A/B Testing - לבחון subject, content, CTA
שיעור 13 מתוך 15
התשובה הקצרה
כלל אצבע שחוזר בעבודה עם עסקים קטנים: ניחוש נוטה לתת שיפור מקרי של 0-15% (אם בכלל), ובדיקה שיטתית ועקבית נוטה להצטבר לשיפור של 50% ומעלה תוך חצי שנה. המספרים המדויקים משתנים לפי כמה משתנים בודקים ובאיזה קצב - אבל הכיוון עקבי: משמעת מנצחת ניחוש, לא כישרון. A/B Testing = שליחת 2 גרסאות שונות לחצי רשימה כל אחת, ומדידה מה עובד טוב יותר. **8 הדברים לבדוק לפי סדר עדיפות:** (1) Subject Line, (2) שם השולח, (3) זמן שליחה, (4) CTA טקסט, (5) אורך המייל, (6) תמונה מול טקסט, (7) פתיחה, (8) צבע הכפתור. **דרישת Sample Size:** מינימום 200 פתיחות לכל גרסה לתוצאה תקפה סטטיסטית. רשימה של 500 מנויים בקושי מספיקה לבדיקת subject; רשימה של 2,000 מספיקה גם לבדיקת CTA.
מה זה A/B Test ולמה זה לא ניחוש
**A/B Test:** שולחים גרסה A לחצי מהרשימה, גרסה B לחצי. מודדים. הזוכה הוא הסטנדרט הבא. **חשוב:** משנים רק משתנה אחד בכל פעם. אם משנים גם subject וגם תוכן וגם CTA - אתה לא יודע מה גרם לשיפור. **מתי A/B Test חסר משמעות:** רשימה קטנה מ-200 מנויים פעילים = sample לא מספיק = תוצאה אקראית. **דוגמה:** רשימה של 1,000, open ממוצע 25% = 250 פתיחות. חצי לכל צד = 125 בלבד = לא מספיק. צריך 1,600 מנויים לפחות באותם תנאים.
טוען את המשך השיעור...