Новые возможности тестирования в e-mail маркетинге
Будучи лидером на рынке e‑mail маркетинга в Польше и работая с крупными и наиболее требовательными клиентами уже более пяти лет, компания SARE, делиться своим опытом
Электронный маркетинг с использованием собственных клиентских баз — это уникальный канал интернет маркетинга, полностью измеримый и поэтому, наверное, самый эффективный! Сегодня при анализе деятельности интернет кампании все больше внимания уделяется ROI. Следуя принципам максимизации показателя возврата инвестиций сегодняшний рекламодатель готов платить за результат!
Эффективность E-mail маркетинга отчасти обусловлена тем, что он является одним из самых измеряемых каналов интернет маркетинга. Особенно если речь идет о рассылках по собственным клиентским базам данных. Так как подобная рассылка адресована уже «знакомым» для компании подписчикам, не рационально было бы принимать решения основываться только на рыночных исследованиях, касающихся, например, часов работы и layout-а креации. Намного эффективнее будет протестировать рассылку на собственной базе данных и внимательно проанализировать результаты, сравнив с предыдущими кампаниями.
Актуальным остается вопрос: «Как должна выглядеть финальная версия рекламы?». Подобными вещами интересуются все, независимо от носителя рекламы или рекламной поверхности. При рассылке электронных писем или бюллетеней, всегда возникает вопрос, как должна выглядеть креация, т.е. графика рекламы. Известно, что в каждом коллективе, найдутся работники с разными идеями и взглядами, в силу разницы опыта и образования. Это приводит к возникновению трудностей для человека, ответственного за подготовку эффективной рассылки.
Фирмы тратят ресурсы на различные исследования, но все равно нет никакой гарантии, что принятые на основе этих результатов решения принесут ожидаемый эффект. Когда возникает проблема с выбором финальной версии рассылки, на помощь приходят Тесты А/Б, которые уже сегодня являются стандартной функцией профессиональных систем для e-mail маркетинга.
Тесты А/Б, с английского также «Split tests», являются полезным инструментом, который дает возможность выбрать самую эффективную версию рекламы, посредством проведения автоматических тестов на двух разных рассылках. Но что делать, когда фантазии ваших копирайтеров и графиков превзошли ваши ожидания, а все подготовленные примеры рассылок одинаково хороши? Ответом на эти вопросы могут быть тесты А/В/Х, доступны в системе SARE. Система SARE — это ответ на ваши вопросы!!
Тесты А/В/Х, т.е. тесты А/Б к степени «х»!
В SARE мы столкнулись со многими вопросами, в том числе разными версиями графики, которые необходимо протестировать, поэтому для нашего отдела IT «стало понятно, что традиционные Тесты А/Б, где только две креации с ограниченным количеством переменных, являются уже устаревшими. Благодаря использованию SAREscript на этапе разработки функциональности, нам удалось легко реализовать сложные функции. Поэтому, созданное нами решение, дает возможности, которых не знает мировая конкуренция» (как говорил Томаш Кусы, директор отдела IT SARE)
Тесты А/В/Х дают возможность сравнить эффективность разных версии бюллетеней, где, кроме известных с обычных тестов А/Б креации или тем сообщений, можем тестировать даже такие переменные, как кодировка е‑mail или способ размещения графики. Хотя сама идея тестирования рассылки перед отправкой не является новой, платформа SARE предлагает расширенную функциональность, которая дает возможность сравнивать неограниченное число тестовых сообщений.
Возможность сравнивать эффективность разных элементов электронной рассылки при проведении большого количества автоматических тестов является значительным преимуществом. Кроме вышеперечисленных тестированию могут подвергаться такие элементы как:
- количество рекламированных товаров,
- разные виды и количество иллюстрации,
- заголовки,
- цветовую гумму и размещение кнопок call to action,
- целевые страницы (landing pages)
- или разнообразную персонализацию.
