🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
A/B-тесты email-рассылок: как не выбирать победителя на глаз
Тема письма, имя отправителя, CTA или весь контент — что действительно влияет на результат? A/B-тест помогает проверить гипотезу на данных, а не полагаться на интуицию.
Но есть нюанс: сам факт проведения теста ещё не гарантирует полезный результат. Можно выбрать неправильную метрику, остановить тест слишком рано или разделить небольшую базу на слишком много вариантов.
В статье разобрали:
— как сформулировать гипотезу перед тестом,
— что и как тестировать,
— по какой метрике выбирать победителя,
— когда A/B-тест лучше не запускать,
— чем отличаются возможности enKod, Unisender, DashaMail и Sendsay,
— какой сервис подойдёт для простых, а какой — для более сложных экспериментов.
📌 Читайте статью и забирайте чек-лист: как провести A/B-тест email-рассылки и выбрать подходящий сервис.
