A/B测试帮助您有效提高邮件营销效果

“不测量，无市场”是无数专业市场人员信奉的信条。作为典型的数据化驱动决策，A/B测试已经被应用到包括产品设计，市场推广等多方面的场景。在邮件营销领域，AB测试也广受欢迎。

以MarketUP的某家人力资源公司客户为例，该客户通过A/B测试对主题进行对比优化。下图为其2019年进行的174次AB测试，从结果来看，打开率的最大增幅为139%，平均增幅为21%。效果还是较为明显的。

某人力资源公司A/B测试效果图

在电子邮件营销中，A/B测试的应用方式为：在大批量发送邮件前，将数据按照比例随机抽样，对不同样本进行如主题或内容、发送时间、发送方邮箱等差异化发送。通过不同样本进行对比，以发现更优解，以选择效果更好的样本用于大批量的发送，从而提升打开率以及点击打开比，提升邮件营销效果。

那么，如何在EDM推广中更好的应用A/B测试，以达到最佳的效果呢？

1、在测试之前，请确保已经有一定的目标。比如以打开率高为目标，或者用户的点击率更高为目标。 一旦设置了目标（即系统中的优胜条件），除了系统自动将优胜的目标用于大批量邮件发送外，也需要发送后对优胜样本进行分析，将导致优胜的因素进一步扩大化地用于后续的营销邮件策划。 当然，除了优胜条件的分析，对于退订数更高的样本，也需要分析其原因并在后续营销中进行规避或优化。

2、不要一次测试多个变量。这会影响测试中的基准控制。A/B测试的优胜者一旦产生，就需要对其差异进行分析，如果变量过多，则变数和改进的难度增加。因此一次测试一个变量，再通过多次测试该变量进行验证，获取更好的版本，然后再进行其他变量的测试。

3、一共需要多少个样本？越多越好。跑的样本量越大，结果就会越精确。当然，为了计算更容易，系统限制了最高不超过5个样本。而在样本过多的情况下，如果限定了时间，那么每个样本的测试数量不宜过多，以保证在限定时间内能及时发完并产生优胜者。

下面我们以一个案例作具体的展示：

假设我们需要做一个圣诞季旅游产品的推广，邮件的目标是获得更高的打开率。以对打开率影响大的邮件主题作为差异化测试，在系统中显示以“模板”为A/B测试模式。

样本发送比例需要基于发送总量，一般每个样本建议在1万左右，（因为1万左右的样本可以在短时间内快速发送完成，找到A/B测试中的优胜者）。基于打开率更高的目标，也需要设置一个最低值，如发送后24小时内打开率达到5%（如果会员活跃度更高，也可以设置更高的比例）。如两个样本在24小时内打开都低于该最低值，也表明本次测试的样本效果较差，这时系统将不会生成优胜者而自动转为“手动挑选”，需要操作人员手动选择一个优胜者或重新测试新的样本。

样本差异化设置：本次测试我们主要测试收件人对直观的优惠展示更感兴趣，还是对会员专享的优惠更感兴趣。

如测试结果为含有“您的专享礼券”的邮件主题（会员专享的优惠）打开率更高，证明对于你的目标群体来说这种特殊化的福利提示很有效，那么可以在下次的邮件的主题中同样稍加调整继续作为样本A进行测试，同时再对样本B进行彻底的修改，从而反复验证哪种邮件主题更好。同样，如果含有“赠送500元代金券”的邮件主题（直观的优惠展示）打开率更高，并后续可以进一步直接展示优惠力度，然后再重新开始测量和改进过程。

目前，通过A/B测试来优化EDM的方式在国外已广泛流传。借鉴国外的经验策略，MarketUP与国内企业的营销团队也在致力于通过A/B测试提高营销效率，降低大型邮件营销活动的决策风险。

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