ABC del test A/B: 9 modi per ottimizzare le tue campagne e-mail

Il test è essenziale per ottimizzare le tue campagne e-mail; vuoi trovare la combinazione di design e contenuto che fa il miglior lavoro per attirare il tuo pubblico e spronarlo all'azione. Dopotutto, entrare in contatto con i clienti richiede sia arte che scienza e trovare il modo giusto per raggiungerli può essere una sfida. Concetti ed esecuzioni brillanti sono ovviamente importanti, ma sono solo l'inizio quando si tratta di sviluppare campagne di marketing di successo.

Non puoi contare su ciò che ha funzionato in passato; le condizioni di mercato cambiano, e così anche i tuoi acquirenti. Il test automatico delle e-mail ti consente di correre un po' del rischio di provare cose nuove. Ti fornisce i dati necessari per il processo decisionale, in modo da poter sviluppare ed evolvere le tue campagne con maggiore sicurezza.

Trova un vincitore

Quando esegui un test A/B, stai cercando di scoprire se la versione A, la versione di controllo, funziona meglio o peggio (in base alle tue metriche) rispetto alla versione B. Testando ogni versione con un piccolo campione del tuo pubblico di destinazione , puoi determinare rapidamente quale combinazione di design e testo otterrà probabilmente il maggior numero di conversioni prima di lanciare la tua campagna più ampia.

Ad esempio, puoi scoprire se un invito all'azione come "Acquista ora" o "Acquista offerte" risuona meglio con il tuo segmento target. Migliore è la risposta, maggiore è il ritorno sull'investimento.

Utilizzando il test A/B, puoi sperimentare qualsiasi aspetto di un'email che potrebbe avere un impatto sulla conversione, ad esempio:

1. Oggetto: Questo è probabilmente il test A/B più comune. Ricorda di guardare non solo ai tassi di apertura, ma anche ai clic e alle conversioni. A volte l'e-mail che ottiene il maggior numero di aperture non è quella che ottiene il maggior numero di conversioni.
2. Indirizzo del mittente: puoi verificare se l'invio da una persona nominata (come il CEO) aumenta costantemente le aperture e i clic rispetto a un indirizzo del mittente generico come "Newsletter".
3. Preheader : prova per vedere se un'email funziona meglio quando c'è un preheader. Quanto meglio? Puoi anche determinare se un collegamento nel preheader genera più risposte. Troppo spesso i preheader vengono utilizzati solo per "Visualizza questa email in un browser". Prova invece a utilizzare questo immobile come continuazione della riga dell'oggetto. Può ottimizzare la risposta, in particolare per i destinatari che hanno le immagini disattivate e/o utilizzano i riquadri di anteprima.

4. Formato: un invito all'azione in grassetto ottiene risultati? E se è anche sottolineato? Dovresti rendere il carattere di un colore diverso? I test te lo possono dire.
5. Pulsanti: il colore, le dimensioni, l'etichetta, il posizionamento o anche qualcosa di così arcano come se un pulsante abbia o meno un'ombra esterna può fare una grande differenza nella percentuale di clic.
6. Testo del link: prova diverse configurazioni del testo del tuo link, ad esempio "Scarica l'eBook sulle best practice per la posta elettronica" o "Ottieni risultati migliori in ogni campagna di posta elettronica".
7. Contenuto: prova qualsiasi altro elemento di copia come intestazioni, dichiarazioni di vantaggi, testimonianze dei clienti o descrizioni dei prodotti.
8. Immagini: una foto di persone felici su una barca a vela supera la foto di una bella spiaggia? C'è solo un modo per scoprirlo.
9. Prezzi: scopri se il tuo pubblico risponde meglio a determinate fasce di prezzo e prova strategie di sconto come "Ottieni uno sconto del 25%" rispetto a "Risparmia $ 200".

Avere un obiettivo chiaro per ogni test

Uno dei principali vantaggi del test A/B è che fornisce risultati inequivocabili: una singola variabile (riga dell'oggetto, diciamo) viene testata tramite due possibilità, A e B. I risultati sono rapidi, chiari ed efficaci. Stai confrontando il modo in cui i tuoi destinatari di posta elettronica rispondono a una versione rispetto a come rispondono a una singola variazione. I risultati mostrano in modo concreto e misurabile quale delle due alternative offre i risultati migliori.

