Top.Mail.Ru

A/B-тестирование email-писем: гипотезы, метрики и выбор победителя

Как провести A/B-тест email-рассылки: выбрать один фактор, подготовить сопоставимые группы, назначить целевую метрику и правильно интерпретировать результат.

A/B-тест сравнивает два варианта письма на сопоставимых группах получателей. Его задача — проверить заранее сформулированную гипотезу, а не выбрать оформление по субъективному впечатлению.

Результат теста должен помогать принять конкретное решение: какую тему использовать, как сформулировать предложение, когда отправить письмо или какое целевое действие понятнее аудитории.

а-б тесты.png
Получатели случайным образом делятся на две равные группы, после чего результаты вариантов A и B сравниваются по выбранной метрике.
Ключевой принцип. За один тест изменяйте один основной фактор: тему, имя отправителя, формулировку CTA, порядок блоков или время отправки. Если варианты отличаются сразу по нескольким признакам, определить причину результата невозможно.

Подготовить варианты и провести тестовую отправку можно через сервис email-рассылок CogaSystem.

Что можно проверять в A/B-тесте

Тема письма

Сравните две формулировки с одинаковым содержанием письма. Такой тест помогает оценить, какая тема лучше привлекает внимание конкретного сегмента.

Имя отправителя

Можно проверить название компании и сочетание имени специалиста с брендом. Адрес отправителя и остальные условия при этом должны оставаться одинаковыми.

Формулировка предложения

Сравните два способа представить одну и ту же ценность. Не меняйте одновременно предложение, изображение, кнопку и условия.

Целевое действие

Проверьте текст кнопки или ссылки: например, прямое действие и формулировку с пояснением ожидаемого результата.

Структура письма

Можно сравнить расположение одного важного блока: например, показать условия до преимуществ или после них. Остальное содержание должно совпадать.

Время отправки

Для такого теста используются одинаковые письма и сопоставимые группы. Отличается только время или день отправки.

Как сформулировать гипотезу

Хорошая гипотеза связывает конкретное изменение с ожидаемым результатом и метрикой. До запуска должно быть понятно, что именно проверяется и по какому показателю будет определяться победитель.

Изменение: сделать тему письма более конкретной.

Ожидаемый результат: больше получателей обратят внимание на сообщение.

Основная метрика: доля открытий.

Условие: содержание письма, аудитория и время отправки остаются одинаковыми.

Формулировка «проверить, какой вариант лучше» слишком общая. Вместо неё укажите, какой элемент изменяется, на какое действие он должен повлиять и как будет измеряться результат.

Как провести A/B-тест

  1. Сформулируйте гипотезу. Опишите предполагаемое изменение и метрику, на которую оно должно повлиять.
  2. Выберите один фактор. Подготовьте два варианта, различающиеся только одним существенным элементом.
  3. Определите аудиторию. Используйте один сегмент получателей с одинаковыми признаками и ожиданиями.
  4. Сформируйте группы. Распределите контакты случайным образом и исключите попадание одного адреса в оба варианта.
  5. Назначьте основную метрику. Выберите показатель, по которому будет определяться победитель.
  6. Задайте период проверки. Дайте получателям достаточно времени для открытия, перехода или целевого действия.
  7. Запустите варианты в сопоставимых условиях. Отправьте их одновременно либо учтите различия во времени.
  8. Сравните результат. Оценивайте не только разницу показателей, но и количество событий, размер групп и практическое значение изменения.
  9. Зафиксируйте вывод. Сохраните гипотезу, варианты, сегмент, период, объём, результат и ограничения теста.

Как выбрать размер тестовых групп

Универсального размера группы нет. Он зависит от объёма базы, обычного уровня конверсии, ожидаемой разницы и выбранной метрики.

  • Обе группы должны быть одинаковыми или максимально близкими по размеру.
  • В каждой группе должно накопиться достаточно целевых событий.
  • Несколько открытий или один дополнительный клик не дают надёжного основания для вывода.
  • Чем реже происходит целевое действие, тем больше аудитории обычно требуется.
  • Для небольшой базы может быть полезнее проверить гипотезу на нескольких последовательных кампаниях.
Практический совет. Не выбирайте размер теста только как фиксированный процент базы. Сначала определите, достаточно ли ожидаемого количества открытий, кликов или заказов для осмысленного сравнения.

