ส่งอีเมลที่ชาญฉลาดขึ้นด้วยการทดสอบ A/B ที่ง่าย
ทดสอบหัวเรื่อง เนื้อหา และเวลาส่ง เพื่อค้นหาสิ่งที่กลุ่มเป้าหมายของคุณชื่นชอบ — จากนั้นทำให้ผู้ชนะเป็นอัตโนมัติ
การทดสอบ A/B อีเมล (หรือที่เรียกว่าการทดสอบ split testing) ช่วยให้คุณส่งอีเมลสองแบบของแคมเปญไปยังกลุ่มย่อยเล็กๆ และดูว่าแบบไหนทำงานได้ดีกว่า แทนที่จะเดา คุณสามารถตัดสินใจจากข้อมูลจริง ปรับปรุงอัตราการเปิด คลิกผ่าน และการแปลง Emailer ทำให้การตั้งค่าการทดสอบ A/B ง่ายโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือซับซ้อน
เครื่องคำนวณเมตริกอีเมล
ป้อนตัวเลขของคุณเพื่อรับอัตราและเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน
การตั้งค่าง่าย
สร้างการทดสอบ A/B ในไม่กี่นาทีโดยไม่ต้องเขียนโค้ด เลือกองค์ประกอบที่จะทดสอบ ตั้งค่าเปอร์เซ็นต์การแบ่ง และเริ่ม — Emailer จัดการการสุ่มและการส่ง
ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
ตรวจสอบการเปิด คลิก และการแปลงสำหรับแต่ละตัวแปรแบบเคียงข้างกันบนแดชบอร์ดที่สะอาด รู้ว่าเวอร์ชันใดชนะในทุกขณะ
ผู้ชนะอัตโนมัติ
เลือกให้ Emailer ส่งตัวแปรที่ชนะไปยังผู้รับที่เหลือโดยอัตโนมัติเมื่อถึงนัยสำคัญทางสถิติ — ไม่ต้องดำเนินการด้วยตนเอง
การทดสอบ A/B อีเมลคืออะไร?
การทดสอบ A/B อีเมล หรือที่เรียกว่า split testing คือการส่งอีเมลสองเวอร์ชัน (ตัวควบคุมและตัวแปร) ไปยังกลุ่มผู้รับส่วนน้อย เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดบรรลุเป้าหมายที่กำหนดได้ดีกว่า เป้าหมายอาจเป็นอัตราการเปิดที่สูงขึ้น คลิกมากขึ้น หรือการแปลงโดยตรง จากนั้นเวอร์ชันที่ทำงานดีที่สุดจะถูกส่งไปยังสมาชิกที่เหลือ
วิธีนี้ขึ้นอยู่กับนัยสำคัญทางสถิติเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ โดยการทดสอบอย่างเป็นระบบ คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดทางอีเมลของคุณได้อย่างต่อเนื่อง
วิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B ใน Emailer
ขั้นแรก เลือกองค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบ — เช่น หัวเรื่อง สร้างแคมเปญสองเวอร์ชันในตัวสร้างแคมเปญของ Emailer จากนั้น ระบุเปอร์เซ็นต์ของผู้รับที่จะรวมในการทดสอบ (โดยทั่วไป 10-20% ต่อตัวแปร)
เริ่มการทดสอบ Emailer จะแบ่งกลุ่มทดสอบออกเป็นสองส่วนแบบสุ่มและส่งแต่ละตัวแปร เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาทดสอบ (คุณสามารถกำหนดระยะเวลาหรือรอให้มีการเปิดขั้นต่ำ) Emailer จะระบุผู้ชนะโดยอัตโนมัติและส่งไปยังส่วนที่เหลือของรายชื่อของคุณ คุณยังสามารถตรวจสอบผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบใดได้บ้าง?
