关于A/B测试，全球领先的智能化营销服务机构webpower的定义是：在特定情况下将某个邮箱地址列表分为若干个部分分别发送，同时将收件人对于不同版本的反馈结果进行对比分析。通常测试变量有主题行、发件人名称、发送时间或电子邮件内容等元素。在电子邮件营销活动中，这种测试方式是非常有价值的，它的对比结果可以最直观的了解营销活动的成效，用于提高邮件的打开率、点击率和转化率。
假设你认为一个橙色的按钮会比绿色按钮更有效，验证这一结论需要你应用这两个按钮分别发送一个A/B测试的邮件活动，然后看哪个按钮获得最多的点击率，以用于更大范围使用的参考。之后你还可以继续保持更多更深入的测试，如按钮上放什么文字更好，按钮放什么位置最合适等等，不断测试改进。
也许一些电商B2C、B2B企业的邮件营销人员会说，这个技巧我们都在用啊。那么你的A/B测试是否带来更多的打开、点击了吗？打开点击实现了，又是不是真的促进了转化？你已经测试了主题行、发件人名称、发送时间、邮件内容，但是是否对邮件布局、图片、颜色，甚至邮件背景进行测试？这只是听起来麻烦，其实大部分的A/B测试操作都非常简单，值得每个市场营销人员去尝试，尤其对于电商企业来说，利于A/B测试去提高邮件营销表现非常重要。如果你是电商行业的邮件营销人员，赶快利用以下A/B测试技巧行动起来吧！
1．个性化电子邮件发送人名称
翻开邮箱一看，大部分邮件发件人名称都是以品牌名命名。但是我们何不尝试在发件人中增加一些更个性化的元素呢？如之前我们长期使用发件人名称为品牌名“webpower”，之后通过测试，发现“webpower营销锦囊”、“来自webpower的技术团队”等都能带来更高的打开率和互动率。尽管只是简单的稍微变动了几个字，但是产生的效果确巨大！对于电商企业来说，可以创建多样化的发件人库，为每个产品组选择一个最有效的发件人，为不同类型的内容使用不同发送人，以便收件人从发件人名称就能马上知道电子邮件将谈论的话题。
2．主题行中包含收件人名字
你曾经试图在主题行包含收件人的姓名吗?webpower为客户开展的无数A/B测试经验显示，当主题行中包含一个名字标签，将有利于获得更好的打开率。
3．主题区域添加符号
很多电商在主题领域中加入特殊符号，如旅游电商经常会再邮件标题中加些小飞机、小太阳符号，时尚女性电商偏好加五角星、桃心形等字符。是的，通过A/B测试，利用特殊符号可以起到使邮件脱颖而出的目的，激发收件人做出响应，增加邮件打开率。
4．投资电子邮件内容
内容是增加邮件转化的关键因素。内容为王，如果你的邮件内容本身很好，能够与用户产生共鸣，那么邮件营销活动效果将更好。
5．对电子邮件中的产品服务进行测试
电商邮件营销时，最好在你的电子邮件活动中包含多个产品和服务。另外，也不要把最受欢迎的产品全部放在邮件的顶部，这样让用户有耐心查看完整个电子邮件。webpowerA/B测试证明，来自收件人的大多数点击都集中在邮件顶部，所以在这个“黄金”地段，不是以放最畅销产品为准，而是放你最希望出售的产品。这与其他行业的情况可能相反，某些行业的电子邮件中放一个产品服务、一个CTA（call-to-action）按钮最好。具体实践中电商需要针对邮件中提供的产品服务进A/B行测试。
6．突出电商邮件中的数字
价格展示也是邮件的元素之一。一些电商电子邮件活动。A/B测试证明用百分比折扣（例如40%）比确定的价格形式（如20元起）更有效，因为百分比折扣不但可以打动那些对低价感兴趣的用户，甚至可以吸引那些对廉价产品持怀疑态度的用户，影响的用户范围更广。无论你多么经常的使用打折，它永远都是市场营销最有效策略之一!
7．把普通新闻和重磅活动加以结合
日常邮件营销中，并非每个活动都超级热门，所以建议在邮件营销中把大力度促销、疯狂价格和普通的新闻、无折扣的产品服务等“冷热”内容结合搭配起来，以达到1+1〉2的效果，具体搭配的效果可以通过A/B行测试进行对比分析。
8．对CTA按钮进行测试
对按钮进行A/B测试较为常见。到底是应该放“看一看”按钮,还是“马上购买”按钮，取决于多种原因，如北方的用户较为豪爽，立即决定购买的比较多，女性用户购物较谨慎，喜欢多看看，往往不会马上购买等。所以，你需要去测试你的用户，了解用户的真实需求，然后决定按钮该如何设置!
9．测试各种元素的颜色
A/B测试也被应用于决定颜色。如邮件中按钮颜色、背景颜色等其他元素。千万不要嫌麻烦，颜色对人的情绪和心理具有重要的影响力，你需要去测试，看看你的用户在哪种颜色搭配下和你的电子邮件活动互动最活跃。
10．做反复的测试
如果你已经利用A/B测试得出一些结论，发现了一些元素的组合可以带来好的效果，那么不断去重复使用这些策略。但是千万不要认为这些结论是一沉不变的真理！当这些策略不再奏效的时候你就要开始重新进行A/B测试。决定邮件成功和不成功的因素很多，邮件的不同测试版本间也可能差距甚微。所以你需要的是探索到影响效果的决定因素，并对已经测试过的参数去做重复测试以获得最佳效果。
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