Test A/B: ottimizza le tue e-mail e le pagine di destinazione e migliora le conversioni

Una delle cose difficili dell'essere un marketer in questi giorni è il fatto che ciò che ha funzionato in passato non sempre funziona più. I nostri clienti e potenziali clienti B2B stanno cambiando il modo in cui cercano, considerano e acquistano. Trascorrono anche molto più tempo a fare le proprie ricerche.

Secondo Forrester, gli acquirenti B2B possono arrivare fino al 90% del percorso prima di contattare un venditore. I clienti stanno inoltre consumando contenuti come mai prima d'ora, visitando i canali social, guardando video, partecipando a eventi dal vivo e virtuali e valutando le opzioni sui dispositivi mobili.

Per stare al passo con il nostro pubblico in cerca di informazioni, dobbiamo creare contenuti che coinvolgano e si connettano con le loro esigenze. Inoltre, dobbiamo attrarli in modo efficace in modo che abbiano l'opportunità di vedere questi fantastici contenuti. E per farlo, dobbiamo continuare a perfezionare il nostro approccio. Una cosa è certa: non possiamo permetterci di inviare un'e-mail poco brillante che porta a una pagina di destinazione deludente. Perché una volta che manchiamo il bersaglio, c'è la possibilità che lo abbiamo perso per sempre. Ecco perché i test sono un aspetto critico nello sviluppo di campagne di marketing digitale.

Il test è un metodo collaudato per trovare la migliore combinazione di design e contenuto in modo da poter attirare il tuo pubblico e convincerlo ad agire. Trovare concetti creativi convincenti è un ottimo inizio. Ma quel titolo che ritieni brillante potrebbe non brillare così brillantemente quando i tuoi potenziali clienti aprono l'e-mail. A volte un approccio concreto è molto più efficace di un giro di parole intelligente. Ad alcuni segmenti di pubblico piace un grande pulsante rosso su cui fare clic, mentre altri preferiscono un collegamento di testo più piccolo.

Come puoi saperlo con certezza? Devi provare, provare e provare ancora.

Secondo la Direct Marketing Association, il 68% dei marketer digitali ha valutato la capacità di testare nuove campagne come quella che ha il maggiore impatto sui propri sforzi di email marketing. E questo non è troppo sorprendente, dal momento che i test eliminano molti dei rischi dal provare nuove tattiche. I test ti forniscono i dati di cui hai bisogno per sostenere le tue decisioni, in modo da poter sviluppare ed evolvere le tue campagne con maggiore sicurezza.

Tipi di test

Esistono due tipi fondamentali di test utilizzati dai professionisti del marketing digitale oggi.

• Il test A/B esamina l'impatto di una modifica, nota come variante, rispetto a una linea di base, nota come controllo. Mantenendo i test identici, ad eccezione di una variante, puoi esaminare i risultati per vedere quale variante influisce sul rendimento della tua email o della pagina di destinazione. Ad esempio, puoi scoprire rapidamente se l'invito all'azione "Scarica la guida" o "Leggi ora" funziona meglio con il tuo pubblico di destinazione. Se modifichi altri elementi, come il colore del pulsante o la dimensione della copia, non saprai veramente quale modifica ha determinato la differenza nei risultati.

• Il test multivariato modifica molti elementi diversi in un'e-mail o in una pagina di destinazione. È fantastico se devi testare più variabili ma non hai il tempo di condurre una serie di test una tantum. Ti aiuteranno a scoprire quale versione ha le prestazioni migliori, ma non sarai in grado di individuare quale modifica ha avuto il maggiore impatto sul rendimento della tua campagna.

Significato statistico

Un altro fattore chiave da tenere a mente quando si testano e-mail e pagine di destinazione è la significatività statistica dei risultati. Se esegui un test A/B e i risultati mostrano una differenza molto piccola tra le due opzioni (diciamo, sotto il 5%), potrebbe essere solo un caso casuale. Se hai un numero più alto, è più probabile che sia stato causato dal cambiamento che hai introdotto, nel qual caso potresti dire che i risultati sono statisticamente significativi. Questo può darti il ​​livello di sicurezza di cui hai bisogno per andare avanti con la versione vincente. Tuttavia, può essere più complesso di così. Ecco uno sguardo approfondito al calcolo della significatività di un risultato e alla determinazione del livello di confidenza di un test A/B.

