A/B/n e-posta testi başarısını engelleyen 7 yaygın sorun

E-posta pazarlamalarında büyük sorunlarla karşılaşan yeni müşterilerle çalışmaya başladığımda, gözden geçirdiğim ilk şeylerden biri e-posta testlerini nasıl yaptıklarıdır.

A/B/n testi, etkili kampanyalar yapılandırmanın ve bir markanın e-posta stratejilerinin ve taktiklerinin başarılı olup olmadığını ölçmenin bildiğim en iyi yoludur. Ancak çoğu zaman ekipler testleri doğru şekilde kurmak ve sonuçları doğru ölçmek için mücadele eder. Bu genellikle etkisiz e-posta denemelerine ve kötü sonuçlara yol açar.

Test programınız güvenilmezse, seçtiğiniz strateji ve taktiklerin işe yarayıp yaramadığını bilemezsiniz. E-posta çabalarınız ihtiyacınız olan sonuçları vermiyorsa, e-posta kanalının kendisini suçlamayın. Bunun yerine, sonuçları nasıl test ettiğinize ve ölçtüğünüze bakın.

7 yaygın test sorunu ve bunların nasıl düzeltileceği

Bunlar en çok müşterilerle yaptığım çalışmalarda ortaya çıkıyor. Bu zorluklardan bazılarına çözümler, tam bir zihniyet değişikliği gerektirecektir. Diğerleri için, sadece testleri kurmanın doğru yolunu öğrenmek, mevcut sorunlarınızın çoğunu çözebilir.

Test etmenin iyi yanı bu. Her problem için, onu düzeltmenin bir yolu vardır. Test yoluyla bir sorunu her çözdüğünüzde, e-posta programınızı doğru yola koymak için bir adım daha atmış olursunuz.

1. Hipotez olmadan test etme

Birçok e-posta pazarlamacısı, temel olarak konu satırları gibi basit özellikler üzerinde temel A/B bölme testleri kurmak için ESP'lerinin kendilerine sağladığı araçları kullanarak test etmenin temellerini alır.

Bununla birlikte, bu ad hoc, tek seferlik yaklaşım, bir haritayı nasıl okuyacağını bilmeden araba kullanmayı öğrenmeye benzer. Arabayı gayet güzel çalıştırabilirsin. Ancak sizi gitmek istediğiniz yere en az trafik sıkışıklığı ve sapma ile götürecek bir yolculuk planlamak için harita becerilerine ihtiyacınız var.

Evet, planlama işini sizin yerinize Google Haritalar'ın yapmasına izin verebilirsiniz. Ancak tüm veriler – sağladığınız ve diğer kaynaklardan aldıkları – doğru bir şekilde sıralanmalıdır. Yanlış hedef yazarsanız veya ölü bir bölgeye girerseniz, olmak istediğiniz yerden kilometrelerce uzaklaşabilirsiniz.

Test etmediğinizde veya yanlış test ettiğinizde e-posta programınıza olan budur. Hipoteziniz, test etmek için yol haritanızdır. Ne olabileceğini düşündüğünüzü ortaya koyar ve değişkenler, test segmentleri, başarı metrikleri ve hatta sonuçları nasıl kullanacağınız konusundaki seçimlerinize rehberlik eder.

2. Yanlış dönüşüm hesaplamasını kullanma

Bu, müşterinin yolculuğu ve testin amacı ile ilgilidir.

Bir web sitesi açılış sayfasında standart bir A/B bölme testi yaptığınızda, sayfanın ne kadar iyi dönüşüm sağladığını görmek için dönüşüm hesaplamanız olarak genellikle "işlemler/web oturumları" kullanırsınız. Bu mantıklı çünkü müşterilerinizin sitede oraya ulaşmak için izledikleri yolu bilmiyorsunuz, bu nedenle yolculuğun bu özel bölümüne odaklanıyorsunuz, çünkü kendisinden önce olan her şeyi yok sayıyor.

E-postada, müşterilerimizin e-postadan açılış sayfasına ulaşmak için izledikleri yolu biliyoruz. Bunları üzerine koyuyoruz ve optimize etmek istiyoruz. E-postamızın ne kadar iyi dönüştürüldüğünü anlamak istiyoruz, bu nedenle dönüşümümüzü hesaplamak için "işlemleri/teslim edilen e-postaları" kullanmamız gerekiyor. Bu, tüm e-posta yolculuğunu hesaba katar ve yalnızca açılış sayfasının ne kadar iyi dönüştürüldüğüne bakmaz.

