소셜 미디어 마케팅 자동화에서 분할 테스트의 기본 이점 - A / B 테스트라고도하는 더미 테스트

마케팅 자동화에서 분할 테스트의 기본 이점 - A / B 테스트라고도하는 더미 테스트

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Anonim

스플릿 테스트 는 A / B 테스트 및 다 변수 테스팅으로 알려져 있으며, 계수 상수를 유지하고 테스트를 통해 마케팅 자동화 테스트를 수행하는 것을 의미합니다 다양한 시나리오와 다른 결과. 하나의 유료 검색 광고를 통해 사람들을 2 개의 개별 방문 페이지로 유도하는 것이 그 예입니다. 방문 페이지의 전환율이 더 높은 방문 페이지를 테스트하면 캠페인의 효과를 극대화 할 수 있습니다.

대부분의 주류 마케팅 자동화 도구는 분할 테스트를 허용하므로 응용 프로그램 내에서 이러한 유형의 테스트를 쉽게 수행 할 수 있어야합니다. 이메일, 방문 페이지 및 콘텐츠를 먼저 테스트 해보십시오. 테스트 프로세스를 마스터 한 후에는보다 세부적인 테스트를 수행하고 이메일 제목 줄, 방문 페이지의 동적 클릭 유도 문안 (CTA) 등과 같은 작은 항목을 테스트 할 수 있습니다.

몇 가지 기본 단계를 따르면 스플릿 테스트가 향상됩니다.

  1. 변수를 정의하십시오.

    한 번에 하나의 요소 만 테스트하는 것이 좋습니다. 이것은 가장 명확한 테스트를하고 어떤 이메일이 더 좋은지에 관해서 대부분의 사람들의 의견의 주관성을 제거합니다. 한 번에 두 개 이상의 요소를 테스트하는 것은 좋은 습관이 아니며 명확한 결과를 제공하지 않습니다. 테스트하기 좋은 변수는 다음과 같습니다.

  2. 양식 길이

  3. 콘텐츠 유형 (동영상 대 백서)

  4. 이메일 제목 줄

  5. 제안

  6. 원하는 내용 만들기 테스트.

  7. 예를 들어 방문 페이지 사본을 테스트하려면 여러 버전의 방문 페이지가 필요하며 각 페이지에는 테스트하려는 변수의 버전이 다릅니다. 다음은 클릭 유도 문안이 다른 동일한 방문 페이지의 두 버전을 보여 주며 어떤 언어가 가장 효과적인지 테스트합니다.

    시험을 만드십시오.

  8. 나누기 테스트 작성 방법은 테스트중인 항목에 따라 다릅니다.

    테스트 실행.

  9. 이제는 어느 것이 가장 적합한 지 테스트하기 위해 여러 시나리오와 함께 살아야 할 때입니다. 잠시 동안 만 방문 페이지가 있고 제한된 시간 동안 콘텐츠가있는 총 세그먼트 화의 작은 세그먼트를 이메일로 사용하여 테스트 해 보시기 바랍니다.

    검토하십시오.

  10. 분명한 승자가있는 경우 먼저 이유를 결정한 다음 분할 테스트를 종료하십시오. 그런 다음 테스트 그룹을 참여율이 가장 높은 단일 방문 페이지, 이메일 또는 콘텐츠로 대체하십시오.

    하나의 저작물의 전환율이 높다고해서 항상 최고의 전환율을 나타내는 것은 아닙니다. 가능한 경우 처음 몇 시간 동안 전환 한 리드를 몇 개월 동안 살펴 봅니다.

실적이 저조한 옵션 중 하나가 더 많은 리드를 기회로 전환 한 경우 실제로 찾고있는 것을 발견했을 수 있습니다. 즉, 자산의 전환율이 높을뿐만 아니라 결국에는 더 많은 거래가 발생했을 것입니다. 다시 돌아가서 전환율이 높은 자산이 실제로 원하는 리드로 전환하고 있는지 다시 한번 확인하십시오.

테스트 이메일을 몇 가지 방법으로 나눌 수 있습니다. 주로 사용하는 도구에 따라 다릅니다. 분할 테스트를 수행하는 두 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

인라인 분할 테스트:

  • 인라인 분할 테스트 는 전자 메일 작성 프로세스에 포함 된 분할 테스트입니다. 즉, 이메일을 작성할 때 몇 가지 옵션을 동시에 만들 수 있으므로 테스트를 간소화하고 더 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이것은 매우 고급 옵션이므로이 기능이 포함 된 도구는 일반적으로 더 높은 가격표와 함께 제공됩니다. 목록 샘플링:

  • 샘플링은 항상 테스트를 분할하는 좋은 방법이었습니다. 샘플링 기술은 갤럽이 대통령 선거를 예측하는 방법입니다. 샘플링 방법은 다음과 같습니다. 전체 목록의 약 10 % 인 목록에서 사람들을 무작위로 추출하십시오. 샘플에서 테스트 할 대안 수로 목록을 나눕니다. 각 작은 목록의 모든 사람에게 별도의 이메일을 보냅니다. 그런 다음 가장 높은 참여도를 가진 이메일을 나머지 90 %에 보냅니다.

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