Как сделать рассылки эффективнее, используя А/B-тестирование

Любой предприниматель стремится к тому, чтобы сделать каждый элемент, процесс и инструмент бизнеса более эффективным. В случае с email-рассылками для этого необходимо А/B-тестирование. Что это такое, как правильно настроить и какие задачи с его помощью можно решить, рассказываем в новой статье Convead.

Что такое А/B-тестирование

А/B-тестирование — метод исследования, который позволяет узнать предпочтения аудитории и выбрать лучший из двух или трех вариантов реализации. Тестировать можно целые веб-страницы, письма, виджеты или отдельные элементы, например заголовки, кнопки, формы. В этой статье мы говорим конкретно об email-рассылках.

Для того чтобы провести А/B-тестирование, нужно взять базу или ее часть, в случайном порядке разделить на контрольные группы и отправить каждой из них разные варианты письма. Чаще всего используются два варианта и две контрольные группы.

Существует также многовариантное тестирование, но для него нужен очень большой трафик. У небольшого магазина на многовариантные тесты могут уйти месяцы. Далее важно изучить статистику, понять, какая рассылка сработала лучше, и отключить менее эффективный вариант.

Особенность А/B-тестирования в том, что оно исключает сезонность, уровень лояльности подписчиков и другие внешние факторы, которые могут исказить результат. Если база делится случайно, а письма отправляются в одно время, то показателям можно доверять.

А/B-тестирование помогает не только улучшать метрики, но и повышать качество коммуникации с подписчиками. Если вы стремитесь не спамить, а отправлять полезные письма, которые хочется открывать и читать, клиенты будут вам благодарны. А их благодарность обязательно отразится на финансовых показателях.

Для чего проводить А/B-тестирование

А/B-тестирование — метод прикладной, он дает четкие ответы на вопросы. В каком варианте лучше ключевые показатели, тот и признается более эффективным.

А/B-тестирование дает возможность принимать управленческие решения на основе данных, а не догадок маркетологов. Вы можете постоянно выдвигать гипотезы, формулировать их и проверять. Например, так: «Если мы поменяем цвет кнопок на красный, CTR вырастет на 5%». Или так: «Если мы добавим в конец письма смешную GIF, отписок будет на 10% меньше».

Эксперименты помогают экономить время. Например, если точно определить, что рисованные иллюстрации в письмах не влияют на конверсию, можно отказаться от них. Или, скажем, если короткие и емкие письма дают больше переходов по ссылкам, чем подробные, но трудоемкие, то можно не тратить время на их создание.

Кроме того, очевидно, что А/B-тестирование помогает оптимизировать издержки. Быстрый тест сразу показывает, какой вариант письма или цепочки приносит наилучший результат. Так вы можете добиваться максимальной отдачи от своих вложений.

А/B-тестирование помогает не только улучшать метрики, но и повышать качество коммуникации с подписчиками. Если вы стремитесь не спамить, а отправлять полезные письма, которые хочется открывать и читать, клиенты будут вам благодарны. А их благодарность обязательно отразится на финансовых показателях.

Что дает A/B-тестирование, какие элементы проверять

В e-commerce все основано на микроконверсиях. Даже мелочь, которая помогает добиться улучшения хотя бы на 0,1%, дает прирост дохода. Стоит потратить немного времени на А/B-тестирование, чтобы увидеть результат в денежном выражении.

Итак, А/B-тестирование полезно для бизнеса. Пора поговорить о том, что можно тестировать. Что пробовать в разных вариантах, на чем фокусировать внимание? Например, можно тестировать следующие элементы.

1. A/B-тестирование темы письма, текста прехедера, имени отправителя

A/B-тестирование этих элементов влияет в первую очередь на открываемость писем и позволяет существенно улучшить этот показатель. Например, в последние годы распространилась практика указывать имя отправителя: «Кристина из Convead». Открываемость писем конкретного магазина может измениться существенно, если найти оптимальный вариант.

