이메일 A/B 테스트 마스터하기: 전략, 도구 및 팁

이것을 상상해보십시오: 당신은 이메일 마케팅 담당자이고 모든 실린더에서 발사하고 있습니다. 시각적 요소가 적절하고 콘텐츠가 매력적입니다. (구독자 목록)을 만들고 두 번 확인했습니다. 당신은 우리의 이메일 마케팅 IQ 퀴즈를 풀었고 당신이 실제로 핫 발신자임을 확인했습니다. 무엇이 더 필요할까요?

우리는 누가 이것을 들어야 하는지 모르지만...

마케팅 사업에 종사하고 있다면 성공을 측정하는 사업에도 종사하고 있을 것입니다. 이메일 마케팅 노력을 강화하기 위한 가장 강력한 도구 중 하나인 이메일 A/B 테스트를 활용해야만 실제로 그렇게 할 수 있습니다.

당신이 매력적인 이메일 캠페인을 얼마나 잘 만드는지에 관계없이 A/B 테스트는 당신의 노력을 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다. 아래에서 이메일 A/B 테스트 모범 사례의 핵심을 살펴보겠습니다.

이메일 마케팅에서 A/B 테스트란 무엇입니까?

분할 테스트라고도 하는 이메일 A/B 테스트는 이메일의 두 가지 버전(버전 A와 버전 B라고 부름)을 생성하여 청중의 서로 다른 세그먼트에 보내는 방법입니다. 목표는 클릭률, 전환 또는 귀하에게 중요한 기타 메트릭의 형태로 어떤 버전이 더 나은 성과를 내고 더 높은 참여를 이끌어내는지 결정하는 것입니다.

이메일 A/B 테스트를 통해 청중의 선호도, 행동 및 가장 공감하는 것이 무엇인지에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

A/B 테스트용 이메일 요소

A/B 테스트의 장점은 유형 데이터를 제공하는 능력에 있습니다. 이메일 성능에 대한 각 변수의 영향을 객관적으로 측정하고 가정이 아닌 구체적인 증거를 기반으로 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 이렇게 하면 이메일 최적화가 쉬워지고 말할 것도 없이 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

결과를 최적화하기 위해 집중할 수 있는 몇 가지 핵심 요소가 있습니다. 각각에 대해 살펴보겠습니다.

1. 제목 줄: 다양한 제목 줄을 테스트하여 조회율에 미치는 영향을 측정합니다.길이, 어조, 개인화 및 이모티콘 사용을 다양하게 실험해 보세요. 즉, 이메일 제목이 수신자에게 이메일에 포함된 내용을 명확하고 정직하게 보여 주는 것이 스팸 필터를 피하는 데 중요합니다 .
2. 본문 문구: 이메일 콘텐츠에 대해 다양한 접근 방식을 시도해 보세요.어조, 길이, 스토리텔링 기술 또는 평가 및 사회적 증거 포함의 변화를 테스트합니다.
3. 클릭 유도문안: CTA 버튼에 대해 다양한 문구, 배치, 색상 및 스타일을 테스트합니다.더 높은 클릭률과 전환율을 유도하는 버전을 확인하십시오.
4. 이미지: 다양한 비주얼, 그래픽 및 제품 이미지로 실험해 보세요.사람의 얼굴, 라이프스타일 이미지 또는 이메일의 GIF 사용을 테스트하여 무엇이 청중에게 가장 잘 맞는지 확인하세요.
5. 개인화: 이메일 개인화의 영향을 살펴보십시오.참여를 개선하기 위해 동적 콘텐츠(단순한 [이름] 이상), 개인화된 추천 또는 개인화된 제목 줄의 사용을 테스트합니다.
6. 세분화: 다양한 고객 세그먼트를 테스트하여 특정 메시지나 제안에 가장 잘 반응하는 그룹을 식별합니다.더 높은 전환율을 위해 콘텐츠 및 이메일 워크플로를 특정 세그먼트에 맞게 조정하십시오.
7. 전송 빈도: 서로 다른 전송 빈도를 테스트하여 최적의 균형을 결정합니다.이메일을 자주 보내는 것이 청중을 압도하거나 무시하지 않고 참여를 향상시키는지 알아보십시오.
8. 발신자 이름: 보낸 사람의 이름이나 이메일 별칭을 실험하여 사람의 이름, 브랜드 이름 또는 이 둘의 조합을 사용하면 더 높은 오픈율과 참여도를 얻을 수 있는지 확인합니다.
9. HTML 대 일반 텍스트: HTML로 디자인된 이메일과 일반 텍스트 이메일의 성능을 비교합니다.아마도 더 많은 대화식 접근 방식(마케팅이 가득한 이메일과 반대)이 구독자와 더 잘 어울릴 것입니다.

