Fallstudie zu kalten E-Mails: 97 % mehr Termine nach 1 A/B-Test (mit Vorlagen)
Veröffentlicht: 2024-04-02
- 1. Februar 2024
Inhalt
In dieser Fallstudie wird aufgeschlüsselt, wie wir die Cold-E-Mail-Ergebnisse für einen Geschäftsmakler (und langjährigen MailShake-Kunden) nach einem einzigen A/B-Test verdoppelt haben.
Sie werden sehen, wie wir Robert Allen von Acme Advisors & Brokers dabei geholfen haben, aus ein paar „negativen Antworten“ eine Kampagne zu machen, die dank einer neuen A/B-Teststrategie mehrere Termine pro Tag einbrachte.
Außerdem zeige ich Ihnen, warum unsere Lead-Generierungsagentur mit der Durchführung „ qualitativer A/B-Tests “ begonnen hat und wie uns dies geholfen hat, die Antwortrate einer einzelnen E-Mail von 9,8 % auf 18 % zu steigern, nachdem wir nur eine Feedback-basierte Variante geschrieben hatten.
Kampagnenstatistiken:
4 E-Mails
206 Interessenten
Öffnungsrate: 65 %
30 % Antwortquote
Insgesamt 64 Antworten
Über 30 Meetings generiert
Der neue Cold-E-Mail-A/B-Test
Ihnen wurde wahrscheinlich gesagt, dass Sie Ihre Kalt-E-Mails einem A/B-Test unterziehen sollten.
Aber nach Gesprächen mit Datenwissenschaftlern und Marketing-Gurus wie Brian Massey von Conversion Sciences …
…Es stellt sich heraus, dass die meisten von uns (ich eingeschlossen) A/B-Tests für kalte E-Mails falsch durchgeführt haben!
Keuchen!
So führen Sie Cold-E-Mail-A/B-Tests wie ein Doktortitel durch
Hier ist der größte Fehler, den Kalte-E-Mail-Versender beim A/B-Testen machen:
„Wir betrachten die Antwortquoten und nicht die tatsächlichen Antworten .“
Ja, wenn ich A/B-Tests durchführe, sind mir die Antwortraten egal. Zumindest zunächst nicht.
Warum? Laut Datenwissenschaftlern sind Antwortraten erst dann eine verlässliche Messgröße, wenn Sie 100 Antworten pro Cold-E-Mail-Variante erhalten. (Weitere Informationen zur statistischen Signifikanz finden Sie hier.)
Übersetzung : Wenn Sie einen Test beenden, BEVOR Sie 100 Antworten pro Variante erhalten, wissen Sie nicht (mit Sicherheit), welche E-Mail besser abgeschnitten hat!
Ich bin kein Doktorand, aber das heißt, wenn Sie eine Antwortrate von 10 % pro Variante erreichen, müssten Sie 2.000 E-Mails senden, bevor Sie einen A/B-Test richtig durchführen können.
Sehen Sie hier das Problem?
Ein solches Volumen mag bei der Zielseitenoptimierung oder PPC-Anzeigen funktionieren. Wenn Sie jedoch eine SEHR zielgerichtete Liste haben, müssen Sie nicht 2.000 Personen pro Segment kontaktieren.
Was kann ein Vertriebsteam also tun?
Führen Sie „Feedback-gesteuerte“ A/B-Tests durch.
Es stellt sich heraus, dass die Analyse Ihrer Antworten Ihnen weitaus mehr dabei hilft, Ihre Ergebnisse zu verbessern, als die Antwortraten zu überprüfen.
Das ist kein neues Konzept. (Es werden lediglich qualitative Daten statt quantitativer Daten verwendet.) Aber es ist die beste Methode für A/B-Tests, wenn Sie Ihre Rücklaufquote schnell verdoppeln möchten.
Um zu erklären, wie wir das gemacht haben – und wie Sie das Gleiche tun können – schauen wir uns die Fallstudie an:
Übersicht über die Fallstudie
Als wir begannen, mit Robert zusammenzuarbeiten, hatte er ein klares Ziel vor Augen: 1 Anruf pro Tag generieren.
Konkret bestand unser Ziel darin, ihnen einen geplanten Anruf pro Tag bei einem qualifizierten Geschäftsinhaber zu ermöglichen, der daran interessiert war, dass sie ihr Unternehmen verkauften.
Um dieses Ziel zu erreichen, müssten wir drei interessierte Antworten pro Tag generieren. (Wir konnten nicht davon ausgehen, dass tatsächlich 100 % der Antworten auf den Anruf eingehen würden. Aus Sicherheitsgründen war unser Ziel daher 3 Antworten pro Tag.)
Die „A“-Cold-E-Mail
Antwortrate: 9,8 %
Anmerkungen von Jack: Für diese erste Variante wurden hier einige der verwendeten Targeting-Filter aufgeführt:
Geschäftsinhaber in unserer Zielbranche mit einem Unternehmen, das vor X Jahren in einer Stadt gegründet wurde, in der mein Kunde einen Käufer hatte.
Bei dieser Variante haben wir uns entschieden, direkt vorzugehen und sie um einen Anruf bezüglich ihres Geschäftsverkaufs zu bitten. Und natürlich stellen wir sicher, dass wir die Personalisierung gemäß unserem CCQ-Framework hinzufügen.
