コールドメールのA/Bテスト
何をテストし、どう測定するか
A/Bテストはコールドメールの返信率を30〜50%向上させられます。しかし、多くのチームは間違ったものをテストしています。ここでは、本当に成果を動かす要素をご紹介します。
コールドメール
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重要なポイント
- 件名はコールドメールの成果に最も大きな影響を与えます。まず件名をテストしましょう
- 統計的に有効な結果を得るには、バリエーションごとに100通以上のメールが必要です
- Vonselは企業ごとに複数のAIバリエーションを生成し、実データに基づく組み込みのA/Bテストを実現します
基礎
コールドアウトリーチでA/Bテストが重要な理由
コールドメールのA/Bテストとは、同じメールの2つのバリエーションを異なるセグメントに送信し、どちらがより良い成果を出すかを測定することです。OptimizelyのA/Bテストの基礎に関するガイドでは、わずかな改善でも時間とともに積み重なると説明されています。開封率の15%の改善と返信率の10%の改善があれば、追加のメールを1通も送らずにパイプラインの成果を倍増させられます。
VWOのスプリットテストの方法論に関する調査によると、多くのチームは重大な誤りを犯しています。一度に多くの変数をテストしてしまうのです。コールドメールで効果的なA/Bテストを行うには、一度に1つの要素だけを変更し、統計的有意性に達するまでテストを十分な期間実施することが必要です。
コールドメール特有の課題はサンプルサイズです。数千人の訪問者がいるウェブサイトのA/Bテストとは異なり、コールドメールのキャンペーンはしばしば数百件の送信で行われます。そのため、何をテストし、どう測定するかについて規律あるアプローチが求められます。優れたメールの件名は、最も影響の大きい出発点です。
30-50%
体系的なA/Bテストによる返信率の改善幅
100+
統計的に有効な結果に必要なバリエーションごとのメール数
1
明確で実行可能なテスト結果を得るために一度に変更する変数の数
何をテストするか
A/Bテストする価値のある6つの要素(優先順位順)
MailchimpのA/Bテスト用語集とConvertKitのメールテスト戦略ガイドは、優先順位について一致しています。影響の大きいものから順にテストしましょう。
1
件名
最も影響の大きい単一の要素です。質問形 vs. 断定形、短い vs. 長い、パーソナライズ vs. 一般的、好奇心を引く vs. 価値を訴える、といった組み合わせをテストします。勝ちパターンの件名は、メール開封率を倍増させられます。
2
書き出しの一文
最初の一文で、続きを読んでもらえるかどうかが決まります。相手の事業への言及 vs. 課題から入る書き出し vs. 共通のつながり vs. 称賛、をテストします。レビューや評価から得た実データがあれば、これがより容易になります。
3
コールトゥアクション
ソフトなCTA(「一度お話しする価値はありますか?」)vs. 具体的なCTA(「今週木曜に15分いかがですか?」)vs. 価値提供型CTA(「レポートをお送りしましょうか?」)をテストします。ActiveCampaignのメールエンゲージメント最適化に関するブログでは、初回接触のコールドメールではソフトなCTAが勝つと示されています。
4
メールの長さ
50語 vs. 120語 vs. 200語のメールをテストします。コールドメールでは、ほぼ常に短い方が勝ちます。ただし「短い」が具体的にどの程度かは、あなたの対象読者とBtoBメールの文脈に合わせてテストする必要があります。
5
パーソナライズの深さ
名前のみのパーソナライズ vs. 企業ごとのパーソナライズ vs. レビューに基づく深いパーソナライズをテストします。Vonselはデータベース内の企業ごとに異なるパーソナライズのレベルを生成します。
6
送信する時間と曜日
火曜の午前9時 vs. 木曜の午後2時 vs. 土曜の朝をテストします。「最適な」時間帯は業界によって異なります。これを賢い送信頻度の戦略と組み合わせましょう。
手動のA/Bテストは不要に。AIにバリエーションを生成させましょう。
Vonselは実際のレビューデータから、企業ごとに複数のユニークなメールバリエーションを生成します。すべてのメールが異なります。AIによる組み込みのA/Bテスト。無料トライアル開始時に検証済みリード20件。
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ベンチマーク
要素別に見るA/Bテストの効果
| テストした要素 | 典型的な改善幅 | 最小サンプルサイズ |
|---|
| 件名 | 開封20〜40%増 | バリエーションごとに100 |
| 書き出しの一文 | 読了15〜30%増 | バリエーションごとに150 |
| コールトゥアクション | 返信10〜25%増 | バリエーションごとに200 |
| メールの長さ | 返信5〜15%増 | バリエーションごとに200 |
| パーソナライズの深さ | 返信30〜50%増 | バリエーションごとに100 |
| 送信時間 | 開封5〜10%増 | バリエーションごとに300 |
パーソナライズの深さは2番目に影響が大きいにもかかわらず、必要なサンプルが最も少ない点に注目してください。これは、一般的なメールと深くパーソナライズされたメールの差があまりに大きいため、統計的に有意になるのが早いからです。テストキャンペーンを管理するには、適切なメール自動化をご活用ください。
コールドメールのA/Bテストの未来は、2つのテンプレートを互いに競わせることではありません。実データから見込み客一人ひとりに向けたユニークなメールを生成することです。すべてのメールが異なれば、「テスト」は大規模に自然と行われます。
テンプレートA対テンプレートBのテストはやめましょう。代わりに実データからユニークなメールを生成しましょう
見込み客一人ひとりに、AIが生成するバリエーションを
Vonselは、実際のレビュー、評価、事業の詳細を使って、企業ごとに複数のメールバリエーションを作成します。大規模に組み込まれたA/Bテスト。
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よくある質問
コールドメールでは、まず何をA/Bテストすべきですか?
まずは件名から始めてください。件名はメールが開封されるかどうかそのものを左右します。開封率が10%向上すれば、それがより多くの返信、商談、成約へと連鎖していきます。
有効なA/Bテストには何通のメールが必要ですか?
少なくともバリエーションごとに100通(合計200通)です。返信率のテストでは、返信率は低くより大きなサンプルが有意性に必要となるため、バリエーションごとに200〜300通を目指してください。
AIはコールドメールの手動A/Bテストを置き換えられますか?
部分的には可能です。Vonselは実データから企業ごとに複数のユニークなバリエーションを生成し、従来のA/Bテストが手動で実現しようとしている自然なばらつきを生み出します。