프로 팁: A/B 테스트를 수행할 때 다른 변수를 일정하게 유지하면서 한 번에 하나의 요소를 테스트하는 데 집중하십시오.이를 통해 각 테스트의 영향을 정확하게 측정하고 이메일 마케팅 캠페인을 최적화하기 위한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

이메일 AB 테스트 도구

독자에게 가치를 제공하는 것과 ROI를 추진하는 것 사이에서 완벽한 균형을 이루는 이메일 캠페인을 만드는 것은 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 마케팅 담당자는 이메일 템플릿의 레이아웃부터 메시지가 받은 편지함으로 배달될 가능성까지 모든 것을 검증하는 테스트 도구를 사용하는 것이 중요합니다.

모든 각도와 모든 단계에서 이메일 캠페인을 테스트하는 데 사용할 수 있는 각 범주의 더 많은 도구를 살펴보겠습니다.

1. 이메일 서비스 제공업체(ESP) : 많은 ESP는 이메일 목록을 분할하고 캠페인의 다양한 변형을 테스트할 수 있는 기본 제공 A/B 테스트 기능을 제공합니다.Mailchimp, Campaign Monitor 및 Sendinblue와 같은 인기 있는 ESP는 플랫폼의 일부로 A/B 테스트 기능을 제공하므로 이메일 마케팅 도구 내에서 직접 테스트를 쉽게 설정하고 분석할 수 있습니다.
2. A/B 테스트 도구: ESP 외에도 전용 A/B 테스트 도구를 기존 이메일 마케팅 설정과 통합할 수 있습니다.Optimizely 및 Google Optimize와 같은 도구는 강력한 A/B 테스트 기능을 제공하므로 이메일의 다양한 요소를 테스트하고 결과를 자세히 분석할 수 있습니다. 이러한 도구는 종종 다변량 테스트 및 통계적 유의성 계산과 같은 고급 기능을 제공합니다.
3. CRM 도구: CRM(고객 관계 관리) 도구는 특히 고객 데이터를 기반으로 이메일을 테스트하고 개인화할 때 A/B 테스트에 유용할 수 있습니다.HubSpot, Salesforce 및 Zoho와 같은 CRM 플랫폼은 이메일 마케팅 모듈 내에서 A/B 테스트 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 청중을 분류하고, 개인화된 이메일 변형을 생성하고, 고객 행동 및 참여를 기반으로 각 테스트의 성과를 추적할 수 있습니다. 또한 CRM(및 확장하여 데이터)을 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 도구도 있습니다. 예를 들어 Validity DemandTools는 조직이 Salesforce 데이터를 정리하고 관리할 수 있는 안전한 데이터 품질 플랫폼입니다.
4. 데이터 정리 도구 : 물론 데이터 위생 상태가 좋지 않으면 전반적인 영업 활동에 해로울 수 있지만 A/B 테스트 이메일 마케팅 캠페인의 경우 중복, 유효하지 않거나 유효하지 않은 항목이 포함되어 있으면 결과를 신뢰할 수 없습니다. -날짜 주소.Validity BriteVerify 와 같은 도구는 잘못된 데이터가 데이터베이스에 입력되는 것을 방지하고 실행 가능한 상태로 유지합니다. 또한 반송률을 줄여 발신자 평판을 보호하므로 더 많은 사람과 연결하고 실제 기회에 집중할 수 있습니다.
   

