A/B-testen in nieuwsbrief marketing: welke variant is het best?

Een A/B-test heeft één doel: uitvinden welke nieuwsbrief variant het meest succesvol is. Deze methode wordt op veel verschillende gebieden gebruikt. Ook in marketing, en dan met name in e-mailmarketing.

Welke inhoud, teksten, taalstijl en afbeeldingen werken het best? Wat wil mijn doelgroep lezen? Lees verder om uit te vinden hoe u het best A/B-testen kunt benaderen om optimaal gebruik te maken van uw mailingcampagnes.

Het testen van A/B varianten gaat gepaard met doelstellingen, zo kunt u bijvoorbeeld als doel hebben om de e-mail conversies te verhogen of meer interactiviteit onder uw ontvangers te genereren.

A/B-testen worden gebruikt om verschillende varianten van een mailing of een specifiek mailingelement te testen. De diverse nieuwsbrieven worden naar ontvangersgroepen verstuurd en de variant die het best presteert wordt nadien als winnaar benoemd.

Met een professionele nieuwsbrief software kunt u bepalen hoeveel ontvangers in iedere mailinggroep moeten worden getest (bijv. 30% van de ontvangerslijst) en hoeveel uur later de winnende mailing moet worden verzonden (bijv. 24 uur na de test). De winnende mailing wordt dan op het gewenste tijdstip na het voltooien van de test naar de rest van uw ontvangerslijst gestuurd.

Als u de openratio’s van uw mailing wilt optimaliseren, kunt u het beste beginnen met een A/B-test voor de onderwerpregel of de afzender. Het onderwerp is het eerste deel van de mailing dat direct opvalt. Een goed onderwerp weet de aandacht van de ontvanger te vestigen en ervoor te zorgen dat de ontvanger zich aangetrokken voelt om de mailing te openen. Om de openratio te optimaliseren kunt u bijvoorbeeld de volgende elementen afzonderlijk testen:

• Onderwerp
• Afzendernaam
• Preheader
• Verzendtijdstip

Een ideale manier om de klikratio te optimaliserenn is om de tekst van de buttons in de nieuwsbrief te veranderen en vervolgens te testen. Naast de tekst kunt u ook de kleur en positie van de buttons veranderen.

Zorg ervoor dat u telkens slechts één ding veranderd, bijvoorbeeld enkel de positionering of de tekst. Dit maakt het voor u stukken eenvoudiger om later de resultaten te analyseren. Wanneer daarentegen meerdere varianten van verschillende elementen tegelijk worden getest, kan een dergelijke conclusie worden bemoeilijkt.

Soms vergeten degenen die de A/B-testen uitvoeren het belangrijkste onderdeel: om de doelstellingen van de vergelijking te zetten en te bepalen wat u wilt controleren. Een goede strategie is om na te denken over aannames en te kijken of deze via de A/B-test bevestigd zijn of niet.

Zonder doel heeft een A/B-test weinig nut. Hoe kan immers worden bepaald of de test geslaagd is wanneer er vooraf geen duidelijk doel bepaald is?

Stel dat een bedrijf nieuwsbrieven verstuurt naar zo’n 3000 ontvangers. Van deze 3000 ontvangers opent slechts 10% de mailing, dus 300. Dit percentage is erg laag. De andere 2700 geadresseerden lijken niet overtuigd door de mailing en daarom is ook de conversieratio erg teleurstellend. Tijd voor verandering! Een A/B-test helpt de verzender om te bekijken waar het met de mailing fout gaat. Door twee verschillende onderwerpregels op te stellen kan de verzender in de volgende mailing zien waar de ontvangers beter op reageren.

Nadat het doel is bepaald, kan de mailing worden aangemaakt. Afhankelijk van wat u wilt testen, maakt u twee mailing varianten. Met een e-mailmarketing software kunnen de twee varianten eenvoudig worden opgesteld. U hoeft hierbij niet twee volledige mailings aan te maken, maar kunt bij het opstellen direct de A/B-testfunctie aanvinken.

