Case Study di posta elettronica fredda: 97% di appuntamenti in più dopo 1 test A/B (con modelli)
Pubblicato: 2024-04-02
- 1 febbraio 2024
Contenuti
Questo caso di studio illustra come abbiamo raddoppiato i risultati delle email a freddo per un broker aziendale (e cliente di lunga data di MailShake) dopo un singolo test A/B.
Vedrai come abbiamo aiutato Robert Allen di Acme Advisors & Brokers a trasformare alcune "risposte negative" in una campagna che ha ottenuto più appuntamenti al giorno grazie a una nuova strategia di test A/B.
Inoltre, ti mostrerò perché la nostra agenzia di lead generation ha iniziato a eseguire " test A/B qualitativi " e come ci ha aiutato a portare una singola email da un tasso di risposta dal 9,8% al 18% dopo aver scritto solo una variazione guidata dal feedback .
Statistiche della campagna:
4 e-mail
206 potenziali clienti
Tasso di apertura: 65%
Tasso di risposta del 30%.
64 risposte in totale
Oltre 30 riunioni generate
Il nuovo test A/B delle email a freddo
Probabilmente ti è stato detto che dovresti testare A/B sulle tue email fredde.
Ma dopo aver parlato con scienziati dei dati e guru del marketing come Brian Massey di Conversion Sciences...
… Si scopre che la maggior parte di noi (me compreso) ha sbagliato a testare A/B le email fredde!
Sussulto!
Come eseguire test A/B per email a freddo come un dottorato di ricerca
Ecco l'errore più grande che gli emailer freddi commettono durante i test A/B:
"Consideriamo i tassi di risposta anziché le risposte effettive ."
Sì, ora, quando eseguo i test A/B, non mi interessa il tasso di risposta. Almeno non all'inizio.
Perché? Secondo gli scienziati dei dati, i tassi di risposta non sono una metrica affidabile finché non si ottengono 100 risposte per variazione di email fredde. (Ulteriori informazioni sulla significatività statistica qui.)
Traduzione : se termini un test PRIMA di ricevere 100 risposte per variazione, non saprai (con sicurezza) quale email ha funzionato meglio!
Non ho un dottorato di ricerca, ma ciò significa che se ottieni un tasso di risposta del 10% per variazione, dovresti inviare 2.000 email prima di poter eseguire correttamente un test A/B.
Vedi il problema qui?
Questo tipo di volume può funzionare con l'ottimizzazione della pagina di destinazione o con gli annunci PPC... ma se hai un elenco MOLTO mirato, non avrai 2.000 persone da contattare per segmento.
Quindi cosa deve fare un team di vendita?
Esegui test A/B “guidati dal feedback”.
A quanto pare, analizzare le tue risposte ti aiuterà a migliorare i risultati MOLTO più che controllare i tassi di risposta.
Questo non è un concetto nuovo. (Si utilizza semplicemente dati qualitativi invece di dati quantitativi.) Ma è il modo migliore per eseguire un test A/B se desideri raddoppiare rapidamente il tasso di risposta.
Per spiegare come abbiamo fatto e come puoi fare lo stesso anche tu, diamo un'occhiata al caso di studio:
Panoramica del caso di studio
Quando abbiamo iniziato a lavorare con Robert, aveva un obiettivo chiaro in mente: generare 1 chiamata al giorno.
Nello specifico, il nostro obiettivo era portare loro 1 chiamata programmata al giorno con un imprenditore qualificato interessato a fargli vendere la propria attività.
Per raggiungere questo obiettivo, dovremmo generare 3 risposte interessate al giorno. (Non potevamo presumere che il 100% delle risposte sarebbe effettivamente arrivato alla chiamata. Quindi, per sicurezza, il nostro obiettivo era 3 risposte al giorno.)
L'e-mail fredda "A".
Tasso di risposta: 9,8%
Note di Jack: per questa prima variante, ecco alcuni dei filtri di targeting utilizzati:
Imprenditori, nel nostro settore target, con un'azienda fondata X anni fa, in una città in cui il mio cliente aveva un acquirente.
Per questa variazione, abbiamo deciso di essere diretti e chiedere loro una chiamata in merito alla vendita della loro attività. E, ovviamente, assicurandoti di aggiungere la personalizzazione seguendo il nostro framework CCQ.
