冷電子郵件需要進行一些實驗,並透過反覆試驗來學習才能做到正確,嘗試不同的主旨或不同版本的電子郵件副本,看看哪些有效,哪些無效。沒有比 A/B 測驗更好的方法來找出答案了。
今天,我很高興向您介紹Woodpecker的 A/B 測試,這是我們剛推出 執行電子郵件列表常見問題解答 的新功能。首先,讓我們仔細看看您應該測試冷電子郵件的哪些元素,以提高您的開啟率和回覆率。然後我將透過範例向您展示如何逐步進行 A/B 測試。
開始了。
A/B 測驗是關於什麼的?
如果您是銷售和行銷新手,您可能沒有聽說過 A/B 測試(也稱為拆分測試)。因此,讓我向您簡要概述背後的主要想法。
要進行 A/B 測試,您的潛在客戶群應分為至少兩個相同的子群組。您也可以根據要測試的版本數量將其分為三個或四個子組。每個組別應該由相同數量且具有相似特徵的潛在客戶組成,例如,他們都是新興新創公司的執行長。
A/B 測驗的另一個重要原則是一次改變一件事。原因很簡單:只有這樣你才會發現造成差異的原因。例如,僅嘗試主題行,並保持電子郵件的其餘部分不變。或僅對價值主張進行一些調整,而不觸及其他任何內容。
以下是有關 A/B 測試應該如何進行的更多資訊:
冷電子郵件中的 A/B 測試:如何優化我們的副本以獲得更多回應?
IA/B 應該測試我的冷電子郵件行銷活動的哪些元素?
答案取決於您想要實現的結果:您的目標是提高開啟率還是讓更多潛在客戶積極回應您的訊息。
在 Woodpecker 中進行冷電子郵件和後續 A/B 測試的逐步指南
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