Email-маркетинг позволяет напрямую общаться с клиентами, но даже хорошо подготовленная рассылка не гарантирует нужного результата. Одни письма открывают чаще, другие получают больше переходов, а третьи лучше мотивируют клиентов совершить покупку. При этом иногда сложно понять, что именно повлияло на результат.
Изменение темы письма, текста кнопки, изображения или времени отправки может заметно повлиять на эффективность рассылки. Но вместо того чтобы полагаться на предположения, маркетологи могут проверить разные варианты на практике.
Для этого маркетологи используют A/B-тестирование - подход, который позволяет сравнивать разные версии рассылки, оценивать их результаты и принимать решения на основе реальных данных. Такой подход помогает постепенно улучшать email-кампании и находить наиболее эффективные способы взаимодействия с клиентами.
В этой статье разберем, что такое A/B-тестирование, как правильно его проводить, какие ошибки важно не допускать и какие элементы email-рассылки стоит тестировать в первую очередь.
A/B-тестирование позволяет сравнить две версии одного и того же контента или отдельного элемента письма и определить, какая из них показывает лучший результат. Этот подход можно использовать для проверки самых разных маркетинговых решений - от текстов на сайте и рекламы в поисковых системах до маркетинговых и транзакционных email-рассылок.
В email-маркетинге A/B-тестирование позволяет немного изменить отдельный элемент письма и проверить, какой вариант принесет больше открытий, переходов и конверсий. Например, увеличится ли количество открытий, если добавить эмодзи в тему письма? Станет ли больше переходов, если использовать яркую кнопку вместо белой?
Другой распространенный термин для A/B-тестирования - сплит-тестирование.
В зависимости от сложности эксперимента можно выделить простое и расширенное тестирование.
Простое A/B-тестирование предполагает изменение одного или двух элементов, которые легко сравнить между собой. Например, можно протестировать две разные темы письма или сравнить варианты цвета и размера кнопки.
Расширенное тестирование предполагает изменение нескольких элементов email-кампании - например, расположения изображений, общего содержания письма, персонализации или разных шаблонов рассылки.
Тестировать рассылки можно вручную - отслеживать результаты отправленных кампаний и использовать полученные выводы при подготовке следующих. Однако удобнее автоматизировать этот процесс с помощью инструментов A/B-тестирования. Они позволяют отправить разные версии рассылки небольшой части аудитории, определить наиболее эффективный вариант, а затем отправить его остальным клиентам.
Ценность A/B-тестирования заключается не только в поиске одного удачного варианта - оно помогает выявлять и решать проблемы клиентов, улучшать пользовательский опыт, поддерживать рост бизнеса и повышать эффективность маркетинговых кампаний.
Кроме того, результаты тестов позволяют оптимизировать контент для разных сегментов аудитории, лучше понимать ее поведение и получать выводы, которые можно применять в следующих кампаниях.
Чтобы получать от email-маркетинга максимальный результат, важно тестировать и анализировать разные типы писем - маркетинговые рассылки, транзакционные сообщения и автоматические цепочки.
При этом дополнительные затраты на A/B-тестирование обычно невелики по сравнению с потенциальной отдачей от повышения конверсии email-рассылок. Поэтому даже небольшие изменения, основанные на результатах экспериментов, могут заметно повлиять на эффективность рассылок.
Продуманное сплит-тестирование помогает повысить эффективность email-маркетинга. С помощью контролируемых экспериментов можно определить, какой контент и какие визуальные решения лучше работают для конкретных групп аудитории. Понимая, какие решения работают лучше, вы повышаете вероятность того, что контент действительно будет соответствовать интересам и ожиданиям вашей аудитории.
Хорошая новость в том, что даже небольшие тесты и последующая оптимизация рассылок могут значительно повысить отдачу от email-маркетинга. При относительно небольших затратах на проведение A/B-тестов их ROI может быть весьма существенным.