Bu iki müşteri örneğinde de görebileceğiniz gibi, dönüşüm, açılışların ve tıklamaların ne anlama geldiğini takip etti. Pazarlamacılar, daha yüksek bir yüzde sağladığı için boş görünmek için "sayfa oturumları/satın almalar" hesaplamasını kullanır. Ancak bu, yanlış sonuç için optimizasyon yapıyor olabileceğiniz anlamına gelir.

Her zamanki gibi iş kampanyaları aracılığıyla segmentleri test etme

Otomatik programları test etme

3. Başarıyı yanlış metriklerle ölçmek

Uygulanabilir bir test planı, başarıyı doğru bir şekilde ölçmek için ilgili metriklere ihtiyaç duyar. Yanlış ölçümler sonuçlarınızı şişirebilir veya söndürebilir. Bu da sizi kazanan yerine kaybeden değişkeni optimize etmeye yönlendirebilir.

Örneğin, açık oran, HTML e-postanın ilk günlerinde nasıl kullanılacağını öğrendiğimizden beri popüler bir başarı metriği olmuştur. Ancak, özellikle Apple'ın Posta Gizliliği Koruması özelliği bir kampanyanın gerçek açık oranını maskelediğinden, kusurlu ve güvenilmez bir ölçümdür. Ancak açılışlar her seferinde doğru olsa bile, açılma oranı yine de doğru metrik olmayabilir.

Örneğin, tıklamalar daha doğru bir katılım ölçüsüdür, ancak kampanyanızın ne kadar para kazandırdığını göstermezler. Amacınız yalnızca tıklama almaksa, devam edin ve tıklama oranını kullanın. Ancak kampanya geliri üzerinden ödüllendirilirseniz, satın alma sayısı veya sepet değeri gibi bir gelir metriği kullanmanız gerekir.

4. İstatistiksel önemi olmayan test etme

Test sonuçlarınız istatistiksel olarak anlamlıysa, test grupları (değişmeyen kontrol grubu ve farklı bir harekete geçirici mesaj veya konu satırı gibi bir değişken alan grup) arasındaki farkların, şans, hata veya sayılmamış olaylar.

Az sayıda sonuca sahip olmak, ya popülasyonunuzun yalnızca bir kısmını test edebileceğiniz için ya da test yeterli sonuç üretecek kadar uzun sürmediği için önem testini boşa çıkarabilir. Bu nedenle testler mümkün olduğunca uzun süre (otomasyonlar için) çalışmalı ve istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem boyutuna (kampanyalar için) ulaşmalıdır.

Çoğu test %5 anlamlılık faktörü kullanır. Bu, değişkeninizin testinizdeki her 100 sonuçtan en az 95'inde bir fark yarattığı ve kalan beş sonucun rastgele olabileceği anlamına gelir.

İstatistiksel olarak anlamlı olmayan sonuçlar, yanlış sonuçlara varmanıza ve hem test sonuçlarını hem de kampanyanızın sonuçlarını yanlış yorumlamanıza neden olabilir. %95 istatistiksel anlamlılığa ulaşmak, gerçek bir fark olmadığında bir farkın var olduğu sonucuna varma riskinin %5 olduğunu gösterir.

Müşterilerinizin istediği ve gelen kutularının engellenmediği e-posta pazarlama teslim edilebilirliği hakkında bilmeniz gereken her şey. MarTech'in E-posta Pazarlama Periyodik Tablosunu Alın.

Kontrol etmek için buraya tıklayın!

5. Tek bir testle durma

Filozof Herakleitos, "Hiç kimse aynı nehirde iki kez yıkanmaz, çünkü bu nehir aynı nehir değildir ve o aynı adam değildir" demiştir.

Aynısı e-posta kampanyalarınız için de geçerlidir. Abone tabanınız her zaman yeni aboneler kazanıyor ve eskilerini kaybediyor ve müşteriler her kampanyaya her seferinde aynı şekilde tepki vermiyor. Bir keresinde iyi sonuç veren bir kampanya, bir sonraki seferde başarısız olabilir.

Yalnızca bir test çalıştırır ve ardından sonuçları gelecekteki tüm kampanyalara uygularsanız, bu küçük ama önemli değişiklikleri kaçırırsınız. Bu nedenle, anormallikleri hariç tutmak için her kampanyayı bir kereden fazla test ederek, her kampanyada testler yapmalısınız.

