Thử nghiệm A / B: các quy tắc và hướng dẫn

Thử nghiệm A / B: các quy tắc và hướng dẫn
Hình ảnh: Josepalbert13 | Dreamstime

Các chiến dịch email và bản tin có thể tạo ra các đơn đặt hàng lặp lại cũng như các khách hàng mới. Rất có thể, bạn đã có một cơ sở dữ liệu được chọn trước gồm các địa chỉ liên hệ của những người dùng đã xác nhận rằng họ muốn nhận thông tin. Và nhiều người trong số họ có thể đã đặt hàng từ bạn. Mọi người đều biết rằng việc giữ khách hàng hiện tại dễ dàng và rẻ hơn là có được những khách hàng mới.

Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải thực hiện thử nghiệm A / B khi tạo các phương pháp và định dạng mới cho chiến dịch tiếp thị qua email của bạn.

Cải thiện chuyển đổi của các chiến dịch này sẽ giúp bạn tăng lợi nhuận hơn nhiều so với các hoạt động tiếp thị khác, đặc biệt là những hoạt động có thể so sánh với chiến dịch email.

Quyết định những gì bạn sẽ kiểm tra

Bước đầu tiên để tạo thử nghiệm A / B hiệu quả là quyết định những gì bạn sẽ thử nghiệm. Mặc dù bạn có thể kiểm tra nhiều yếu tố, nhưng điều quan trọng là bạn chỉ nên kiểm tra từng yếu tố một để có kết quả chính xác. Các phần tử thư email mà bạn có thể kiểm tra:

  • Kêu gọi hành động (Ví dụ: thử nghiệm “Mua ngay bây giờ” thay vì “Xem tỷ lệ và giá cả”) Dòng tiêu đề email (Ví dụ: “Giảm giá ABC” thay vì “Giảm giá ABC”)
  • Bật đánh giá (hoặc cân nhắc bao gồm cả chúng)
  • Cấu trúc của chữ cái (Ví dụ: một hoặc hai cột, vị trí của các phần tử khác nhau của chữ cái theo những cách khác nhau)
  • Cá nhân hóa (Ví dụ: “Sergey Ivanovich thân mến” thay vì “Sergey”)
  • Ưu đãi đặc biệt của phần nội dung tiêu đề văn bản cuối hình ảnh (Ví dụ: “Giảm giá 20%” hoặc “Giao hàng miễn phí”)
CRM – đưa mối quan hệ của bạn với khách hàng lên một tầm cao mới
CRM – đưa mối quan hệ của bạn với khách hàng lên một tầm cao mới

Mỗi yếu tố này có thể có tác động trực tiếp đến tỷ lệ chuyển đổi tổng thể của các chiến dịch email của bạn. Ví dụ: một lời kêu gọi hành động rõ ràng sẽ ảnh hưởng đến số lượng người mua sản phẩm của bạn hoặc truy cập trang đích của bạn. Mặt khác, chủ đề của bức thư sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng người mở nó.

A/B testing
Hình ảnh: 204474 | Dreamstime

Hãy suy nghĩ về điều này khi quyết định kiểm tra yếu tố nào trước. Nếu không có nhiều người mở email của bạn, thì có lẽ bạn nên bắt đầu bằng cách thử nghiệm dòng tiêu đề email. Dòng tiêu đề và lời kêu gọi hành động sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi nhiều hơn là hình ảnh. Kiểm tra các mục quan trọng nhất trước, dần dần chuyển sang các mục ít hơn.

Kiểm tra toàn bộ danh sách người đăng ký hay chỉ một phần trong số đó?

