4 Schritte für die Durchführung einer Lead-Generierungs-Test
Wenn Sie eine Lead-Generierung Generation Test durchführen, sind zu untersuchen Sie Ihre Hypothese so können Sie Ihre Theorie beweisen oder zu widerlegen. Es gibt viele Best Practices für das Testen und viele Elemente zu denken. Die folgende Liste gibt einige einfach zu folgen Schritte, um ein A / B-Test auf die Durchführung:
Isolieren Sie Ihre Variable.
Bei diesem Test wird ein Beispiel E-Mail-A / B-Test mit zwei unterschiedlichen Von Namen:
Von Adresse für den Steuerparameter: Marketo Premium Content
Von Adresse für den Test E-Mail: Die persönliche E-Mail-Adresse eines Vertriebsmitarbeiter.
Verwenden Sie eine ausreichend große Stichprobenumfang.
Es ist schwer, eine Hypothese, wenn Ihre Testprobe Größe klein zu beweisen. Je größer die Stichprobengröße sein kann, desto besser sind Ihre Testergebnisse sind. Aber man muss vorsichtig sein. Für diese E-Mail Beispiel: Wenn die Probengröße zu groß ist, riskieren Sie einen großen Teil Ihrer Datenbank, die eine weniger effektive E-Mail-Empfang. Sie haben eine Balance in der Mitte zu treffen.
Beseitigen Sie Störvariablen.
Viele Faktoren können die Ergebnisse Ihres Tests, beeinflussen, so versuchen, Variablen zu beseitigen, die den Test selbst überflüssig machen sollte.
Für dieses Beispiel müssen Sie nicht nur Ihre Kontrolle unverändert zu lassen, aber Sie müssen auch Ihre E-Mails gleichzeitig zu senden und stellen Sie sicher, dass Ihre Test randomisierten ist. Wenn Sie eine Marketing-Automation-Lösung verwenden, können Sie in der Regel A / B-Tests durchführen, schnell und effizient durch das Senden 50 Prozent Ihrer E-Mails an eine zufällig ausgewählte Stichprobe von Ihrer gekennzeichneten Liste.
Überprüfen Sie die Ergebnisse.
Nachdem Sie Ihren Test geschickt, bitte warten, um Ihre Ergebnisse zu überprüfen, um Ihre Hypothese zu beweisen oder zu widerlegen. Zuerst müssen Sie schauen, um zu bestimmen, ob eine statistische Signifikanz - die Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse sind aussagekräftig und nicht wegen der Chance - zwischen zwei Versionen existiert.
Verwenden Sie ein A / B-Tests Bedeutung Rechner(Ein fromVisual Website-Optimierungstool erscheint im Bild). Sie geben die Zahl der Besucher sowohl für die Kontrolle und die Variation, sowie die Anzahl der Conversions. Und dann kann man die Bedeutung berechnen.
Sie können auch Rechner verwenden, um die Vertrauenswertung zu bestimmen, so dass Sie wissen, Wie signifikante Ihr Test ist. A 95 Prozent oder mehr Vertrauen Punktzahl ist, wo Sie wissen, dass Ihr Test signifikant sein wollen, ist.
Zurück zum Von Name Test. Die personalisierte Von Namen hatte 1000 mehr öffnet und 500 mehr Klicks als die Kontroll Namen. Das Vertrauen Punktzahl betrug 99 Prozent. Und weil nur ein Faktor isoliert wurde, war es klar, warum die E-Mail mit dem personalisierten Von Namen erhalten mehr Klicks.
Als nächstes optimieren Sie Ihre Kampagnen auf Basis von Ihrem Testergebnisse. Dies sollte recht einfach und unkompliziert sein, wenn Sie immer testen (was dringend empfohlen wird). Nehmen Sie Ihre Ergebnisse und implementieren sie!