasarımınızda, açılış sayfalarınızda ve daha fazlasında yüksek etkili değişiklikleri ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir. Kazançlar ne kadar büyük olabilir?
“A/B testi yapan e-ticaret markaları
e-postaları %20 daha fazla gelir sağlıyor
ortalamada."—Alex Kelly (MailChimp)
Litmus Live 2017'de
Bu alıntıyı tweetle →
E-postalarınızı A/B testi yapmak için tek yapmanız gereken, iki farklı abone grubuna iki varyasyon sunmak ve ardından dinlemek. Metrikler size tercihlerini söyleyecektir ve daha sonra kazanan varyasyonu daha fazla kitlenize göndererek kısa vadede veya bu tercihi gelecekteki kampanyalara uygulayarak uzun vadede harekete geçebilirsiniz.
Bu kulağa basit geliyor ve bir dereceye kadar, e-posta A/B testinin yürütülmesini geçmişe göre çok daha kolay hale getiren e-posta servis sağlayıcıları ve test yazılımı sağlayıcıları sayesinde öyle. Ancak, e-posta A/B testinizi bozmak ve yanlış sonuca varmak veya sonuçlarınızı tamamen baltalamak da oldukça basittir.
Bu kaderi önlemek için, e-posta A/B testinizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlayacak 13 ipucu:
1. Yalnızca yayın ve bölümlere ayrılmış e-postalarınızı değil, otomatik ve işlemsel e-postalarınızı test edin.
Litmus'un 2018 E-posta Durumu Anketine göre, markaların yaklaşık %39'u yayınlarını ve segmentlere ayrılmış e-postalarını hiçbir zaman veya nadiren A/B testi yapıyor.
Bu kaçırılmış bir fırsat, ancak otomatik ve işlemsel e-postalara baktığınızda masada daha da fazla para kalıyor. Markaların %65'inden fazlası otomatik e-postalarını hiç veya nadiren A/B testi yapıyor ve %76'sı işlem e-postalarını hiç veya nadiren A/B test ediyor.
Bu utanç verici çünkü yayınınızı ve bölümlere ayrılmış e-postalarınızı A/B testi size rekabet avantajı sağlarken, otomatik ve işlemsel e-postalarınızı A/B testi size büyük bir avantaj sağlar. Başarılı e-posta programlarının, tetiklenen e-postalarını yılda en az bir kez A/B testi yapma olasılığı, başarısız programlara göre %58 daha fazladır. Ve başarılı programların, işlem e-postalarını yılda en az bir kez A/B testi yapma olasılığı %53 daha fazladır.
Bu eylemlerin her ikisi de Başarılı E-posta Pazarlama Programlarının Yaptığı 20 Şey arasında ilk 10'da yer alıyor.
Tetiklenen e-postalar genellikle ayarla ve unut programları olarak övülürken, E-posta Pazarlamada Hiçbir Şeyin 'Ayarla ve Unut' olmadığını unutmayın. Litmus'un 2018 E-posta Durumu Anketine göre, bu e-postalar, markaların %13'ünden fazlasında e-posta pazarlama gelirinin çoğunluğunu oluşturuyor. Ve bu yüzde sadece önümüzdeki yıllarda büyüyecek.
2. E-posta A/B testi çalışmalarınızı, performans üzerinde en büyük rolü oynama olasılığı en yüksek olan kampanya öğelerine odaklayın.
Bazen küçük öğelerde küçük değişiklikler sizin için iğneyi hareket ettirebilir, ancak testinizi konu satırları, harekete geçirici mesajlar ve resimler gibi temel e-posta öğelerine odaklamak genellikle akıllıca olur.
3.000 pazarlamacıyla yaptığımız ankete göre, çoğu markanın şu anda e-posta A/B testi çabalarına odaklandığı yer burasıdır. Sen de yapmalısın.
Bu öğelere ek olarak, otomatik e-postalarınız test edilmeye değer başka öğelere sahiptir. E-posta Pazarlama Kuralları kitabımda şunları test etmenizi öneririm:
- Otomatik e-postalar için farklı tetikleme mantığı
- Tetiklendikten sonra mesajın ne kadar hızlı gönderileceği
- Bir dizi otomatik e-posta gönderilip gönderilmeyeceği
- Bir dizideki otomatik e-postalar arasındaki gecikme
- Bir dizideki otomatik bir e-posta hangi koşullar altında atlanır?
- Otomatik bir e-posta dizisi hangi koşullar altında sona erer?
