Sapevate che il test A/B sull’oggetto delle vostre e-mail può aumentare i tassi di apertura fino al 49%?¹ Chi lavora nel marketing si trova a competere all’interno di caselle di posta sempre più affollate e questa semplice tattica può migliorare notevolmente le prestazioni delle campagne e-mail.
Sapere come si esegue in modo efficace il test A/B delle campagne e-mail richiede qualcosa in più di un rapido confronto fra due diverse righe dell’oggetto. Per migliorare realmente i tassi di clic delle e-mail e per aumentare il coinvolgimento e le conversioni, è necessario conoscere i modi migliori per effettuare l’intero processo di test A/B delle e-mail.
In questo articolo spiegheremo tutto ciò che serve sapere sul test A/B delle e-mail. In cosa consiste, perché è importante, come configurare i test e come evitare gli errori più comuni. Che siate agli inizi della vostra attività o stiate perfezionando l’attuale strategia, questa guida vi offrirà gli strumenti per prendere decisioni più informate e derivate dai dati, ottenendo risultati migliori.
Cos’è il test A/B per le e-mail?
Il test A/B, noto anche come e-mail split testing, è un metodo che prevede l’invio di due o più versioni di una e-mail a segmenti di pubblico diversi per determinare quale offra le prestazioni migliori. Questo risultato si ottiene modificando una variabile alla volta, come l’oggetto o la CTA, e misurando l’impatto su metriche come i tassi di apertura o le conversioni.
Questo approccio aiuta i professionisti del marketing ad eliminare le ipotesi sull’efficacia delle campagne e basare invece le decisioni su dati reali. Ad esempio, se la versione con oggetto A genera un tasso di apertura del 12% e la versione B del 17%, risulta chiaro quale oggetto della e-mail sia il più efficace. Nel corso del tempo, queste informazioni consentono ai team di creare campagne con prestazioni sempre maggiori e strategie di targeting più accurate.
Questi sono gli elementi che vengono più spesso messi alla prova:
- Oggetto dell’e-mail
- Testo del sottotitolo
- Contenuto della e-mail
- Call-to-action (CTA)
- Tempi di invio
Queste variabili influenzano direttamente gli indicatori fondamentali delle prestazioni, come il tasso di apertura, il tasso di clic (CTR) e le conversioni.
Gli elementi più comuni da valutare in una e-mail
- Oggetto: Questo è il punto di partenza più analizzato perché ha un impatto diretto sull’apertura dell’e-mail da parte dei destinatari. Eseguire correttamente il test A/B sull’oggetto di una e-mail può aumentare significativamente i tassi di apertura.
- Testo del sottotitolo: Visualizzato accanto o sotto la riga dell’oggetto nelle caselle di posta, questo breve frammento influenza i tassi di apertura. È possibile verificare se risulti più efficace un testo orientato ai vantaggi o alla curiosità.
- Contenuto della e-mail: Tutto può essere valutato, dal tono alla struttura fino alla lunghezza e alle immagini. Potete confrontare un testo breve con uno lungo oppure un testo narrativo ed uno con elenchi puntati per determinare cosa riscuota più successo.
- Call-to-action (CTA): Potete testare la formulazione, il posizionamento e lo stile grafico delle CTA per capire quale soluzione ottenga il maggior numero di clic. Ad esempio, “Scopri di più” e “Inizia ora” potrebbero produrre risultati molto diversi.
- Ora di invio: La tempistica può influire notevolmente sulle prestazioni. Strumenti come MailerLite offrono consigli basati sui dati, ma potrebbe risultare più accurata l’esecuzione di test specifici per il proprio pubblico.
Oggetto, CTA, contenuto e tempistica sono tra gli elementi che impattano maggiormente sui test A/B delle e-mail.
Perché i test A/B delle e-mail sono importanti
Capire perché i test A/B delle e-mail siano importanti è fondamentale per prendere decisioni di marketing più informate ed efficaci. Invece di affidarsi all’istinto o ad abitudini radicate, i test introducono delle certezze. Ci permettono di capire a cosa risponda effettivamente il nostro pubblico e di adattare con maggiore sicurezza le campagne future. Dalla messa a punto dell’oggetto di una e-mail, fino al test dei pulsanti di invito all’azione, questi cambiamenti incrementali riescono ad aumentare notevolmente l’efficacia della comunicazione.
Questa sezione illustra i motivi principali per cui i test A/B sono essenziali. Ad esempio, il loro supporto a processi decisionali basati sui dati, il miglioramento dell’efficacia complessiva della campagna ed il ritorno facilmente misurabile sull’investimento.
