A/B-testen met e-mailmarketing: 4 redenen om de boot niet te missen

Wat is een A/B-test?

Bij een A/B-test voor e-mailmarketing onderzoek je of een verbeterpunt een positief effect heeft op het gedrag van je ontvangers. Dit doe je door twee identieke e-mails op te stellen met een enkel verschil: de door jou voorgestelde verbetering. Je ontvangers ontvangen één van de twee e-mails. Op basis van hun gedrag (zoals bijvoorbeeld het aantal geopende e-mails of doorkliks) trek je de conclusie of je verbetering een positief effect heeft. Heeft een aanpassing het gewenste effect, dan kun je deze ook doorvoeren in je toekomstige e-mailcampagnes.

Reden #1: A/B-testen voorkomt koffiedikkijken

A/B-testen zijn cruciaal voor het onderbouwd doorvoeren van verbeteringen. Je kunt immers alleen een positief resultaat aan een wijziging toeschrijven wanneer je alle externe invloeden hebt uitgesloten.

Een voorbeeld: je verstuurt elke week een nieuwsbrief en besluit op een gegeven moment om een verbeterpunt door te voeren in de onderwerpsregel. En wat blijkt? Het openingspercentage van die nieuwsbrief ligt opeens opmerkelijk veel hoger dan het vorige exemplaar!

Kun je in dit geval concluderen dat de stijging door dit verbeterpunt komt? Het antwoord is nee. We weten immers niet zeker of de verbetering komt door de aanpassing; wellicht was er uitverkoop, werd er een nieuwe collectie geïntroduceerd of besloten veel van je ontvangers dat ze die dag liever thuis wilden winkelen (want het was slecht weer).Kortom: door met een A/B-test onder gelijke omstandigheden een enkel verschil door te voeren verzeker je jezelf ervan dat eventuele positieve of negatieve resultaten te wijten zijn aan de verandering!

Reden #2: je profiteert structureel van data die je toch al binnenkrijgt

Webshops hebben vaak veel data tot hun beschikking, maar benutten deze niet altijd (goed). En dat is enorm zonde, want daardoor laten ze onnodig kansen liggen. Data geeft je inzichten waarmee je veel betere resultaten behaalt. Ons team behandelt e-mailmarketing daarom als een doorlopend proces, waarbij we continu data analyseren en campagnes optimaliseren. Op deze manier ontdekken we wat er werkt voor een doelgroep en deze learnings blijven we toepassen. Door te A/B-testen verbeter je de KPI’s structureel.

Tip: lees meer over onze e-mailcyclus in mijn eerdere blog!

Reden #3: door te A/B-testen voorkom je gevaarlijke generalisaties

Het doorvoeren van ongeteste verbeterpunten is een van de meest gemaakte fouten binnen e-mailmarketing. Wat voor de e-mailmarketingcampagnes van een andere webshop goed werkt, hoeft namelijk niet voor de jouwe te werken; elke doelgroep en branche is tenslotte anders. Het kan zelfs zo zijn dat zo’n verbeterpunt juist een negatieve uitwerking heeft op je KPI’s. Door te A/B-testen voorkom je dat je punten doorvoert die geen bewezen positief resultaat opleveren.

Een onterecht stigma is dat een onsuccesvolle A/B-test zonde van je tijd is. Als je een test hebt waaruit blijkt dat een verandering geen betere KPI’s oplevert, dan is dat ook erg leerzaam. Je leert iets over je doelgroep waardoor je jouw volgende AB-testen nog beter kunt maken.

Reden #4: A/B-testen is niet tijdsintensief

Ten slotte is A/B-testen in e-mailmarketing snel. A/B-testen die worden doorgevoerd in webshops nemen gemiddeld 4 weken in beslag. Het A/B-testen van e-mails gaat veel sneller en zorgt dus voor een hoog rendement. Bij genoeg ontvangers kun je al na 24 uur je resultaten analyseren! In een volgende blog ga ik dieper in op hoeveel ontvangers ‘genoeg’ is.

Afbeelding 1: met een A/B-test heb je vaak al binnen 24 uur je testdata binnen.

Dit waren in een notendop de vier belangrijkste redenen om aan de slag te gaan met A/B-testen. Wil je meer te weten komen over het proces van A/B-testen? Lees hier of het doen van een A/B-test voor e-mailmarketing zinvol is of gebruik deze invulsheet zodat je weet welke testmethode je moet toepassen.