3. Testinizin sizi yerel maksimuma mı yoksa global maksimuma mı yaklaştıracağını anlayın.
E-postanızda artımlı ince ayarları veya radikal değişiklikleri test ediyor musunuz? Hangisini anlamak önemlidir, çünkü Indeed Ürün Müdürü Janie Clarke'ın Litmus Live San Francisco'da belirttiği gibi, küçük ince ayarlar yerel maksimumun zirvesine ulaşmanıza yardımcı olabilir, ancak yeni bir küresel maksimum keşfetmenize yardımcı olmaz. Bunu bulmak için tamamen farklı bir yaklaşım denemeniz gerekecek.
Örneğin, bir düğmenin rengini test etmek veya bir metin bağlantısını bir düğmeye karşı test etmek, yalnızca o e-posta tasarımını optimize etmeye veya yerel bir maksimuma ulaşmaya yaklaşmanıza yardımcı olacaktır. Bununla birlikte, örneğin, kopya ağırlıklı bir tasarımın görüntü ağırlıklı bir tasarıma karşı veya etkileşimli bir e-postanın salt metin içeren bir e-postaya karşı test edilmesi, mesajınızı iletmenin en iyi yolunu bulmanıza veya küresel bir maksimumu keşfetmenize yardımcı olabilir.
4. A/B testlerinizi her seferinde tek bir şeyle sınırlayın.
Çok değişkenli testler yapmıyorsanız, A/B testlerinizi test başına bir değişiklikle sınırlı tutmak isteyeceksiniz. Örneğin, test edebilirsiniz…
- Yeşil düğme ve mavi düğme
- Sosyal kanıt dahil değil, sosyal kanıt içeren e-posta kopyası
- Bir yaşam tarzı kahramanı resmine karşı bir ürün kahramanı resmi
- Yüzdelik indirime karşı dolar indirimli indirim
A ve B sürümleri arasında birden fazla fark olması, hangi öğenin performans farklılığına yol açtığını açıkça belirlemeyi zorlaştırır.
5. Net bir hipoteziniz olsun.
Neyin işe yarayabileceğini görmek için rastgele değişiklikler yapmayın. Neyi başarmaya çalıştığınızı bilin ve test ettiğiniz şeyin istenen hedefe ulaşmanıza neden yardımcı olacağına dair sağlam bir gerekçeniz olsun.
Örneğin, dönüşümleri artırmaya çalışıyorsanız, daha görünür kılmak için harekete geçirici mesajın ekranın üst kısmında olduğu e-posta kopyanızın bir sürümünü ve içeriğin CTA'dan önce geldiği ve güçlü oluşturmaya çalıştığı başka bir sürümünü oluşturabilirsiniz. CTA'ya ilgi. Ayrıca, hoş geldiniz e-postanızın konu satırında yeni abonenize adıyla hitap etmenin dönüşümleri artırıp artırmadığını görmek isterseniz, bir konu satırını kişiselleştirme ile, diğerini kişiselleştirmeden test edersiniz.
Behave.org gibi siteler, diğer markaların yaptıklarına dayalı olarak deneyebileceğiniz birçok test fikri verebilir.
6. Kampanya hedefinize uygun bir test zaferi metriği seçin.
Bunu yeterince vurgulayamayız: Dönüşüm hunisinin aşağısında yeterince test yaptığınızdan emin olun; bu, çoğu durumda huninin olabildiğince aşağısını test etmek anlamına gelir. Çoğu e-posta kampanyası, e-posta dönüşümleri veya satış dönüşümleri oluşturmaya çalışır, bu nedenle e-posta A/B testleriniz de bu ölçümleri taşımaya odaklanmalıdır.
Bazı pazarlamacıların yanıldığı nokta, konu satırlarının yalnızca açılışları, e-posta içeriğinin yalnızca tıklamaları ve açılış sayfası içeriğinin yalnızca dönüşümleri etkileyebileceğini düşünmeleridir. Doğru değil! Bir e-posta etkileşiminin farklı aşamaları birbirinden bağımsız olarak çalışmaz. Hepsi birlikte çalışır, çünkü aboneler hepsini birlikte yaşar.
Bunu benimsediğinizde, bir konu satırının amacının açılış yapmak olmadığını anlarsınız. Dönüştürme olasılığı yüksek olan açıcılar oluşturmak içindir. Benzer şekilde, e-posta içeriğinin amacı tıklama oluşturmak değildir. Dönüştürme olasılığı yüksek olan tıklayıcılar oluşturmak içindir.
ikna olmadınız mı? Kendiniz için onaylamak kolaydır. Sadece birkaç konu satırı A/B testi yapın ve farklı konu satırlarının e-posta etkileşim hunisinin sonuna kadar etkinliği nasıl etkilediğine bakın.