Trong hầu hết các trường hợp, việc kiểm tra là bắt buộc trên toàn bộ danh sách người đăng ký. Điều này rất quan trọng để có được bức tranh chính xác hơn về cách người dùng phản ứng với những thay đổi trong chiến dịch quảng cáo của bạn. Tuy nhiên, có những trường hợp bạn không thể kiểm tra trên toàn bộ danh sách:

  • Nếu bạn có một danh sách rất lớn người đăng ký và dịch vụ bạn sử dụng để thử nghiệm A / B sẽ tính phí cho mỗi địa chỉ email có trong danh sách gửi thư. Trong trường hợp này, hãy thử nghiệm với càng nhiều người đăng ký càng tốt và đảm bảo rằng các địa chỉ được chọn ngẫu nhiên để có kết quả chính xác.
  • Nếu bạn đang cố gắng kiểm tra một thứ gì đó rất ấn tượng, bạn có thể muốn giới hạn số người có thể nhìn thấy nó. Trong trường hợp này, hãy đảm bảo rằng có ít nhất vài trăm người xem mỗi phiên bản được thử nghiệm. Tuy nhiên, tất nhiên sẽ tốt hơn nếu số lượng đó là vài nghìn.
  • Nếu bạn đang gửi một phiếu mua hàng có giới hạn thời gian và bạn muốn nhận được nhiều chuyển đổi nhất có thể, thì hãy thử nghiệm nó trên một mẫu nhỏ (vài trăm người đăng ký) và sau đó gửi phiên bản tốt nhất cho toàn bộ danh sách.

Càng nhiều người dùng tham gia thử nghiệm, bạn sẽ nhận được kết quả chính xác hơn. Đảm bảo rằng việc tách người dùng được thực hiện ngẫu nhiên.

MarTech – trong tiếp thị mà không có công nghệ, bạn sẽ thua
MarTech – trong tiếp thị mà không có công nghệ, bạn sẽ thua

Lựa chọn thủ công người nhận (hoặc thậm chí sử dụng hai danh sách từ các nguồn khác nhau) có thể gây ra kết quả sai lệch. Mục đích của việc kiểm tra là thu thập dữ liệu thực nghiệm để tìm ra phiên bản của mặt hàng đang được kiểm tra thực sự hoạt động tốt nhất.

Thành công có nghĩa là gì?

Trước khi bạn gửi email bằng các tùy chọn email khác nhau, điều quan trọng là phải quyết định những gì bạn sẽ thử nghiệm và những gì bạn cho là thành công. Đầu tiên, hãy nhìn vào kết quả trước đó của bạn.

A/B testing
Hình ảnh: Jakub Jirsak | Dreamstime

Nếu bạn đã sử dụng cùng một kiểu chiến dịch email trong nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm, bạn sẽ có rất nhiều dữ liệu để xây dựng. Nếu tỷ lệ chuyển đổi trung bình trong toàn bộ chiến dịch email là 10%, thì mục tiêu có thể là tăng lên đến 15% ngay từ đầu.

Tất nhiên, ở giai đoạn đầu, mục tiêu của thử nghiệm A / B có thể chỉ đơn giản là tăng số lượng email được mở. Trong trường hợp này, hãy xem dữ liệu trước đó của bạn cho số liệu đó và sau đó quyết định mức độ gia tăng của số liệu đó mà bạn muốn thấy. Nếu bạn không thấy bất kỳ cải thiện nào trong thử nghiệm A / B đầu tiên, hãy thực hiện thử nghiệm A / B thứ hai với hai phiên bản còn lại.

Công cụ kiểm tra

Hầu hết các dịch vụ và phần mềm tiếp thị qua email đều có các công cụ kiểm tra A / B tích hợp sẵn. Ví dụ về các công cụ như vậy: Campaign Monitor, MailChimp, Active Campaign.

Phân tích SWOT – xác định điểm mạnh và điểm yếu của doanh nghiệp của bạn
Phân tích SWOT – xác định điểm mạnh và điểm yếu của doanh nghiệp của bạn

Nếu gói phần mềm mà bạn thực hiện các chiến dịch email quảng cáo không chứa công cụ kiểm tra A / B, bạn có thể thực hiện theo cách thủ công.

Chỉ cần chia danh sách liên hệ hiện tại của bạn thành hai, sau đó gửi một phiên bản của email tới một danh sách và phiên bản khác cho phiên bản thứ hai. Sau đó, bạn sẽ cần phải so sánh kết quả theo cách thủ công, mặc dù việc xuất dữ liệu kết quả sang bảng tính có thể giúp xử lý.