Bij het testen van onderwerpregels, preheaders of afzendervarianten kunt u stelt u de verschillende elementen aan het begin van de mailing in. De rest van de nieuwsbrief blijft verder hetzelfde.

Ook content elementen in de nieuwsbrief zelf kunnen worden getest. Let hierbij wel op dat u slechts één wijziging tegelijk test. Hierdoor kunt u preciezere conclusies trekken en is de A/B-test succesvoller.

Nadat u de mailing en varianten heeft aangemaakt, wordt de testgroep bepaald. Des te groter de testgroep, des te beter. U kunt bij Newsletter2Go zelf instellen hoe groot de groep moet zijn waarnaar de varianten worden verstuurd. Wilt u dat de beter presterende variant direct naar de meerderheid van de ontvangers wordt gestuurd? Stel dit dan in in de laatste stap van het nieuwsbrief proces. De twee varianten worden vervolgens getest en de beter presterende variant wordt automatisch naar de rest van de doelgroep gestuurd. U stelt zelf in na hoeveel tijd dit precies moet gebeuren.

Bij A/B-testen in e-mailmarketing is granulaire en goede planning essentieel. Wanneer u vooraf goed bedenkt over wat u wilt bereiken en hoe u dit wilt bereiken, dan is de kans op een geslaagde A/B-test erg groot. Volg de ondertaande vier tips voor een perfect nieuwsbrief testproces:

1. Test niet alles in één keer. Selecteer een item dat u wilt wijzigen en bekijk dan hoe uw ontvangers reageren
2. Een goede planning is essentieel: welke doelgroep moet worden bereikt, naar welke ontvangende groepen moet de test worden gestuurd en door welke veranderingen kunnen de ontvangers nog beter worden aangesproken? Analyseer in detail en plan zo granulair mogelijk voordat u begint met uw A/B-test
3. Test het een na het ander: Verander niet alles in één keer, maar werk stukje bij beetje aan de weg voorwaarts. Als u bijvoorbeeld de personalisatie in onderwerpregels wilt testen, vergelijkt u eerst een gepersonaliseerd onderwerp met de voornaam en daarna een ongepersonaliseerd onderwerp. Als blijkt dat personalisatie werkt, kunt u dit specifieker testen. Voer bijvoorbeeld de voornaam in aan het begin en einde van de mailing of test of de achternaam voor meer succes zorgt
4. Formuleer testhypothesen: Denk aan een scriptie voor de test. Waarom wilt u iets testen waarvan u vermoedt dat het zal gebeuren?

Naast het testen van verschillende varianten van een variabele zijn er ook zogenaamde multivariabele tests. beschikbaar. Bij dit type A/B-test worden varianten van meerdere variabelen tegelijkertijd getest. Zo worden bijvoorbeeld de naam van de afzender en het onderwerp gewijzigd. Of meerdere varianten van het onderwerp worden tegelijkertijd getest.

Een voordeel van multivariabele testen is de efficiëntie. Test verschillende varianten tegen elkaar en bespaar hiermee veel tijd.

Multivariabele A/B-testen zijn technisch hetzelfde als normale A/B-testen. U bepaalt de grootte van de ontvangersgroep. De ontvangersselectie binnen deze groep, dus wie welke mailing ontvangt, is willekeurig.

Belangrijk: Voor multivariabele testen moet u met grote groepen ontvangers werken om zinvolle resultaten te verkrijgen. Zorg er ook voor dat de inhoud van de varianten gelijk is. Het is bijvoorbeeld geen goed idee om twee totaal verschillende producten tegen elkaar te testen.

Conclusie: A/B-testen in e-mailmarketing zijn een goede manier om uw statistieken de prestaties van mailingcampagnes te optimaliseren. Wie goed plant, hypotheses en doelstellingen formuleert en vooral voldoende tijd neemt, kan zijn e-mailmarketing met A/B-testen stukken succesvoller maken.