Ayrıca, konu satırının B konu satırından daha fazla açılış oluşturması, ikincisi daha fazla dönüşüm sağlıyorsa kimin umurunda? A e-posta içeriğinin B e-posta içeriğinden daha fazla tıklama oluşturması, ikincisi daha fazla dönüşüm sağlıyorsa kimin umurunda? Patronunuzun daha fazla dönüşümü tercih edeceğini garanti ediyoruz.
 | 2018 E-posta Analizinin DurumuE-posta analizi yetenekleriniz meslektaşlarınıza göre nasıl bir araya geliyor? İlk E-posta Analizi Durumu raporumuzla, markaların hangi e-posta ölçümlerini ölçtüğünü (ve bunu yapmak için hangi araçları kullandıklarını) görün. Kopyanızı alın → |
7. Benzer abonelerin test kitlesi segmentlerini kullanın.
E-postanızın A ve B sürümlerinde yaptığınız değişiklikleri kontrol ettiğiniz gibi, her bir sürümü kimin alacağını da kontrol etmeniz gerekir. Örneğin, yeni aboneler, müşteri olan aboneler veya belirli bir coğrafyadaki aboneler olsun, iki test grubunuzun aynı türde abonelerden oluşmasını istiyorsunuz.
8. Aktif abonelerin test kitlesi segmentlerini kullanın.
Benzer şekilde, her iki test alıcısı grubunun da e-postalarınızla düzenli olarak ilgilenen aktif aboneler içerdiğinden emin olmak isteyeceksiniz. Aksi takdirde, A sürümü, B sürümünü alan gruptan çok daha aktif olan bir abone grubuna giderse, A sürümünün, A sürümündekilerle hiçbir ilgisi olmayan nedenlerle "kazanma" olasılığı daha yüksektir.
Bir uyarı, yeniden etkileşim e-postalarını test ediyorsanız, bu durumda elbette etkin olmayan aboneleri hedeflemek istersiniz.
9. Test gruplarınızın, sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olması için yeterince büyük olduğundan emin olun.
Test kitleniz çok küçükse, testinizin sonuçları rastgelelikten kaynaklanıyor olabilir. Yeterince büyük bir test kitlesine sahip olarak sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olduğundan emin olun.
Kissmetrics, AB Testguide ve Optimizely'nin hepsinde size yardımcı olacak çevrimiçi hesaplayıcılar bulunur.
10. Uygun olduğunda, tutma gruplarını kullanın.
Test ettiğiniz herhangi bir e-posta için, abonelerinizin o e-postayı hiç almamasının etkisini düşünün. Bir e-posta almayan bir grup aboneye sahip olmak, bu etkiyi nasıl ölçebileceğinizdir.
Bekletme grupları, otomatik e-postaların test edilmesi söz konusu olduğunda özellikle değerlidir. Örneğin, yeni bir alışveriş sepetini terk etme e-postasının performansını test ediyorsanız, alışveriş sepetini terk edenlerin bir kısmının alışveriş sepetini terk e-postası almadığından emin olmak istersiniz. Bunu yapmak, alışveriş sepetini terk etme e-postanızın aboneleri rahatsız edip etmediğini veya doğal alışveriş davranışlarını bozup bozmadığını ölçmenize olanak tanır.
Ancak, e-postanın aboneleriniz üzerinde gerçekten olumlu bir etkisi olduğundan emin olmak için gönderdiğiniz herhangi bir e-posta için bir bekletme grubu kullanabilirsiniz. Atlassian Katılım Platformu Kıdemli Ürün Müdürü Jeff Sinclair, Litmus Live San Francisco katılımcılarına verdiği demeçte, kurumsal yazılım şirketi Atlassian, zorunlu bekleme grupları da dahil olmak üzere her e-postanın test edilmesini gerektiren bir sistem kurdu.
11. Düzenli olarak test etmek ve test sonuçlarını kaydetmek için bir test planı oluşturun.
Ad hoc A/B testi, düzensiz ve odaklanmamış olduğundan verimsizdir. A/B testlerinizden en iyi şekilde yararlanmak için bir plana ihtiyacınız var. Aşağıdakileri kaydeden bir test programı geliştirin:
- Doğrulamaya çalıştığınız teoriler
- Her bir teoriyi test etmek için hangi e-postaları kullanıyorsunuz?
