{"id":49957,"date":"2023-05-09T15:42:53","date_gmt":"2023-05-09T13:42:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=49957"},"modified":"2023-05-09T15:42:53","modified_gmt":"2023-05-09T13:42:53","slug":"test-a-b-email-marketing-una-breve-guida","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/test-a-b-email-marketing-una-breve-guida\/","title":{"rendered":"Test A\/B nell\u2019email marketing: una breve guida"},"content":{"rendered":"

Testare e misurare diverse ipotesi per definire strategie efficaci, basate sui dati, dovrebbe essere la routine di tutti i marketer.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un modo per provare a testare ci\u00f2 che funziona e ci\u00f2 che non funziona \u00e8 quello di effettuare test A\/B: azioni che ci aiuteranno a trarre conclusioni su ci\u00f2 che meglio converte o stimola l’utente, in quanto \u00e8 possibile testare tutte le variazioni che si desidera.<\/span><\/p>\n

Oggi parliamo di A\/B Testing nell’e-mail marketing, per esplorare il potenziale del testare le comunicazioni o le azioni di marketing tramite email.<\/span><\/p>\n

Che cos’\u00e8 un test A\/B?<\/span><\/h3>\n

Un test A\/B \u00e8 la variazione di un elemento all’interno di una campagna di email marketing, al fine di confrontare quale opzione ha generato pi\u00f9 coinvolgimento o conversioni.\u00a0<\/span><\/p>\n

Come si pianifica una campagna con A\/B test?<\/span><\/h3>\n

Se vuoi realizzare una campagna con A\/B test, devi tenere conto di alcuni fattori in modo che i risultati siano il pi\u00f9 possibile affidabili e che non vi siano fattori esterni che possano influenzare i risultati.<\/span><\/p>\n

Prima di tutto \u00e8 importante sapere che \u00e8 possibile effettuare un solo tipo di test per campagna: per esempio, se si vuole testare l’orario di invio, non sar\u00e0 possibile apportare altre modifiche al contenuto dell’e-mail. Oppure, se si vuole testare il contenuto, non bisogna inviare le campagne in momenti diversi. Inoltre, quando si testa il contenuto, bisogna testare un fattore alla volta, per poter essere sicuri di assegnare un determinato impatto alla variabile corretta.<\/span><\/p>\n

Infine, \u00e8 bene utilizzare un volume considerevole del database, cos\u00ec che il campione sar\u00e0 il pi\u00f9 affidabile possibile.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci sono molti modi per dividere il segmento scelto, ma i pi\u00f9 comuni sono:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Test del 20% del volume totale selezionato: il test A viene inviato al 10% e il test B a un altro 10%. Il test vincente viene automaticamente inviato al restante 80% del segmento.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Test del 100% del volume totale selezionato: il test A viene inviato al 50% del segmento e il test B al 50% del segmento.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Quali elementi possiamo testare?<\/span><\/h3>\n

    Gli elementi pi\u00f9 comuni per testare le diverse varianti sono:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Soggetti: domande, icone, titoli, tono, linguaggio…<\/span><\/li>\n
    • Posizione di un determinato modulo: all’inizio, al centro o alla fine.<\/span><\/li>\n
    • Colori della call to action (CTA)<\/span><\/li>\n
    • Immagini: persone, paesaggi, vettori, infografiche…<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Come si evince, nel testare le campagne di email marketing ci sono molte opzioni su cui trarre conclusioni certe, da quelle che prima erano solo ipotesi. Questa attivit\u00e0 permetter\u00e0 di far progredire la tua strategia di email marketing e di imparare cosa funziona meglio nel tuo settore e con il tuo pubblico.<\/span><\/p>\n

      Non hai ancora una strategia di email marketing? Hai difficolt\u00e0 a raggiungere i tuoi utenti attraverso il CRM? In Making Science abbiamo un team di esperti in tutti i CRM presenti sul mercato e nella creazione di strategie di email marketing adatte alle esigenze della tua azienda.\u00a0<\/span><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Testare e misurare diverse ipotesi per definire strategie efficaci, basate sui dati, dovrebbe essere la routine di tutti i marketer.\u00a0 Un modo per provare a testare ci\u00f2 che funziona e ci\u00f2 che non funziona \u00e8 quello di effettuare test A\/B: azioni che ci aiuteranno a trarre conclusioni su ci\u00f2 che meglio converte o stimola l’utente, […]<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":49960,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[831,861],"tags":[608],"class_list":["post-49957","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-design-creativity-it","category-marketing-it","tag-email-marketing-it"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49957","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/39"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49957"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49957\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49960"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49957"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49957"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49957"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}