Το A/B testing, γνωστό και ως split testing, είναι μια ισχυρή τεχνική που χρησιμοποιείται στο μάρκετινγκ μέσω email για να προσδιοριστεί ποια έκδοση μιας καμπάνιας email έχει καλύτερη απόδοση μεταξύ του κοινού-στόχου. Αυτή η τεχνική περιλαμβάνει την αποστολή δύο ή περισσότερων παραλλαγών ενός μηνύματος ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε μια ομάδα δείγματος συνδρομητών και την ανάλυση των αποτελεσμάτων για να προσδιοριστεί ποια έκδοση οδηγεί σε μεγαλύτερη αφοσίωση, μετατροπές και έσοδα.
Πού μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το A/B Testing
Η δοκιμή A/B μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διάφορους τύπους καμπανιών μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, όπως:
- Καμπάνιες ενημερωτικών δελτίων: Η δοκιμή A/B μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση των καμπανιών ενημερωτικών δελτίων, προσδιορίζοντας ποιες θεματικές γραμμές, περιεχόμενο, σχεδιασμός και παροτρύνσεις για δράση (CTA) οδηγούν σε περισσότερα ανοίγματα, κλικ και μετατροπές.
- Αναδυόμενα παράθυρα: Τα αναδυόμενα παράθυρα είναι αποτελεσματικά εργαλεία για την καταγραφή δυνητικών πελατών και την αύξηση των μετατροπών, αλλά μπορεί επίσης να είναι ενοχλητικά εάν δεν έχουν σχεδιαστεί και στοχευθεί σωστά. Η δοκιμή A/B μπορεί να βοηθήσει στον προσδιορισμό του καλύτερου χρονισμού, σχεδίασης, μηνύματος και στόχευσης για τα αναδυόμενα παράθυρα, ώστε να μεγιστοποιηθεί η αποτελεσματικότητά τους.
- Αυτοματισμοί: Οι αυτοματοποιημένες καμπάνιες ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου καλωσορίσματος, ηλεκτρονικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου εγκαταλελειμμένου καλαθιού και μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου μετά την αγορά, μπορούν να επωφεληθούν από τη δοκιμή A/B για τον προσδιορισμό των καλύτερων ενεργειών, περιεχομένου και CTA για μεγαλύτερη αφοσίωση πελατών και πωλήσεις.
Κοινά λάθη όταν κάνουμε A/B testing
Ακολουθούν ορισμένα κοινά λάθη που πρέπει να αποφύγετε κατά τη διεξαγωγή δοκιμών A/B στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου:
- Δοκιμή πάρα πολλών μεταβλητών: Η δοκιμή πάρα πολλών μεταβλητών ταυτόχρονα μπορεί να δυσκολέψει τον προσδιορισμό ποιες αλλαγές οδήγησαν στα βελτιωμένα αποτελέσματα. Είναι καλύτερο να δοκιμάζετε μία μεταβλητή τη φορά για να λαμβάνετε ακριβείς πληροφορίες.
- Δεν δοκιμάζετε αρκετά: Η δοκιμή για πολύ σύντομο χρονικό διάστημα μπορεί να οδηγήσει σε ασαφή αποτελέσματα. Συνιστάται να κάνετε τεστ για τουλάχιστον μία ή δύο εβδομάδες για να λάβετε στατιστικά σημαντικά αποτελέσματα.
- Δοκιμή σε μικρό μέγεθος δείγματος: Η δοκιμή σε μικρό μέγεθος δείγματος μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβή αποτελέσματα. Συνιστάται η δοκιμή σε ένα αρκετά μεγάλο μέγεθος δείγματος για να διασφαλιστεί ότι τα αποτελέσματα είναι στατιστικά σημαντικά.
Βέλτιστες πρακτικές A/B testing
Ακολουθούν ορισμένες βέλτιστες πρακτικές για τη δοκιμή A/B στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου:
- Προσδιορίστε τους στόχους σας: Πριν πραγματοποιήσετε δοκιμές A/B, καθορίστε τους στόχους σας και τις μετρήσεις που θέλετε να μετρήσετε. Αυτό θα σας βοηθήσει να προσδιορίσετε ποιες μεταβλητές θα δοκιμάσετε και πώς να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα.
- Δοκιμάστε μία μεταβλητή τη φορά: Η δοκιμή μίας μεταβλητής κάθε φορά θα σας βοηθήσει να απομονώσετε τον αντίκτυπο κάθε αλλαγής και να λάβετε ακριβείς πληροφορίες.
