Glossario dell'Email Marketing: A/B testing

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A/B testing

Fare A/B test, anche detto split testing, significa sottoporre due o più differenti versioni della stessa email a un campione di destinatari, analizzare la reazione a ciascuna versione e determinare quale variante risulta più efficace in termini di aperture, clic, conversioni e coinvolgimento.

Si tratta di una tecnica finalizzata all'ottimizzazione dei singoli aspetti dell’email e, di conseguenza, al miglioramento delle performance, basandosi sull’effettiva risposta dell’audience.

L'A/B test più comune e utilizzato è quello a due varianti, che mette a confronto:

  • La variante in versione “neutra”, chiamata control
  • La variante contenente l’elemento mutato e da testare, chiamata treatment.
I vantaggi dell’A/B test si dispiegano nell’immediato così come sul lungo periodo, e comprendono:
  • Facilità di realizzazione
  • Automazione dei processi
  • Nessun costo
  • Miglioramento dei tassi di apertura, sperimentando sull'oggetto (lunghezza, copy, uso delle emoji e dei campi dinamici)
  • Miglioramento del CTR, sperimentando sulla call to action (colore, dimensione, posizione, copy)
  • Miglioramento delle tempistiche di invio
  • Miglioramento del tasso di risposta
  • Miglioramento, di conseguenza, delle conversioni e del ROI del canale
  • Miglioramento della consapevolezza e dell’esperienza del marketer, contribuendo a coltivare un approccio analitico. Grazie ai dati sul comportamento dei destinatari, l'A/B test consente di maturare scelte più pragmatiche e meno intuitive.
Dal punto di vista funzionale, l’A/B test richiede una componente manuale soltanto nella primissima fase, ovvero quella di creazione e caricamento in piattaforma del control e del treatment. Una volta impostate le condizioni dell’A/B test (come la percentuale di utenti a cui inviare il test e il tempo che deve intercorrere prima di inviare la versione vincitrice), la piattaforma compie automaticamente i passi successivi:
  • Invio delle due versioni alla percentuale di database indicata
  • Calcolo delle performance
  • Selezione del messaggio dalle performance migliori
  • Invio del messaggio vincitore al resto del database.
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