Успешный A/B-тест требует последовательного подхода. Не стоит случайным образом менять элементы письма и смотреть, какой вариант показал лучший результат. Гораздо полезнее сначала определить проблему, сформулировать гипотезу, провести эксперимент и только после этого проанализировать данные и сделать выводы.
Начните со статистики своих email-кампаний и спросите себя: что можно улучшить?
Изучите поведение клиентов и найдите проблемные места в воронке, которые можно оптимизировать. Например, письма открывают, но редко переходят по ссылкам. Или переходов достаточно, но клиенты не совершают целевое действие на сайте.
В зависимости от проблемы будет меняться и показатель, который стоит улучшать. Поэтому сначала определите слабое место, а уже затем решайте, какой элемент письма имеет смысл тестировать.
При этом важно анализировать не только само письмо. Если клиент переходит по ссылке, стоит посмотреть, что происходит дальше - например, как он взаимодействует с посадочной страницей.
После анализа данных сформулируйте предположение о том, что именно можно улучшить и почему изменение должно сработать.
Гипотеза должна связывать конкретное изменение с ожидаемым результатом.
Важно, чтобы гипотеза была конкретной и проверяемой. Формулировка «сделаем письмо привлекательнее» слишком расплывчата. Гораздо полезнее предположить, например, что более заметная CTA-кнопка увеличит количество переходов.
Например:
Клиенты не хотят прокручивать письмо до конца. Если разместить кнопку с призывом к действию в верхней части письма, это привлечет больше внимания и повысит конверсию.
Или:
Большинство клиентов открывают рассылку со смартфона. Если увеличить размер кнопки, по ней будет проще нажимать, что повысит количество переходов и конверсий.
До начала теста важно четко определить, что именно вы меняете и какого результата ожидаете.
Теперь можно настроить сплит-тест. Создайте альтернативную версию письма и сравните ее с текущим шаблоном.
Заранее определите, какие показатели будете отслеживать. Они должны напрямую соответствовать проверяемой гипотезе.
Например, если вы предполагаете, что количество открытий увеличится благодаря изменению имени отправителя, персонализации темы или прехедера, главным показателем будет open rate - доля открытий письма.
Если тестируется кнопка или содержание письма, логичнее анализировать CTR и последующие конверсии.
После отправки вариантов выбранным группам аудитории начните отслеживать результаты и сравните показатели.
Какая версия показала себя лучше?
Если вы тестировали изменение темы письма для увеличения открываемости и новый вариант действительно получил более высокий показатель, его можно использовать в дальнейших рассылках.
Если явный победитель определился и разница между вариантами достаточно убедительна, используйте выигравший вариант в дальнейших рассылках.
Если явного победителя нет, это тоже результат. Это может означать, что протестированное изменение практически не влияет на выбранный показатель или что данных пока недостаточно для уверенного вывода. В таком случае стоит вернуться к гипотезе, пересмотреть предположение и провести новый тест.
Правильная организация эксперимента повышает вероятность получить достоверный результат и точно проверить гипотезу. Это, в свою очередь, помогает повышать CTR и конверсию, а также стимулировать более активное взаимодействие клиентов с рассылками.
Тестирование без конкретной цели вряд ли принесет полезные выводы.
Не стоит случайным образом выбирать элемент письма только потому, что его можно изменить. Сначала определите, чего вы хотите добиться: увеличить открываемость, повысить CTR, протестировать новое позиционирование, изменить предложение или проверить другой подход к ценообразованию.
После этого подумайте, какие изменения потенциально помогут получить нужный результат.
Когда маркетолог впервые начинает использовать A/B-тестирование, возникает желание проверить сразу все рассылки.
Но эффективнее не распыляться, а начать с писем, которые отправляются регулярно. Именно они дают больше возможностей для накопления данных и последующей оптимизации.
Например, это могут быть регулярные рассылки, автоматические письма или другие кампании, которые повторяются достаточно часто.
Для тестирования выбирайте случайную часть целевой аудитории. Разным группам отправляются разные версии письма, после чего результаты сравниваются.
