Conduci A/B test sulle tue campagne di email marketing su larga scala

Domande frequenti (FAQ)

• Perché gli A/B test dell'email sono importanti per la tua azienda?

  Decisioni basate sui dati Ogni A/B test è un'esperienza scientifica che inizia con un'ipotesi di test su quali elementi dovrebbero avere prestazioni migliori degli altri. Testando sistematicamente diversi elementi, dai layout delle pagine web all'oggetto delle email, puoi scoprire esattamente cosa è in linea con il tuo pubblico target e ottenere risultati migliori nei test.

  Tassi di conversione migliorati Gli A/B test influenzano direttamente i tuoi profitti mostrando esattamente cosa genera le conversioni. Anche piccoli cambiamenti, se validati tramite test, possono portare a miglioramenti significativi nei tassi di conversione. Ogni test riuscito si basa sulle vittorie precedenti, creando un effetto composto che può migliorare notevolmente le tue prestazioni di marketing.

  Esperienza utente migliorata Gli A/B test ti aiutano a capire quali versioni dei contenuti funzionano meglio su diversi dispositivi e piattaforme. Il monitoraggio dei modelli di comportamento e delle metriche di interazione ti permette di identificare i punti dolenti. Questi dati approfonditi ti permettono di creare esperienze più fluide e intuitive che mantengono gli utenti coinvolti e li spingono verso la conversione.

  Rischio e costi ridotti Eseguire A/B test prima di implementare completamente i cambiamenti ti aiuta a evitare errori costosi. Invece di applicare modifiche sostanziali a tutto il tuo pubblico, puoi raccogliere dati da un campione più piccolo per convalidare le tue idee. Questo approccio può aiutarti a risparmiare denaro proteggendo al contempo il tuo brand, garantendo che i nuovi design migliorino effettivamente le prestazioni. Quando investi in modifiche, puoi farlo con la consapevolezza che queste si sono dimostrate efficaci attraverso i test.

• Che cos'è il test A/B nell'email marketing?

  L'A/B test (split testing) è un metodo per confrontare due versioni di un'email per determinare quale funziona meglio con il tuo pubblico. Si modifica un elemento (oggetto, contenuto, nome 'Da:' o ora di invio), si inviano entrambe le versioni a segmenti di iscritti diversi e si misura quale genera i risultati migliori in base alle aperture, ai clic o ai ricavi. La versione vincente potrà poi essere inviata ai tuoi restanti iscritti.

• Di quanti iscritti ho bisogno per eseguire un A/B test?

  Mailchimp richiede almeno il 10% della tua lista per i test, ma consigliamo almeno 5.000 iscritti per ogni variazione (10.000 in totale) per risultati affidabili. Maggiore è la dimensione del campione, maggiore sarà la certezza che i risultati non siano dovuti al caso. Se la tua lista è più piccola, puoi comunque effettuare test, ma dovresti eseguirli più a lungo e concentrarti su differenze chiare e significative piuttosto che su piccoli miglioramenti.

• Quali elementi posso testare con un A/B test in Mailchimp?

  Gli A/B test di Mailchimp ti consentono di testare quattro variabili: oggetti (inclusi personalizzazione, lunghezza, emoji), nomi 'Da:' (personali o aziendali), contenuti email (layout, immagini, testi, CTA) e orari di invio (giorno della settimana e orario). Si testa una variabile per campagna per assicurarsi di sapere esattamente cosa ha provocato le differenze di prestazioni.

• Per quanto tempo devo condurre un A/B test?

  La durata del test dipende da cosa stai misurando. Per i tassi di apertura, attendi 2-12 ore (2 ore danno un'accuratezza dell'80%, più di 12 ore danno un'accuratezza superiore al 90%). Per i tassi di clic, aspetta 1-3 ore. Per i test sui ricavi, attendi 12-24 ore poiché gli acquisti avvengono dopo le aperture e i clic. Questi intervalli di tempo presuppongono liste di oltre 5.000 iscritti per variante. Le liste più piccole necessitano di periodi di test più lunghi per raggiungere la significatività statistica.

• Quali sono le migliori pratiche per i test A/B?

  Esegui un solo test alla volta Eseguire più test contemporaneamente può sembrare efficiente, ma può confondere i risultati. Se testi l'oggetto di un'email e allo stesso tempo i colori dei pulsanti nella stessa campagna, non saprai quale cambiamento ha causato il miglioramento. Testa un elemento alla volta, misurane l'impatto, poi passa al test successivo.

  Assicurati che la dimensione del campione sia sufficientemente ampia I gruppi di test piccoli producono risultati poco affidabili. Punta ad avere almeno 5.000 iscritti per variante (minimo 10.000 in totale per un test a due varianti). Più grande è il campione, più avrai la certezza che i risultati non siano dovuti solo al caso. Se la tua lista è più piccola, estendi la durata del test per raccogliere più dati di interazione prima di dichiarare una variante vincente.