Processo decisionale basato sui dati
Senza test A/B, molte decisioni di e-mail marketing si basano su ipotesi o supposizioni. Al contrario, quando si testano le variabili e si raccolgono dati misurabili, diventa possibile individuare ciò che determina realmente le prestazioni. Nel tempo, questo aiuta a sviluppare strategie più precise e ridurre gli sprechi di risorse.
Ottimizzazione dell’efficacia di una campagna
I test A/B aiutano a perfezionare le campagne per ottenere la massima efficacia. Che si tratti di migliorare i tassi di apertura modificando l’oggetto della e-mail o di aumentare le conversioni con una CTA più efficace, i test aiutano ad individuare ciò che funziona meglio per il nostro pubblico.
Esempi di ROI in casi reali
Secondo HubSpot, i professionisti del marketing che usano regolarmente i test A/B possono migliorare i risultati delle campagne fino al 37%.² Litmus segnala vantaggi simili: i team che implementano test regolari ottengono risultati migliori rispetto a quelli che non lo fanno.³
I test A/B migliorano l’accuratezza dei dati ed il targeting delle campagne, generando un ROI elevato tramite piccoli e costanti miglioramenti.
Elementi da testare
Per ottenere il massimo dai test A/B delle e-mail è necessario sapere quali parti del messaggio siano più adatte alla sperimentazione. Non tutti gli elementi hanno lo stesso peso ed alcuni esercitano un impatto maggiore di altri.
Di seguito sono riportati i componenti fondamentali su cui dovreste concentrarvi, dalle righe dell’oggetto agli orari di invio. Testando strategicamente questi elementi, scoprirete cosa genera coinvolgimento e conversione nel vostro pubblico specifico.
Oggetto della e-mail
La riga dell’oggetto è cruciale nei test A/B delle e-mail perché influisce direttamente sui tassi di apertura e determina persino se l’e-mail venga effettivamente notata. Testare le variazioni di lunghezza, la punteggiatura, la personalizzazione, il tono, gli emoji e la forma interrogativa può rivelare cosa funziona meglio per il proprio pubblico.
Ad esempio, confrontare “Il tuo report settimanale è pronto” con “Vuoi vedere i tuoi ultimi risultati?” oppure testare una formulazione basata sull’urgenza rispetto ad una basata sulla curiosità può portare rapidamente ad un miglioramento dei tassi di apertura e della visibilità complessiva della campagna. Queste modifiche sono semplici da verificare e spesso forniscono spunti rapidi per le e-mail future.
Contenuto della e-mail
Il contenuto della e-mail determina il livello di coinvolgimento dei lettori dopo l’apertura. Dalla narrazione alla formattazione, il contenuto ha una grande influenza sui tassi di clic. Potreste testare un formato ricco di testo rispetto ad uno più visivo, oppure passare dal layout di una newsletter ad un messaggio focalizzato su un singolo tema.
Anche il test sul tono dei contenuti può aumentare l’efficacia: i vostri utenti rispondono meglio a testi formali ed informativi oppure ad un tono più informale e colloquiale? Potete provare diversi tipi di contenuto: informativo contro promozionale oppure orientato al prodotto piuttosto che al valore.
Non trascurate la formattazione del messaggio: l’ordine in cui presentate le informazioni può influenzare la lunghezza delle e-mail, lo scorrimento del testo e la sua effettiva fruizione. Un test A/B sul contenuto dell’e-mail rispetto al suo oggetto può aiutare a capire quale eserciti un impatto maggiore sul vostro pubblico specifico.
Call-to-action (CTA)
Le CTA sono il luogo in cui avvengono i clic, quindi è fondamentale costruirle in modo corretto. Un test A/B sulle vostre CTA può rivelare quali messaggi o stili spingano i lettori ad agire. Potreste confrontare “Inizia la tua prova gratuita” con “Dai un’occhiata ai prezzi”, oppure testare il colore, le dimensioni, il posizionamento e persino il testo attorno ai pulsanti.
Alcune piattaforme consentono di produrre delle heat map che visualizzano le zone dove gli utenti cliccano. Queste mappe aiutano a identificare se una CTA viene persa od ignorata. Potete anche testare la quantità di CTA che decidete di inserire. A volte, un’unica e chiara chiamata all’azione funziona meglio che offrire più scelte.
È anche possibile valutare le variazioni nell’urgenza: “Agisci ora” o “Scopri di più” possono portare a risposte molto diverse a seconda del vostro obiettivo. Ogni cambiamento fornisce informazioni su cosa guida il comportamento degli utenti e come migliorare costantemente i tassi di clic delle e-mail.
Orari di invio
Il momento in cui inviate una e-mail può essere importante tanto quanto il contenuto. Questa scelta può influenzare Il momento in cui il messaggio viene visualizzato e la possibilità che sia aperto. MailerLite e Klaviyo offrono un’ottimizzazione automatica dell’orario di invio in base al coinvolgimento precedente. Ma, anche in questo caso, il vostro pubblico potrebbe avere preferenze specifiche.
