L'ABC dei test A/B

Ecco alcune statistiche sui tassi di apertura delle email:

• L'inclusione di un'emoji nella riga dell'oggetto migliora le percentuali di apertura del 56%.
• Parole come "gratuito" e "percentuale di sconto" tendono a diminuire i tassi di apertura quando compaiono nella riga dell'oggetto.
• Se il nome del destinatario compare nella riga dell'oggetto, i tassi di apertura aumentano in media del 18,30%. (Fonte: Backlinko)

Potresti chiederti come sono arrivati ​​​​questi bit di conoscenza e la risposta è il test A/B. Nel caso della statistica che coinvolge gli emoji, qualcuno ha esaminato i tassi di apertura delle e-mail con emoji nella riga dell'oggetto rispetto ai tassi di apertura in cui gli emoji non erano presenti.

Il test A/B è una parte fondamentale della costruzione di una strategia di marketing di successo. Non è necessario essere un'organizzazione come Backlinko (che ha accesso ai dati di molti esperti di marketing) per condurre questo tipo di test. Scopri di più sul test A/B di seguito, perché è importante per la tua azienda e come farlo.

Che cos'è il test A/B?

Il test A/B è anche chiamato test diviso. Entrambi i nomi ti danno un'idea di cosa sia. Esegui un test in cui dividi gli elementi in due categorie (A e B) per vedere quale funziona meglio. Ecco alcuni esempi di test A/B per darti un'idea migliore di cosa si tratta:

• Una gastronomia vuole sapere se i clienti preferiscono il tacchino di un particolare fornitore rispetto a un altro. Creano panini con tacchino dal venditore A e un set separato di panini con tacchino dal venditore B. I clienti forniscono feedback, valutano il panino in base alla qualità, al gusto e alla soddisfazione generale. I panini fatti con il tacchino dal venditore B ottengono valutazioni molto più alte, rispondendo alla domanda per la gastronomia.
• Gli esperti di marketing stanno creando una pagina di destinazione per un nuovo servizio in abbonamento. Un marketer pensa che una pagina di destinazione più corta sarà più potente di una più lunga, ma il team non è d'accordo. Creano una versione corta e una lunga e indirizzano il traffico verso entrambi. Dopo alcune settimane, è chiaro che la versione corta sta convertendo più clienti e che il marketer aveva ragione.

• Un'azienda invia e-mail di marketing settimanali ai suoi elenchi di abbonati. Gli obiettivi sono alti tassi di apertura e di click-through. L'azienda vuole trovare un momento ottimale per inviare e-mail per le migliori tariffe di apertura. Invia metà delle e-mail lunedì mattina e metà martedì mattina. Le e-mail del martedì mattina ottengono tassi di apertura più elevati.

Perché utilizzare i test A/B per il marketing?

Come puoi vedere dagli esempi precedenti, il test A/B aiuta in un'ampia varietà di scenari. All'interno dell'arena del marketing, lo split test è utile per:

• Convalida delle ipotesi. Le reazioni viscerali potrebbero dirti che le persone dovrebbero essere eccitate con parole come "gratuito" o "BOGO" nell'oggetto di un'email, ma è vero? I dati ti consentono di rispondere con certezza e il test A/B è il modo in cui ottieni quei dati.
• Personalizzazione degli approcci per i settori di pubblico. Ad esempio, un pubblico più giovane potrebbe rispondere in modo più favorevole a determinati annunci o contenuti su piattaforme social specifiche, mentre un pubblico più anziano preferisce un approccio più tradizionale. Ma è una cattiva idea presumere queste cose. Invece, usa il test diviso per convalidare vari approcci con i settori del tuo pubblico per trovare ciò che funziona meglio per ciascuno di essi.
• Restringere la tua strategia di marketing. Le risorse di marketing non sono infinite. Che tu sia un'azienda di medie dimensioni con un budget relativamente piccolo o un gigante aziendale con un budget elevato, il budget esiste. E ciò significa che potresti dover dire di no a determinati sforzi di marketing. Il test A/B ti aiuta a scoprire quali strategie sono più efficaci in modo da poter concentrare le tue risorse in modo appropriato.