  Evita di condurre test in periodi insoliti Le festività, i principali eventi di vendita o le notizie insolite possono distorcere i risultati. Ad esempio, testare gli oggetti delle email durante la settimana del Black Friday non ti fornirà dati affidabili su cosa funzioni durante i periodi di attività regolari. Aspetta le condizioni aziendali tipiche per eseguire i tuoi test. Questo assicura che i tuoi risultati saranno utili tutto l'anno. Se hai bisogno di testare durante periodi particolari, confronta quei risultati solo con intervalli di tempo simili.

  Lascia che i test vengano eseguiti per tutta la loro durata Assicurati che il test venga eseguito abbastanza a lungo da raccogliere dati affidabili. Interromperlo troppo presto può portare a risultati inaffidabili. La maggior parte degli A/B/n test richiede almeno 1-2 settimane, ma dipende dal traffico e dai tassi di conversione. Attendi di raggiungere la significatività statistica, solitamente un livello di confidenza del 95%, prima di scegliere una variante vincente.

  Documenta e condividi le conoscenze Crea un registro dei test che documenti ciò che hai testato, le tue ipotesi, i risultati e i dati approfonditi. Condividi i risultati con il tuo team. Queste conoscenze si accumulano nel tempo, aiutandoti a comprendere profondamente il tuo pubblico. Anche i test "falliti" (in cui nessuna delle due versioni ha prestazioni significativamente migliori) forniscono informazioni preziose su ciò che non fa la differenza.

• Gli A/B test funzionano con le email automatizzate?

  Sì, gli A/B test funzionano con i flussi di lavoro delle email automatizzate di Mailchimp, incluse le serie di benvenuto, le email carrello abbandonato e le sequenze post-acquisto. Testare le email automatizzate aiuta a ottimizzare i percorsi di acquisto nel tempo. Tuttavia, è necessario un traffico sufficiente attraverso l'automazione per ottenere risultati significativi, quindi concentrati prima sulle campagne automatizzate con il volume più alto.

• Cosa significa "significatività statistica" negli A/B test?

  La significatività statistica indica la certezza che i risultati del test riflettano differenze reali, non casuali. Un livello di confidenza del 95% (standard del settore) significa che c'è solo il 5% di probabilità che i risultati siano stati ottenuti per caso. Mailchimp calcola questo automaticamente. Raggiungi la significatività statistica eseguendo test con dimensioni di campione adeguate e durate di test appropriate per la metrica scelta.

• Cosa succede se il mio A/B test non rivela un vincitore netto?

  Se i risultati del test sono troppo simili per essere valutati (nessuna significatività statistica), Mailchimp invia automaticamente la prima variante agli iscritti rimanenti. Questo risultato è comunque prezioso: indica che la modifica testata non ha un impatto significativo sul comportamento del tuo pubblico. Utilizza questi dati approfonditi per testare cambiamenti diversi e più significativi. Documenta i risultati in cui non vi è stata alcuna differenza per evitare di testare nuovamente le stesse idee.

• Posso scegliere manualmente il vincitore invece della selezione automatica?

  Sì. Quando configuri l'A/B test, scegli "Selezione manuale" come criterio vincente. Questo ti permette di revisionare tutte le metriche (aperture, clic, ricavi, disiscrizioni, reclami per spam) prima di decidere quale versione inviare agli iscritti rimanenti. La selezione manuale è utile quando si vogliono prendere in considerazione metriche secondarie oltre alla misura primaria di successo o quando si hanno motivi aziendali per preferire una versione rispetto a un'altra nonostante prestazioni simili.

• Posso testare più di due versioni contemporaneamente?

  Sì. Gli A/B test di Mailchimp consentono fino a 3 variazioni di una singola variabile (definito A/B/n test). Per testare più elementi contemporaneamente, utilizza i test multivariati (disponibili nei piani Standard e superiori). Tuttavia, testare più variazioni richiede dimensioni del pubblico più ampie per ottenere la significatività statistica.

• Gli A/B test sono disponibili su tutti i piani Mailchimp?

  Gli A/B test sono disponibili sui piani Essentials e superiori. I piani gratuiti non includono gli A/B test. Il test multivariato (test simultaneo di più variabili) richiede un piano Standard o superiore. Controlla la pagina attuale dei prezzi di Mailchimp per la disponibilità di funzionalità specifiche per livello di piano.

• A/B test vs. test multivariati: quale scegliere?

  Quando utilizzare ciascun metodo:

  Scegli il test A/B quando:

  • Sei alle prime armi con il test delle email
  • La tua lista ha meno di 25.000 iscritti
  • Vuoi testare cambiamenti significativi (design, offerte o messaggi completamente diversi)
  • Hai bisogno di risposte rapide e chiare su cosa funziona meglio

  Scegli il test multivariato quando:

  • Hai esperienza con i test A/B
  • La tua lista ha più di 25.000 iscritti
  • Vuoi ottimizzare più elementi e vedere come interagiscono
  • Stai perfezionando un template di email già efficace