A/B-testning är en metod som används för att jämföra två versioner av ett nyhetsbrev för att avgöra vilken som presterar bäst. Genom att skicka olika versioner av ett nyhetsbrev till små grupper av prenumeranter och mäta resultaten kan du sen fatta datadrivna beslut om vad som fungerar bäst för din publik.
Det finns flera saker att tänka på när man gör A/B-tester på nyhetsbrev. En av de viktigaste är ämnesraden, eftersom detta ofta är det första som prenumeranter ser och kan i hög grad påverka om de väljer att öppna e-postmeddelandet eller inte. Andra element som kan testas inkluderar layouten på e-postmeddelandet, användningen av bilder och video, samt språket som används i uppmaningen.
Innan du genomför ett A/B-test är det viktigt att sätta en tydlig hypotes om vad du vill testa och vad du hoppas lära dig. Du kanske till exempel vill testa om användningen av en personlig ämnesrad kommer att leda till högre öppningsfrekvens. När du har din hypotes kan du skapa två versioner av ditt nyhetsbrev, där en version innehåller det element du vill testa och den andra fungerar som en kontroll.
”Det är viktigt att se till att provstorleken är tillräckligt stor för att ge tillförlitliga resultat, men inte så stor att testet blir för dyrt eller tidskrävande.”
Därefter måste du välja ett urval av din prenumerantlista för att få varje version av nyhetsbrevet. Det är viktigt att se till att provstorleken är tillräckligt stor för att ge tillförlitliga resultat, men inte så stor att testet blir för dyrt eller tidskrävande. Det bästa sättet att dela upp din urvalsstorlek är att använda någon randomiseringsmetod.
När ditt test är klart är det dags att analysera resultaten. Nyckelmåttet att titta på är öppningshastigheten, eftersom detta är en bra indikator på om din ämnesrad var effektiv eller inte. Andra mätvärden att överväga inkluderar klickfrekvens, konverteringsfrekvens och övergripande engagemang.
Baserat på resultatet av ditt test kan du sen fatta beslut om vilka ändringar du kan göra i ditt nyhetsbrev. Tänk på att ett test inte räcker, och du bör fortsätta att experimentera och testa olika element över tid för att kontinuerligt förbättra ditt nyhetsbrev och hålla publiken engagerad.
Tänk på att A/B-testning är en statistisk metod, så det är bra att ha en viss grundläggande förståelse för statistisk slutledning för att utvärdera om resultaten är statistiskt signifikanta eller inte.
Att A/B-testa nyhetsbrev så här kan ge värdefulla insikter om vad som fungerar bäst för just din publik. Genom att testa olika delar av ditt nyhetsbrev, såsom ämnesraden, layouten och uppmaningen, kan du fatta datadrivna beslut om hur du kan förbättra din e-postkampanjer och få bättre resultat.
Läs också: Skapa nyhetsbrev som lockar – expertens bästa tips
