быть или не быть: стоит ли проводить A/B-тесты в email-маркетинге и как делать это правильно

Каждая компания ищет свой способ максимизировать эффективность маркетинговых кампаний. Один из таких — регулярное тестирование различных гипотез. А/В-тесты работают как раз по этой части и помогают находить выгодные решения.

В этой статье мы расскажем, что такое А/В-тестирование, насколько оно полезно и как его можно использовать в email-маркетинге.

A/B-тестирование — мощный инструмент для исследований влияния конкретного элемента на общую эффективность рекламной кампании.

Предположим, у вас есть интернет-магазин, и вы хотите определить, какой заголовок в объявлении больше заинтересует аудиторию. Создайте два объявления, которые будут отличаться только заголовками, и покажите рекламу двум количественно одинаковым группам покупателей.

Если один из вариантов заголовка привлекает больше внимания, то можно сделать выводы и использовать его для более крупной группы клиентов.

! Важно проводить тестирование только одного элемента за раз, чтобы точно проследить его связь с конечным результатом.

Преимущества A/B-тестирования в том, что вы получаете конкретные данные о том, что работает для вашей аудитории, и можете принимать обоснованные решения для дальнейшего развития. У такого тестирования есть три основных типа.

Простой A/B-тест
Это самый популярный тип A/B-тестирования. Он широко применяется в маркетинге, веб-дизайне и других областях. Его цель — сравнить две версии одного элемента или фактора (например, заголовка, изображения, CTA) и понять, какая версия эффективнее.

Многовариантное тестирование
Такой подход учитывает взаимосвязи между элементами и помогает найти лучшую комбинацию. Вы сравниваете несколько конфигураций, в рамках которых меняется расположение элементов, относительно друг друга. Метод достаточно субъективен, поэтому требует больший объем данных для статистической значимости. Анализировать результаты труднее.

A/B/n-тест
Этот тип похож на простой A/B-тест, только с его помощью сравнивают не два, а множество вариантов одного изменения. Да, проанализировать результаты будет сложнее, но картина станет более полной.

Выбор между этими видами тестирования зависит от вашей конкретной цели и доступных ресурсов. Простой A/B-тест обычно используется для быстрого сравнения двух вариантов, многовариантное тестирование — для оптимизации нескольких элементов, а A/B/n-тест — когда требуется более широкий обзор.

Для надежных и релевантных результатов к A/B-тестированию надо тщательно подготовиться и правильно его провести.

Ответьте на вопрос: какие конкретные цели вы хотите достичь с помощью A/B-тестирования?

Например, вы можете стремиться увеличить конверсию и проверять гипотезу, что «изменение текста кнопки CTA на странице товара повысит конверсию на 10%».

Создайте разные варианты маркетингового элемента, который вы хотите тестировать. Определите контрольную группу и разделите ее на две части. Части должны быть сбалансированы и давать полное представление о вашей аудитории.

Отправьте каждой части контрольной группы свой вариант и соберите данные о реакции. Например, отследите клики, конверсии, продажи или другие метрики, в зависимости от вашей цели.

! Убедитесь, что данные собираются достаточно долго, чтобы получить статистически значимые результаты.

Проанализируйте собранные данные и оцените, какой вариант маркетингового элемента показал лучшие результаты. Полученные выводы используйте для улучшения вашей стратегии и продолжайте проводить тесты, чтобы находить новые способы совершенствования кампаний.

С помощью тестирования в email-маркетинге определяют эффективные стратегии и привлекательный контент для разных сегментов аудитории. Находят успешные подходы к формулированию заголовков, текстов, CTA и дизайну.

Если создавать email-рассылки на основе грамотной аналитики, то можно научиться лучше попадать в интересы и потребности каждой группы клиентов. А значит повышать прибыль, увеличивать процент возврата аудитории и количество повторных заказов, привлекать потенциальных клиентов. В итоге письма начинают приносить больше результатов с меньшими затратами. Например, как это произошло с письмами Boxberry.

Перед нами стояла задача удержания клиентов: наблюдался большой процент отписок пользователей после получения заказа из интернет-магазинов или посылки. Нужно было максимально снизить отток базы и придумать что-то такое, что мотивировало бы людей продолжать читать письма. Мы сделали ставку на креатив.

Гипотеза: добавить в письма комиксы, сделать их прикольными и интересными даже безотносительно Boxberry.

Тестировали около 3 месяцев на новых подписчиках: часть людей получали привычную рассылку, часть — комиксы. Комиксы «победили», гипотеза — подтвердилась. Новый формат писем понравился подписчикам.

Результат:
снизили показатель отписок в ≈ 11 раз

…по двум причинам.

Первая причина — аудитория просматривает контент неравномерно

A/B-тесты на сайте работают так. Трафик гонят на сайт и разделяют на две равные группы. Каждая видит свой вариант тестируемого элемента в одно и то же время. Через несколько часов уже можно выбрать победителя и дальше показывать только выигравший вариант. Получается, что примерно 20% аудитории посмотрит 2 варианта, а 80% — увидит самый эффективный.

В email так не работает. Если выделить 20% аудитории, разделить ее на две группы и отправить разные письма, то объективных результатов за пару часов не получится, ведь люди проверяют почту в разное время.

! Вывод: то письмо, которое открыло больше человек за первые два часа, может с крахом проиграть тестирование на горизонте нескольких дней.

Поэтому если и проводить A/B-тесты в email, то аудиторию надо делить 50/50 и результаты сравнивать не через два часа, а через неделю. Проверить небольшие частности в конкретном письме не выйдет.

Вторая причина — читатели одинаково реагируют на два хороших варианта

A/B-тесты подходят только для генеральных гипотез, результаты которых получится применить не к одному, а как минимум к нескольким письмам. Но и здесь есть свои нюансы. Например, если тестировать две разные, но одинаково хорошие темы письма, конверсия будет сопоставимой. Принять объективное решение просто не получится.