E se ti dicessimo che l’AI non è solo una parola alla moda, ma un vero e proprio moltiplicatore di performance per le tue campagne email? Con il 97% degli imprenditori convinti che gli strumenti di IA possano aiutare la loro attività, non sorprende che l’email marketing sia uno dei primi canali che stanno ottimizzando con test basati sull’IA.

Invece di eseguire manualmente esperimenti e attendere giorni per ottenere risultati statisticamente significativi, l’IA consente un processo decisionale più rapido, approfondimenti personalizzati e prestazioni migliori. Parliamo quindi di come puoi perfezionare i tuoi test A/B con l’IA e stare al passo con i tempi invece di limitarti a seguire la massa.

Il tradizionale test A/B delle email

Sai come funziona. Si spreca un’intera settimana a creare oggetti, si invia la versione A a un gruppo, la versione B a un altro, si aspetta, si confrontano i tassi di apertura e si ripete. Questo metodo funziona, ma presenta alcuni punti deboli:

• Ci vuole tempo per raccogliere dati significativi
• Spesso sei limitato a testare una variabile alla volta
• I risultati possono essere distorti da fattori come l’ora di invio, la segmentazione dell’elenco e persino il tempo

I test A/B manuali hanno ancora un valore, ma ammettiamolo: la metà delle volte agisci d’istinto. E quando c’è pressione per ottenere risultati rapidi, queste supposizioni possono diventare costose.

Entra in gioco l’IA: il tuo nuovo alleato nei test A/B delle email

L’IA non elimina la necessità dei test A/B, ma li rende più dinamici. Pensa all’IA come al motore ad alta potenza sotto il cofano del tuo processo di test. Invece di mostrarti semplicemente cosa ha funzionato, l’IA ti aiuta a capire perché ha funzionato e prevede cosa funzionerà meglio la prossima volta.

Ecco alcuni modi in cui l’IA potenzia i tuoi test A/B:

Analisi predittiva delle righe dell’oggetto

Invece di testare le righe dell’oggetto in modo casuale, i modelli di IA possono analizzare migliaia di campagne precedenti e prevedere quali parole chiave, lunghezze o formati potrebbero funzionare meglio. Se stai creando i tuoi modelli invece di usare strumenti già pronti, potresti aver bisogno di sviluppatori software per integrare pipeline NLP e flussi di lavoro di formazione basati sui dati storici. Sapere come integrare un team dedicato nel tuo processo può migliorare l’efficienza di questa integrazione, assicurando un’esecuzione fluida e risultati più rapidi.

Ottimizzazione in tempo reale

I test A/B tradizionali aspettano che arrivino abbastanza dati per scegliere il vincitore. Le piattaforme basate sull’intelligenza artificiale possono regolare le campagne in tempo reale, riassegnando il volume di invio alla versione più performante man mano che arrivano i risultati. Questo significa meno opportunità perse e un ROI più alto.

Test multivariati semplificati

Testare più di una variabile alla volta era un incubo logistico. Ma l’IA può gestire oggetti, orari di invio, layout, CTA e altro ancora, tutto nella stessa campagna. Elabora i dati più velocemente di qualsiasi team umano e sa come isolare accuratamente i fattori di performance. Anche in questo caso, è grazie all’utilizzo dell’NLP che è possibile ottenere conclusioni simili a quelle umane su set di dati troppo vasti per gli esseri umani.

Personalizzazione comportamentale

Perché fare test generici quando l’IA può aiutarti a segmentare in modo più intelligente? Attingendo ai dati comportamentali, l’IA ti permette di eseguire test iper-mirati per diversi profili di utenti. In nicchie particolari, la segmentazione è spesso guidata dalla fase del percorso dell’acquirente e dall’intento delle parole chiave: i test comportamentali basati sull’IA ti permettono di rispecchiare gli stessi principi nei tuoi flussi di lavoro email per una maggiore rilevanza e continuità.

Come iniziare a integrare l’IA nel tuo flusso di lavoro di test A/B

Prima di buttarti a capofitto, ricorda che l’IA è uno strumento, non una soluzione miracolosa. Funziona al meglio se abbinata alla creatività umana e al pensiero strategico. Ecco come puoi iniziare a utilizzare l’IA per migliorare la tua strategia di test A/B:

1. Esporta e analizza i dati storici delle email

Inizio esportando le tue campagne passate in un CSV o in un data warehouse. Non dimenticare di includere variabili come il tasso di apertura, il CTR, il tasso di conversione, il tasso di rimbalzo e l’ora di invio. Esegui un’analisi di correlazione (ad esempio, test di Pearson o chi-quadrato) per isolare i fattori che influenzano costantemente le prestazioni. Questo costituisce la base di qualsiasi modello di IA che applichi. Puoi usare Python con pandas o anche inserire questo set di dati in Google AutoML Tables per ottenere informazioni senza codice.

