Studi Kasus Email Dingin: 97% Lebih Banyak Janji Temu Setelah 1 Pengujian A/B (dengan Templat)

Diterbitkan: 2024-04-02

Jack Reamer

1 Februari 2024

Isi

Studi kasus ini menguraikan cara kami menggandakan hasil cold email untuk broker bisnis (dan pelanggan lama MailShake) setelah satu pengujian A/B.

Anda akan melihat bagaimana kami membantu Robert Allen dari Acme Advisors & Brokers mengubah beberapa “balasan negatif” menjadi kampanye yang menghasilkan banyak janji temu per hari berkat strategi pengujian A/B yang baru.

Selain itu, saya akan menunjukkan kepada Anda mengapa agensi penghasil prospek kami mulai menjalankan “ pengujian A/B kualitatif ” dan bagaimana hal ini membantu kami meningkatkan tingkat balasan satu email dari 9,8% menjadi 18% setelah menulis hanya satu variasi yang dipandu masukan .

Statistik Kampanye:
4 email
206 prospek
Tingkat pembukaan: 65%
Tingkat balasan 30%.
Total 64 balasan
30+ pertemuan dihasilkan

Tes A/B Email Dingin Baru

Anda mungkin telah diberitahu bahwa Anda harus menguji A/B email dingin Anda.

Namun setelah berbicara dengan ilmuwan data dan pakar pemasaran seperti Brian Massey di Ilmu Konversi…

…Ternyata sebagian besar dari kita (termasuk saya sendiri) salah melakukan pengujian A/B pada email dingin!

Terkesiap!

Cara Menjalankan Tes A/B Email Dingin Seperti PhD

Inilah kesalahan terbesar yang dilakukan pengirim email dingin saat pengujian A/B:

“Kami melihat tingkat balasan , bukan balasan sebenarnya .”

Ya, sekarang, saat saya menjalankan pengujian A/B, saya tidak peduli dengan tingkat balasan. Setidaknya tidak pada awalnya.

Mengapa? Menurut ilmuwan data, tingkat balasan bukanlah metrik yang dapat diandalkan sampai Anda mendapatkan 100 balasan per variasi email dingin. (Pelajari lebih lanjut tentang signifikansi statistik di sini.)

Terjemahan : Jika Anda mengakhiri tes SEBELUM Anda mendapatkan 100 balasan per variasi, Anda tidak akan tahu (dengan yakin) email mana yang berkinerja lebih baik!

Saya bukan seorang Ph.D, tetapi itu berarti jika Anda mendapatkan tingkat balasan 10% per variasi, Anda harus mengirim 2.000 email sebelum dapat menjalankan pengujian A/B dengan benar.

Apakah Anda melihat masalahnya di sini?

Volume semacam itu mungkin berfungsi dengan pengoptimalan halaman arahan atau iklan PPC… tetapi jika Anda memiliki daftar yang SANGAT bertarget, Anda tidak akan memiliki 2.000 orang untuk dihubungi per segmen.

Jadi apa yang harus dilakukan tim penjualan?

Jalankan pengujian A/B “Dipandu Umpan Balik”.

Ternyata, menganalisis balasan Anda akan membantu Anda meningkatkan hasil JAUH lebih dari sekedar memeriksa tingkat balasan.

Ini bukanlah konsep baru. (Ini hanya menggunakan data kualitatif, bukan data kuantitatif.) Namun ini adalah cara terbaik untuk melakukan pengujian A/B jika Anda ingin menggandakan tingkat respons Anda dengan cepat.

Untuk menjelaskan bagaimana kami melakukan hal ini — dan bagaimana Anda dapat melakukan hal yang sama – mari kita lihat studi kasusnya:

Ikhtisar Studi Kasus

Saat kami mulai bekerja dengan Robert, dia memiliki tujuan yang jelas: Menghasilkan 1 panggilan per hari.

Secara khusus, sasaran kami adalah memberikan mereka 1 panggilan terjadwal per hari dengan pemilik bisnis memenuhi syarat yang tertarik agar mereka menjual bisnisnya.

Untuk mencapai sasaran tersebut, kami perlu menghasilkan 3 balasan yang berminat per hari. (Kami tidak dapat berasumsi bahwa 100% balasan akan benar-benar muncul pada panggilan tersebut. Jadi untuk amannya, 3 balasan per hari adalah target kami.)

Email Dingin “A”.

Tingkat Balasan: 9,8%

Catatan Jack: Untuk variasi pertama ini, berikut beberapa filter penargetan yang digunakan:
Pemilik Bisnis, dalam industri target kami, dengan perusahaan yang didirikan X tahun lalu, di kota tempat klien saya memiliki pembeli.

Untuk variasi ini, kami memutuskan untuk berterus terang dan meminta mereka menelepon mengenai penjualan bisnis mereka. Dan, tentu saja, pastikan untuk menambahkan personalisasi mengikuti kerangka CCQ kami.