위에서 언급한 도구를 활용하면 A/B 테스트를 쉽게 설정 및 관리하고, 주요 메트릭을 추적하고, 귀중한 통찰력을 수집하여 이메일 마케팅 효과를 개선할 수 있습니다. ESP의 기본 제공 기능, 독립 실행형 A/B 테스트 도구 또는 CRM 통합을 선호하는지 여부에 관계없이 이러한 도구는 성공적인 A/B 테스트를 수행하고 이메일 캠페인을 최적화하는 데 필요한 인프라를 제공합니다.

이메일 A/B 테스트 설정 방법

이메일 A/B 테스트 설정에는 정확한 결과를 보장하기 위한 체계적인 접근 방식이 포함됩니다. 즉, 이메일 테스트 프로세스를 간소화하고 귀중한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 예를 들어 Validity Everest를 사용하면 마케터는 모든 주요 장치에서 이메일을 미리 보고 콘텐츠를 최적화하여 참여를 높일 수 있습니다.

테스트해야 하는 이메일의 핵심 요소를 5단계로 분류해 보겠습니다.

1. 목표 선택: A/B 테스트의 목표를 명확하게 정의합니다.조회율, 클릭률, 전환율 또는 기타 메트릭을 개선하든지 간에 특정 목표를 갖는 것은 테스트를 안내하고 성공을 측정하는 데 도움이 됩니다.
2. 변수 선택: 테스트할 요소를 선택합니다.제목 줄, 본문 문구, 클릭 유도문안 버튼, 이미지, 개인화, 세분화, 전송 빈도, 이름 또는 HTML 대 일반 텍스트일 수 있습니다. 한 번에 하나의 변수에 집중하여 영향을 분리하고 명확한 통찰력을 얻으십시오.
3. 매개변수 설정: 테스트에 대한 매개변수를 결정합니다.청중을 두 개 이상의 그룹으로 나누어 대표적이고 비교 가능하도록 합니다. 샘플 크기, 테스트 기간 및 각 변형을 받을 청중의 비율을 결정하십시오.
4. 테스트 실행: 선택한 변수를 기반으로 이메일 변형을 만듭니다.이메일 소프트웨어 또는 A/B 테스트 도구를 설정하여 선택한 대상 세그먼트에 다른 버전을 보냅니다. 배달을 무작위화하고 편견을 피하십시오.
5. 결과 분석: 테스트가 완료되면 목표에 따라 각 변형의 성능을 분석합니다.오픈률, 클릭률, 전환율 또는 기타 관련 데이터와 같은 주요 지표를 살펴보십시오. 결과를 신뢰할 수 있도록 적절한 통계 방법을 사용하여 통계적 유의성을 결정합니다.

분석을 기반으로 어떤 변형이 더 잘 수행되고 목표를 달성했는지에 대한 결론을 도출합니다. 이러한 통찰력을 사용하여 향후 이메일 캠페인을 최적화하고 테스트 전략을 반복하십시오.

A/B 테스트는 반복적인 프로세스임을 기억하십시오. 한 번에 하나의 변수를 테스트하여 영향을 분리하고 청중에 대한 영향을 정확하게 평가하는 것이 중요합니다. 점차적으로 이메일 마케팅 전략을 구체화하고 타겟팅을 구체화하며 구독자의 요구와 선호도에 직접적으로 부합하는 고도로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

피해야 할 일반적인 A/B 이메일 테스트 실수

이메일 캠페인에 대한 A/B 테스트를 수행하는 동안 테스트의 정확성과 효과를 저해할 수 있는 일반적인 실수를 인식하는 것이 중요합니다.

우리는 이미 가장 큰 것(저품질 데이터)에 대해 언급했지만 피해야 할 몇 가지 다른 일반적인 함정을 살펴보겠습니다.

