Matematica din spatele email marketingului

Comunicarea prin email aduce in cele mai multe cazuri rezultate imbucuratoare. In timp, ratele tale de conversie scad putin si se stabilizeaza, insa e normal, ar gandi orice marketer, caci acesta este ciclul de viata al unui produs: lansarea, stabilizarea, boom-ul si descresterea.

In email marketing, relansarea unui newsletter, de exemplu, poate fi mereu o optiune, ba chiar una castigatoare. Pentru ca pe email, poti experimenta mai mult. Prin teste de tipul A/B sau teste multivariate, iti poti imbunatati rata de conversie, fie ca e vorba de accesarea unui link, downloadarea unui whitepaper, achizitionarea unui produs sau pur si simplu recomandarea.

Ce inseamna in practica testele A/B? E simplu: creezi doua variante – A si B, pe care le testezi pe doua segmente diferite de abonati (create aleatoriu) din baza ta de date. Varianta care obtine cele mai bune rezultate este in mod automat trimisa catre toata baza de date. Avantaje absolut evidente: executie simpla, usor de inteles, rezultate imediate, masoara comportamentul efectiv al abonatilor in conditii reale si detasarea imediata a unui invingator.

De regula, trebuie sa urmezi cateva reguli atunci cand faci astfel de teste. Astfel, pentru ca vorbim de o relatie prin comparatie, se lucreaza cu o varianta de control (de regula, situatia actuala – newsletterul in forma si contentul actual) versus o varianta noua, poate mai indrazneata si mai experimentala.

Apoi, se poate continua optimizarea unui email, insa este dezirabil sa se introduca o singura modificare, si aceasta pe rand. Daca introduci mai multe schimbari deodata, devine dificil sa stabilesti care dintre acestea este responsabila pentru rezultatele obtinute. De pilda, imagineaza-ti ca modifici template-ul si aspectul newsletterului tau, schimbi linkurile cu butoane, modifici subiectul email-ului etc. In cazul acesta, cifrele de conversie rezultate nu pot fi justificate in mod clar printr-un singur factor si nu poti izola care factor a antrenat succesul sau poate rezultatele medii.

De asemenea, este de remarcat ca, in cazul testelor A/B, rezultatele furnizate de acestea privesc ansamblul si “scenariul” unui email in intregimea lui. Ziua, ora de trimitere, culorile background-ului, totul creeaza un scenariu de citire a unui newsletter.

Folosind metoda A/B, am testat pentru unul dintre clientii nostri numele destinatarului – ceea ce apare la campul From. S-au confruntat astfel doua variante: varianta actuala – Newsletter Nume Client vs. noua varianta – Nume Client (cuvantul “newsletter” dispare din campul From). Un alt client a dorit sa verifice potentialul introducerii butoanelor in locul link-urilor clasice.

Acesta a vrut sa observe matematic: pot avea butoanele un impact mai mare asupra ratei de conversie?

Mesajele de call-to-action vor avea rezultate mai bune? Iar un alt client a dorit sa testeze care este cea mai buna zi si ora de trimitere a newsletterului sau. Aceste intrebari si-au aflat raspunsul prin testele A/B. Cum am procedat? Mai intai, am specificat marimea segmentelor pe care se va testa campania. Apoi, am ales criteriul de analiza si am definit momentul de livrare a campaniei pentru a vedea care segment a performat mai bine – A sau B? Pentru ca, asa cum mentionam mai devreme, citirea unui email se face intr-un context particular ce este definit de ora, zi a saptamanii, frecventa de trimitere etc.

In ce priveste marimea si componenta segmentelor de test, acestea sunt create aleatoriu si sunt bineinteles limitate la 10%, 20% sau poate 30% din totalul bazei de date. Desi aceste segmente sunt generate aleatoriu, componenta lor respecta distributia unei liste in ce priveste prezenta ISP-urilor pe lista. Astfel, se pot crea 3 segmente, de exemplu, fiecare avand o marime ce reprezinta 10% din baza de date. Cu alte cuvinte, testele se vor efectua pe 30% din baza de date.

In cazul testelor pentru clientii nostri, criteriul de performanta a fost ales in functie de factorul testat. Daca a fost vorba de testarea subiectului unui email, am urmarit rata de deschidere. Daca a fost vorba de butoane vs. link-uri, am analizat rata de clickthrough. Daca s-a testat care este cea mai buna ora si zi de trimitere, am considerat drept criterii de performanta atat rata de deschidere, cat si de clickthrough.

Plus-valoarea adusa de teste consta in faptul ca rezultatele subliniaza de multe ori ca ceea ce a avut succes in mod independent poate dauna performantei emailului ca intreg. Insa lectia cea mai importanta este aceea ca, in email marketing, intuitia te poate duce pe o pista gresita.

Testele si experimentarea sunt unicele capabile sa scoata in evidenta combinatia cea mai de impact si, in plus, te pot surprinde caci ceea ce tu crezi ca e resursa ta cea mai de pret se poate transforma intr-o vulnerabilitate.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *