Cos’è l’A/B testing in e-mail marketing e come farlo
Sono già moltissime le aziende, PMI comprese, che utilizzano l’e-mail marketing e le automazioni. Non tutte, però, conducono degli A/B test per validare l’efficacia e valutare le performance dei propri invii. L’email marketing è uno strumento potentissimo, in grado di creare e mantenere un legame profondo con il cliente. Ma bisogna tener presente che tutte le strategie dovrebbero essere continuamente monitorate e ottimizzate per generare risultati rilevanti per il business.
È a questo che serve l’A/B testing, un processo che può aiutare a migliorare il coinvolgimento dei destinatari e ottimizzare le performance. Ma si tratta anche di un’operazione da effettuare con criterio. Ne parliamo in questo articolo.
Cos’è l’A/B testing nell’email marketing
L’A/B testing, anche noto come split testing, è una pratica comune nell’e-mail marketing. Si tratta di un test molto semplice: due versioni diverse della stessa e-mail vengono inviate a due gruppi di destinatari casualmente scelti.
L’obiettivo è quello di determinare quale versione generi migliori risultati. Ed è su questo punto che bisogna fare attenzione: i migliori risultati vengono valutati in termini di metriche prestabilite, come ad esempio il tasso di apertura, il tasso di click-through o il tasso di conversione.
Quali sono i vantaggi di condurre A/B test con le e-mail
Prima di entrare nel vivo dell’argomento, cerchiamo di capire subito perché aziende e PMI dovrebbero condurre A/B test sulle proprie e-mail.
L’A/B testing offre una vasta gamma di benefici alle aziende. I principali?
- Permette di ottimizzare le performance, grazie all’individuazione degli elementi che generano migliori risultati (per esempio, oggetto, contenuto del messaggio, design, call-to-action ecc.);
- Aumenta l’engagement, poiché permette di individuare gli elementi che risuonano meglio con il proprio pubblico di riferimento, il che porta anche alla creazione di legami più solidi e duraturi con clienti e potenziali clienti;
- Consente di risparmiare tempo e risorse, riducendo il rischio di lanciare campagne e-mail che si riveleranno inutili o poco performanti.
Come fare A/B testing nell’e-mail marketing: le best practice
Chiarito il motivo per cui condurre A/B test sulle proprie e-mail risulta necessario quando si vuole raggiungere risultati concreti, cerchiamo ora di capire come condurre dei test che siano significativi.
Prima di tutto, l’A/B testing non si basa su esperimenti dettati dal caso o dall’intuito. Ci sono, infatti, delle buone pratiche che dovrebbero essere tenute in considerazione per assicurarsi di ottenere risultati rilevanti. Vediamole di seguito.
1. Stabilire le metriche da ottimizzare
Prima di effettuare il test, è necessario anche sapere dove quel test dovrà portare perché il suo risultato possa dimostrarsi significativo per il business.
Per questo motivo, è importante ricordare di definire le metriche chiave, assicurandosi che gli sforzi siano concentrati sui risultati che hanno il maggior impatto sulle performance complessive delle campagne.
Solo per fare un esempio, se l’obiettivo è migliorare il tasso di apertura delle e-mail, si potrebbe testare l’efficacia di due diverse linee oggetto.
2. Scegliere l’elemento da testare
Quando si decide di creare una variante di un’e-mail, il consiglio è di cambiare solo un elemento e condurre l’A/B test sul confronto tra le due alternative.
Sono tanti gli elementi che possono essere modificati – linea oggetto, contenuto del messaggio, template dell’e-mail, call to action, ora di invio – ma testare un solo elemento alla volta consente di attribuire con precisione le variazioni nelle performance alla specifica modifica apportata, evitando confusione e semplificando l’analisi dei risultati.
3. Puntare a risultati statisticamente attendibili
Nell’A/B testing per e-mail marketing nulla è lasciato al caso: gli A/B test vanno effettuati su un campione significativo di destinatari per garantire che i risultati siano statisticamente validi.
Così facendo, si riduce la probabilità che le differenze nelle performance osservate siano casuali, fornendo una base più solida per prendere decisioni informate sulle strategie di e-mail marketing.
4. Usare l’automazione
Condurre gli A/B test sulle e-mail manualmente non è impossibile, ma di certo poco conveniente. L’ideale, infatti, è utilizzare appositi strumenti per l’A/B testing di e-mail marketing per effettuare degli invii del tutto automatizzati.
Questi strumenti, infatti, gestiscono le varianti delle e-mail, distribuiscono automaticamente le diverse versioni ai destinatari e consentono di analizzare i risultati in modo rapido e accurato, riducendo gli sprechi di risorse e di tempo.
A/B testing in e-mail marketing: ultimi consigli
L’A/B testing in e-mail marketing non va concepito come un processo da attuare di tanto in tanto, ma, anzi, come un’opportunità di miglioramento continuo, da condurre, quindi, con regolarità.
Il consiglio, dunque, è scegliere il migliore strumento ed esplorare con costanza nuove ipotesi e strategie da testare. Approfondire la comprensione del comportamento dei destinatari e migliorare le performance complessive delle e-mail, può portare a scoperte sorprendenti e a risultati significativi nel lungo termine.
Con un software come CRM in Cloud di TeamSystem, ad esempio, le PMI possono sfruttare le più avanzate funzionalità di E-mail marketing, direttamente integrate nel CRM aziendale.
Questo software gestionale, infatti, consente di:
- creare liste di distribuzione per le e-mail in base a cluster definiti tramite potenti filtri e in modalità di autoaggiornamento;
- analizzare ogni singola e-mail inviata con dettagli completi sul recapito, dati riguardanti le aperture, iscrizioni, conversioni e call to action;
- programmare gli invii in base ai risultati ottenuti e creare nuove liste più efficienti con un semplice click.
Tali funzionalità permettono dunque di gestire in modo più mirato anche la fase di A/B testing, guidato dalla continua analisi dei dati, garantendo così la creazione di campagne di E-mail Marketing sempre più ottimizzate e performanti.
