Selecteer een pagina

Welke mail zou nou beter scoren? Eentje met een gepersonaliseerde onderwerpregel of eentje met een onderwerpregel zonder naam van de ontvanger? Doe een A/B test, zodat het overgrote deel van het mailbestand de best scorende e-mail ontvangt. Om de een of andere reden behoren A/B testen niet tot de favoriete werkzaamheden van de e-mailmarketeer.

 Waarom zou je A/B testen?

  • Je hebt een hypothese en wilt die onderbouwen.
    Voorbeeld, een gepersonaliseerde onderwerpregel leidt tot meer kaartverkoop;
  • Je wilt weten of een productfoto met mensen tot een hogere open rate leidt dan foto’s zonder mensen;
  • Je twijfelt over de woordkeuze in de intro.
    Voorbeeld, leidt het woord gratis tot een hogere clickratio of juist niet;
  • Je wilt weten of een korte e-mail met één product tot meer verkoop leidt dan een mail met tien producten.

De boodschap is in feite: je kunt alles testen wat je wilt, zolang je van tevoren maar goed definieert wat je precies wilt weten. Je test met één variabele en doet dat onder dezelfde condities.

De oplossing

Het handigst is om je e-mail aan een A/B test te onderwerpen. Dat klinkt ingewikkelder dan het is. Alle grote e-mail verzendprogramma’s – denk aan Webpower en Mailchimp – hebben hiervoor functionaliteit aan boord. In essentie komt het erop neer dat je twee mailings maakt. Beide mailings stuur je naar een klein, representatief deel van je bestand. Na een aantal uren wordt gekeken welke mail het het best heeft gedaan. Dit is de winnaar, en deze winnaar wordt verstuurd naar de rest van het bestand.

 

Wat kun je onderzoeken?

In feite alles. Zolang je maar voor ogen houdt dat het altijd maar om één variabele kan gaan. Wijken twee mailings op meer punten van elkaar af, weet je achteraf nooit zeker wat de trigger was voor een hogere open rate.

En the winner is ….

Ja, wat is eigenlijk de winnaar? De mail met de hoogste open rate hoeft
niet per definitie het hoogte click percentage naar website te hebben, laat staan dat daar de meeste omzet uit voort is gekomen. Met andere woorden, het is handig vooraf te bepalen wat je wilt weten. Opens, clicks, conversie. Dit zul je moeten aangeven als je de A/B test uitvoert.

Voorbeelden van hypotheses

  • Een lange mail doet het beter dan een korte
  • Mails met foto’s doen het beter dan zonder
  • Een onderwerpregel met naam doet het beter dan zonder naam
  • De volgorde van items doet er toe
  • Tekstlinks scoren slechter dan grote call-to-actions
  • Een intro mag nooit meer dan drie regels bevatten
  • Alle items moeten altijd van foto’s worden voorzien
  • Productnieuws in een mailing leidt tot hogere conversie
  • Recomondations in mailings leiden tot hogere clicks

Testplan

Een A/B test uitvoeren voor één mail is al een mooie stap. Het wordt pas interessant als je een testplan opstelt, waarin je formuleert wat je over een periode van een half jaar wilt weten. Het mes snijdt aan twee kanten. Je stuurt elke keer de best scorende mail naar het overgrote deel van je bestand, daarnaast krijg je als organisatie over de breedte inzicht in wat wel werkt en wat niet. Soms zijn de verschillen overigens zo klein dat het geen bal uitmaakt wat je doet. Ook dat is een inzicht.

Zo werkt het

Uitgangspunt is dat je wilt weten welke onderwerpregel leidt tot het hoogste percentage opens.

In vogelvlucht komt de werkwijze op het volgende neer:

  • Maak een mail en zorg dat in de onderwerpregel de naam van de ontvanger komt.
  • Kopieer deze mail, geef ‘m een andere naam en zet er een onderwerpregel zonder naam in
  • Ga naar de a/b test functionaliteit
  • Selecteer beide mailings
  • Selecteer het adressenbestand
  • Geeft aan dat de winnaar wordt bepaald op basis de open rate
  • Geef aan op hoeveel procent van het bestand de a/b test moet worden uitgevoerd
  • Bepaal het aantal testuren
  • Kijk na 24 uur, of 4 uur of 6 uur welke mail de winnaar is. Kijk je niet, geeft niks, automatisch wordt de winnaar naar het resterende bestand gestuurd.