Subyek: angka

{{nama depan}}, {{KALIMAT INTRO KUSTOM — CCQ}}

Maafkan saya karena berterus terang, namun jika saya memiliki calon pembeli di {{city}} yang tertarik membeli {{company}}, apakah Anda bersedia mendengarkan tawaran mereka?

Jika ya, seperti apa kalender Anda untuk panggilan singkat?

PS Sebagai latar belakang, perusahaan saya membantu pengusaha di bidang {{INDUSTRY}} menemukan pembeli yang tepat untuk bisnis mereka ketika mereka akhirnya siap untuk pensiun.

—-

Email yang cukup bagus, ya? Itulah yang saya pikirkan… Sampai balasan mulai berdatangan.

Balasan Email Dingin “A”.

Email itu mendapat tingkat respons 9,8%.

Tidak buruk untuk permulaan pertama, tetapi sebagian besar balasannya negatif… Setelah menganalisis 8 tanggapan pertama, 2 positif (menyetujui pertemuan) 3 tidak tertarik. Dan 3 berbagi pola balasan prospek yang umum seperti ini:

Bagaimana Kami Menulis Variasi “B”: Mengatasi Masalah #1

Apakah Anda merasakan tema umum dalam balasan tersebut?

Keberatan Umum: Mereka tidak percaya klien kami benar-benar memiliki pembeli di kotanya yang siap mengajukan penawaran .

Jadi kami membuat variasi pengujian yang dapat mengurangi skeptisisme…

Kesimpulan : Ini dipelajari berdasarkan umpan balik! (Bukan tingkat balasan.)

Untungnya, klien kami memiliki pembeli di pasar tersebut yang siap membeli bisnis jika bisnis tersebut cocok.

Jadi, inilah yang kami lakukan.

2 Perubahan yang Meningkatkan Tingkat Balasan Kami Dua Kali Lipat:

Kami menghilangkan kata “mitra potensial” dari salinannya. Kami mengetahui bahwa hal ini menimbulkan skeptisisme, dan klien kami TELAH memiliki mitra yang siap memberikan penawaran. Jadi kata ini merupakan area masalah UTAMA.
Kami memberi tahu mereka MENGAPA kami menghubungi mereka agar penawaran kami lebih dapat dipercaya.
Dalam salinan baru, disebutkan bahwa kami hanya menargetkan jenis bisnis tertentu yang berusia minimal X tahun dan memiliki reputasi kuat — berdasarkan ulasan online mereka. Jadi saya memasukkannya (tentu saja dengan kata-kata yang baik) di PS untuk memberi tahu mereka bahwa kami secara khusus menargetkan MEREKA.

Inilah yang terjadi:

Kami beralih dari tingkat respons 9,8% (kebanyakan balasan negatif) ke tingkat respons 18% dengan lebih dari 70% balasan ditandai sebagai positif! #menang

Tingkat Balasan Email Dingin “B”: 18%

Subyek: angka

{{nama depan}}, {{KALIMAT INTRO KUSTOM — CCQ}}

Maafkan saya karena berterus terang, tapi saya memiliki mitra di {{kota}} yang ingin mengakuisisi perusahaan seperti {{perusahaan}}.

Apakah Anda terbuka untuk membicarakan angka?

Terbaik,

Robert

PS Agar transparan, kami sedang mencari perusahaan {{INDUSTRY}} di wilayah tersebut yang telah berdiri selama {{TIME PERIOD}} dan memiliki reputasi kuat seperti milik Anda. Namun jika Anda tidak tertarik, Anda bebas mengabaikannya.

Hasil: Balasan Nyata Dari Variasi Ini

Kesimpulan

Beberapa hal penting untuk Anda:

Ya, email dingin masih berfungsi Tetapi Anda perlu menambahkan personalisasi jika ingin sukses. Faktanya, personalisasi bekerja dengan sangat baik, kami mempekerjakan “Pakar Personalisasi” penuh waktu. Ujilah dan lihat apa yang terjadi.
Tulis variasi “B” Anda setelah menganalisis balasan negatif Anda. Ini adalah cara tercepat dan paling andal untuk menjalankan pengujian A/B yang sukses. (Tingkat balasan sering kali menyesatkan.)
Buat daftar hal-hal yang penting. Kampanye ini akan gagal jika kami menargetkan kelompok yang tidak sesuai dengan kriteria ketat kami. Analisis klien/pelanggan Anda saat ini dan temukan atribut umum yang dapat Anda gunakan untuk membuat daftar yang berfokus pada laser.

Jack Reamer

Jack Reamer menjalankan SalesBread.com, agen penghasil prospek butik yang mengirimkan email dingin yang dipersonalisasi dan pesan tertaut untuk orang-orang sibuk yang menginginkan lebih banyak pertemuan dengan klien impian. Hubungi dia untuk membicarakan pertumbuhan atau katakan "Hai!" di LinkedIn.