2. A/B-тестирование иллюстраций, видеороликов, GIF

Добавление графического контента и анимации часто нравится пользователям, но может и существенно ухудшить метрики, если мешает восприятию смысла. Здесь обязательно нужно проводить тесты.

3. A/B-тестирование размера письма и количества товарных блоков

Влияют на кликабельность и в целом на восприятие письма пользователями. Например, если письмо слишком длинное, его получатели могут не добраться до CTA и кнопки.

Есть письма, в которых всего три блока, а можно добавить и 20 штук. Нужно тестировать разные варианты, чтобы найти оптимальное количество. Эксперты Convead советуют прописывать UTM-метку отдельно для каждой кнопки, чтобы посмотреть, сколько кликов было по каждой.

4. A/B-тестирование верстки и оформления смысловых блоков

Одну и ту же информацию можно подать совершенно по-разному. Тестируйте разные варианты оформления, меняйте местами блоки: это может дать существенную разницу в кликабельности письма.

5. A/B-тестирование CTA и кнопок: размер, цвет, текст, количество

Кнопки и CTA, то есть призывы к действию, пожалуй, самая важная часть письма. Уделите им особое внимание в тестах. Например, сделайте кнопки крупнее, а текст рядом — короче. Кроме того, протестируйте варианты текста на кнопке. Купить, посмотреть, перейти — каждый вариант обеспечит вашему бизнесу разные конверсии.

6. A/B-тестирование временных ограничений

Часто очень хорошо на открываемость и кликабельность влияет добавление временных ограничений. Если появляется страх упустить выгодное предложение — пользователи становятся активнее.

7. A/B-тестирование персонализации (имя, город, история просмотров)

Персонализация очень благотворно влияет и на открываемость, и на кликабельность рассылок. Сложно удержаться и не прочесть письмо, которое отправлено лично Анатолию или Елене.

Кроме вышеперечисленных элементов, можно тестировать и другие, скажем, шрифты. Помните, что нельзя смешивать слишком много экспериментов в одном. Суть А/B-тестирования в том, чтобы оценить влияние отдельного элемента на метрики. Если изменять слишком много параметров, сложно интерпретировать результат.

Как проводить А/B-тестирование: полезные советы

Лучший способ научиться проводить тесты — практика. Чем чаще вы устраиваете эксперименты, тем больше пользы можете из них извлечь. Вот три совета, которые помогут вам не допустить распространенных ошибок и быстрее освоить А/B-тестирование.

Правильно определяйте лучший вариант

Советуем обращать внимание в первую очередь на целевое действие. Оно зависит от типа письма. Например, смотрите на оплату заказа, завершение регистрации, прохождение опроса. Остальные метрики тоже важны, но главное — целевое действие.

Используйте чистую и достаточно большую базу

Проводите А/B-тестирование на чистой и качественной базе. Сегментируйте аудиторию, чтобы присылать релевантные письма. Если соблюдать это правило, результаты не искажаются. Важно и то, что клиенты не теряют лояльности к вам. Кроме того, помните: чем больше аудитория теста — тем достовернее полученный результат.

Грамотно выбирайте выборку для тестирования и количество измерений

Чтобы понять, какая выборка нужна для качественного А/B-тестирования, изучайте статистику. Например, результат можно считать корректным и заслуживающим внимания при отправке 20–30% базы.  

Мы в Convead уделяем много внимания А/B-тестированию, потому что этот метод действенный и сугубо прикладной. Кроме того, Convead позволяет проводить A/B-тестирование виджетов, чтобы повысить эффективность и этого инструмента.

Наши тесты работают так: берем 20% всей базы, делим пополам, отправляем два варианта письма двум разным группам, выбираем более оптимальный и уже его отправляем остальным контактам в базе.

Чтобы начать экспериментировать с рассылками, достаточно нажать несколько кнопок. Вся статистика собирается автоматически и подается в понятной форме.

Зарегистрируйтесь в Convead и используйте его для оценки гипотез и проведения тестов. Тестируйте возможности сервиса бесплатно в течение 7 дней.

Читайте также: