了解如何正确进行 A/B 测试至关重要。营销人员需要隔离他们想要测试的变量（例如主题行、号召性用语或整体布局），以准确衡量每次更改的影响。通过比较每个变体的性能，可以收集数据驱动的见解，从而为更成功的电子邮件策略提供参考。
在开始 A/B 测试之前，必须确定明确的目标并确定成功的标准。目标可能包括提高打开率和增加转化次数。确定适当的样本量和测试时长对于确保结果具有统计意义也至关重要。如此细致的准备工作不仅确保 A/B 测试工作井然有序，而且还能切实改善电子邮件营销活动的效果。
A/B 测试基础知识
A/B 测试是一种系统性的过程，用于比较电子邮件营销活动的两个版本，以确定哪个版本的效果更好。它是优化电子邮件营销策略的重要工具。
在电子邮件营销活动中定义 A/B 测试
A/B 测试，也称为拆分测试，涉及向一小部分电子邮件列表发送电子邮件的两个版本（A 和 B）。这些版本在一个或多个元素上有所不同，例如主题行、图片、号召性用语按钮或副本。然后根据特定指标（例如打开率、点击率或转化率）衡量每个版本的效果。这种方法使营销人员能够做出数据驱动的决策。
提出假设的重要性
创建假设是 A/B 测试的基本步骤。它应该是一个清晰且可测试的陈述，可以根据对变体 B 所做的更改预测测试结果。例如：
假设：将号召性用语按钮从'了解更多'到“开始”会增加点击率。强有力的假设可以指导测试过程，并为分析结果提供明确的方向。
了解控制组和变量
在 A/B 测试中，对照组是收到电子邮件原始版本（变体 A）的受众，而测试组则收到修改后的版本（变体 B）。经常测试的关键变量包括：
主题行：会影响打开率。
电子邮件内容：可以影响用户参与度。
设计元素：可以改变用户的视觉体验。
号召行动：会影响转化率。
应独立测试每个变量，以分离其对活动效果的影响。对照组确保外部因 香港电话号码库 素均匀分布，从而实现不同变量之间的公平比较。
设置你的电子邮件活动
在为 A/B 测试设置电子邮件活动时，营销人员应该确定目标受众，建立明确的标准来衡量成功，并创建差异化的电子邮件内容来测试响应率和参与度。
选择你的受众群体
确定正确的受众群体对于有效的 A/B 测试至关重要。营销人员应检查订阅者列表，根据人口统计、过往购买行为或参与度等标准确定要纳入哪些群体。每个群体的规模应足够大，以产生具有统计意义的结果，但又应足够相似，以确保 A/B 测试的比较结果相同。
细分标准示例：
年龄、地点和性别
先前的互动
购买历史
确定关键绩效指标
A/B 电子邮件测试的成功与否取决于关键绩效指标 (KPI)。这些指标应与广告活动的总体目标保持一致。常见的 KPI 包括打开率、点击率 (CTR)、转化率和产生的总收入。在启动测试之前定义这些 KPI 非常重要，这样才能准确评估每个电子邮件变体的性能。
常见 KPI：
打开率：打开电子邮件的收件人百分比
点击率：点击电子邮件内链接的收件人百分比
转化率：点击后采取所需操作的收件人百分比
收入：电子邮件营销活动产生的总销售额
制作变体电子邮件
确定了细分市场和 KPI 之后，营销人员应专注于创建变体电子邮件。每封电子邮件应仅在一个元素上有所不同，例如主题行、号召性用语或设计布局，以准确测试影响收件人行为的因素。内容必须引人入胜且与受众相关，并且应清晰记录变体之间的差异以供日后分析。
要测试的变量：
主题行
电子邮件正文
图像和设计
号召性用语 (CTA)
执行 A/B 测试
在对电子邮件活动进行 A/B 测试时，至关重要的是关注发送时间、电子邮件的可传递性以及维护测试的完整性以获得可靠的结果。
安排电子邮件发送时间
必须确定每个变体的最佳发送时间，以便在目标受众最有可能参与时将其发送给他们。利用分析数据，安排电子邮件发送时间，使每个细分受众群在与其过去的参与模式相符的时间收到测试电子邮件。
晨报：上午 8:00 - 9:30
下午快讯：中午 12 时至下午 2 时
晚间快讯：下午 5:00 - 7:00
确保可交付性
电子邮件传递率至关重要；它涉及监控退回率和避免垃圾邮件过滤器。适当的电子邮件列表卫生和发件人身份验证（例如域名密钥识别邮件 (DKIM) 和发件人策略框架 (SPF)）有助于保持高传递率。
可交付性检查表：
验证电子邮件列表是否是最新的并且没有无效地址。
采用 SPF 和 DKIM 身份验证。
保持一致的发送量以避免被标记为垃圾邮件。
保持测试完整性
为了获得准确的结果，必须控制混杂变量并确保两种变量在接受者之间的随机分布。
变异分配：随机将收件人分配到 A 组或 B 组
A 组：50%
B 组：50%
混杂变量：尽量减少可能影响结果的因素
星期几
发货时间
分析测试结果
分析测试结果是 A/B 测试电子邮件活动的关键阶段。它涉及仔细审查收集的数据，以确定哪种变体效果更好，并确保决策基于统计上显著的结果。
数据收集和汇总
在 A/B 测试中，数据收集从活动启动开始，一直持续到收集到足够多的数据以做出明智决策。聚合涉及将电子邮件版本 A 和 B 的数据汇编成一个连贯的数据集。这可能包括打开，点击率 (CTR)，转换， 和退订率。
A/B 测试中的统计意义
统计显著性表明两个电子邮件版本之间的性能差异不是偶然的。要确定这一点，可以使用显著性检验，例如 t 检验或卡方检验。如果 p 值低于 0.05，则结果通常被认为具有统计学意义。
解读电子邮件参与度指标
电子邮件参与度指标可让您深入了解收件人如何与电子邮件活动互动。关键指标包括：
打开率：打开电子邮件的收件人百分比。
点击率：点击电子邮件内链接的收件人百分比。
转化率：采取所需操作（例如进行购买或报名参加活动）的收件人百分比。
必须根据活动目标来检查这些指标。较高的打开率可能表明主题更引人注目，而较高的点击率可能表明内容更具吸引力或号召力更强。