Provate a testare l’invio nei giorni lavorativi rispetto ai fine settimana. Oppure la mattina rispetto al pomeriggio od invii programmati rispetto a trigger comportamentali (ad esempio, l’invio dopo che un utente ha visitato il sito web). Anche i fusi orari sono importanti: un orario perfetto per qualcuno a Londra potrebbe non essere adatto per un lettore a Sydney.
Testare l’orario di invio è un’attività da ripetere periodicamente. Con il cambiare delle abitudini degli utenti, cambia anche l’orario ottimale. Una sperimentazione costante può garantire che le vostre e-mail raggiungano le persone al momento giusto, aumentando le possibilità di successo.
Testare diversi oggetti, CTA, stili di contenuto ed orari di invio perfeziona ogni fase del funnel di e-mail e permette di scoprire cosa spinge il vostro pubblico ad interagire.
Le migliori procedure per l’esecuzione di test A/B
Eseguire un test A/B in modo efficace richiede qualcosa in più che la semplice modifica dell’oggetto di una e-mail od una call-to-action. Per ottenere risultati affidabili su cui lavorare, è necessario applicare un metodo consolidato. Esaminiamo ora alcune delle pratiche migliori per i test A/B delle e-mail, concentrandoci sulla corretta strutturazione dei test, sull’ampiezza del campione e sull’importanza del rigore statistico.
Attenersi alle migliori procedure garantisce che l’impegno nell’analisi delle e-mail porti a conclusioni preziose. Senza una configurazione adeguata dei test, si rischia di prendere decisioni casuali piuttosto che basate sulla realtà. Che vogliate imparare a valutare le nuove campagne e-mail con test A/B o stiate perfezionando una strategia già consolidata, questi concetti restano sempre validi.
Verificate una variabile alla volta
La regola d’oro dei test A/B è isolare le variabili. Se modificate più di un elemento, ad esempio l’oggetto e la CTA, non saprete quale abbia causato il cambiamento nelle prestazioni. Questo errore vanifica l’intero scopo del test.
Concentratevi su una singola variabile per ogni test: oggetto, testo del pulsante, immagine, ora di invio od altro. Dopo avere raccolto i risultati, potrete passare al test di un elemento diverso. Questo metodo strutturato ed incrementale garantisce che le informazioni ottenute siano chiare ed affidabili.
Usate un campione sufficientemente ampio
Non importa quanto sia ben progettato il vostro test. Se il campione è troppo ristretto, non otterrete risultati attendibili. Un test con 30 persone non fornirà informazioni affidabili, soprattutto per le campagne più grandi. Per ottenere risultati significativi è necessario un campione statisticamente valido.
Usate un calcolatore di test A/B per determinare la dimensione corretta del campione. Molte piattaforme, come MailerLite, ActiveCampaign e HubSpot, includono questa funzionalità. Scegliete la dimensione del campione sulla base del vostro pubblico totale e delle differenze che prevedete di introdurre nelle diverse versioni. Le modifiche minori richiedono campioni più ampi per dimostrare quanto risultino significative.
Assicuratevi della significatività statistica
Non interrompete un test nel momento in cui vedete i primi risultati. Lasciatelo agire abbastanza a lungo da raccogliere dati solidi. Una vittoria rapida non è sufficiente, soprattutto se i risultati non sono supportati da sufficiente rilevanza statistica. A questo scopo tornano utili gli strumenti di piattaforme come Bloomreach o Mailmodo, che aiutano a confermare se le differenze osservate siano probabilmente dovute alla variabile testata o semplicemente al caso.
In quest’ultima situazione, i risultati del test non sono utilizzabili. Di conseguenza, anche se una versione potrebbe sembrare migliore, non è possibile fidarsi del risultato se i dati non lo dimostrano affidabile. Per questo motivo, ha senso investire tutto il tempo e l’impegno necessari a garantire risultati attendibili.
Non testate troppo
Testare ogni settimana tutti gli elementi di una e-mail finirà per infastidire il vostro pubblico e confondere i risultati. Se gli iscritti ricevono troppe e-mail, potresti innescare una disaffezione nella lista dei destinatari o ridurre la loro fiducia nel vostro messaggio.
Un approccio migliore segue un programma di test strutturato. Date priorità agli elementi di grande impatto (come l’oggetto o la CTA) e diluite nel tempo i test per evitare di sovraccaricare il pubblico. Assicuratevi che ogni test abbia un obiettivo chiaro prima di lanciarlo.
Consigli rapidi:
- Date un nome chiaro ad ogni test in modo da poter tenere traccia delle modifiche nel tempo
- Usate un registro dei test per annotare date, variabili, risultati ed analisi
- Se i risultati dei test sono troppo simili per essere considerati significativi, non affidatevi al caso: eseguite nuovamente il test con un campione più ampio o modificate leggermente la variabile.