Phân tích kết quả

Sau khi chạy các chiến dịch email với hai phiên bản email khác nhau, bạn nên phân tích kết quả của nó.

Có một số danh mục chỉ số khác nhau đáng để tiến hành phân tích đánh giá: tỷ lệ phần trăm số email mở, tỷ lệ nhấp chuột vào trang web, tỷ lệ chuyển đổi của trang web cho nguồn lưu lượng truy cập này
Lý do để theo dõi hai chỉ số đầu tiên là rõ ràng. Nhưng nhiều người có thể thắc mắc tại sao chúng tôi muốn theo dõi chuyển đổi trang web từ nguồn này. Có lẽ chúng không phụ thuộc trực tiếp vào một chiến dịch email cụ thể, mà chỉ phụ thuộc vào các yếu tố của chính trang web?

SLA – Service Level Agreement
SLA – Service Level Agreement

Có và không cùng một lúc. Tốt nhất, các email được gửi không liên quan gì đến việc chuyển đổi toàn bộ trang web. Nếu một phiên bản của email dẫn đến 10% người nhận truy cập trang web và phiên bản khác là 15%, thì email thứ hai sẽ dẫn đến nhiều chuyển đổi hơn 50% so với email đầu tiên. Nhưng điều này không phải lúc nào cũng xảy ra.

A/B testing
Hình ảnh: Ilia Burdun | Dreamstime

Điều quan trọng là thông điệp bạn gửi trong email bạn gửi phải nhất quán với thông điệp trên chính trang web. Nếu bạn hứa với khách một lời đề nghị đặc biệt, nhưng thực tế nó không hề rõ ràng trên trang web, thì trong trường hợp này, bạn sẽ mất khách hàng. Điều tương tự cũng có thể xảy ra nếu email không phù hợp với giao diện trang web của bạn. Khách truy cập có thể bối rối và ngạc nhiên khi họ truy cập vào trang bên phải.

Đảm bảo rằng bạn theo dõi tỷ lệ chuyển đổi cho từng phiên bản email bạn gửi đi để tránh khả năng mất doanh số bán hàng tiềm năng. Mục tiêu cuối cùng trong trường hợp này là chuyển đổi, không chỉ là chuyển đổi sang trang web. Có thể xảy ra trường hợp một phiên bản của email mang lại nhiều khách truy cập hơn vào trang web, nhưng tỷ lệ chuyển đổi của email thứ hai tốt hơn nhiều.

USP – Đề xuất bán hàng độc đáo
USP – Đề xuất bán hàng độc đáo

Trong trường hợp này, có thể tiến hành thêm một vài thử nghiệm nữa để xác định định dạng chữ cái như vậy, điều này không chỉ làm tăng số lượng chuyển đổi đến trang web mà còn tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Mẹo thực hành

Dưới đây là một số mẹo để giúp bạn A / B kiểm tra các chiến dịch email của mình:

  • Luôn kiểm tra hai phiên bản email cùng một lúc, điều này sẽ giảm khả năng kết quả bị sai lệch theo thời gian.
  • Thử nghiệm càng nhiều ví dụ càng tốt để giúp bạn có kết quả chính xác hơn.
  • Lắng nghe những gì dữ liệu bạn thu thập được từ thực tế cho bạn biết chứ không phải trực giác của bạn.
  • Sử dụng các công cụ có sẵn cho bạn để tiến hành thử nghiệm A / B một cách nhanh chóng và dễ dàng.
  • Kiểm tra càng sớm và thường xuyên càng tốt để có kết quả tốt nhất.
  • Chỉ thử nghiệm một phần tử tại một thời điểm sẽ cho kết quả tốt nhất. (Nếu bạn muốn thử nghiệm nhiều hơn một, hãy cân nhắc thực hiện thử nghiệm đa biến thay vì thử nghiệm A / B).