Oggetto: numeri
{{firstname}}, {{FRASE INTRODUTTIVA PERSONALIZZATA - CCQ}}
Perdonami se sono diretto, ma se avessi un potenziale acquirente a {{city}} interessato ad acquistare {{company}}, saresti disponibile ad ascoltare la sua offerta?
Se sì, come appare il tuo calendario per una breve chiamata?
{{FIRMA}}
PS Per premessa, la mia azienda aiuta gli imprenditori del settore {{INDUSTRY}} a trovare l'acquirente giusto per la loro attività quando sono finalmente pronti per andare in pensione.
—-
Una bella email, eh? Questo è quello che pensavo... finché non hanno cominciato ad arrivare le risposte.
Le risposte alle email fredde "A".
Quella email ha ottenuto un tasso di risposta del 9,8%.
Non è terribile come primo avvio, ma le risposte sono state per lo più negative... Dopo aver analizzato le prime 8 risposte, 2 erano positive (erano d'accordo per un incontro) e 3 non erano interessate. E 3 hanno condiviso un modello comune di risposta del potenziale cliente come questo:
Come abbiamo scritto la variante “B”: affrontare il problema n. 1
Percepisci un tema comune in quelle risposte?
Obiezione comune: non credevano che il nostro cliente avesse effettivamente un acquirente nella loro città pronto a fare un'offerta .
Quindi abbiamo creato una variante di prova che potesse ridurre lo scetticismo...
Da asporto : questo è stato appreso in base al feedback! (Non tasso di risposta.)
Fortunatamente, il nostro cliente aveva un acquirente in quei mercati pronto ad acquistare un'attività se fosse stata adatta.
Quindi ecco cosa abbiamo fatto.
2 cambiamenti che hanno raddoppiato il nostro tasso di risposta:
- Abbiamo eliminato la parola "potenziale partner" dal testo. Abbiamo appreso che questo stava causando scetticismo e il nostro cliente AVEVA un partner pronto a fare un'offerta. Quindi questa parola era un GRANDE problema.
- Abbiamo detto loro PERCHÉ li abbiamo contattati per rendere la nostra presentazione più credibile.
- Nella nuova copia, si menzionava che stavamo prendendo di mira solo un certo tipo di attività che aveva almeno X anni e aveva una solida reputazione, in base alle loro recensioni online. Quindi l'ho incluso (in termini gentili, ovviamente) nel PS per far loro sapere che abbiamo preso di mira appositamente LORO.
Ecco cosa è successo:
Siamo passati da un tasso di risposta del 9,8% (per lo più risposte negative) a un tasso di risposta del 18% con oltre il 70% delle risposte contrassegnate come positive! #vincita
Tasso di risposta a email fredde “B”: 18%
Oggetto: numeri
{{firstname}}, {{FRASE INTRODUTTIVA PERSONALIZZATA - CCQ}}
Perdonami se sono diretto, ma ho un partner a {{city}} che sta cercando di acquisire un'azienda come {{company}}.
Sei aperto a parlare di numeri?
Migliore,
Roberto
PS Per essere trasparenti, stiamo cercando un'azienda {{INDUSTRY}} nella zona che opera da {{TIME PERIOD}} e ha una solida reputazione come la tua. Ma se non sei interessato, sei libero di ignorarlo.
Risultati: risposte reali da questa variazione
Conclusione
Alcuni suggerimenti chiave per te:
- Sì, la posta elettronica fredda funziona ancora, ma è necessario aggiungere la personalizzazione se vuoi avere successo. In effetti, la personalizzazione funziona così bene che abbiamo assunto un “esperto di personalizzazione” a tempo pieno. Provalo e guarda cosa succede.
- Scrivi la tua variante “B” dopo aver analizzato le tue risposte negative. È il modo più veloce e affidabile per eseguire test A/B di successo. (I tassi di risposta sono spesso fuorvianti.)
- La creazione di elenchi è importante. Questa campagna sarebbe fallita se avessimo preso di mira un gruppo che non corrispondeva ai nostri rigorosi criteri. Analizza i tuoi attuali clienti/clienti e trova attributi comuni che puoi utilizzare per creare elenchi mirati.
Jack Alesatore
Jack Reamer gestisce SalesBread.com, un'agenzia boutique di lead generation che invia e-mail fredde personalizzate e messaggi linkedin per persone impegnate che desiderano più incontri con clienti da sogno. Contattalo per parlare di crescita o dirgli "Ciao!" su LinkedIn.
