A/B-testning: När det hjälper och när det stjälper ditt CRM-arbete

När testning blir kontraproduktiv

Företaget testade allting – från ämnesrader och innehåll till layout och design-element. Men det fanns ett grundläggande problem: deras utskicksvolymer var helt enkelt för låga för att generera statistiskt signifikanta resultat.

Vanliga misstag i A/B-testning

Det klassiska multivariabla felet

Ett tydligt exempel på problematiken var när de testade både ämnesrad och mailinnehåll samtidigt i samma utskick. Detta är ett klassiskt metodfel inom A/B-testning – när man ändrar flera variabler samtidigt blir det omöjligt att veta vilken förändring som faktiskt påverkade resultatet.

När statistiken vilseleder

I ett särskilt talande fall “vann” variation A enligt deras metodik, men den enda faktiska försäljningen kom från variation B. Detta illustrerar perfekt hur bristfällig testning kan leda till felaktiga slutsatser och potentiellt skadliga beslut.

En mer pragmatisk approach

Fokus på handling istället för testning

I många fall är det mer effektivt att fokusera på att få ut nyhetsbrevet och sedan agera baserat på de faktiska resultaten man ser. Detta ger ofta mer värdefull och actionable data än undermåliga A/B-tester.

Praktiska alternativ till kontinuerlig testning

Här är några konkreta exempel på hur man kan optimera sina utskick utan omfattande testning:

Vid låga öppningsfrekvenser:

Skicka om samma utskick till de som inte öppnade
Välj en annan tidpunkt för det andra utskicket
Behåll innehållet men testa en ny ämnesrad

Vid låga klickfrekvenser:

Följ upp med nya vinklar till de som inte klickade
Omformulera erbjudandet
Förtydliga call-to-action

Slutsats: Balans är nyckeln

Effektiv e-postmarknadsföring handlar inte om att testa allt hela tiden, utan om att göra smarta, välgrundade val baserade på tillräcklig data. Ibland är den enklaste lösningen den bästa – fokusera på att leverera värde till mottagarna och använd din tid och resurser där de gör mest nytta.

När du väl bestämmer dig för att genomföra A/B-tester, se till att:

Ha tillräcklig volym för statistisk signifikans
Testa en variabel i taget
Ha en tydlig hypotes
Planera hur du ska använda resultaten

Detta tillvägagångssätt ger dig möjlighet att faktiskt lära dig något användbart från dina tester, istället för att samla på dig data som i slutändan inte leder till några meningsfulla insikter.

Läs våra case för att se hur vi jobbar i praktiken och boka ett samtal med oss nedan idag.

Tveka inte att kontakta oss om du vill ta din CRM-strategi till nästa nivå och skapa långsiktig framgång för ditt företag.

För fler tips, ladda ned vår ultimata guide för e-postmarknadsföring eller hur du kommer igång med klaviyo.