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多元测试可提高直接邮件性能–第2部分

黛博拉·哈斯克尔(Debora Haskel)

如承诺的那样,我们将继续从最佳实践中删除 多元测试。上一次,我们介绍了“大数据”的重要性日益增长,以及它如何通过对消费者的偏好进行更深入的了解来影响成功的跨渠道营销活动。我们还强调了技术在数据驱动的直接邮件活动中的日益重要的作用。

自动化营销工具 不仅增加了邮件的灵活性,还使多变量测试和分析成为可能。现在,直接营销人员可以做的不仅仅是确定哪些广告系列的效果要好于其他广告系列,他们还可以分析哪些因素(报价,标题,图片,颜色等)影响了效果。我们在星期三引用了此统计信息,但有必要加强这一点:正在进行测试的营销人员的广告系列效果平均要比未进行营销的营销人员的效果高60%。

回到最佳做法。以下是Naehas首席执行官Rab Govil在我们最近的多变量测试网络研讨会期间分享的技巧的续篇:

  • 在多变量测试中寻找热点区域。编译多元数据集后,请寻找突出的数字。这些热点区域将为您提供有关如何优化测试的更多指导。例如,也许一个人口统计学的响应明显高于特定的直接邮寄包裹。
  • 测试不是一个事件,而是一个过程。技术的进步使从多元测试中学习的速度更快,但了解什么是最能引起共鸣的过程仍是一个持续不断的过程,这使多元测试成为马拉松而非冲刺。
  • 100法则:为了达到统计意义,您必须避免类型I(错误肯定)和类型II(错误否定)错误-换句话说,当现实说的是假的时候就相信某件事是正确的,反之亦然。多元数据中单元格的大小应生成100个事件,以达到95%的有效结果概率。

随着技术的进步,多变量测试已经走了很长一段路。现在,它不仅可以收集数据集,还可以对数据集进行测试,分析和优化,从而比以往任何时候都更有效率,以提高直接邮件性能。如果您正在审查测试策略,请 联络我 了解更多。

链接 //www.bihly.com/blog/2013/01/25/multivariate-testing-direct-mail-2/
黛博拉·哈斯克尔(Debora Haskel)

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