Eseguite test specifici modificando un elemento alla volta, assicurandovi di avere un campione di dimensioni adeguate e resistendo alla tentazione di testare troppo.
Errori comuni da evitare con i test A/B
Anche con gli strumenti e le intenzioni giuste, è facile commettere errori banali che possono compromettere i risultati dei test. Evitare gli errori più comuni nei test A/B delle e-mail aiuta a garantire informazioni affidabili e realmente utilizzabili. Ecco cosa dovete evitare.
Modificare troppe variabili
Questo rende impossibile sapere quale elemento abbia influenzato il risultato. Testate sempre un elemento alla volta. Se non siete sicuri da dove iniziare, cominciate con aree ad alto impatto come l’oggetto o le CTA.
Non aspettare abbastanza a lungo
I test hanno bisogno di tempo per fornire dati significativi. Abbreviare i tempi di test può quindi portare a risultati fuorvianti. Lasciate che ogni test segua il suo corso completo, anche se i trend iniziali potrebbero indurvi ad agire rapidamente.
Interpretare male i risultati
Non basate le vostre decisioni su dati statisticamente insignificanti. Una leggera differenza nei clic potrebbe sembrare promettente, ma non significa nulla se il campione è troppo piccolo. Imparare ad analizzare correttamente i risultati dei test A/B nell’e-mail marketing garantisce che piccole fluttuazioni non vengano scambiate per tendenze significative. Utilizzate strumenti integrati per aiutarvi e ripetete i test se necessario.
Isolate le variabili, dedicate tempo sufficiente ai test ed usate strumenti adatti ad interpretare i dati in modo accurato. Pochi semplici controlli possono fare la differenza tra informazioni affidabili e risorse sprecate.
Strumenti che aiutano ad eseguire test A/B in modo efficace
Non preoccupatevi, non è necessario eseguire manualmente i test A/B. Esistono numerosi strumenti per valutare le campagne e-mail con test A/B che rendono il processo più rapido, semplice ed affidabile.
Ogni piattaforma offre un particolare equilibrio tra usabilità e profondità di analisi. Scegliete lo strumento più adatto alle dimensioni del vostro team, alle competenze tecniche ed agli obiettivi della campagna.
Questi strumenti semplificano la configurazione e l’analisi dei test A/B, ma la scelta dello strumento più adatto dipende dalle vostre esigenze ed esperienze.
Esempi di test A/B nella vita reale
Le teorie sono utili, ma alcuni esempi di test A/B sulle e-mail possono evidenziare come funziona il processo nella pratica. Prima di concludere, ecco alcuni casi di studio sui test A/B delle e-mail.
Electronic Arts
La Electronic Arts ha testato due diversi formati di e-mail per promuovere un nuovo gioco. Uno era ricco di immagini, mentre l’altro utilizzava una grafica minima e si concentrava sul testo. La versione con poche immagini ha ottenuto un CTR superiore del 14%, dimostrando che la semplicità spesso funziona meglio.
HubSpot
HubSpot ha testato due versioni di un pulsante CTA in una newsletter. “Scarica ora” ha superato “Prendi la guida” del 21% in termini di tasso di clic. Sono stati valutati anche i nomi dei mittenti, scoprendo che l’uso di un nome reale aumentava le aperture del 16%.
I test A/B hanno aiutato Electronic Arts e HubSpot a scoprire cosa faccia davvero effetto al proprio pubblico.
Migliorate le vostre campagne e-mail con i test A/B
Effettuare test A/B per l’e-mail marketing non è solo un trucco utile. È essenziale. Otterrete maggiore chiarezza, eliminerete le supposizioni e migliorerete i tassi di clic delle e-mail.
Iniziate con una variabile, registrate i dati ed apportate modifiche in corso d’opera. Che vogliate testare il contenuto delle e-mail rispetto all’oggetto od ottimizzare i momenti di invio, queste informazioni vi aiuteranno a creare campagne migliori.
Pronti ad ottimizzare le vostre e-mail? Iniziate subito i test A/B con una piccola modifica.
Fonti:
1. Campaign Monitor. New Rules of E-mail Marketing [2019]. CampaignMonitor. Published 2019. https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/e-mail-marketing-new-rules/
2. Riserbato R. 9 A/B Testing Examples from Real Businesses. blog.hubspot.com. Published April 21, 2023. https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples
3. Slater C. Ultimate Guide to Dark Mode [+ Code Snippets, Tools, Tips from the E-mail Community]. Litmus. Published February 27, 2025. Accessed June 2, 2025. https://www.litmus.com/blog/e-mail-ab-testing-how-to
