很有意思的一篇文章。想一想你喜欢吃的饭菜，如果接下来一年你每天都这么吃，然后每天也都喝同样的酒精饮料呢？日复一日，会有什么感觉？但你对潜在客户和订阅者日常使用的邮件和落地页元素都是这样呀。
　　如果你的业务的启动和点击率停滞了，这是你应该对邮件和落地页进行更改的时候。即使是那些已经改进的，依然会有优化空间。A/B测试是优化营销邮件和落地页效果的答案。
　　没有改变的心态是很可怕的一件事。你能为邮件和落地页添加多种多样的功能，而不必担心会对你的品牌效果产生负面影响，方法是用A/B测试来进行安全的增量更改，以确保客户参与进来并进一步缩短购买周期。
　　这篇文章将向你介绍应该测试的不同邮件和落地页元素，A/B测试的一些佳实践以及测试发现对于指导行动的重要性。你会看到为什么采用正确的测试策略能让转化率提高300%。
　　不熟悉A/B测试也没关系，因为它的工作原理像它看起来这样A/B。你应该为需要测试的元素创建A、B两个版本（比如红色按钮对比蓝色按钮），然后用指标衡量每个变量是否成功。
　　1）常见测试元素
　　主题
　　这通常是要测试的邮件副本中重要的元素。无论内容质量如何，主题行都会决定电子邮件是否被打开。测试不同类型的主题，来确定那个点击率高。比如优惠对比双关或歧义，搞笑的主题对比有紧迫感的主题。
　　标题
　　标题是另一个需要不断测试的重要元素。跟主题类似，标题会成为决定落地页成败的决定性因素。假设主题很好，能让订阅者打开邮件，那么标题对于提高点击率来说至关重要。
　　号召性用语（CTA）
　　你的业务应该尝试以不同的方式呈现号召性用语，这意味着可能要更改使用的词语，调整大小和颜色，并测试将CTA按钮放在邮件或目标网页的不同地方。
　　促销
　　不管你信不信，只提供折扣或促销已经不足以吸引他们的注意力，因为随着互联网的发展，越来越多的人意识到免费或折扣的东西肯定不够好。
　　你应该在营销中测试不同的措辞，以了解哪些优惠对订阅者有吸引力。比如，你可以测试某个百分比的优惠跟特定美元的优惠那个点击率更高。
　　布局
　　你的业务应该测试不同的邮件模板，以了解那个触发器的效果高。可以测试订阅者喜欢单列还是双列主题，或者一个颜色模板跟另一个颜色模板等。
　　图片
　　在哪里放置图片，用什么图片，以及图片能在邮件营销中发挥多大作用。运行不同的测试，来找到那个能触发佳性能指标。一张图片里有人物形象，另一张图片里只有产品可能是你需要测试的一个例子。
　　你应该已经看到A/B测试能提供其他营销研究方法不能带来的好处，这种定量方法可以衡量访客的行为模式，并提供必要见解，以提出可复制的实施更有效的邮件和落地页解决方案。
　　2）增量变化
　　事实上，大多数网页没有流量问题，但有转化问题，一般来说，转化率在1-3%。那么你到底做了哪些努力才能让97%的访客对你提供的努力不感兴趣？
　　增量变化可能是你了解潜在客户以及佳交互方式究竟是什么的第一步。
　　运行A/B测试时，确保你的业务正在进行渐进式更改。换句话说，一次只测试一个元素的一个变化。比如，如果你想查看你的CTA按钮颜色如何影响点击率，那么你的版本A应该保持不变，版本B跟A的区别应该只是颜色不同。
　　这里不存在一石二鸟。尝试同时测试多个不同元素的影响会让你确定那个元素触发更改的能力变复杂。
　　如果你尝试同时测量CTA，标题和版式的影响，并发现点击率有所提高，你会不清楚究竟是那些元素带来了提升。
　　如果你不知道元素改变对邮件产生的影响，那么这些元素更改未来可能会导致意外减少的时候又该怎么应对呢？
　　3）时间价值
　　你的公司应该使用A/B测试来确定发送电子邮件的佳时间。GetResponse发现26.63%电子邮件的打开都发生在邮件发送后的一小时内。因而，在正确的时间发送电子邮件无比重要。
　　要根据你的业务和订阅者确定发送佳时间，而不是其他公司的佳实践，因为用户参与的佳时间跟行业和目标市场有关。
　　幸运的是，营销自动化软件通常会根据你之前发送的邮件的打开和点击活动对发送邮件的佳时间提出建议。
　　很多企业害怕A/B测试，因为他们认为在测试不同元素的过程中，可能会失去前景。实际上，使用A/B测试能在不伤害当前点击率和打开率的情况下确定到达订阅者的佳时间。
　　你可以对一小部分订阅者使用A/B测试，并用你的样本调查结果预测这些结果将如何影响整个订阅列表的转化。例如，你可以在安排好的时间向10%的订阅者发送版本A，然后在另一时间段向另外的10%发送版本B的营销邮件。
　　一旦确定了那个时间能触发更好的效果，你可以用获胜版本的发送时间把邮件发给其余的80%订阅者。
　　4）实施解决方案
　　只有22％的企业对其目前的转换率感到满意。这可能是由于企业没有运行A/B测试，企业没有运行足够的A/B测试，或企业没有正确地对他们通过测试获得的发现采取行动。
　　不要削减A/B测试时间。确保它们运行足够长的时间，通常可以通过足够大以具有统计意义的样本来计算（大多数测试工具可以报告这一点）。
　　一旦对A/B测试获得的结果充满信心，应该对发现采取行动。为了避免将来再次测试相同内容，你需要把结果整理到资料夹或电子表格里。此外，对调查结果的梳理能让你以后更容易利用其中的个别解决方案。
　　假设你发现落地页上的人物图片比产品图片更能提高点击率，除了保证继续使用人物图片，这个发现还可以用到营销内容的其他元素里，比如广告或网站首页，找出这是否依然有效的方法是再次测试。
　　你将开始看到不同元素模式将如何影响营销邮件表现，然后可以用这些模式更好的了解订阅者，并在将来继续提供令人信服的营销邮件。