如果今天的 B2B 企业对他们每月获得的所有不合格的潜在客户不满意，那么另一方面，企业正在面临非常高的开发信退回率。这些核心转化指标受到一些常见问题的影响，例如转化漏斗中的泄漏、支付页面上的流失等。
让我们看看为什么要进行 A/B 测试：
为什么要你考虑 A/B 测试
1.解决客户痛点
客户访问您的邮件是为了实现他们心中的特定目标。可能是为了更多地了解您的产品或服务、购买特定产品、阅读/了解有关特定主题的更多信息，或者只是浏览。无论客户的目标是什么，他们在实现目标时都可能面临一些共同的痛点。它可能是一个令人困惑的邮件，或者很难找到 CTA 按钮，例如立即购买、请求演示等。
无法实现他们的目标会导致糟糕的用户体验。这会增加摩擦并最终影响您的转化率。使用通过谷歌分析和邮件调查等客户行为分析工具收集的数据来解决客户的痛点。这适用于所有企业：电商、旅游、SaaS、教育、媒体和出版。
2. 从现有流量中获得更好的投资回报率ROI
正如大多数体验优化人员已经意识到的那样，在您的邮件上获得高质量流量的成本是巨大的。A/B 测试可让您充分利用现有流量并帮助您提高转化率，而无需花费额外的资金来获取新流量。A/B 测试可以为您提供高投资回报率，因为有时候，即使您邮件上最细微的更改也可能导致整体业务转化率显着增加。
利用Snov.io包含的 A/B 测试从现有流量中获得高业务投资回报率。
3. 降低邮件退回率
跟踪判断邮件效率的最重要指标之一是退回率。您邮件的高退回率背后可能有很多原因，例如可供选择的选项太多、期望不匹配、导航混乱、使用过多的技术术语等等。
由于不同的邮件服务于不同的目标并迎合不同的受众群体，因此没有一种万能的解决方案来降低退回率。但是，运行 A/B 测试可以证明哪个是最有效的。通过 A/B 测试，您可以测试邮件元素的多种变体，直到找到最佳版本。这不仅可以帮助您找到摩擦和客户痛点，还可以帮助改善邮件客户的整体体验，使他们在您的邮件上花费更多时间，甚至转化为付费客户。
4.进行低风险的修改
通过 A/B 测试对您的网页进行细微的增量更改，而不是重新设计整个页面。这可以降低危及您当前转化率的风险。
A/B 测试可让您以最少的修改将资源定位为最大输出，从而提高投资回报率。一个例子可能是产品描述的变化。当您计划删除或更新您的产品描述时，您可以执行 A/B 测试。您不知道您的客户将如何对更改做出反应。通过运行 A/B 测试，您可以分析他们的反应并确定秤可能倾斜的一侧。
另一个低风险修改的例子是引入新的功能更改。在引入新功能之前，将其作为 A/B 测试启动可以帮助您了解您建议的新更改是否会取悦您的邮件受众。
在您的邮件上实施更改而不对其进行测试可能会或可能不会在短期和长期内获得回报。测试然后进行更改可以使结果更加确定。
5. 实现统计上显着的改进
由于 A/B 测试完全由数据驱动，没有猜测、直觉或直觉的余地，因此您可以根据统计上显着改善的指标。
6.重新设计邮件以增加未来的业务收益
重新设计的范围可以从较小的 CTA 文本或颜色调整到特定网页，再到彻底改造邮件。在 A/B 测试时，实施一个或另一个版本的决定应始终由数据驱动。不要在设计完成时退出测试。随着新版本的上线，测试其他网页元素以确保向客户提供最具吸引力的版本。
如果创建 A/B 营销测试？
A/B 营销测试的创建方法和标准的邮件营销一样，但是包含一些额外的步骤。
要创建 A/B 营销测试，您可以使用Snov.io的邮件自动化营销界面，点击“新建自动化营销”按钮创建一个新的营销。您最多可以添加5个版本来创建不同内容的邮件。所有版本将平均分配给潜在客户名列表中的收件人，之后由系统随机发送。另外，您也可以在跟进邮件中使用A/B测试，但请记住，系统会随机发送邮件（即，第一封邮件发送了版本A并不代表跟进邮件也会发送版本A）。跟进邮件的主题行将与已发送邮件的第一个版本一致。
启用营销之后，您可以根据实际需要停用或删除某些邮件版本。 对营销邮件中的版本进行停用或编辑处理。您还可以在“统计”和“概览”选项卡中查看已发送邮件版本总数以及收件人对各个版本的互动情况（已发送数，打开数，点击数和回复数）。