Ошибки при проведении A/B тестирования кампаний email-маркетинга

Общеизвестный факт: электронная почта является невероятно эффективным каналом привлечения, завоевания и удержания клиентов. Не говоря уже о приобретении постоянных покупателей.

Однако здесь существует серьезная проблема: составить правильное электронное письмо в первый раз очень сложно: строка темы, привлекательная с точки зрения компании может показаться получателям бесполезной, призыв к действию, который, по идее, должен побудить аудиторию совершить целевое действие, будет проигнорирован.

Именно поэтому столь необходимо проводить сплит-тестирование запущенных кампаний email-маркетинга, позволяющее найти новые техники или элементы, улучшающие показатель конверсии.

К сожалению, многие компании имеют тенденцию запускать проверки наугад, надеясь на удачный исход. Маркетологи игнорируют основные правила, допуская серьезные ошибки, вследствие чего приложенные усилия сводятся на нет.

Данная статья, посвященная наиболее распространенным ошибкам в A/B тестировании, поможет повысить эффективность стратегии почтового маркетинга.

Необходимость тестирования общих стратегий, а не отдельных оставляющих

Начиная проверку основных компонентов email-сообщений, сначала выявляйте общую стратегию, пользующуюся наибольшим успехом у целевой аудитории.

Другими словами, прежде чем приступать к корректировке настроек шаблона, адресной строки, изменению призыва к действию проведите сравнительный анализ двух разных маркетинговых стратегий.

Например, попробуйте сравнить два способа конвертации подписчиков в клиентов: через форму, оправленную по почте или посредством входа в аккаунт в социальных сетях. Или отправку потребителей на специальную целевую страницу с возможностью приобрести товар непосредственно через email.

Выявив выигрышные тактики, начинайте тестировать отдельные составляющие с целью улучшения текущих показателей. Старайтесь избегать следующих грубых ошибок:

1. Одновременное тестирование нескольких компонентов

Определенно наиболее распространенный промах.

Маркетологи придумывают множество способов улучшить показатели конверсии почтовой рассылки. Идея провести неделю, тестируя последовательно каждый элемент, не кажется заманчивой. Тогда специалисты, приняв решение ускорить процесс, начинают анализировать все компоненты одновременно.

Пользователям оправляются различные вариации шаблона под разными именами отправителей, используются разные строки темы и непосредственно текст письма.

Итог крайне неутешителен – невозможность определить, принесли ли обновления пользу, выявить наиболее действенный компонент.

Пусть процесс проверки займет много времени, но всегда исследуйте только один элемент за раз.

2. Преждевременное изучение результатов

Большинство почтовых платформ начинают предоставлять информацию в течение 2 часов после отправки. Возникает соблазн сразу же начать изучать производительность email компании. Специалисты, применяющие данный подход, рискуют оставить без внимания некоторые важные данные.

Например, каждый пользователь обладает собственными читательскими привычками: некоторые сразу открывают электронную почту, переходят по указанной ссылке, как-то иначе взаимодействуют с полученным письмом и вскоре про него забывают. Другие откладывают срочные сообщения в сторону и читают позже. Порой подписчик может вернуться к сообщению лишь через несколько дней.

Следовательно, анализируя полученную информацию слишком рано, можно пропустить отличительные особенности получения трафика, потребительского поведения, оказывающие непосредственное влияние на фактические результаты.

По мнению многих экспертов, оптимальное время для начала изучения результатов – примерно 2 недели после запуска кампании.

3. Игнорирование статистической значимости

80% тестов бесполезны. Данное утверждение справедливо для всех специалистов, занимающихся почтовой рассылкой. Главная задача здесь – умение извлечь правильные выводы из оставшихся 20%. Действенный способ выполнить указанное задание – выявить статистически значимую информацию, отбросив ненужные сведения, вызванные чистой случайностью.

4. Маленький объем выборки

Количество получателей, вовлеченных в процесс тестирования, влияет на результат. Чем меньше элементов подвергаются проверке, тем больше должен быть размер выборки.

Допустим, маркетолог разработал гипотезу, согласно которой использование формата Gif способствует увеличению текущего показателя Open Rate, составляющего 15% на 10%. Для ее подтверждения потребуется 8000 получателей. Использование выборки меньшего размера даст статистически незначимые сведения.

5. Неспособность выдвинуть жизнеспособную гипотезу

Гипотеза представляет собой предлагаемое заявление, сделанное на основе ограниченных доказательств, доказываемых или опровергаемых и служащих отправной точкой для дальнейшего изучения. Несомненно, читателям знакомо данное определение.

Однако при проведении А/B тестирования email-­рассылки гипотеза должна отличаться важной характеристикой: применимостью к различным кампаниям.

Так, например, утверждение, согласно которому «электронные письма с анимированными фотографиями, генерирует более высокий CTR», носит характер предположения. Как только оно будет доказано, его следует применять к другим кампаниям.

С другой стороны, простое допущение, что одна строка темы эффективнее другой не сработает. Утверждение применимо только к конкретной кампании и не может использоваться для другой электронной рассылки.

6. Игнорирование важности сегментации целевой аудитории

Всем известно, что разные сегменты аудитории могут отреагировать на полученное сообщение в своей собственной уникальной манере. Таким образом, обновления улучшающие показатели конверсии для одной категории потребителей, могут оказаться абсолютно бесполезными для другой.

7. Отправка каждого варианта в другое время

Получению реалистичных результатов способствует анализ одной лишь переменной за раз, однако здесь компании склонны забывать о важности еще одного фактора – времени. Каким образом? Отправляя каждый вариант в свое время.

В конечном итоге половина пользователей может получить email тогда, когда они свободны и, следовательно, расположены к прочтению маркетинговых посланий, другая половина, получив сообщение в разгар напряженного рабочего дня просто его проигнорирует.

Данные заметно искажаются из-за поведения пользователей в зависимости от времени отправки рассылки.

Таким образом, чтобы гарантировать достоверность теста, всегда отправляйте оба варианта сообщения одновременно.