Alcuni dei vantaggi di forti processi di split test possono includere:

• Branding più strategico. Puoi capire esattamente cosa vuole il tuo pubblico e posizionare il tuo marchio per fornirlo. Se stai cercando di servire tutti, non sarai così efficace come quando ti concentri su quei problemi molto specifici di consumatori o clienti che puoi risolvere.
• Costo di acquisizione ridotto. Il test A/B continuo ti aiuta a tracciare una mappa del modo meno costoso per ottenere clienti. Una volta tracciato quel percorso, puoi usarlo ripetutamente per ottenere gli stessi risultati.
• KPI migliorati. Il test diviso può aiutarti a migliorare importanti KPI di marketing, inclusi i tassi di apertura delle e-mail, i collegamenti e le percentuali di clic sugli annunci e le conversioni.

Cosa puoi dividere il test per il marketing?

Puoi utilizzare il test A/B su quasi tutti gli sforzi di marketing se hai un accesso affidabile ai dati giusti. Scopri alcuni dei modi in cui puoi utilizzare i test A/B per migliorare le prestazioni di marketing:

• Righe dell'oggetto dell'e-mail. Esegui dei test per scoprire se il tuo pubblico preferisce gli argomenti brevi o lunghi, in che modo gli emoji o determinate parole cambiano i tassi di apertura o se porre una domanda migliora le prestazioni.
• Titoli di blog o pagine di destinazione. Fai lo stesso con i titoli sui tuoi contenuti web. Il tuo pubblico risponde a un senso di urgenza, titoli umoristici o domande? Includere un numero nel titolo fa la differenza? Queste sono solo alcune delle domande a cui puoi rispondere con lo split test.

• Formato o layout del contenuto. Prova varie quantità di spazio bianco, confronta le prestazioni di video e contenuti di testo o verifica cosa succede quando includi un'infografica. Potresti anche dividere il test per vedere se il contenuto nei paragrafi ha prestazioni migliori rispetto al contenuto negli elenchi puntati.
• Inviti all'azione. Esegui test per determinare dove devono andare le CTA nell'e-mail o su una pagina Web, se il tuo pubblico risponde meglio ai pulsanti o ai collegamenti di testo e quale tipo di linguaggio sembra migliore per convincere le persone ad agire.
• Testo dell'annuncio. Puoi suddividere gli annunci PPC, display e di ricerca. Poiché c'è pochissimo spazio per il testo negli annunci, le parole che usi contano molto. Di solito hai tempo per una singola caratteristica, punto o offerta. Il test A/B ti consente di determinare quali parole e offerte riscuotono maggiore interesse.
• Immagini pubblicitarie. Che tu stia lavorando con video o immagini, puoi fare lo stesso con gli elementi visivi degli annunci per trovare qualcosa che risuoni meglio con il tuo pubblico.
• Tempistica delle e-mail. Utilizza lo split test per restringere le date e gli orari per prestazioni ottimali di email marketing. Mentre puoi trovare molte informazioni online sul momento migliore per inviare e-mail, devi conoscere il momento migliore per inviare e-mail al tuo pubblico e i tuoi dati sono l'unica cosa che può dirtelo.
• Posizionamento degli annunci. Esegui test per determinare se ottieni risultati migliori con determinate reti pubblicitarie o pubblicità su siti o piattaforme di social media specifici.
• Lunghezza del contenuto. Il tuo messaggio di email marketing dovrebbe essere di 100 parole o 300? Il tuo pubblico vuole vedere post di blog brevi e dolci o pagine di pilastri che contengono migliaia di parole? Il test diviso può dirtelo.
• Uso delle parole chiave. Sia che tu includa le parole chiave nel contenuto della tua pagina web o le utilizzi per fare offerte sugli annunci della rete di ricerca, i test A/B possono aiutarti a capire quali parole chiave è meglio scegliere come target, dato il tuo pubblico e i tuoi obiettivi unici.
• Stile di scrittura. Anche il modo in cui esprimi i tuoi contenuti può essere testato. Lo usi per rispondere a domande come se la scrittura divertente, seria, colloquiale o formale risuonerà meglio con vari settori del tuo pubblico?

Suggerimenti per un test A/B di successo

O lo split test inizia a sembrare uno sforzo promettente, oppure vuoi sapere come farlo meglio, segui i suggerimenti di seguito.

1. Assicurati di avere accesso ai tuoi dati

Quando si tratta di prendere decisioni di marketing basate sui dati, i tuoi dati sono il re. Puoi certamente ricercare benchmark o vedere cosa stanno facendo i concorrenti, e c'è valore nel capire cosa sta funzionando nella tua nicchia. Ma alla fine, le domande a cui stai rispondendo con i test A/B riguardano il tuo pubblico, non quello di qualcun altro.

