Fabryka biznesu

---

Nie musisz robić rewolucji w wyglądzie newslettera, by zwiększyć jego skuteczność. Czasem wystarczy… przetestować jeden mały element.

Dobrze zaplanowane testy A/B pozwalają zrozumieć, co naprawdę działa na Twoją listę: kiedy klikają, co przyciąga uwagę i co sprawia, że kupują.

Oto 9 konkretnych testów A/B, które warto przeprowadzić, by zwiększyć otwieralność, klikalność i sprzedaż – z przykładami do wdrożenia od ręki.

#1. Temat wiadomości + tekst podglądu

🔹Testuj długość (krótkie vs. długie), styl (pilność, ciekawość), emoji, ton.

Przykład:
A. „Ostatnie godziny: 20% taniej”
B. „Twoje zamówienie tęskni za Tobą”

🔎 Obserwuj, co podnosi open rate i powtarzaj to.

#2. Rodzaj oferty

🔹 Ten sam produkt, ale różna forma zachęty.

Przykład:
A. „15% rabatu na pierwsze zamówienie”
B. „Prezent przy pierwszym zamówieniu”

🔎 Sprawdzaj, co konwertuje lepiej: rabaty, darmowa dostawa, gratisy, konkursy czy bonusowe materiały.

#3. Kampanie sezonowe

🔹 Wprowadź świąteczny kontekst: język, grafiki, pakiety.

Przykład:
A. „Zimowe kurtki -25%”
B. „Zmarzłeś? Ta kurtka to Twój ratunek”

🔎 Zmierz różnice w CTR i konwersji w zależności od nastroju kampanii.

#4. Przycisk wezwania do działania (CTA)

🔹 Testuj treść, kolor, umiejscowienie, ilość przycisków.

Przykład:
A. „Kup teraz”
B. „Zrób coś dla siebie”

🔎 Czasem emocjonalny CTA działa lepiej niż typowo sprzedażowy.

#5. Układ i projekt e-maila

🔹 Jednokolumnowy vs. dwukolumnowy, lista produktów vs. storytelling.

Przykład:
A. Siatka 4 produktów z cenami
B. Jeden produkt + historia klienta

🔎 Sprawdź, co działa lepiej na mobile, a co na desktopie.

#6. Personalizacja produktów

🔹 „Polecamy dla Ciebie” vs. „Top oferty dla wszystkich”

Przykład:
A. Produkty na podstawie historii przeglądania
B. Bestsellery ogólne

🔎 Użyj danych (albo AI), by dopasować rekomendacje i testować ich skuteczność.

#7. Testy wspomagane sztuczną inteligencją (AI)

🔹 Zamiast wybierać jedno zwycięskie A/B, AI przypisuje najlepszy wariant konkretnej osobie.

🔎 Działa przy dużych bazach – zapewnia automatyczną personalizację bez ręcznej segmentacji.

#8. Czas wysyłki

🔹 Porównaj różne dni i pory (poranek vs. wieczór, środa vs. sobota).

Przykład:
A. Środa 19:00
B. Piątek 08:00

🔎 Liczy się moment, w którym Twój klient jest gotowy kliknąć, nie wtedy, kiedy Ty masz czas wysłać.

#9. Sposób prezentowania wypisania się z listy

🔹 Czasem wystarczy zmienić ton.

Przykład:
A. Link „Wypisz się”
B. „Za dużo wiadomości? Zmień preferencje”

🔎 Opcje zamiast ultimatum mogą zmniejszyć liczbę wypisów.

Podsumowanie:

Testowanie A/B to najlepszy sposób, by nie zgadywać – tylko wiedzieć:
• Co przyciąga kliknięcia
• Co zachęca do zakupu
• Co utrzymuje zaangażowanie

Pamiętaj:
• Testuj tylko jedną rzecz naraz
• Ustal hipotezę i poczekaj na wyniki
• Używaj dużej próby
• Słuchaj odbiorców – nawet bez statystyk

Zrób jeden test w tygodniu przez 2 miesiące i zobacz, jak Twoje e-maile zaczynają pracować mądrzej.