对于邮件A/B测试,需要避免以下常见的缺陷:


保证邮件列表的随意性:为了确保邮件列表的随机性,我们建议在拆分邮件列表时,尽量打破原始列表,并随意组合新邮件列表。

好的程序员可以通过编写脚本来很容易地做到这一点。A/B测试中最常见的一个误解是,发送者只是简单地把邮件列表都变成两个,然后再进行。


做A/B测试。这么做可能会使一份清单完全是非活动的接收者,而另一份则完全是活动的接收者,因此测试的结果不够精确和客观。


此外,当邮件列表被随意分割成两个列表时,快速检查两个列表,看看是否有相同后缀名的邮件会有一大堆,比如一大堆。


是否将Hotmail邮箱堆积。如果存在,则需分开处理,否则会影响到投递率,导致检测结果不够准确和客观。总之,要确保一个邮件列表。


随意性。


一次只测试一个因素:另一种常见的错误A/B测试是一次测试多个因素。举例来说,某人在邮件中同时测试邮件标题和某个图片。


,这么做就不能确定究竟哪些因素影响了邮件营销的效果。测试要精确,最好的方法是一次只测试一个因素。假如你是为了省事。


同时测试几个因素时多得,最终会导致你的测试数据因为不够精确而毫无价值。


不用太多分析:要确保列表的随机性,并且每次只测试一个因素,你就能获得相对准确的测试结果。它表明你已经学会了刚才所说的。


这样。但是在测试中,没有太多的“如果”和“但是”,因为真正随机的A/B测试的结果才是最精确、最客观的。请记住,众多邮件营销实例。


太多的改变不会给你的邮件营销带来太大的影响。


怎样使用测试结果。


在您还没有完成A/B测试之前,先保存每一个测试结果。通过这种方法,您可以在对邮件进行多次优化测试之后得出最好的邮件营。


具有销售效果的邮件,如最佳标题、邮件主题、邮件创意、优惠信息等。


收到最好的消息后,不要停止测试。但是,由于观众的整体状况会随着产品价格、产品接受度、竞争者的活动而变化,


营销,特别是邮件营销需要遵循一个法则:测试、测试、再测试。