Betreff: Zahlen
{{Vorname}}, {{BENUTZERDEFINIERTER EINLEITUNGSSATZ – CCQ}}
Verzeihen Sie, dass ich direkt bin, aber wenn ich einen potenziellen Käufer in {{city}} hätte, der am Kauf von {{company}} interessiert wäre, wären Sie dann offen für sein Angebot?
Wenn ja, wie sieht Ihr Kalender für einen kurzen Anruf aus?
{{UNTERSCHRIFT}}
PS Zum Hintergrund: Mein Unternehmen hilft Unternehmern im {{INDUSTRY}}-Bereich dabei, den richtigen Käufer für ihr Unternehmen zu finden, wenn sie endlich bereit sind, in den Ruhestand zu gehen.
—-
Ziemlich gute E-Mail, oder? Das dachte ich mir... Bis die Antworten eintrafen.
Die „A“ kalten E-Mail-Antworten
Diese E-Mail erhielt eine Antwortquote von 9,8 %.
Für den ersten Start nicht schlecht, aber die Antworten waren größtenteils negativ … Nach der Analyse der ersten 8 Antworten waren 2 positiv (stimmten einem Treffen zu) und 3 waren nicht interessiert. Und 3 teilten ein gemeinsames Antwortmuster potenzieller Kunden wie dieses:
Wie wir die „B“-Variante geschrieben haben: Lösung des Problems Nr. 1
Spüren Sie einen gemeinsamen Nenner in diesen Antworten?
Häufiger Einwand: Sie glaubten nicht, dass unser Kunde tatsächlich einen Käufer in seiner Stadt hatte , der bereit war, ein Angebot zu machen .
Deshalb haben wir eine Testvariante erstellt, die die Skepsis verringern könnte …
Imbiss : Dies wurde aufgrund von Feedback gelernt! (Nicht die Antwortrate.)
Glücklicherweise hatte unser Kunde in diesen Märkten einen Käufer, der bereit war, ein Unternehmen zu kaufen, wenn es zu ihm passte.
Hier ist also, was wir gemacht haben.
2 Änderungen, die unsere Antwortrate verdoppelt haben:
- Wir haben das Wort „potenzieller Partner“ aus der Kopie gestrichen. Wir erfuhren, dass dies Skepsis hervorrief und unser Kunde einen Partner hatte, der bereit war, ein Angebot zu machen. Dieses Wort war also ein GROSSES Problemfeld.
- Wir haben ihnen gesagt, WARUM wir sie kontaktiert haben, um unseren Pitch glaubwürdiger zu machen.
- In der neuen Kopie wurde erwähnt, dass wir nur auf eine bestimmte Art von Unternehmen abzielten, die mindestens X Jahre alt waren und einen guten Ruf hatten – basierend auf ihren Online-Bewertungen. Deshalb habe ich das (natürlich schön formuliert) in die PS aufgenommen, um sie wissen zu lassen, dass wir sie speziell ins Visier genommen haben.
Folgendes ist passiert:
Wir sind von einer Antwortquote von 9,8 % (überwiegend negative Antworten) auf eine Antwortquote von 18 % gestiegen, wobei über 70 % der Antworten als positiv markiert wurden! #gewinnen
Die „B“-Cold-E-Mail-Antwortrate: 18 %
Betreff: Zahlen
{{Vorname}}, {{BENUTZERDEFINIERTER EINLEITUNGSSATZ – CCQ}}
Verzeihen Sie, dass ich direkt bin, aber ich habe einen Partner in {{city}}, der ein Unternehmen wie {{company}} übernehmen möchte.
Sind Sie offen für Zahlengespräche?
Am besten,
Robert
PS: Aus Gründen der Transparenz suchen wir nach einem {{INDUSTRY}}-Unternehmen in der Region, das seit {{TIME PERIOD}} existiert und einen guten Ruf wie Ihres hat. Aber wenn Sie kein Interesse haben, können Sie dies gerne ignorieren.
Ergebnisse: Echte Antworten aus dieser Variation
Abschluss
Ein paar wichtige Erkenntnisse für Sie:
- Ja, Kalt-E-Mails funktionieren immer noch. Wenn Sie erfolgreich sein möchten, müssen Sie jedoch eine Personalisierung hinzufügen. Tatsächlich funktioniert die Personalisierung so gut, dass wir einen Vollzeit-„Personalisierungsexperten“ eingestellt haben. Testen Sie es und sehen Sie, was passiert.
- Schreiben Sie Ihre „B“-Variante, nachdem Sie Ihre negativen Antworten analysiert haben. Dies ist der schnellste und zuverlässigste Weg, erfolgreiche A/B-Tests durchzuführen. (Antwortraten sind oft irreführend.)
- Bauangelegenheiten auflisten. Diese Kampagne wäre gescheitert, wenn wir eine Zielgruppe angesprochen hätten, die nicht unseren strengen Kriterien entsprach. Analysieren Sie Ihre aktuellen Kunden/Kunden und finden Sie gemeinsame Attribute, die Sie zum Erstellen präziser Listen verwenden können.
Jack Reamer
Jack Reamer leitet SalesBread.com, eine Boutique-Agentur zur Lead-Generierung, die personalisierte Kalt-E-Mails und LinkedIn-Nachrichten für vielbeschäftigte Menschen versendet, die sich mehr Treffen mit Traumkunden wünschen. Kontaktieren Sie ihn, um über Wachstum zu sprechen oder „Hallo!“ zu sagen. Auf Linkedin.
