A/B 测试电子邮件营销活动：如何开始

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您可以在本博客上找到许多文章，它们将帮助您保持干净的电子邮件列表并充分利用您的电子邮件营销。但是，我们从未撰写过有关 A/B 测试的文章。因此，我们邀请了 Madrivo 的朋友分享他们对该主题的知识。我们欢迎公关和营销协调员 Rebecca Felker，您可以在Madrivo 博客上阅读她的文章。

为什么要对电子邮件进行 A/B 测试
电子邮件活动的 A/B 测试可以采用测试文案、图片、号召性用语提示等形式。这是推动转化率优化的有效方法，您可以使用它来增强电子邮件活动的营销内容。您可以测试任何东西，从完全不同的设计到略有不同的蓝色色调。A/B 测试有助于客观地确定任何给定元素是否产生影响。

通过测试最适合特定受众和电子邮件类型的方法，充分利用您的电子邮件营销活动。以下是一些入门提示。

制定 A/B 测试计划
为了使 A/B 测试最有效，请在开始之前确定要测试的内容。您可能想在一次活动 香港手机号码数据 中测试多项内容，但要克制住！一次只测试一项内容以获得最准确的结果。一次测试一个变量是真正确定该变量有效性的唯一方法。您可以考虑测试的变量：

主题行- 例如：“XYZ 产品 25% 折扣”或“XYZ 产品促销”
号召性用语 - 例如：“立即注册！”或“了解更多”
消息布局 – 示例：单列与双列或不同元素的不同位置
图像 – 示例：测试一张图片与另一张图片之间的关系，或测试一张图片与无图像之间的关系
标题
正文
结束语
请记住，根据您测试的内容，更改将影响转换过程的不同部分。例如，如果您关心 打开率，测试主题行将直接影响性能。另一方面，您的号召性用语将直接影响有多少人进行购买或点击到您的着陆页。

考虑一下您要解决或解决的问题，并根据重要性进行测试。例如，如果没有很多人打开您的电子邮件，则先测试主题行。然后，再测试其他变量。

具有统计意义的数据
所以您完成了 A/B 测试，但您是否足够信任测试结果，可以改变您的电子邮件策略？如果测试结果具有统计意义，那么您就可以。

统计显著性是一种数学支持方法，表明某个统计数据的变化超出了偶然性。互联网上有许多准确的置信水平计算器可以帮助您进行这种计算。结果越强，您就越有信心测试因素是变化的原因。

再次测试
不断用新测试挑战结果。仅仅因为你做了一些测试并不意味着你应该停止。随着受众的偏好变化和市场波动，你需要继续调整和测试你的理论。

始终尝试思考要测试的新方面以及进行测试的创造性方法。例如，查看您的主题行。主题行中有几个变量可以应用 A/B 测试。长度、促销信息、紧急程度、收件人姓名等。

总之，A/B 测试非常有效。精心规划和执行的 A/B 测试可以对您的电子邮件营销数字产生积极影响。最大的好处是它让您能够根据结果做出明智的决策。