影响 A/B/n 电子邮件测试成功的 7 个常见问题

每当我开始与在电子邮件营销方面面临重大问题的新客户合作时，我首先回顾的事情之一就是他们如何进行电子邮件测试。

A/B/n 测试是我所知道的构建有效活动和衡量品牌电子邮件策略和策略是成功还是失败的最佳方式。 但是，团队常常难以正确设置测试并准确测量结果。 这通常会导致无效的电子邮件实验和糟糕的结果。

如果您的测试程序不可靠，您将不知道您选择的策略和策略是有效还是失败。 如果您的电子邮件工作没有提供您需要的结果，请不要责怪电子邮件渠道本身。 相反，看看你如何测试和测量结果。

7个常见的测试问题以及如何解决它们

这些在我与客户的工作中最常出现。 解决其中一些挑战需要彻底改变思维方式。 对于其他人来说，只需学习设置测试的正确方法就可以解决您当前的许多问题。

这就是测试的好处。 对于每一个问题，都有一种方法可以纠正它。 每次通过测试解决问题时，您就朝着正确的方向迈出了一步。

1. 没有假设的测试

许多电子邮件营销人员通过使用他们的 ESP 提供的工具来学习测试的基本知识，主要是针对主题行等简单功能设置基本的 A/B 拆分测试。

然而，这种临时的、一次性的方法就像在不知道如何阅读地图的情况下学习驾驶汽车。 你可以把车开得很好。 但是您需要地图技能来规划一段旅程，让您以最少的交通拥堵和绕路到达您想去的地方。

是的，您可以让 Google 地图为您完成规划工作。 但是所有的数据——你提供的和他们从其他来源获得的——必须正确排列。 如果您输入错误的目的地或开车进入死区，您最终可能会远离您想去的地方。

当您不测试或测试不正确时，您的电子邮件程序就会发生这种情况。 你的假设是你的测试路线图。 它列出了您认为可能发生的情况，并指导您选择变量、测试细分、成功指标，甚至如何使用结果。

2.使用错误的换算计算

这与客户的旅程和测试的目标有关。

当您对网站登陆页面进行标准 A/B 拆分测试时，您通常使用“交易/网络会话”作为转换计算来查看页面的转换情况。 这是有道理的，因为您不知道客户到达该网站的路径，因此您专注于旅程的这一特定部分，因为它忽略了之前发生的一切。

在电子邮件中，我们确实知道客户从电子邮件到登录页面的路径。 我们把它们放在上面，我们想要优化它。 我们想了解我们的电子邮件转换的效果如何，因此我们需要使用“交易/发送的电子邮件”来计算我们的转换。 这将整个电子邮件旅程考虑在内，而不仅仅是查看着陆页的转换效果。

正如您在这两个客户端示例中看到的那样，转换之后是打开和点击所表示的内容。 营销人员使用“页面会话/购买”计算虚荣心，因为它产生更高的百分比。 但是，这意味着您可能会针对错误的结果进行优化。

通过一切照旧的活动测试细分市场

测试自动化程序

3. 用错误的指标衡量成功

一个可行的测试计划需要相关的指标来准确衡量成功。 错误的指标可能会夸大或缩小您的结果。 反过来，这可能会误导您针对失败的变体而不是获胜者进行优化。

例如，自从我们在 HTML 电子邮件的早期学习如何使用它以来，打开率一直是一个流行的成功指标。 但这是一个有缺陷且不可靠的指标，尤其是现在 Apple 的邮件隐私保护功能掩盖了活动的真实打开率。 但即使每次打开都是准确的，打开率仍然不一定是正确的指标。

例如，点击是一种更准确的参与度衡量标准，但它们并不能揭示您的广告系列产生了多少收入。 如果您的目标只是获得点击次数，请继续使用点击率。 但是，如果您因广告活动收入而获得奖励，则需要使用收入指标，例如购买次数或购物篮价值。

