A/B-тестирование в email-рассылках: что тестировать и как интерпретировать результаты

Что такое A/B-тестирование и почему оно критично для email-маркетинга

A/B-тестирование — это эксперимент, в котором вы сравниваете две версии письма, чтобы понять, какая работает лучше.

Как это работает:

1. Вы создаете два варианта письма, которые отличаются одним элементом (например, темой или прехедером)
2. Делите аудиторию на две равные группы случайным образом
3. Группа А получает вариант А, группа Б — вариант Б
4. Сравниваете результаты: открытия, клики, конверсию

Победившую версию оставляете в качестве наработок для дальнейших рассылок.

Почему интуиция часто подводит

Маркетологи — не экстрасенсы. То, что кажется очевидным, на практике может провалиться. Эмодзи в теме, которые «точно привлекут внимание», иногда снижают открываемость. Длинные письма, которые «никто не читает», могут конвертировать лучше коротких.

Большинство A/B-тестов не достигают статистической значимости из-за неправильного подхода — результаты оказываются случайными, а не закономерными.

Что дает правильное тестирование

• Рост открываемости. Оптимизация темы письма может поднять показатель открываемости.
• Увеличение кликов. Правильный CTA и расположение контента влияют на CTR
• Больше конверсий. В итоге — больше продаж при той же базе подписчиков
• Понимание аудитории. Вы узнаете, что реально цепляет ваших клиентов

Когда A/B-тестирование имеет смысл (а когда — нет)

Не всегда тестирование оправдано. Есть условия, при которых оно работает, и ситуации, когда лучше не тратить время. Обратите внимание на следующие параметры:

У вас достаточно большая база.

Минимум — от 1000 подписчиков, оптимально — от 5000. Почему? Чтобы результаты были статистически значимыми. Если база меньше 500 человек, разница может быть случайной. В такой ситуации лучше сосредоточиться на росте базы.

Вы делаете регулярные рассылки.

Минимум 2-4 письма в месяц. Тестирование — итеративный процесс. Одна находка порождает новую гипотезу.

Если это единственное письмо (например, анонс события), тестировать нет смысла, ведь применить выводы будет просто негде.

Есть время на сбор данных.

Нужно минимум 24 часа (обычно 3-7 дней), чтобы накопить статистику. Нельзя посмотреть результаты через два часа и сделать выводы.

Запустить тест легко. Но если некому проанализировать результаты и внедрить изменения — это пустая трата усилий.

У вас есть четкая гипотеза.

«Посмотрим, что сработает» — не гипотеза. «Тема с вопросом увеличит Open Rate на 10%» — гипотеза.

Если вы не понимаете, зачем тестируете и какую метрику хотите улучшить, результат окажется бесполезным.

Что можно и нужно тестировать: полный разбор элементов

Теоретически протестировать можно почти всё. Практически — начинать стоит с элементов, которые дают максимальный эффект.

1. Тема письма — главный приоритет

Тема — это первое , что видит получатель. От нее напрямую зависит Open Rate.

Что тестировать

2. Preheader (предзаголовок)

Preheader — это текст, который отображается рядом с темой в списке входящих писем. Многие его игнорируют — и зря.

Что тестировать:

• Расширение темы vs вторичный оффер
• С конкретным призывом к действию vs описательный
• Длина (первые 40 символов — самые важные)

Плохо: Тема «Скидка 30%», preheader «Скидка 30% на всё»

Хорошо: Тема «Скидка 30%», preheader «Только сегодня — более 200 моделей со скидкой»

3. Имя отправителя

Казалось бы, мелочь. Но от имени отправителя тоже зависит, откроют письмо или нет.

Что тестировать:

• Название компании («OZON») vs имя человека («Анна из OZON»)
• Формальное («Служба поддержки») vs более личное («Команда поддержки»)

Личное имя часто создает ощущение диалога, но требует осторожности. Если письмо подписано конкретным человеком, важно:

• указывать в письме реальные контактные данные, чтобы пользователь мог убедиться, что отправитель существует и с ним можно выйти на связь;
• оценить возможный поток входящих писем. Если вы физически не сможете обработать все ответы и проигнорируете часть писем – у этих подписчиков может сложиться впечатление, что их обманули.
• убедиться, что имя будет иметь вес. Письмо абстрактной Екатерины откроют с меньшей вероятностью, чем письмо эксперта/лица, узнаваемого вне компании.

Для массовых или B2B-коммуникаций уместнее использовать коллективные форматы («Команда OZON»), чтобы сохранить личный тон без риска вызвать недоверие.