In generale, vorrai testare su un piccolo segmento di tutto il tuo pubblico in modo da poter inviare la versione vincente alla popolazione più ampia. Ad esempio, potresti prendere il 20% della tua lista e dividerla casualmente a metà. Quindi il 10% del gruppo di test riceve la versione A e il 10% ottiene la versione B. Il vincitore viene successivamente inviato al restante 80%.

Se ritieni che il tasso di apertura di un'e-mail che intendi testare sarà basso, devi aumentare il numero di membri nel tuo pool di campioni per ottenere significatività. Ci sono un sacco di calcolatori là fuori che possono aiutarti ad assicurarti di ottenere un risultato statisticamente significativo. Tieni presente che minore è il numero di conversioni previsto, maggiore dovrebbe essere la dimensione del campione. Cerca di ricevere almeno 200 risposte a ogni variazione dell'email.

Con la giusta soluzione in atto, puoi automatizzare questo processo in modo da non doverti preoccupare di suddividere manualmente gli elenchi o di programmare il lancio delle versioni vincenti. Ulteriori informazioni sull'utilizzo delle soluzioni Act-On per testare e-mail, pagine di destinazione e moduli. Puoi anche provare gratuitamente un test A/B con Act-On   ABtesting.net   Servizio Online.

Best practice per i test

Con la giusta strategia in atto, testerai in pochissimo tempo. Esistono molti elementi diversi che potrebbero influire sulle conversioni chiave come tassi di apertura, percentuali di clic e conversioni. Scoprirai che i test A/B non raddoppiano il lavoro, anzi, possono ridurre la quantità di tempo e impegno che devi dedicare alle campagne. Ecco alcune best practice per creare una strategia di test di successo.

• Stabilisci obiettivi: inizia con una teoria per il test e definisci quali metriche monitorerai per identificare la versione vincente. Un pulsante rosso è meglio del blu? "Migliore" significa più clic o più conversioni? Assicurati di avere un'ipotesi chiara fin dall'inizio.
• Fidati dei dati: non lasciarti ingannare dalle tue preferenze personali. Guarda i dati, studia i risultati e fidati dei risultati del test. Anche se pensi che quel pulsante rosso sia brutto, se ottiene più conversioni, ti consigliamo di usarlo.
• Sincronizza i tuoi test: i tuoi test dovrebbero durare esattamente la stessa quantità di tempo. E a meno che tu non stia testando fattori come l'ora del giorno o il giorno della settimana, dovresti sempre eseguire i test contemporaneamente. In caso contrario, diverse variabili come le vacanze o i fine settimana potrebbero avere un impatto. Fortunatamente, l'automazione del marketing con la tecnologia di test A/B lo rende facile.
• Rendilo una cosa normale: continua sempre a testare, poiché l'efficacia di qualsiasi elemento nella tua e-mail o pagina di destinazione può cambiare nel tempo. Il pulsante blu nella campagna e-mail di questo mese potrebbe non funzionare il mese prossimo.
• Condividi i risultati: le informazioni che ottieni dai tuoi test potrebbero avere un impatto sulle campagne in altre aree della tua azienda. Assicurati di condividere i risultati in modo che tutti possano continuare a ottimizzare le campagne e i canali.

Pronto per iniziare a testare le tue e-mail, pagine di destinazione e moduli? Assicurati di leggere questo eBook per ottenere l'ABC del test A/B. Oltre a molte delle nozioni di base che abbiamo trattato qui, troverai uno sguardo approfondito ad alcuni casi di studio del mondo reale dal nostro team di marketing Act-On. Scarica subito l'eBook e scopri come ottimizzare i risultati di ogni campagna.