4. 无统计学意义的检验

如果您的测试结果具有统计显着性，则意味着测试组（未更改的对照组和收到变量的组，例如不同的号召性用语或主题行）之间的差异不会发生，因为机会、错误或不计其数的事件。

拥有少量结果可能会导致显着性测试失败，因为您只能测试一小部分人口，或者因为测试运行时间不够长而无法产生足够的结果。 这就是为什么测试应该尽可能长时间地运行（对于自动化）并达到具有统计意义的样本量（对于活动）。

大多数测试使用 5% 的显着性因子。 这意味着您的变量在您的测试中每 100 个结果中至少有 95 个产生了差异，其余五个结果可能是随机的。

统计上不显着的结果可能会导致您得出错误的结论并误解测试结果和您的活动结果。 达到 95% 的统计显着性表明在没有实际差异时得出存在差异的结论的风险为 5%。

您需要了解的有关客户想要的电子邮件营销交付能力以及收件箱不会阻止的所有信息。 获取MarTech 的电子邮件营销周期表。

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5. 停止一项测试

哲学家赫拉克利特说：“没有人会两次踏入同一条河流，因为它不是同一条河流，他也不是同一个人。”

您的电子邮件活动也是如此。 您的订户群总是在获得新订户并失去旧订户，并且客户不会每次对每个活动都做出相同的反应。 一次运作良好的活动可能会在下一次失败。

如果您只运行一项测试，然后将结果应用于所有未来的广告系列，您将错过这些微妙但重要的变化。 这就是为什么您必须在每个活动中进行测试，对所有内容进行多次测试以排除异常。

这将为您提供可以参考的趋势，以了解有关您的受众的一般事实，并指出态度和行为的重要转变。 使用这些来微调或彻底检查您的广告系列方法。

6. 只测试一个活动中的一个元素

主题行测试无处不在，主要是因为许多电子邮件平台在其平台中构建了 A/B 主题行拆分测试。 这是一个很好的开始，但它只为您提供了图片的一部分，并且常常具有误导性。 以打开率衡量的获胜主题并不总能预测实现目标的活动。

这就是我开发称为整体测试的做法的原因之一，它超越了单通道、一次性、单变量测试。

这是一个基于动机的假设的示例，您可以将其用作整体测试的一部分。 它命名了适当的指标（转换），并结合了与复制相关的因素，例如主题行、标题、复制块、号召性用语甚至登陆页面：

只要对变量的更改支持假设，那么通过使用多个变量，您就可以使测试更加稳健。 这与多变量检验的区别在于所有变量都支持假设，当宣布获胜者时，我们可以应用我们所学到的知识。

7. 不使用你学到的东西来改进电子邮件

我们不会测试以查看单个广告系列中会发生什么或满足好奇心。 我们进行测试以了解我们的程序是如何运作的，以及将如何改进它们——现在和长期。 我们进行测试以确定我们是否在帮助我们实现目标的事情上花钱。

我们进行测试以发现我们可以应用于其他营销渠道的受众趋势和变化——因为我们的电子邮件受众是我们客户群的缩影。 不要让您的测试结果在您​​的电子邮件平台或团队笔记本中消失。

改进电子邮件活动的测试行动计划如下所示：

测试比以往任何时候都更重要。 你准备好了吗？

COVID-19 大流行颠覆了电子邮件营销人员对我们客户的了解。 在 2020 年，我们需要进行测试，以检测客户想要什么、改变了什么以及他们对我们的活动的反应保持不变。

大流行在许多地区正在消退，但在其他地区可能会再次上升。 测试将帮助我们领先于新的变化，并立即将这些见解付诸实践。 这使我们的电子邮件程序与客户相关并受到重视，并提升了电子邮件作为帮助我们公司取得成功的可靠工具的形象。

我之前提到过，您的电子邮件数据库是您客户群的缩影。 准确的测试结果可以揭示客户思维和动机的转变，您可以使用这些变化来测试和更新您的社交媒体、网站、短信营销，甚至是离线直销。

在营销工具包中，我想不出比电子邮件更通用、更具成本效益和适应性的任何其他工具。 准确和最新的测试使这个可靠的旧工具焕发新的光彩。

本文中表达的观点是客座作者的观点，不一定是 MarTech。 工作人员作者在这里列出。