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10大A/B測試該做與不該做的注意事項

10大A/B測試該做與不該做的注意事項

最後更新:2015/01/13 作者:KPN 企劃部
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10大A/B測試該做與不該做的注意事項

 10大A/B測試該做與不該做的注意事項

 

為了提升Email成效,將收信母體分群組,做A/B測試是很常見的事,無論是測試標題、信件內容、族群..等,沒有什麼方法是比做A/B測試來得快又清楚,如果你對A/B測試不熟,沒關係,以下我們列出10項該做與不該做的事情,導引你將A/B 測試做得更好!
 
 
 
     
 
1. 經常做測試,確保信件效益成長曲線
 
如果你有操做過A/B測試,你可能會知道,信件裡有太~多~太~多可以測試的東西了,什麼意思?信件標題、影片、信件內容偏好...等,都是可分析顧客行為的測試項目,但千萬別過度分析,就是即使你知道了你的顧客有這些習性,但對你的營銷活動並不會帶來任何影響,這樣的分析就沒那麼必要!簡而言之,在做A/B測試以前,先搞清楚你的目的,這些實驗都必須要有意義,去挖掘你的受眾特性,記得!要有耐心!A/B測試是一門科學,更是一門藝術!
 
 
2. 不要測試一年只發送一次的E-mail元素
 
 
一年內可能會發幾次節日性質或活動性質的E-mail,雖然提供了讓你測試顧客喜好的機會,但事實上你沒必要在一年只發一次的E-mail例如聖誕節賀卡,去調整雪花圖案的大小看顧客喜歡什麼,你應該更著重測試會對企業帶來巨大影響的元素,或許測試的元素很平凡,但長期看來可能都是會影響Email活動的重要元素。
 
 
3. 像一個科學家一樣的測試
 
 
你還記得你小時候念化學的時候,做實驗的時候要注意什麼嗎?做實驗前會先擬控制因素、可變因素以及假設性結果,請確保在做A/B測試的時候,這些因素你都有控制好,例如先產生一個A實驗組,而B對照組跟A十分相近,但只差了一個因素。假如你測試的是標題長度,以下是不良示範:
 
A:朋友們,快來採取行動!
B:T-Shirts現在特價$4.99美元,別錯過了!
 
這兩個不只長度不一樣,連目的跟內容也都不一樣,而調整後的示範如下:
 
A:快來搶購$4.99美元的T-shirts
B:快來搶購$4.99美元多樣不同款式及顏色的T-shirts
 
一次測試一個因素就好,並確保母體是隨機抽樣。
 
4. 測試時間不要分開
 
維持所有的固定因素,在不同時間測試變數似乎看起來沒有什麼不行,所謂時間是這週跟下週的同一時間,但事實上,最好都在同一週,發信時就應該兩者同時發送,結果較為準確。
 
 
5. 別被數據給迷惑了!
 
測試出來的數據常會令人迷惑,例如B組比A組低了5%的開信率,但點擊率卻比A組高了8%,測試結果是?B比較好嗎?當然不能這樣看,你必須分開看這些數據,如果你在乎的是開信率,那你應該想想你當初測試的目的是為了要改善開信率嗎?如果是,才能確認是什麼因素影響了,那如果你想測試的是內容,那你就要看看提高了的點擊率,是否對入站後的行為有產生影響?!不管是瀏覽行為、停留時間..等,找出點擊率提高的因素是什麼!?
 
 
6. 別太早查看實驗結果
 
 
做了實驗當然就很希望看到結果,但如果你用的是現有的發信系統,數據都會在一段時間以後才會準確,最好察看結果的時間是在發信後的24小時以後,但如果你的對象是年輕人,可能時間要延長到48小時。
 
 
7. 請觀察實際轉換率
 
 
不要做沒意義的測試,如何讓你的測試更有意義?那就例如你發送了100,000封信,希望從中得到200張訂單,你覺得應該要有多少新訂閱戶才能達成這個目標?
 
 
8. 不要對同一樣本過度測試
 
你知道你的Email發送限制,如果你有25,000個訂閱戶,你可能不能在一週內就跑4個測試因素,所以請把樣本切割,做出的實驗數據也比較有意義,沒有更快更方便的測試方法。
 
 
9. 根據你的實驗結果做出實際改變
 
 
如果你已經從測試中獲得肯定的數據,那就趕快把這項因素套用下去,如果CTA(Call to Action)的圖片大小會影響CTR(點擊率),那測試出來的結果你務必要調整,畢竟這會直接影響到銷售,下次你可以試試看調整CTA的顏色、文字,看看會發生什麼事,另一部分,也要同時汰換掉沒有吸引力的商品圖片。
 
 
10. 別以為測試的結果是長久的
 
A/B測試是總是變化多端、不可預測的,沒有一成不變的A/B測試結果,你不僅要測試一個因素很多次,因為環境因素與機會可能都會造成不同的結果,並且對於你的結果還要抱持著質疑,多試幾次結果才會準確,每隔幾個月或幾年,都還需要再重新測試。
 
 
 
 
     

 

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