- Χρησιμοποιήστε ένα αρκετά μεγάλο μέγεθος δείγματος: Για να βεβαιωθείτε ότι τα αποτελέσματά σας είναι στατιστικά σημαντικά, δοκιμάστε σε ένα αρκετά μεγάλο μέγεθος δείγματος.
- Παρακολουθήστε τα αποτελέσματά σας: Παρακολουθήστε τακτικά τα αποτελέσματα των δοκιμών A/B για να δείτε ποια παραλλαγή αποδίδει καλύτερα και λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων.
Πόσοι συνδρομητές χρειάζονται για μία δοκιμή;
Ο αριθμός των συνδρομητών που απαιτούνται για οριστικά αποτελέσματα στη δοκιμή A/B εξαρτάται από διάφορους παράγοντες, όπως το μέγεθος των διαφορών που περιμένετε να δείτε, το επίπεδο στατιστικής σημασίας που θέλετε να επιτύχετε και το μέγεθος της μεταβλητότητας των δεδομένων σας.
Γενικά, όσο μεγαλύτερο είναι το μέγεθος του δείγματός σας, τόσο πιο σημαντικά θα είναι στατιστικά τα αποτελέσματά σας. Ωστόσο, δεν υπάρχει μια ενιαία απάντηση για το πόσοι συνδρομητές χρειάζονται για οριστικά αποτελέσματα, καθώς μπορεί να ποικίλλει με βάση τους παραπάνω παράγοντες.
Ως γενικός εμπειρικός κανόνας, συνιστάται να κάνετε δοκιμή σε μέγεθος δείγματος που είναι τουλάχιστον αρκετά μεγάλο ώστε να επιτυγχάνεται στατιστική ισχύς 80%, πράγμα που σημαίνει ότι έχετε 80% πιθανότητα να εντοπίσετε μια στατιστικά σημαντική διαφορά εάν υπάρχει.
Με την βοήθεια αλγόριθμου μπορούμε να υπολογίσουμε ακριβώς την στατιστική διαφορά και να σας οδηγήσουμε σε ένα ασφαλές συμπέρασμα.
A/B testing case studies
Ακολουθούν μερικά πραγματικά παραδείγματα επιχειρήσεων που χρησιμοποίησαν δοκιμές A/B στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τα αποτελέσματα που πέτυχαν:
- Airbnb: Η Airbnb χρησιμοποίησε δοκιμές A/B για να καθορίσει ποιες γραμμές θέματος email θα οδηγούσαν σε περισσότερες κρατήσεις. Με τη δοκιμή διαφορετικών θεματικών γραμμών, μπόρεσαν να αυξήσουν τα ανοιχτά τους ποσοστά κατά 2,6%.
- Hubspot: Το Hubspot χρησιμοποίησε δοκιμές A/B για να προσδιορίσει ποιο χρώμα κουμπιού CTA θα οδηγούσε περισσότερα κλικ στις καμπάνιες ηλεκτρονικού ταχυδρομείου του. Δοκιμάζοντας διαφορετικά χρώματα, μπόρεσαν να αυξήσουν τα ποσοστά κλικ προς αριθμό εμφανίσεων κατά 21%.
- Grammarly: Grammarly χρησιμοποίησε τη δοκιμή A/B για να βελτιστοποιήσει την καμπάνια ηλεκτρονικού ταχυδρομείου καλωσορίσματος. Δοκιμάζοντας διαφορετικές θεματικές γραμμές και περιεχόμενο, μπόρεσαν να αυξήσουν τα ποσοστά ανοίγματος κατά 10% και τα ποσοστά κλικ προς αριθμό εμφανίσεων κατά 46%.
Συμπέρασμα
Συμπερασματικά, η δοκιμή A/B είναι ένα ισχυρό εργαλείο στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση των καμπανιών σας και στην αύξηση της αφοσίωσης και των εσόδων. Ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές και αποφεύγοντας κοινά λάθη, οι επιχειρήσεις μπορούν να λάβουν ακριβείς πληροφορίες και να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων για να βελτιώσουν την απόδοσή τους στο μάρκετινγκ μέσω email.
Αν όλα τα παραπάνω σας ενθουσίασαν, ζητήστε μας μία δωρεάν παρουσίαση της υπηρεσίας μας για σας δείξουμε πώς βοηθάμε online επιχειρήσεις να αυξήσουν τα έσοδά τους. Κάποια παραδείγματα θα έχετε δει ήδη στα case studies μας.
