市場營銷是一個百分比遊戲。
幾個百分點可能看起來不多，但是，當你的郵件列表接近100萬關注者時，2%意味著額外的2萬個線索打開你的郵件，與你的品牌互動，並最終創造收入．
營銷人員在優化電子郵件時麵臨的問題是確定是哪些因素導致了2%的增長。是CTA的位置嗎?顏色嗎?這有關係誰發送電子郵件嗎?有這麼多的變量，很容易把電子郵件優化變成一場猜謎遊戲，形成基於觀點而不是統計證據的觀點。
當然，還有更好的方法——電子郵件拆分測試。如果操作得當，你就能確切地知道為什麼一封郵件的性能比另一封好2%。
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但是分割測試是很棘手的。隻有精心設計的測試才會產生結果。問問分裂測試專家就知道了HubSpot的而且Phrasee如他們說“用錯誤的方法進行分裂測試幾乎和不進行分裂測試一樣無效。”這來自於他們最近的研究，分割測試的科學．
營銷人員在進行分離測試活動時會遇到兩個常見問題:第一，收集足夠的相關數據;第二，分析數據以做出更好的營銷決策。
因此，我們的研究和經驗為我們提供了解決這些問題的方法:通過正確的科學方法創建幹淨的數據，然後利用人工智能技術收集更多相關信息，進行分析，並自動提供解決方案。
考慮到這些，我們將看看HubSpot和Phrasee如何建議您創建一些殺手級拆分測試。
讓我們回到五年級的科學。
還記得你為科學展覽做實驗的時候嗎?事實證明，這種心態在市場營銷中非常有價值。科學方法的要素正是有效分割測試的要素:
- 假設:你期望在實驗中發生什麼。例如，“我認為電子郵件主題行A、B、C或D的打開率會更高。”
- 獨立變量這就是你要改變的。在本例中，自變量是測試的不同主題行。
- 因變量:改變自變量造成的影響。在這種情況下，因變量是打開率。它的高低取決於你的主題。
很簡單,對吧?以下是分裂測試可能出錯的地方:
- 控製:你的郵件裏有很多不同的變量。確保你隻改變了自變量，其餘的保持盡可能相似．例如，如果您正在測試主題行，請確保您在同一時間將測試發送給相同的受眾群體。
- 統計學意義:您的測試組需要有一定的規模，這樣您才能確定您的更改確實產生了影響。為了不讓你計算，使用此電子郵件拆分測試計算器來確定它的大小。
數據越多越好:通過AI通過A/B測試
營銷人員通常將分割測試稱為“A/B”測試，在這種測試中，他們隻測試兩個獨立變量(例如，兩個不同的主題行)。但為什麼止步於此呢?為什麼不測試10個不同的主題?
當然，這需要多花點功夫，但是數據更大的分割測試產生的結果是非常有價值的。將這些數據與人工智能相結合，你就會開始看到一些令人難以置信的結果。
這正是Phrasee所做的。這個人工智能工具從你的每個分割測試中捕獲數據，然後使用機器學習和自然語言處理自動生成最佳的主題行副本，讓人們點擊。
更多有價值的信息，請點擊查看分割測試的科學．你很快就能像專業人士一樣運行分割測試了!
麥克壞了的
作為首席內容官，Mike Kaput使用內容營銷、營銷策略和營銷技術為營銷AI研究所增長和擴大流量、領先和收入。BETVlCTOR1946伟德作為一名狂熱的作家，Mike發表了數百篇關於如何在營銷中使用人工智能來增加收入和降低成本的文章。邁克是《營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來》(馬特·霍爾特出版社，2022年)的合著者。他還是《比特幣的簡明英語》一書的作者，這是一本關於世界上最受歡迎的加密貨幣的入門指南。