В мире ежедневно отправляется 347 миллиардов электронных писем. Email по-прежнему остается одним из самых надежных каналов для продаж и удержания клиентов. Рассылки обеспечивают предсказуемый поток заказов и показывают хорошие результаты по возврату инвестиций на маркетинг. По данным litmus, ROI для большинства кампаний составляет от 900% до 3500%, то есть на один вложенный рубль возвращается от 10 до 35 рублей.
Однако в реальности далеко не каждое письмо приносит такой результат. Универсальные шаблоны быстро теряют эффективность: клиенты не открывают рассылки, кликают реже, а конверсии падают. Разные сегменты аудитории по-разному реагируют на темы, тексты и предложения, и даже изначально положительный отклик может поменяться за короткий срок.
A/B-тестирование помогает проверять гипотезы, сравнивать варианты писем и выбирать тот, что увеличивает конверсии и продажи. Это превращает email-маркетинг в инструмент роста, который опирается на фактические данные, а не на интуицию.
В статье разберем, какие элементы писем стоит тестировать в первую очередь, какие ошибки допускают маркетологи и как платформа REES46 помогает проводить A/B-тесты без лишних затрат времени и ресурсов.
Что такое A/B-тестирование и зачем оно нужно в email-маркетинге
A/B-тесты рассылок — это способ узнать, какие письма работают лучше. Суть проста: создать несколько вариантов рассылки (чаще два), показать конкретному сегменту аудитории и измерить результат. Таким образом можно объективно понять, у какого письма лучшие показатели по открываемости, кликам и продажам.
Тестировать стоит разные элементы рассылок, но для чистоты эксперимента важно менять по одной детали в каждой гипотезе. Начать можно с темы и прехедера. Проверить, как аудитория реагирует на эмодзи, цифры, проценты и призывы. Одно и то же предложение, написанное по-разному, может повысить открываемость в разы. Похожую гипотезу можно проверить и на заголовках.
Дальше — кнопки с призывом к действию. Иногда разница в формулировке «Купить» и «Получить со скидкой» влияет на клики больше, чем сам размер скидки.
Изображения и их расположение тоже нужно тестировать. Например, использовать нейросети или фото реального продукта, баннер в шапке письма с кнопкой или без. Отдельный пласт для тестов — оффер. Что больше нравится аудитории: скидка, бонусные баллы или подарок при покупке.
Открываемость писем иногда зависит от времени отправки и дня недели. Согласно исследованию HubSpot, лучшие результаты у рассылок, отправленных с 9 до 12 часов дня, особенно по вторникам. Но для разной аудитории идеальное время свое, поэтому тестируйте и отслеживайте аналитику в своем инструменте автоматизации. Это поможет понять, когда ваши подписчики наиболее активны.
Основные элементы A/B-тестов для e-commerce
В e-commerce тесты особенно важны. 81% малого и среднего бизнеса использует email-рассылки в качестве основного канала для привлечения клиентов. Письма часто становятся инструментом, который напрямую влияет на продажи. Чтобы находить рабочие сценарии, стоит проверять конкретные элементы сообщений и смотреть, как изменения в них отражаются на кликах и заказах.
Чаще всего тестируют темы писем. Например, рассылка с эмодзи обычно получает больше внимания и открытий. Проверяйте разные форматы, ведь реакция аудитории зависит от ниши, возраста и даже сезона.
Следующий элемент — оффер. Скидка в процентах и фиксированная сумма воспринимаются по-разному. Для недорогих продуктов должен подойти первый вариант, а для товаров с высокой ценой — второй. Но все может оказаться не так — проверяйте.
Мы уже упоминали, что время отправки играет роль в открываемости писем. Но есть нюанс — нужно учитывать нишу и целевую аудиторию. В одном бизнесе клиенты чаще открывают просматривают рассылки утром, пока пьют кофе, в другом — вечером, когда у них появляется время для онлайн-шопинга. Проверка разных временных слотов поможет выстроить идеальную стратегию отправок.
Шаблоны и дизайн писем тоже часто тестируют. Минималистичный стиль с акцентом на CTA-кнопке иногда показывает конверсию выше, чем насыщенные фотографиями письма. Но для одежды или электроники, как правило, визуал очень важен.
Что касается кнопок, тут имеет значение все: надпись, размер, цвет и даже расположение в письме. В e-commerce именно эта деталь часто становится главной для принятия решения о переходе на сайт и покупке.
Как правильно ставить гипотезы
Гипотеза — это предположение о том, как изменение конкретного элемента письма повлияет на поведение аудитории. Когда возникает идея сделать A/B-тест, именно с нее нужно начать. Гипотеза может звучать так: если в письме с акцией сменить тему «Осенняя распродажа» на «Скидки до 50%», то открываемость вырастет на 15%. Что важно учесть при постановке предположения:
- Сегмент. Например, то, что работает для новых подписчиков, может быть неэффективно для постоянных клиентов.
- Цель письма. Рост открытий (Open Rate), кликов (CTR), количества заказов или среднего чека. Когда цель понятна, проще выстроить тест и оценить, насколько изменение реально повлияло на результат.