Как выбрать целевую метрику

Для темы письма

Открываемость можно использовать как вспомогательный показатель реакции на тему и имя отправителя. Дополнительно проверяйте клики, отписки и последующие действия.

Для содержания и CTA

Основной метрикой обычно становится переход по нужной ссылке или доля получателей, выполнивших целевое действие.

Для коммерческого предложения

Оценивайте заявки, заказы, покупки, выручку или другую бизнес-метрику, ради которой запускалась кампания.

Для времени отправки

Сравнивайте реакцию за одинаковый период после доставки. Нельзя сопоставлять вариант, который собирал результат несколько дней, с письмом, отправленным несколько часов назад.

Основную метрику нужно выбрать до запуска. Иначе после получения результатов появляется риск обратить внимание только на показатель, который случайно оказался выше.

Пример A/B-теста email-письма

Задача: увеличить число переходов к тарифам.

Гипотеза: конкретный текст кнопки понятнее общего призыва и увеличит количество переходов.

Вариант A: кнопка «Узнать больше».

Вариант B: кнопка «Посмотреть тарифы».

Основная метрика: доля уникальных переходов по кнопке.

Неизменные элементы: тема, отправитель, текст, дизайн, аудитория и время отправки.

Вывод: принимается после завершения заданного периода и проверки количества переходов в обеих группах.

Как определить победителя

Победителем нельзя автоматически считать вариант с любым небольшим преимуществом. Разница может возникнуть из-за случайного распределения получателей или малого количества событий.

  1. Дождитесь окончания периода. Не завершайте тест сразу после появления первых открытий или кликов.
  2. Проверьте условия. Убедитесь, что варианты были отправлены сопоставимым группам без технических различий.
  3. Сравните основную метрику. Не заменяйте её другим показателем после получения результата.
  4. Оцените количество событий. Один или два дополнительных перехода могут быть случайностью.
  5. Определите практическую пользу. Даже подтверждённая разница должна быть достаточно значимой для бизнеса.
  6. Проверьте дополнительные показатели. Победивший вариант не должен одновременно приводить к заметному росту жалоб или отписок.
Обратите внимание. Не распространяйте вывод одного теста на все аудитории и типы писем. Результат относится к конкретному сегменту, периоду, предложению и условиям отправки.

Типичные ошибки A/B-тестирования

  • Варианты отличаются сразу по нескольким элементам.
  • Гипотеза формулируется после получения результата.
  • Получатели распределяются по группам неслучайно.
  • Один контакт получает оба варианта.
  • Письма отправляются в разное время без учёта этого фактора.
  • Тест завершается сразу после первых событий.
  • Победитель определяется по показателю, который не был выбран заранее.
  • Небольшая случайная разница объявляется доказанным улучшением.
  • Открываемость используется как единственная бизнес-метрика.
  • Отрицательные показатели — жалобы и отписки — не учитываются.

Проверка перед запуском теста

  • Гипотеза сформулирована до отправки.
  • Изменяется только один основной фактор.
  • Варианты относятся к одному предложению.
  • Группы сформированы случайно из одного сегмента.
  • Один получатель не попадает в обе группы.
  • Размер групп позволяет ожидать достаточное количество событий.
  • Основная метрика выбрана заранее.
  • Период оценки одинаков для обоих вариантов.
  • Письма отправляются одновременно или разница времени учитывается.
  • Результат будет зафиксирован вместе с условиями теста.

Что A/B-тестирование даёт бизнесу

Единый порядок проведения тестов защищает команду от поспешных выводов и субъективного выбора. Вместо обсуждения предпочтений бизнес получает проверяемую связь между конкретным изменением и реакцией аудитории.

Сохранение гипотез, условий и результатов формирует историю экспериментов. Она помогает повторно проверять выводы, учитывать различия между сегментами и постепенно улучшать рассылки без случайных изменений.

Связанные материалы и инструменты