Важно, чтобы тестовые группы были сопоставимыми и имели одинаковый или максимально близкий размер. Также важно распределять клиентов между группами случайным образом, чтобы снизить влияние других факторов - например, различий в возрасте, активности или истории покупок.
Иначе разница в результатах может быть связана не с качеством самого письма, а с особенностями выбранных групп.
Чтобы деление на группы было действительно корректным, важно опираться на полную и достоверную информацию о клиентах, а не только на данные конкретного email-сервиса. Платформа клиентских данных Октопус CDP объединяет историю покупок, поведение на сайте и другие данные о клиенте в единый профиль и позволяет строить сегменты по поведению, заказам и характеристикам клиентов - это помогает точнее формировать тестовые группы и видеть, как результаты A/B-теста связаны с реальными сегментами вашей аудитории, а не только с общей статистикой рассылки.
Чтобы понять, какое именно изменение повлияло на результат, меняйте только один элемент, а остальные параметры оставляйте одинаковыми.
Например, можно сравнить несколько вариантов цвета CTA-кнопки, не меняя при этом текст, размер и расположение.
Если одновременно изменить цвет и текст кнопки, а количество переходов увеличится, будет сложно определить, какое из изменений действительно сработало.
Именно поэтому последовательное тестирование обычно дает более полезные выводы.
Не стоит делать выводы слишком быстро.
Ориентироваться можно на данные предыдущих кампаний: сколько времени обычно требуется вашей аудитории, чтобы начать взаимодействовать с письмом? Несколько часов? Сутки?
Эти показатели можно использовать как ориентир при определении продолжительности теста.
Достаточное время позволяет собрать необходимый объем данных, прежде чем принимать существенные решения об изменении содержания email-рассылок. При этом слишком долгое тестирование тоже не всегда оправдано - за это время на результаты могут повлиять другие факторы, например изменение спроса, сезонность или новая маркетинговая активность.
Одна из главных сложностей A/B-тестирования - подобрать достаточно большую выборку. Данных должно хватать для того, чтобы уверенно сделать вывод о том, что одна версия действительно работает лучше другой.
Недостаточный объем выборки может привести к тому, что разница между вариантами окажется случайной. Поэтому перед масштабированием изменений важно учитывать статистическую значимость результатов и не делать выводы только на основании небольшого преимущества одного варианта.
Если данных недостаточно для статистически значимого вывода, не стоит считать небольшую разницу между вариантами доказательством победы одного из них. Можно зафиксировать результат как наблюдение и использовать его при планировании следующих тестов. По мере накопления данных выводы станут надежнее.
Некоторые платформы для email-рассылок сами отслеживают размер выборки и могут ограничивать запуск теста, если данных недостаточно для статистически значимого вывода. Если настроить тест с автоматическим определением «победителя» по проценту не получается, можно запустить более простой вариант - сплит-тест 50/50 в рамках одной кампании, а затем применить выводы к следующим рассылкам.
Неудачный тест не означает, что эксперимент был бесполезным.
Ценность A/B-тестирования как раз в том, чтобы учиться на результатах - понимать, какие решения работают, а какие нет, и постепенно совершенствовать рассылки.
После одного теста можно перейти к следующему: проверить тему письма, призыв к действию, время отправки, день недели и другие элементы.
Так постепенно формируется собственная база знаний о том, что лучше работает именно для вашей аудитории.
Важно не переносить результаты одного теста на всю аудиторию без проверки. То, что сработало для одного сегмента клиентов, не обязательно даст такой же результат для другого.
Не знаете, с чего начать? Начните с элементов, которые напрямую влияют на открываемость, переходы и конверсию. Ниже - несколько вариантов, которые можно протестировать практически в любой email-кампании.
Важно проверять как визуальную составляющую письма, так и содержание. Красивый дизайн помогает привлечь внимание, но именно содержание часто определяет, совершит ли клиент целевое действие.
Первое, что стоит протестировать, - тему письма. Даже идеально подготовленная рассылка не принесет результата, если клиент ее не откроет.