- Метрики. Что именно будет показателем успеха: сумма кликов по кнопке, переходы на сайт, количество покупок или совокупный доход.
- Один тест — один элемент. В рассылке должна быть только одна переменная, чтобы результаты от эксперимента были чистыми.
Хорошая формулировка гипотезы всегда конкретна и измерима. Универсальное правило звучит так: гипотеза = конкретный элемент + ожидаемый результат.
| Сегмент аудитории | Цель | Метрики для отслеживания | Элемент письма для тестов |
| Новички | Первая покупка | Продажи, CTR | Шаблон письма: с товарами и без |
| Постоянные покупатели | Рост среднего чека | Средний чек, конверсии в апсейл | Тип оффера: скидка или фиксированная сумма |
| Спящие клиенты | Реактивация | Open Rate, продажи | Массовое письмо «Мы скучаем» или персональное предложение |
| VIP-клиенты | Повышение LTV | LTV, количество заказов | Персонализация: рекомендации по истории покупок или специальная скидка |
| Подписчики на рассылку | Повышение вовлеченности | CTR | CTA: кнопка в начале письма или в конце |
| Все клиенты | Повышение открываемости писем | Open Rate | Заголовок: с эмоджи или без эмоджи |
Как запустить A/B-тест по шагам
Чтобы тесты принесли результат, необходимо выстроить план. Все начинается с цели:
Шаг 1. Нужно понять, чего именно важно достичь. Без цели тест превращается в хаотичный эксперимент, который дает некорректные результаты.
Шаг 2. Дальше определяем аудиторию. Это могут быть новые подписчики, «спящие» клиенты или постоянные покупатели. Для разных сегментов гипотезы будут отличаться. Например, новичков скорее зацепит скидка на первый заказ, а давним клиентам интереснее персональные подборки.
Шаг 3. Выбираем инструмент для создания email-рассылки. Например, запустить отправку писем с A/B-тестом за несколько шагов можно в REES46. Верстаем письма в блочном конструкторе, разделяем нужный сегмент аудитории на равные группы и отправляем рассылку.
Шаг 4. Анализируем метрики через 5–7 дней или после того, как письма соберут достаточное количество показов и кликов. Сравниваем и смотрим, где лучшие показатели. Если результат устраивает, переносим изменения на весь сегмент или всю базу. Если нет — тестируем новые гипотезы.
Такой пошаговый подход помогает найти оптимальный сценарий и накопить библиотеку рабочих решений, которые можно использовать повторно.
Как автоматизировать A/B-тесты
A/B-тесты в email-маркетинге становятся простыми и эффективными, когда есть удобные инструменты для их проведения. Вручную сегментировать клиентов, сравнивать данные и уж тем более настраивать персонализацию не нужно. На платформах автоматизации есть полный набор необходимых функций, с которыми можно запускать тесты и оценивать результаты.
Так, в REES46 есть инструменты для запуска массовых и триггерных рассылок по email и SMS, в мессенджерах и пушах. Удобно тестировать как элементы рассылок, так и точки касания в разных кампаниях. Платформа автоматически сегментирует аудиторию по демографическим и поведенческим характеристикам. Встроенная аналитика позволяет оценивать открытия, клики, конверсию в покупку.
Лучшие практики A/B-тестирования
A/B-тесты — путь к постоянному росту конверсий в email-маркетинге. О чем важно помнить:
- Тестируйте один элемент в одной рассылке. Если одновременно менять заголовок, кнопку и шаблон письма, то невозможно понять, что именно повлияло на результат.
- Используйте достаточную выборку. Сегмент аудитории должен быть большим, чтобы правильно интерпретировать результаты.
- Собирайте данные не менее 5–7 дней. Это поможет учитывать разные дни недели при отправке сообщений и затронуть тех подписчиков, которые открывают письма не сразу.
- Сохраняйте удачные находки в шаблонах. Все гипотезы, которые подтвердились, должны стать частью базовых сценариев.
Пример. Для магазина косметики Specialshop команда REES46 провела A/B-тесты тем писем. В результате определили, какие формулировки лучше откликаются у аудитории, и использовали их как шаблоны для последующих рассылок. Также протестировали частоту отправок: начиная с одного письма в неделю и доходя до двух в день. Оптимальным оказался вариант с одной рассылкой в день — именно он показал наилучший результат.
A/B-тесты позволяют не строить догадки, а принимать решения, которые основаны на данных. Каждое письмо попадает в цель и становится инструментом по улучшению конверсий, удержанию клиентов и росту продаж.
Без тестов бизнес действует наугад. С аналитикой появляется возможность шаг за шагом находить оптимальные решения и формировать работающие сценарии, которые дают долгосрочный результат. Сервис REES46 помогает запускать A/B-тесты максимально просто: без сложных интеграций, с автоматической сегментацией и удобной аналитикой. Уже в первые недели можно увидеть, какие письма эффективнее.
Попробуйте REES46 для A/B-тестирования email-кампаний и убедитесь, как быстро улучшаются показатели рассылок.
