Менять интонацию:

А: Весенняя распродажа: узнайте больше о товарах со скидкой

Б: Весенняя распродажа: на что действует скидка сейчас?

Использовать название разных товаров из письма:

А: Пазлы, головоломки и другие новинки…

Б: Настольные игры, головоломки и другие новинки…

И так далее.

Обычно это не занимает больше 2–3 минут, но порой приносит поистине фантастические результаты:

• Содержание

Содержание писем – тоже широкая область для экспериментов. Оно оказывает влияние на уровень кликов и, соответственно, итоговую конверсию: заказы, отзывы, вступление в сообщества в социальных сетях.

В случае массовой рассылки тестами содержания стоит пользоваться на этапе «обкатки» шаблона первые 2–3 месяца: проверять, в каком месте лучше работают кнопки соцсетей, какие ссылки собирают больше кликов в футере и т. п.

В дальнейшем можно сосредоточиться на сплит-тестировании тем (проводить в каждой рассылке), а к содержанию возвращаться только периодически.

В содержании обычно тестируются:

• количество товаров;

• количество текста;

• призывы к действию;

• элементы шаблона: «шапка», футер, размеры/цвет кнопок, ссылок, иконок и проч.

Вот как это может выглядеть:

Последовательное тестирование тоже играет роль в массовых рассылках. Обращайте внимание, какие товары привлекают подписчиков больше всего, по каким ценам, какие спецпредложения работают успешно, а какие слабо.

Накапливайте «пул» такой полезной информации, чтобы воспользоваться ею при подготовке важных кампаний: анонса крупной распродажи, приглашения на открытие нового магазина и т. д. Во всех таких случаях вы будете знать, по какой схеме составить письмо, на что сделать упор и какой призыв к действию использовать. Первым помощником в этом деле станет ваш предыдущий опыт.

• Время отправки

Время отправки влияет преимущественно на уровень просмотров. Можно тестировать его как последовательно (просто отправляя каждый выпуск рассылки в разное время), так и в режиме сплит-теста (отправляя один и тот же выпуск разным подписчикам в разное время).

В целом не скажу, что время отправки играет серьезную роль. Конечно, если вы разошлете письмо на ночь глядя, то, скорее всего, получите отклик меньше обычного. Но придерживаясь середины недели (вт. – чт.) и примерного времени бодрствования (9–22), вряд ли вы заметите существенную разницу в показателях.

Имеет смысл тестировать время отправки на крупных базах, где и один процент перепада эффективности может означать сотни просмотров и кликов.

Пример тестирования регулярной массовой рассылки ждет вас в приложении 9А.

С автоматическими письмами дело обстоит несколько сложнее. Как правило, механизма сплит-тестов сервисы для них не предусматривают. Приходится полагаться на последовательное тестирование.

Кроме того, автоматические рассылки отправляются в сравнительно небольших объемах (десятки и сотни писем), поэтому зачастую приходится ждать достаточно долго, чтобы получить достоверные результаты.

В тестировании автоответчиков как нигде нужно запастись терпением, а также подойти к задаче системно, чтобы и спустя месяцы понимать, что мы делаем конкретно с этим автоматическим письмом и в какую сторону движемся.

• Имя отправителя

Удобно использовать то же имя отправителя, что и в массовой рассылке. Соответственно, отдельно тестировать его в автоматических письмах не нужно.

• Тема письма

Эффективная тема может значительно повысить как просмотры, так и клики в письме. При тестировании темы автоматических писем действуем следующим образом:

• Запускаем автоответчик с той темой, которую придумали первоначально (вариант А).

• Дожидаемся, когда накопится достаточная статистика (не меньше 100 отправленных писем).

• Измеряем результат по методике из восьмой главы, обращаем внимание на Кпр и Ккл.

Если их уровень нас не устраивает (ниже среднего ожидаемого значения), начинаем оптимизацию:

• Разрабатываем два-три альтернативных варианта темы (Б, В, Г…).

• Меняем тему А на первый из придуманных вариантов – Б.

• Выжидаем неделю или столько времени, сколько необходимо, чтобы было отправлено несколько десятков писем.

• Проводим повторные замеры.

Здесь есть нюансы: нас интересуют показатели только за время действия нового варианта темы. В части рассылочных сервисов можно получать выборку статистики за определенный период – тогда проблемы нет, мы просто указываем в настройках интересующий нас интервал времени: скажем, прошедшую неделю.

Однако во многих сервисах такая возможность отсутствует. В таком случае нам приходится прибегнуть к дополнительным «махинациям» с показателями: фиксируем общие величины за все время действия автоответчика, а затем вычитаем из них предыдущие значения. Так мы получим результат за нужный период:

Сравниваем показатели эффективности вариантов А и Б. В первую очередь Кпр. Он вырос или снизился? Достигли ли мы приемлемого уровня или нужно продолжать эксперименты?

Если Кпр по-прежнему невысок, подставляем тему В, затем Г и т. д. – пока не получим ожидаемые значения или не убедимся, что уперлись в потолок, выше которого нам не подняться, дорабатывая только одну тему.

• Содержание

Над содержанием автоматических писем работаем аналогично – и только в том случае, если Ккл нас не устраивает, а оптимизация темы не повысила его в достаточной мере.

Тестируем тексты, картинки и ссылки. Элементы шаблона удобнее оптимизировать в массовой рассылке, которая выпускается в большем объеме и, соответственно, позволяет получить результат быстрее.

В автоматических рассылках при доработке содержания речь идет скорее об усовершенствовании ключевых предложений. Плохо работает скидка 5 % на второй заказ? Пробуем 10 % или добавляем бесплатную доставку.