Le persone a volte creano versioni A e B che presentano molteplici differenze; questo ti dirà quale email funziona meglio, ma non necessariamente perché. Prova a limitare le variabili se vuoi rispondere a una domanda specifica. Ad esempio, se vuoi sapere se formulare una riga dell'oggetto come una domanda funziona con un particolare segmento, potresti mantenerlo il più simile possibile al controllo:

Ottieni suggerimenti per un cuore sano

vs.

Quanto è sano il tuo cuore?

Si noti che non stiamo testando il controllo rispetto a qualcosa di molto diverso come "Sei a rischio di infarto?" o "Il tuo cuore batte troppo velocemente?" Questo perché la nostra missione dichiarata era determinare se un formato di domanda induce o meno più persone a rispondere. Se volessimo verificare se un messaggio positivo funziona rispetto a un messaggio basato sulla paura, allora potremmo usare una delle righe dell'oggetto spaventose. È importante avere un obiettivo chiaro in mente quando si crea un test A/B. Altrimenti, lancerai solo idee per vedere cosa si attacca. (Certo, è ancora meglio che non testare affatto.)

Suggerimenti per i test A/B

Ecco alcuni suggerimenti aggiuntivi per aiutarti a ottenere il massimo dalla tua strategia di test A/B.

• Sincronizza i tuoi test. Se la versione A esce questa settimana e la versione B viene eseguita la prossima settimana, non è un vero test A/B. La versione A avrebbe potuto funzionare meglio, ma solo perché la versione B è stata inviata durante un fine settimana festivo. Potrebbe comunque darti un'idea delle tendenze ed è meglio di niente, ma idealmente i test dovrebbero essere eseguiti contemporaneamente per esattamente lo stesso periodo di tempo. L'automazione del marketing lo rende facile.
• Ascolta i dati. Non lasciare che le tue preferenze personali siano la tua guida: fidati dei risultati del test. I vincitori sono spesso sorprendenti. Se il pulsante di invito all'azione che ritieni personalmente brutto ottiene il maggior numero di risultati, non aver paura di usarlo. Se sei sicuro che le persone adorino le foto dei cuccioli, eppure i risultati mostrano che i gattini vincono ogni volta, segui i fatti.
• Prenditi la giusta quantità di tempo. Lascia che il tuo test venga eseguito abbastanza a lungo (e per un pubblico abbastanza vasto) da ottenere risultati statisticamente significativi. Ma non eseguirlo troppo a lungo: lo scarso rendimento potrebbe costarti conversioni. Se desideri mantenere un tasso di conversione più elevato durante un test, potresti voler qualcosa (come la funzione Ottimizza per le conversioni di Act-On), che consente di indirizzare più traffico verso l'esecuzione con le migliori prestazioni, piuttosto che una distribuzione uniforme.
• Mantienilo semplice. È consigliabile testare un elemento alla volta. Se provi un nuovo colore del pulsante e cambi anche il titolo, non saprai quale ha causato l'aumento delle conversioni. Se hai poco tempo, puoi sicuramente testare la versione A contro la versione B e andare con il vincitore. (Le tue intuizioni non saranno così granulari ma almeno migliorerai i risultati.) Potresti anche voler testare come si comporta un'e-mail dall'aspetto semplice (un'e-mail HTML con testo di base e senza grafica) rispetto a un messaggio raffinato e progettato. A volte semplice è davvero meglio.
• Rendilo una cosa continua. Ti consigliamo di continuare a testare regolarmente, poiché l'efficacia di qualsiasi elemento nella tua e-mail (o pagina di destinazione) può cambiare nel tempo.

Come puoi essere sicuro di quale test ha vinto? Dai uno sguardo approfondito alla determinazione del livello di confidenza per i test A/B delle e-mail e scopri come interpretare i risultati dei tuoi test.

L'ottimizzazione della posta elettronica è una continua ricerca di scoperta e perfezionamento. Il test A/B è un metodo collaudato per scoprire cosa funziona... e cosa no. Non deve essere sempre complicato, ma dovrebbe essere parte integrante dei tuoi processi di sviluppo.

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