4. Время и день отправки

Универсального «лучшего времени» не существует. У каждой аудитории свои привычки.

Что тестировать:

• Будни vs выходные
• Утро (8:00-10:00) vs день (12:00-14:00) vs вечер (18:00-21:00)
• Разные дни недели

5. Контент письма

Длина текста. Короткое лаконичное письмо vs развёрнутое с деталями. Зависит от цели: для новостной рассылки короче лучше, для образовательного контента — подробнее.

Персонализация контента. Ручная подборка товаров vs автоматические персональные рекомендации. Интернет-магазин Mario Berlucci протестировал оба подхода. Письма с автоматическими рекомендациями выиграли +0,14 процентных пункта по кликам. Показать небольшой, но дает повод для тестов.

Соотношение текста и картинок. Больше визуала vs больше текста. Оптимальное соотношение — 60% текста, 40% изображений, но для вашей ниши может быть иначе.

Тон коммуникации. Деловой формальный vs дружественный неформальный. Особенно актуально для B2B vs B2C. Но учтите: важно сохранять единый стиль общения.

Даже если письма звучат чуть иначе, чем посты или сайт, общий тон должен совпадать — чтобы у человека не возникало ощущение, что это пишет «другая» компания.

6. Call-to-Action (призыв к действию)

От формулировки и оформления CTA зависит, кликнет пользователь или нет.

Что тестировать

7. Дизайн и визуал

Изображения. Важно не только количество изображений, но и общее визуальное оформление: подложка, фирменные шрифты, стиль кнопок и цветовая палитра. Письмо должно быть визуально согласовано с сайтом и другими каналами, чтобы восприниматься как часть единой коммуникации бренда.

Расположение ключевых элементов. CTA вверху (сразу видно) vs CTA внизу (после текста). Для некоторых типов писем требуется небольшой “прогрев” перед призывом к действию, для других – можно сразу показывать предложение.

Как правильно провести A/B-тест: пошаговая инструкция

Запустить тест технически просто. Получить из него пользу — сложнее. Вот алгоритм, который работает.

Шаг 1. Сформулируйте четкую гипотезу

Без гипотезы тест превращается в лотерею.

Корректная гипотеза выглядит так: «Тема письма с вопросом увеличит Open Rate на 3% по сравнению с утвердительной темой»

Неправильно: «Посмотрим, какая тема лучше»

Хорошая гипотеза включает:

• Что именно вы меняете (тема письма)
• Какой результат ожидаете (рост Open Rate на 10%)
• С чем сравниваете (утвердительная тема)

Шаг 2. Выберите ОДИН элемент для тестирования

Это золотое правило A/B-тестирования. Меняйте только один параметр за раз. В ином случае трудно будет понять, что именно сработало.

Шаг 3. Рассчитайте размер выборки

Здесь многие ошибаются. Недостаточная выборка — главная причина, почему тесты не работают.

Для большинства тестов нужно минимум 1000-5000 получателей на каждый вариант (A и B), чтобы результаты были статистически значимыми. Если база меньше — результаты могут быть случайными.

В плане определения кол-ва получателей ситуация такая: в классическом A/B-тесте аудитория делится пополам.

Но в email-маркетинге часто используют многоступенчатые схемы, чтобы протестировать гипотезу на небольшой части базы, а затем отправить победивший вариант остальным подписчикам. Это называется A/B-split-тест, он актуален для больших баз и в случаях, когда письмо не подвязано к конкретной дате. При таком подходе вы в рамках одной рассылки находите наиболее эффективный вариант и запускаете с ним массовую отправку.

Классические схемы распределения для A/B-split-тестов:

10%-10%-80%
10% базы получают вариант А, 10% — вариант Б, победитель отправляется оставшимся 80%. Подходит для крупных баз (от 50,000 подписчиков).

20%-20%-60%
Более точная статистика, но меньше людей получат финальную «победившую» версию. Подходит для средних баз (10,000-50,000).

Шаг 4. Определите метрику успеха

Ещё ДО запуска теста решите, по какому критерию будете оценивать результат.

Метрики для разных элементов:

Шаг 5. Установите длительность теста

Слишком короткий тест дает искаженные данные. Слишком длинный — затягивает принятие решений.

Оптимальная длительность:

• Минимум 24 часа (для первичной статистики)
• Оптимально 3-7 дней (чтобы захватить разное поведение аудитории)
• Максимум 2 недели (после этого условия могут измениться)

В первые часы письма открывают самые активные подписчики. Их поведение может отличаться от основной массы. Если остановите тест через 2 часа — получите искажённую картину.