Ciò che funziona in media nel settore potrebbe non funzionare al meglio per il tuo pubblico. Ad esempio, immagina una società di fatturazione medica specializzata in prodotti per cliniche di terapia fisica. Il tipo di marketing che funziona per soluzioni di fatturazione progettate per ospedali o anche studi medici potrebbe non essere il miglior marketing per questa attività specializzata.

Come accedi ai tuoi dati? Puoi raccoglierlo tramite gli strumenti del sito Web, come Google Analytics, e dai rapporti di base nelle soluzioni di email marketing. Oppure puoi investire in uno strumento come Sugar Market, che si integra con un'ampia gamma di soluzioni CRM per assicurarti l'accesso ai dati dei clienti e di marketing in un'unica posizione.

2. Utilizzare strumenti automatizzati quando possibile

Il test A/B manuale non è impossibile, ma è noioso e improbabile se vuoi avere un grande impatto sul marketing. Ad esempio, immagina di testare un testo pubblicitario diverso. Dovresti eseguire e monitorare manualmente le campagne pubblicitarie e confrontare i dati per determinare cosa funziona meglio. Quindi, è necessario un lavoro manuale per passare all'opzione migliore.

Ecco un esempio di come l'automazione con una soluzione come Sugar Market può semplificare i test A/B:

• Decidi di testare due versioni di una riga dell'oggetto di un'email.
• Sugar Market invia la versione A a circa il 30% della tua lista. Invia la versione B a un altro 30%.
• Sugar Market tiene traccia di analisi come i tassi di apertura per quelle e-mail. Quando sono disponibili dati sufficienti per determinare quale versione ha funzionato meglio, invia quella versione alle persone rimanenti nell'elenco.

Questo è solo uno dei modi in cui l'automazione può farti risparmiare tempo e fatica e rendere più veloci i test A/B, in modo da agire sulle migliori soluzioni il prima possibile.

3. Creare un piano per test complessi

Quando vuoi trovare l'opzione migliore tra le tante, crea un piano di test per ottenere i migliori risultati. Puoi pensare a questo come a un girone di un torneo: hai numerosi giocatori e vuoi sapere chi è il migliore.

Usiamo l'esempio di quando inviare e-mail di marketing per illustrare questo punto. Forse sai che vuoi inviare le email in un giorno feriale, ma non sei sicuro di quale giorno e se metà mattina o metà pomeriggio sia il migliore.

Sono dieci volte potenziali. Potresti creare un girone in stile torneo per restringerlo:

• Lunedì in anticipo vs lunedì in ritardo = Vincitore 1
• Martedì in anticipo vs Martedì in ritardo = Vincitore 2
• Mercoledì in anticipo vs mercoledì in ritardo = Vincitore 3
• Giovedì in anticipo contro giovedì in ritardo = Vincitore 4
• Venerdì in anticipo vs Venerdì in ritardo = Vincitore 5

Quindi esegui ancora più test A/B:

• Vincitore 1 vs Vincitore 2 = Vincitore A
• Vincitore 3 vs Vincitore 4 = Vincitore B
• Vincitore 5 vs Vincitore A = Vincitore C
• Vincitore B contro Vincitore C = Vincitore finale

Il vincitore finale è il momento ottimale per inviare le tue e-mail per ora.

4. Definire parametri di successo realistici

Sii realistico con i tuoi obiettivi per i test A/B. In definitiva, qualsiasi miglioramento si sta muovendo nella giusta direzione ed è improbabile che tu veda un risultato come il doppio del tasso di apertura da una singola modifica.

Invece, usa i test A/B continui per modificare gli sforzi di marketing e spostare le prestazioni nella direzione del tuo obiettivo.

Vale anche la pena notare che ciò che supporta il successo per te oggi potrebbe non funzionare altrettanto bene domani. Tenere d'occhio le tue analisi di marketing e testare regolarmente gli sforzi ti aiuta a raggiungere quello che può essere un obiettivo in movimento.

5. Prestare attenzione quando si testano più elementi

Non è impossibile testare più elementi contemporaneamente, come le parole in una riga dell'oggetto e la posizione di un CTA nel corpo dell'e-mail. Ma concludere con successo tali test richiede esperienza in statistica. Anche in questo caso, è più facile arrivare a una conclusione sbagliata quando stai testando più elementi contemporaneamente. Quando possibile, struttura i test A/B per convalidare un elemento alla volta.

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