2. Implementa test adattivi tramite banditi multi-armati

Passa dalla suddivisione statica A/B all’allocazione dinamica del traffico. Usa strumenti che supportano algoritmi banditi multi-armati, che spostano automaticamente più traffico verso varianti più performanti man mano che la campagna si svolge. Piattaforme come VWO, Mutiny o anche modelli Bandit personalizzati in TensorFlow Probability consentono l’ottimizzazione bayesiana sul comportamento degli utenti in tempo reale, migliorando l’efficienza dei test senza attendere la piena significatività.

3. Integra il monitoraggio comportamentale tra email e sito web

Installa strumenti di monitoraggio comportamentale come Segmento o Heap per catturare le azioni degli utenti dopo l’email mittente. Collega questi strumenti alla tua piattaforma di email utilizzando webhook o API. Questo ti consente di tracciare un utente dall’apertura dell’email → alla visita del sito → all’interazione con il prodotto → all’acquisto. Inserendo questi dati completi in un motore di intelligenza artificiale, otterrai informazioni reali sulle prestazioni che vanno oltre i semplici dati sui clic.

4. Automatizza la generazione di varianti utilizzando modelli di intelligenza artificiale e di punteggio

Usa strumenti di copywriting AI basati su GPT (ad esempio, OpenAI API o Jasper) per generare oggetti, titoli e CTA su larga scala basati su modelli derivati dalle tue campagne più performanti. Poi, passali attraverso modelli di punteggio basati sull’AI come Phrasee o LLM interni ottimizzati per i tuoi dati. Scarta le varianti a basso potenziale prima che vengano pubblicate, risparmiando volume di invio e aumentando la precisione dei test.

Impatto nel mondo reale: come funziona il test A/B con l’IA

Supponiamo che stia lanciando un’email di annuncio di un prodotto. Tradizionalmente, potresti testare due oggetti e due CTA, inviarli a segmenti di liste statiche e attendere i risultati. Ma con l’IA, puoi ristrutturare l’intero processo in un ciclo di feedback continuo.

Ovviamente, tutto questo dipende da una solida gestione dei feed di dati. Senza pipeline automatizzati che raccolgono i dati delle campagne e comportamentali, il ciclo di feedback della tua IA si interrompe. Usa sistemi centralizzati per garantire che ogni segnale (aperture, clic, acquisti) venga continuamente reimmesso nel modello.

La tua piattaforma può quindi analizzare i metadati e i segnali di coinvolgimento delle campagne precedenti, come ad esempio quale tono dell’oggetto ha convertito meglio dopo il clic, quale CTA ha aumentato il tempo di permanenza sul sito o quale layout ha prodotto la maggiore profondità di scorrimento. In questo modo, può generare varianti dell’oggetto e prevederne le probabili prestazioni utilizzando modelli NLP addestrati sui tuoi dati.

Una volta fatto questo, l’AI può eseguire test multivariati in tempo reale, spostando dinamicamente il traffico verso le migliori combinazioni di copu, design e CTA. Può anche variare automaticamente gli elementi di layout per segmento di utenti senza che tu debba creare versioni separate delle email. Allo stesso tempo, gli algoritmi di ottimizzazione del tempo di invio distribuiscono le email in base al momento in cui ogni persona è più propensa ad aprirle.

Non si tratta solo di un risparmio di tempo. Crea un volano di dati in cui ogni campagna migliora quella successiva, non solo dal punto di vista dei test, ma anche nel modo in cui il sistema capisce il comportamento degli utenti su larga scala.

Considerazioni finali

L’intelligenza artificiale nell’email marketing non è un futuro lontano. È già qui e sta cambiando il modo di lavorare dei marketer più smart. Che si tratti di testare le righe dell’oggetto o di creare intere campagne, l’intelligenza artificiale può aiutarti a farlo meglio, più velocemente e con molte meno congetture.

E se stai già utilizzando una piattaforma come Benchmark Email, puoi iniziare oggi stesso a integrare l’intelligenza artificiale nei tuoi test A/B. Prima l’adotti, più dati raccogli, più i tuoi risultati saranno efficaci.

Quindi non aspettare. Lascia che l’intelligenza artificiale perfezioni i tuoi test A/B, migliori la tua strategia di email marketing e liberi il tuo team per fare ciò che sa fare meglio: creare campagne che connettono davvero.