Шаг 6. Запустите тест

Перед запуском проверьте:

Все ссылки работают в обоих вариантах
✅ Каждый вариант рассылки имеет уникальные UTM-метки
✅ Дизайн корректно отображается
✅ Сегментация настроена правильно (группы не пересекаются)
✅ Метрика отслеживания подключена

И самое главное — не смотрите на результаты до окончания теста. Это называется «peeking» (подглядывание) и искажает статистическую значимость.

Как анализировать и интерпретировать результаты

Тест завершён, данные собраны. Теперь самое важное — правильно их интерпретировать.

Что смотреть в первую очередь

1. Основную метрику
   Ту, которую выбрали до теста. Если тестировали тему — смотрите Open Rate. Если CTA — смотрите Click Rate.
2. Сопутствующие метрики
   Вариант Б дал +5% к открытиям, но -10% к кликам? Это важная информация. Возможно, тема обещала одно, а контент не соответствовал ожиданиям.
3. Сегментацию
   Разбейте результаты по сегментам: новые vs постоянные клиенты, мужчины vs женщины, разные города. Иногда один вариант выигрывает в целом, но проигрывает в важном для вас сегменте.

Неочевидные моменты при анализе

Смотрите не только на проценты, но и на абсолютные значения. Пример:

Вариант А: 1000 отправок, 200 открытий = 20%
Вариант Б: 1000 отправок, 220 открытий = 22%

Разница всего 20 человек. Если это статистически значимо — отлично. Если нет — не стоит перестраивать стратегию.

Учитывайте контекст! Запустили тест во время Чёрной Пятницы? Результаты могут быть нерепрезентативными для обычных рассылок. Было важное событие в новостях? Это могло повлиять на поведение аудитории.

Проверяйте результат несколько раз. Один успешный тест — это хорошо. Но если хотите быть уверены, повторите его через месяц. Закономерность должна подтвердиться.

Что делать с результатами

Победил вариант А (с статистической значимостью):
✅ Внедряйте изменение в постоянную практику
✅ Документируйте результат
✅ Формулируйте следующую гипотезу на основе этой находки

Нет значимой разницы: это тоже результат. Значит, оба варианта работают одинаково. Можно:

• Использовать любой из них
• Сформулировать более смелую гипотезу
• Переключиться на тестирование другого элемента

Неожиданный исход (победил не тот вариант, который ожидали): самое интересное! Проанализируйте, почему так произошло. Это может открыть новое понимание аудитории.

Практические советы: с чего начать

A/B-тестирование — это не разовая акция, а постоянный процесс оптимизации. Вот как подойти к этому системно.

Начинайте с самого важного

Приоритет №1: Тема письма. Она влияет на Open Rate, а без открытий всё остальное не имеет смысла. Первые 3-5 тестов посвятите темам.

Приоритет №2: CTA и оффер. Когда открываемость на хорошем уровне, переключайтесь на конверсию. Тестируйте формулировки призывов к действию и расположение кнопок.

Приоритет №3: Время отправки. Найдите оптимальное время для вашей аудитории. У B2B и B2C оно может сильно отличаться.

Тестируйте регулярно, но не хаотично

Оптимальная частота: 1-2 теста в месяц. Этого достаточно, чтобы постоянно улучшать результаты, но не перегружать процесс.

Создайте календарь тестирования. Например:

• Январь: тестируем длину темы
• Февраль: тестируем персонализацию
• Март: тестируем время отправки

Используйте результаты конкурентов (с умом)

То, что сработало у других, может не сработать у вас. Аудитории разные. Берите идеи для гипотез, но всегда проверяйте на своей базе.

Не бойтесь «провальных» тестов

Неудачный тест — тоже результат. Вы узнали, что НЕ работает. Это экономит время и деньги в будущем. Главное — понять, почему не сработало, и сформулировать новую гипотезу.

Заключение

A/B-тестирование превращает email-маркетинг из игры в угадайку в точный инструмент. Даже если у вас небольшая база, можно начать с простого: протестируйте две темы письма на ближайшей рассылке.

Фиксируйте результаты, учитесь на них и применяйте находки. Каждый тест — это шаг к лучшему пониманию вашей аудитории.

Хотите настроить системное A/B-тестирование, но не хватает времени или специалистов? Команда Adequo разработает стратегию тестирования под ваш бизнес и поможет масштабировать успешные практики. Оставьте заявку — обсудим ваш проект.