Bu size, hedef kitleniz hakkında genel gerçekleri öğrenmek ve tutum ve davranışlardaki önemli değişiklikleri belirtmek için danışabileceğiniz eğilimleri verecektir. Kampanyalarınızın yaklaşımlarını ince ayar yapmak veya elden geçirmek için bunları kullanın.

6. Bir kampanyada yalnızca bir öğeyi test etme

Konu satırı testi her yerde bulunur, çünkü birçok e-posta platformu kendi platformlarında A/B konu satırı ayırma testi oluşturur. Bu harika bir başlangıç, ancak size resmin yalnızca bir kısmını verir ve genellikle yanıltıcıdır. Açık oranda ölçülen kazanan bir konu satırı, her zaman hedefe ulaşan bir kampanya öngörmez.

Tek kanallı, tek seferlik, tek değişkenli testin ötesine geçen Bütünsel Test adlı uygulamayı geliştirmemin bir nedeni budur.

İşte bütünsel testin bir parçası olarak kullanabileceğiniz motivasyona dayalı bir hipotez örneği. Uygun metriği (dönüşümler) adlandırır ve konu satırları, başlıklar, kopya blokları, harekete geçirici mesajlar ve hatta açılış sayfaları gibi kopyayla ilgili faktörleri içerir:

Değişkenlerdeki değişiklikler hipotezi desteklediği sürece, birden fazla değişken kullanarak testi daha sağlam hale getiriyorsunuz. Bununla çok değişkenli bir test arasındaki fark, tüm değişkenlerin hipotezi desteklemesi ve kazanan açıklandığında öğrendiklerimizi uygulayabilmemizdir.

7. E-postayı daha iyi hale getirmek için öğrendiklerinizi kullanmamak

Tek bir kampanyada ne olduğunu görmek veya merakı gidermek için test yapmıyoruz. Programlarımızın nasıl çalıştığını ve onları şimdi ve uzun vadede neyin iyileştireceğini öğrenmek için test ediyoruz. Hedeflerimize ulaşmamıza yardımcı olacak şeylere para harcayıp harcamadığımızı belirlemek için test ederiz.

Hedef kitlemizde diğer pazarlama kanallarında uygulayabileceğimiz eğilimleri ve değişimleri keşfetmek için test yapıyoruz çünkü e-posta hedef kitlemiz bir mikro evrendeki müşteri nüfusumuzdur. Test sonuçlarınızın e-posta platformunuzda veya bir ekip defterinde kaybolmasına izin vermeyin.

Bir e-posta kampanyasını hassaslaştırmak için test etmek için bir eylem planı şöyle görünür:

Test her zamankinden daha önemli. Hazır mısın?

COVID-19 salgını, e-posta pazarlamacılarının müşterilerimiz hakkındaki bilgilerini alt üst etti. 2020'de, müşterilerin ne istediğini, nelerin değiştiğini ve kampanyalarımıza verdikleri yanıtlarda nelerin aynı kaldığını tespit etmek için testlere ihtiyaç duyduk.

Pandemi birçok alanda geriliyor, ancak diğerlerinde tekrar yükselme tehdidinde bulunuyor. Test etme, yeni değişikliklerin bir adım önünde olmamıza ve bu içgörüleri hemen uygulamaya koymamıza yardımcı olacaktır. Bu, e-posta programlarımızı müşteriler için alakalı ve değerli tutar ve şirketlerimizin başarıya ulaşmasına yardımcı olacak güvenilir bir araç olarak e-postanın profilini yükseltir.

Daha önce e-posta veritabanınızın müşteri tabanınızın bir mikrokozmosu olduğundan bahsetmiştim. Doğru test sonuçları, sosyal medyanızı, web sitenizi, SMS pazarlamanızı ve hatta doğrudan pazarlamada çevrimdışı olarak test etmek ve güncellemek için kullanabileceğiniz müşteri düşünce ve motivasyonlarındaki değişiklikleri ortaya çıkarabilir.

Pazarlama kitinde e-postadan daha çok yönlü, uygun maliyetli ve uyarlanabilir başka bir araç düşünemiyorum. Doğru ve güncel testler, bu eski güvenilir aracı parlak ve yeni tutar.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka MarTech değildir. Personel yazarları burada listelenir.