Заметным преимуществом тестов А/Б/Х является возможность обработать большое количество анкетируемых, которые находятся в определенных группах. При этом количество анкетируемых в определенных группах может быть разным. Процентное соотношение тестовых адресатов можно изменять. Оно зависит от количества креаций, которых необходимо протестировать, а также размера базы данных. Так, например, если база данных состоит из миллиона записей, то мы не будем высылать тесты на 100 000 из них. Согласно исследованиям статистических институтов, на каждый тест достаточно репрезентативной группы размером около 1000 адресатов. (иллюстрация — тесты авх_1)
Case study: Mastercook
Увеличивает ли эффективность такого эксперимента большее количество адресов в базе? Конечно, да, однако тесты А/В/Х можно эффективно использовать также в случае меньших баз данных, где поле для маневра намного уже, а тестовые группы больше чем 10%, о которых говорилось ранее. Следует добавить, что пользователь системы для рассылок определяет только масштаб тестовых рассылок, адреса же выбираются в случайном порядке из базы данных.
Примером эффективного и правильного проведения тестов A/B/X может послужить кампания марки Mastercook, реализованная в мае 2011 года агентством Fine Art Media с использованием системы SARE. Кампания была адресована к клиентам фирмы, которые купили товары марки Mastercook, и касалась оценки марки именно этими клиентами. В рамках акции было подготовлено две креации: креация А содержала комуникаты, которые по своей форме были официальными и нейтральными; креация В содержала персонализированные комуникаты с его именем и оборотами, адресованными непосредственно к нему. (иллюстрации — картинки mastercook тест А и тест В).
Акция охватила всего 1966 клиентов Mastercook. Креации были высланы к 616 лицам, т.е. по 308 в каждом тесте, что составило около 15,7% общего количества адресов в базе. Обе рассылки были эффективны, однако лучшие результаты были в тесте В, open-rate для которого составил 61,6%, а CTR — 23,2%. Тест А характеризировался показателем open-rate на уровне 40,5% и CTR — 15%. Клиенты решительней верили рассылкам, в которых была использована непосредственная форма коммуникации. (иллюстрация — статистика тесты_а_в)
Реакцию адресатов рассылки подтвердила, проведенная несколько дней позже, окончательная рассылка, которая была адресована к оставшимся 1350 лицам из базы адресов. Показатель оpen-rate составил 56,2% (немного больше, чем в тесте В), однако CTR — 23 %, т.е. столько же, сколько на этапе тестов!
Во время проведения тестов, необходимо помнить, чтобы окончательная рассылка была запланирована не позже чем день-два после проведения тестов. Согласно данным статистического исследованиям активность адресатов наблюдалась даже спустя несколько дней после рассылки. Конечно, наибольший показатель открытий припадает на день рассылки и день после, однако можно отметить клики и в последующие дни. Такие поодинокие клики, также могут повлиять на результат тестов. Поэтому планируем рассылку через 6-7 дней после тестов!
В системе SARE, после проведения тестов, окончательную рассылку можно запустить вручную или автоматически, например, после достижения одним из тестовых сообщений ожидаемого показателя открытий и кликов, или же по истечению определенного времени с дня проведения тестов. В случае большого количества данных, которые необходимо анализировать, и постоянного недостатка времени, важно, чтобы система давала возможность автоматизировать эти действия, а маркетолог мог быстро использовать результаты, которые поставляются в реальном времени. (иллюстрация — тесты авх_1)
Что еще тестировать?
Специалисты по маркетингу часто слышат вопрос, но который нет однозначного ответа и поэтому всегда отвечают «Все зависит от…». Такими вопросами для e-mail маркетолога могут быть:
- Который день недели гарантирует самый высокий показатель открытий (Open Rate)?
- Какое время дня лучше всего подходит для рекламных рассылок, а какое для стандартных периодических бюллетеней?
- Какая должна быть длина темы?
- Хорошо ли воспринимается длинная тема письма?
- Что лучше написать в поле Отправитель: название фирмы или имя и фамилию?
- Влияет ли время дня на показатель кликабельности или конверсию?
На результаты влияют не только место нахождения, профессия, пол, возраст или образование, но такие непредвиденные факторы, как вкус, хобби или настроение.
Поэтому, чем больше разнообразных стратегий будет перепробовано на своей базе, тем лучше будут результаты последующих рассылок. Необходимо максимально использовать данные, которые мы имеем о подписчиках, чтобы донести до них идеальную рекламу.
При использовании большинства каналов интернет маркетинга необходимо основываться на опыте и знаниях агентства и/или медиа дома. Подготавливая e-mail кампании по собственной базе данных, необходимо основываться на результатах предыдущих рассылок. Именно поэтому так важно, чтобы система для рассылок давала возможность автоматически проводить разные тесты. Возьми дело в свои руки!