电子邮件营销：如何对您的电子邮件进行 A/B 测试
Posted: Tue Mar 25, 2025 4:35 am
您对 eBlast 转化率不满意？那么，您最近进行过 A/B 测试吗？
如果您的回答是“不完全是”，那么您真的应该继续阅读。
虽然“A/B 测试”这个术语听起来可能很复杂、很科学，但其实不然。A/B 测试只是一个实验，营销人员测试一个内容的两个不同版本的效果。版本会发送给两个相似的受众，让您了解哪种方法效果更好。您可以对登录页面、CTA 或我们即将看到的 eBlasts 进行 A/B 测试。A/B 测试是任何电子邮件营销策略的关键组成部分。
A/B 测试的关键是首先确定要测量的内容。这是一个重要的步骤，因为众所周知，eBlasts 可以有多个输入 - 副本、文本大小、文本颜色、图形等等。测试中改变的元素越多，分析就会变得越复杂。因此，让我们从一个基本示例开始。
假设您是一家太阳能公司，正在接触漏斗底部的潜在客户。eBlast 的目的是提供免费的现场住宅太阳能系统估算。您对电子邮件副本感到满意——这在两个测试版本中不会发生变化。您还对徽标的位置和电子邮件的整体设计感到满意。您主要关注的是 CTA，因此您决定测试eBlast的性能，其中只有CTA 的副本在两个版本中发生变化。版本 A（称为“对照”）会说“今天就开始省钱！”版本 B 会说“单击以设置您的免费咨询。”（您会注意到差异很微妙——版本 A 比版本 B 更激进——但无论如何，这值得测试。）
接下来，确定如何衡量成功。这部分实际上非常简单：只需跟 冰岛电话号码列表 踪版本 A 与版本 B 中 CTA 的点击次数即可。（当然，您还可以深入挖掘以查看哪些潜在客户填写了登录页面上的联系表格。）
现在到了最有趣的部分：向足够大的样本发送 eBlast — 我们考虑每次发送至少 50 位收件人。记住要保持所有 eBlast 的收件人受众一致。如前所述，我们的示例面向漏斗底部的潜在客户。不要将版本 B 发送给得分低或漏斗顶部的潜在客户，因为这样您无法生成“同类”比较。
（简短地说明一下。这篇文章的目的是探讨实际进行A/B 测试的具体细节。如果您正在寻找有关 CTA 之外的常见测试元素（例如主题行、图像和促销）的更多提示，请查看 HubSpot 的想法。）
一旦结果出来，您就可以衡量效果。例如，版本 B 产生的 CTA 点击量比版本 A 多 12%。这是件好事。但您的点击率还能进一步优化吗？答案是“很有可能”，因此开始下一轮 A/B 测试。
看到了吗？乐趣永无止境。
您怎么看？A/B 测试是您的电子邮件营销策略的一部分吗？对您的电子邮件进行哪些调整（主题行、图片、CTA）最能“改变方向”？除了点击量，您还使用哪些其他指标进行 A/B 测试？
如果您的回答是“不完全是”，那么您真的应该继续阅读。
虽然“A/B 测试”这个术语听起来可能很复杂、很科学，但其实不然。A/B 测试只是一个实验，营销人员测试一个内容的两个不同版本的效果。版本会发送给两个相似的受众，让您了解哪种方法效果更好。您可以对登录页面、CTA 或我们即将看到的 eBlasts 进行 A/B 测试。A/B 测试是任何电子邮件营销策略的关键组成部分。
A/B 测试的关键是首先确定要测量的内容。这是一个重要的步骤，因为众所周知，eBlasts 可以有多个输入 - 副本、文本大小、文本颜色、图形等等。测试中改变的元素越多，分析就会变得越复杂。因此，让我们从一个基本示例开始。
假设您是一家太阳能公司，正在接触漏斗底部的潜在客户。eBlast 的目的是提供免费的现场住宅太阳能系统估算。您对电子邮件副本感到满意——这在两个测试版本中不会发生变化。您还对徽标的位置和电子邮件的整体设计感到满意。您主要关注的是 CTA，因此您决定测试eBlast的性能，其中只有CTA 的副本在两个版本中发生变化。版本 A（称为“对照”）会说“今天就开始省钱！”版本 B 会说“单击以设置您的免费咨询。”（您会注意到差异很微妙——版本 A 比版本 B 更激进——但无论如何，这值得测试。）
接下来，确定如何衡量成功。这部分实际上非常简单：只需跟 冰岛电话号码列表 踪版本 A 与版本 B 中 CTA 的点击次数即可。（当然，您还可以深入挖掘以查看哪些潜在客户填写了登录页面上的联系表格。）
现在到了最有趣的部分：向足够大的样本发送 eBlast — 我们考虑每次发送至少 50 位收件人。记住要保持所有 eBlast 的收件人受众一致。如前所述，我们的示例面向漏斗底部的潜在客户。不要将版本 B 发送给得分低或漏斗顶部的潜在客户，因为这样您无法生成“同类”比较。
（简短地说明一下。这篇文章的目的是探讨实际进行A/B 测试的具体细节。如果您正在寻找有关 CTA 之外的常见测试元素（例如主题行、图像和促销）的更多提示，请查看 HubSpot 的想法。）
一旦结果出来，您就可以衡量效果。例如，版本 B 产生的 CTA 点击量比版本 A 多 12%。这是件好事。但您的点击率还能进一步优化吗？答案是“很有可能”，因此开始下一轮 A/B 测试。
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您怎么看？A/B 测试是您的电子邮件营销策略的一部分吗？对您的电子邮件进行哪些调整（主题行、图片、CTA）最能“改变方向”？除了点击量，您还使用哪些其他指标进行 A/B 测试？