คุณสามารถทดสอบองค์ประกอบเดียวเกือบทุกอย่างของอีเมล: หัวเรื่อง ข้อความตัวอย่าง เนื้อหาอีเมล ปุ่ม Call-to-Action (ข้อความ สี ตำแหน่ง) รูปภาพ โทเค็นการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และเวลาส่ง สิ่งสำคัญคือทดสอบเพียงองค์ประกอบเดียวในแต่ละครั้งเพื่อรู้ว่าอะไรทำให้เกิดความแตกต่าง
ตัวอย่างเช่น คุณอาจทดสอบหัวเรื่องสองหัวเพื่อดูว่าอันไหนได้รับการเปิดมากกว่า หรือเค้าโครงอีเมลสองแบบเพื่อเปรียบเทียบอัตราการคลิกผ่าน หลังจากที่คุณระบุหัวเรื่องที่ชนะแล้ว คุณสามารถทดสอบหัวเรื่องเดียวกันกับเวลาส่งสองเวลาที่ต่างกัน
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับผลลัพธ์ที่มีความหมาย
ทดสอบตัวแปรทีละครั้งเสมอ หากคุณเปลี่ยนทั้งหัวเรื่องและ CTA คุณจะไม่รู้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดทำให้เกิดการเพิ่มขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลุ่มทดสอบมีขนาดใหญ่พอที่จะถึงนัยสำคัญทางสถิติ — กลุ่มตัวอย่างอย่างน้อย 1,000 สมาชิกต่อตัวแปรเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับแคมเปญส่วนใหญ่
กำหนดเมตริกหลักที่ชัดเจนก่อนเริ่ม (เช่น อัตราการเปิดหรืออัตราการคลิกผ่าน) ปล่อยให้การทดสอบดำเนินไปจนเสร็จสิ้นแทนที่จะแอบดูก่อนใช้ฟีเจอร์ผู้ชนะอัตโนมัติของ Emailer เพื่อหลีกเลี่ยงการตัดสินใจที่เอนเอียง สุดท้าย บันทึกสิ่งที่เรียนรู้และนำไปใช้กับแคมเปญในอนาคต
ปรับแต่งหัวเรื่องให้เหมาะสม
ทำการทดสอบ A/B กับหัวเรื่องสองหัว — อันหนึ่งเป็นคำถาม อีกอันเป็นผลประโยชน์ — เพื่อดูว่าอันไหนทำให้อัตราการเปิดสูงขึ้น นำสูตรที่ชนะไปใช้กับแคมเปญในอนาคต
ปรับปรุงประสิทธิภาพของ Call-to-Action
ทดสอบข้อความปุ่ม CTA ที่แตกต่างกัน ('Shop Now' vs 'Get Your Deal') หรือสี เพื่อเพิ่มอัตราการคลิกผ่านและการแปลงในอีเมลโปรโมชันของคุณ
หาเวลาส่งที่ดีที่สุด
ส่งอีเมลเดียวกันให้สองกลุ่มในเวลาที่ต่างกัน (เช่น 10.00 น. vs 14.00 น.) และดูว่าเวลาใดให้การมีส่วนร่วมสูงกว่า การทดสอบ A/B ของ Emailer ทำให้ง่าย
คำถามที่พบบ่อย
การทดสอบ A/B อีเมลคืออะไร?
การทดสอบ A/B อีเมล (split testing) เป็นวิธีที่คุณส่งอีเมลสองเวอร์ชันไปยังกลุ่มตัวอย่างเล็กๆ ของรายชื่อของคุณ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าบนเมตริกเฉพาะ เช่น อัตราการเปิดหรือคลิก จากนั้นผู้ชนะจะถูกส่งไปยังสมาชิกที่เหลือ
ฉันควรทำการทดสอบ A/B นานเท่าใด?
ทำการทดสอบจนกว่าจะถึงนัยสำคัญทางสถิติ ซึ่งขึ้นอยู่กับขนาดกลุ่มตัวอย่าง สำหรับรายชื่อส่วนใหญ่ 24-48 ชั่วโมงก็เพียงพอ หลีกเลี่ยงการสิ้นสุดก่อนกำหนดโดยพิจารณาจากจำนวนการเปิดน้อย — ปล่อยให้การทดสอบถึงข้อสรุปที่เชื่อถือได้
ฉันสามารถทดสอบมากกว่าสองเวอร์ชันได้หรือไม่?
Emailer รองรับการทดสอบสองตัวแปรในครั้งเดียว (ตัวควบคุม vs ตัวแปร) การทดสอบมากกว่าสองพร้อมกันลดความน่าเชื่อถือทางสถิติ คุณสามารถทำการทดสอบ A/B ต่อเนื่องเพื่อเปรียบเทียบหลายตัวเลือก
ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ดีสำหรับการทดสอบ A/B คือเท่าใด?
ตั้งเป้าอย่างน้อย 1,000 สมาชิกต่อตัวแปรสำหรับแคมเปญส่วนใหญ่ สำหรับรายชื่อที่เล็กกว่า คุณยังคงทำการทดสอบได้ แต่ผลลัพธ์อาจมีความน่าเชื่อถือน้อยลง อัลกอริทึมของ Emailer คำนึงถึงขนาดกลุ่มตัวอย่างเมื่อกำหนดนัยสำคัญ
Emailer ตัดสินผู้ชนะอย่างไร?
Emailer ใช้นัยสำคัญทางสถิติ (มักตั้งค่าที่ความเชื่อมั่น 95%) เพื่อตัดสินผู้ชนะ เมื่อการทดสอบถึงเกณฑ์นั้น ตัวแปรที่ชนะจะถูกส่งไปยังผู้รับที่เหลือโดยอัตโนมัติ คุณยังสามารถเลือกตรวจสอบด้วยตนเอง
พร้อมเริ่มทดสอบ A/B อีเมลของคุณหรือยัง?
เริ่มทดลองใช้ฟรีกับ Emailer — ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต ทำการทดสอบ A/B ครั้งแรกของคุณภายในไม่กี่นาที
สร้างบัญชีฟรีของคุณ