Можно сравнивать прямые и более интригующие формулировки. Один вариант может прямо сообщать о специальном предложении - «Скидка 20% на все товары», а другой создавать интригу - «Вы точно не захотите пропустить это предложение».
Также можно тестировать эмодзи, прехедер и персонализацию.
Если тема уже хорошо работает и клиенты открывают письма, следующий шаг - оптимизация самого содержания.
Особенно важно это для интернет-магазинов, где изображение товара может стать первым элементом, который привлекает внимание клиента.
Можно сравнивать разные баннеры, фотографии товаров и другие визуальные элементы. Также имеет смысл тестировать GIF-анимацию, видео и другие форматы.
Иногда красивого дизайна и привлекательной темы недостаточно. Во многих случаях именно текст определяет, поймет ли клиент ценность предложения и решит ли совершить целевое действие.
Попробуйте сравнить разные формулировки, объем текста и расположение отдельных блоков. Сосредоточьтесь на главном сообщении и не перегружайте письмо второстепенной информацией.
Для интернет-магазина можно тестировать цены, размер скидки, заголовки, размер текста, оформление и расположение элементов.
Особенно полезно проводить такие эксперименты перед периодами повышенного спроса и крупными распродажами, например в преддверии Черной пятницы.
После оптимизации заголовков, подзаголовков и основного текста обратите внимание на CTA - призыв к действию.
Кнопка CTA является одним из ключевых элементов маркетингового письма. Ее задача - не просто привлечь внимание, а подтолкнуть клиента перейти на сайт и совершить целевое действие.
Поэтому тестируйте цвет, размер, текст и расположение кнопки.
При этом не стоит недооценивать сам текст CTA. Формулировка должна быть понятной и соответствовать тому действию, которое вы хотите получить от клиента.
Помимо основных CTA-кнопок, в письме могут быть и другие ссылки. Например, это могут быть ссылки на карточки товаров, статьи в блоге, страницы акций или социальные сети.
Чтобы понять, какие варианты лучше привлекают внимание и получают больше переходов, можно тестировать оформление, размер, цвет и расположение таких элементов.
Наконец, можно протестировать дату и время отправки рассылки.
При этом не стоит ориентироваться только на общие рекомендации вроде «отправляйте письма утром». Оптимальное время зависит от аудитории, тематики рассылки и поведения конкретных сегментов клиентов.
A/B-тестирование поможет найти закономерности и понять, в какое время конкретные сегменты аудитории наиболее активно взаимодействуют с рассылками.
Полученные данные можно использовать для дальнейшей сегментации базы и отправлять письма разным группам клиентов в наиболее подходящее для них время.
Если не знаете, с чего начать выбор времени для теста, ориентируйтесь на общую статистику по оптимальному времени отправки email-рассылок как на отправную точку - а дальше уточняйте под свою аудиторию с помощью A/B-теста.
A/B-тестирование позволяет принимать решения в email-маркетинге, опираясь не на предположения, а на реальные данные о поведении клиентов. Теперь у вас есть основные инструменты для проведения таких экспериментов: вы знаете, какие элементы рассылки стоит тестировать, как правильно организовать тест и на какие показатели обращать внимание.
Начать можно с простых экспериментов - например, сравнить две темы письма или два варианта CTA. Главное - заранее определить цель, сформулировать гипотезу, тестировать только один элемент за раз и дать эксперименту достаточно времени для сбора данных.
При этом не стоит воспринимать отдельный тест как разовую задачу. Эффективное A/B-тестирование - это постоянный цикл: выдвинуть гипотезу, провести эксперимент, изучить результаты, внедрить успешное изменение и проверить следующую идею.
Со временем такой подход позволяет лучше понимать свою аудиторию и системно повышать эффективность email-рассылок.
Чтобы не проводить A/B-тестирование вручную, используйте специализированные инструменты - многие платформы для email-рассылок позволяют задать критерии теста, отправить несколько вариантов письма части базы, автоматически определить победителя и разослать его оставшимся подписчикам. Это экономит время и снижает риск ошибки при ручном сравнении показателей.