- Her testin sonuçları ve bunların gelecekteki test planlarınızı nasıl etkilediği
Araştırmamız, markaların bundan daha az sıklıkta test yaptıklarında çok az rekabet avantajı elde ettiğini gösterdiğinden, yayınınızın ve segmentlere ayrılmış tanıtım e-postalarınızın en az yarısına bir A/B testi eklemeyi hedefleyin. Benzer şekilde, markalar, tetiklenen ve işlemsel e-postalarını en az 6 ayda bir A/B testi yaptıklarında başarılarında önemli bir artış bildiriyor.
Ayrıca bir test planına sahip olmak isteyeceksiniz çünkü yapmanız gerekecek…
12. Testlerin sonuçlarını onaylayın.
Herhangi bir tek A/B testi asla sonsuza kadar kesin değildir. Kısa vadede, gördüğünüz herhangi bir artış yenilik etkisinin sonucu olabilir. Aboneler, kontrole karşı yaptığınız herhangi bir değişikliği bir asansöre dönüştürebilecek olan yeniye çekilir.
Bununla birlikte, yenilik etkisi oldukça hızlı bir şekilde kaybolur. Bu nedenle, aynı testi bir süre boyunca iki veya üç kez yaparsanız, herhangi bir yenilik etkisini ortadan kaldıracak ve değişikliğin gerçek etkisini görebileceksiniz.
Uzun vadede, tüketici davranışları ve tutumları değişir. E-posta listenizin bileşimi, abone edinme uygulamalarına, ürün veya hizmet tekliflerinizdeki değişikliklere, belirli coğrafyalara genişleme veya belirli coğrafyalardan geri çekilmeye ve diğer faktörlere bağlı olarak zaman içinde değişebilir.
Bir testin başarısı ne kadar kesin olursa, tekrar onaylamak için muhtemelen o kadar uzun süre bekleyebilirsiniz. Ancak sonunda, her testi en az bir veya iki kez periyodik olarak yeniden onaylamak isteyeceksiniz; bu da A/B test planının kritik olmasının nedenidir.
13. E-posta A/B testlerinizin sonuçlarını şirketinizdeki diğer kanal sahipleriyle paylaşın.
Bütünsel E-posta Pazarlamadan Jonathan Pay, Litmus Live London katılımcılarına e-posta A/B testi içgörülerini web, sosyal medya ve reklam ekipleriyle paylaştıklarından emin olmalarını söyledi. Bu harika bir tavsiye, çünkü e-posta pazarlama öğrenimleri diğer kanallarda başarıyı ateşleyebilir.
600'den fazla pazarlamacının katıldığı bir Litmus anketine göre, kanallar ve departmanlar arasındaki zayıf koordinasyon, 2018'de e-posta pazarlamacılarının karşılaştığı en büyük zorluk olarak belirlendi. A/B testi sonuçlarını paylaşmak, markaların pazarlama ve müşteri deneyimine yönelik çok kanallı bir yaklaşım geliştirmesinin bir başka yoludur.
E-posta A/B testi çabalarınızdan en iyi şekilde yararlanmak için…
Bu 13 tavsiyeye uyun:
- Yalnızca yayın ve bölümlere ayrılmış e-postalarınızı değil, otomatik ve işlemsel e-postalarınızı test edin.
- E-posta A/B testi çalışmalarınızı, performans konusunda en fazla harekete geçme olasılığı en yüksek olan kampanya öğelerine odaklayın.
- Testinizin sizi yerel maksimuma mı yoksa küresel maksimuma mı yaklaştıracağını anlayın.
- A/B testlerinizi her seferinde tek bir şeyle sınırlayın.
- Net bir hipoteziniz olsun.
- Kampanya hedefinize uygun bir test zaferi metriği seçin.
- Benzer abonelerin test kitlesi segmentlerini kullanın.
- Aktif abonelerin test kitlesi segmentlerini kullanın.
- Test gruplarınızın, sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olmasını sağlayacak kadar büyük olduğundan emin olun.
- Uygun olduğunda, tutma gruplarını kullanın.
- Düzenli olarak test etmek ve test sonuçlarını kaydetmek için bir test planı oluşturun.
- Testlerin sonuçlarını onaylayın.
- E-posta A/B testlerinizin sonuçlarını şirketinizdeki diğer kanal sahipleriyle paylaşın.