1. 충분한 변수를 테스트하지 않음: 이메일 캠페인을 진정으로 최적화하려면 여러 변수를 독립적으로 테스트하는 것이 중요합니다.한 번에 하나의 요소만 테스트하면 그 영향을 분리하고 원하는 지표에 미치는 영향을 정확하게 측정할 수 있습니다. 여러 요소를 동시에 변경하는 실수를 피하십시오. 불확실한 결과와 혼란 요인이 발생할 수 있습니다.
2. 관련 없는 메트릭 사용: 측정하기 위해 선택한 메트릭이 목표와 일치하는지 확인하십시오.예를 들어 목표가 클릭률을 높이는 것이라면 오픈률에만 초점을 맞추는 것은 가장 의미 있는 통찰력을 제공하지 못할 수 있습니다. 최적화하려는 캠페인의 특정 측면을 직접 반영하는 지표를 의도적으로 선택하십시오.
3. 청중 세분화 실패: 청중 세분화를 무시하면 왜곡된 결과와 기회를 놓칠 수 있습니다.청중의 각 세그먼트는 다양한 요소나 메시지에 다르게 반응할 수 있습니다. 청중을 분류하고 그에 따라 테스트를 맞춤화함으로써 보다 관련성 있고 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 인구통계, 행동, 과거 상호작용 또는 기타 관련 기준을 고려하여 의미 있는 세그먼트를 만드세요.

프로 팁: 이메일 프로그램을 정기적으로 스트레스 테스트하여 이러한 함정을 피하십시오 .스트레스 테스트에는 다양한 시나리오를 홍보하고 결과를 분석하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 최대 성능을 위해 이메일 프로그램을 최적화하고 많은 양의 아웃바운드 이메일 요구를 처리할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 스트레스 테스트를 통해 잠재적인 문제가 회사의 수익에 영향을 미치기 전에 식별하고 수정할 수 있습니다.

이러한 일반적인 실수를 피함으로써 A/B 테스트 노력의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다. 여러 변수를 독립적으로 테스트하고, 목표에 맞는 측정항목을 선택하고, 고객을 전략적으로 분류하세요. 이렇게 하면 데이터 기반 최적화 및 향상된 이메일 캠페인 성과로 이어지는 귀중한 통찰력을 수집할 수 있습니다.

이메일 A/B 테스트로 마케팅 잠재력을 최대한 활용하세요.

참여가 가장 중요하고 발신자 평판이 달려 있는 끊임없이 진화하는 디지털 환경에서 A/B 테스트를 통해 이메일 마케팅 전략을 지속적으로 개선하고 개선할 수 있습니다. 다양한 요소를 테스트하여 청중의 선호도, 행동 및 가장 공감하는 것이 무엇인지 더 깊이 이해할 수 있습니다.

열람률, 클릭률, 전환율 또는 기타 지표를 개선하는 등 특정 목표를 정의하면 집중력을 유지하고 테스트의 성공을 효과적으로 측정하는 데 도움이 됩니다.

변수를 체계적으로 선택하고, 매개변수를 설정하고, 테스트를 실행한 후 결과를 분석하여 테스트를 실행하면 궁극적으로 캠페인을 최적화하고 참여를 개선하며 더 나은 전환을 유도하는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력을 발견하는 데 도움이 됩니다.

이 방법론을 수용함으로써 이메일 마케팅 활동의 잠재력을 최대한 활용하고 청중과 의미 있는 연결을 만들 수 있습니다. 따라서 두려워하지 말고 먼저 A/B 테스트에 뛰어들어 각 테스트에서 배우고 이메일 캠페인을 지속적으로 개선하여 역동적인 이메일 마케팅 세계에서 성공을 거두십시오.

즉, 책임은 A/B 테스트에서 멈추지 않으며 참여도는 팀에서 추적하는 유일한 메트릭이 아닐 수 있습니다. 데이터베이스에 중복되거나 유효하지 않은 정보가 포함된 경우 열악한 데이터 관리로 인해 결과가 왜곡될 수 있습니다. 또한 발신자 평판과 수익 모두에 해로울 수 있는 이메일 반송 가능성이 높아집니다.

불행하게도 이탈률이 당신도 모르는 사이에 올라가기 너무 쉽습니다. 반송률을 정상 범위로 되돌리려면(그리고 그 상태를 유지하려면!) 위의 리소스를 확인하거나 치트 시트 " 이메일 반송률을 낮추는 15가지 방법 " 을 다운로드하십시오 .