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A/B测试新手教程
由 George Wei 于 2014年2月24日 发表
编者按推广邮件和新闻邮件都是给你带来新客源以及回头客的好方法，如果你的邮件营销已经开始渐入佳境，很多人订阅了你的邮件信息，还从你初购买了商品。而我们都知道，挽留老用户比开拓新用户的难度要小很多。这就是为什么A/B测试你在尝试新的技术以及排版时会如此重要的原因。在同样的投入下，这种方式能更好的帮助你改善转化率。
本文由MailPanda团队翻译编校，原文由Cameron Chapman所撰写并发表在kissmetrics网站上，点击阅读原文。
决定你的测试内容
想要执行一个高效率的A/B测试的第一步就是决定你的测试内容。要是你的测试对象多于一个的话，把测试控制在每次一个上，这样才能保证你的测试准确率。测试应该考虑的项目分别有：
行动呼吁（比如“赶快购买！”和“查看套餐以及定价”）
邮件主题（比如“XYZ产品甩卖”和“XYZ产品打折促销”）
该附上哪些用户感受（或者要不要附上用户感受）
邮件排版（比如单栏和双栏布局以及各个元素之间的搭配）
个性化称呼（比如“史密斯先生”和“乔伊”）
正文
正文标题
结尾
优惠内容（比如“省钱20%”和“获得免费船票”）
上面所谈的每一个都会对不同的邮件转化阶段产生影响。比如说，你的行动呼吁会对购买量和你的主页点击率有直接影响。另一方面，你的邮件主题，会直接影响你的用户对邮件的第一时间打开率。
想一想你要测试的内容顺序。如果你的邮件打开率不高，你就应该从你的邮件主题入手。你或许会想先测试测试更重要的部分，比如说标题和行动呼吁，它们对你的转化率影响比和正文文本要大得多。首先从这些重要内容开始，然后按照重要性排序依次测试其他内容。
用你的整个订阅人列表测试，还是用一部分呢？
在绝大多数情况下，你会希望能够测试一下你的整个订阅人列表，以获得那些订阅用户对你的新邮件营销活动的具体反馈信息。想获得这些信息的最好办法就是把他们统统试上一遍。可是在以下的几个情况下，你可能并不需要拿整个订阅人列表来测试。
如果你的列表非常大，你的A/B测试又是按照收件人数量来收费的。这种情况下请选择量力而行，并且保证随机抽取测试样本以保证测试结果的准确性。
如果你正在尝试某种非常激进的方式，你应该限制一下测试的范围。以防产生恶劣影响、在这种情况下，选择百来个人进行测试是明智的。如果你能找到千把人进行实验的话效果会更好。
如果你在推广推广一个限时活动，你希望转化率越高越好，你应该先进行一次小型的测试（百来个收件人），然后挑选出最佳的一个开始向整个列表推广。
你的测试样品范围越大，你的测试结果也就越加准确，而且一定要保证分割的随机性。手动抽取样本会极大地扭曲你的测试精确性。A/B测试的目标就是获取实验信息，好证明哪一个版本的邮件能够取得最佳的效果。
什么是成功的邮件？
在你发送邮件之前，你必须先想好了你的测试目标是什么，达到什么标准才算是成功。首先，先回顾一下你之前的成果。如果你之前用相同的邮件风格推广了好多年月，那么你的对比数据将会非常充足。如果你的历史转化率是10%，那么你的前进目标就应该定在15%。
当然了，也许你的A/B测试初始目标就是让更多人打开你的邮件。如果真的是这样的话，请回顾一下你的历史打开率，然后决定你希望达到的打开率。如果你在A/B测试中没有达到这一目标的话，你就可以重新设计另外两个方案，然后再进行一次测试。
测试工具
很多电子邮件营销工具都内置有A/B测试功能，包括MailPanda。
如果你的电子邮件营销软件不支持A/B测试的话，你也可以手动建立一个。只要把你的订阅人列表分成两组，然后分别向两组列表发送两组不同的邮件。然后手动比较一下两组邮件的结果，你也可以通过把发送报告导出为两份不同表格的方式进行对比。
分析结果
一旦你开始用两组不同的邮件模版开始发送测试，就应该把注意力放在分析结果上了。下面是你分析结果时应该注意的几大方面：
打开率
点击率
用户登录主页后的转化率
关注头两个方面的原因非常明显，无需多言。可是或许会有很多读者会疑惑，为什么要统计超出电子邮件范畴的网站转化率、这不是超纲了吗？
你说的很对，但也不对。你的电子邮件确实和用户登录你的主页后的转化率无关。如果你的电子邮件能够将10%的读者带到你的主页上，另一封邮件能带走15%，那么第二封邮件理论上能够产生比第一封多处50%的转化率猜对，可是现实往往并非如此。
你的邮件必须和你的主页保持高度一致性。如果你想你的用户许诺，你的促销活动无与伦比，而实际上你主页上显示的内容却不那么令人满意，那么你的用户自然会流失。如果你的邮件在编排和风格上和你的主页不一致，也会导致类似的结果。访问者会感觉一头雾水，纳闷是不是登录错了网页。
确保实时跟踪你每一封邮件的转化率，这样才能保证你不会流失客户。这里的最终目标其实是转化率，而不仅仅是点击率。你也许会发现某一封邮件的点击率比另一封要高，可是实际上产生的转化率并不如人意。这种情况下，你就应该进行更多的测试，找出一条既有高点击率，又有高转化率的新邮件模式。
A/B测试的几点好习惯
这里附上几点进行A/B测试的好习惯：
测试要及时，以抵消时间流逝对测试结果造成的影响。
测试规模越大，你的结果就越准确。
相信数据，不要迷信直觉。
利用现成工具，降低A/B测试难度。
早做测试，多做测试，这样才能得出最佳结论。
一次只测试一个内容以保证测试结果。（如果你想一次多测试几个，你应该使用多元测试而不是A/B测试。）
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