The document outlines a process for developing key performance indicators (KPIs) to measure the success of design and construction projects at an organization. It discusses establishing a taskforce to identify existing KPIs and develop new ones. The taskforce will categorize KPIs, review them, pilot selected KPIs on projects, and officially deploy the final set of KPIs over multiple phases from January to December. The goal is to establish performance management measures for projects.
This document discusses metrics for early-stage startups. It notes that early-stage metrics are different than later-stage metrics because the product may not be ready or have enough usable data. It recommends focusing on customer acquisition, activation, retention, referral, and revenue using cohorts to segment users. Metrics should validate customer feedback and internal assumptions. The document provides examples for a mobile app and emphasizes understanding customer intent through interviews over relying solely on metrics.
Presentation on Lean Analytics at MicroConf 2013. Understanding what metrics are the most value, when, for your type of business.
* What makes a good metric?
* Types of metrics (qualitative vs. quantitative, vanity vs. actionable, etc.)
* Lean Analytics framework
Shared a number of case studies: Airbnb, Buffer, ClearFit, OffceDrop and others.
KPIs play a different role in startups than mature businesses. In startups, KPIs should focus on measuring progress towards achieving product-market fit rather than traditional metrics like customer acquisition and retention. To develop startup KPIs, companies first identify key success factors that drive product-market fit, then establish one or a few KPIs to measure each success factor. Good startup KPIs are relevant, responsive, easy to understand, and part of a broader analytics effort to inform ongoing product development.
• 3. The 3 Models of SaaS Pricing1How to Pick the Best Price28 Pricing Hacks3How to Test New Pricing4We’ll cover...
• 4. Model 1: Targeting Small Businesses1
• 5. Self-service, no sales team, limited support
• 6. Pricing in the $10 - $100/month rangeThis mean you need to focus onscale and acquiring customerscheaply.
• 7. Similar companies
• 8. Model 2: Targeting Enterprise2
• 9. Sales team, contracts, full support
• 10. Pricing is $1,000s or $10,000s/monthVery little is automated, your teamwill be working very closely witheach customer.
• 11. Similar companies
• 12. Model 3: The Mid-Size Hybrid3
• 13. Automated marketing with a sales team
• 14. Pricing is $100’s/monthYou’ll need to scale your leads butyou’ll have a full sales team toclose them.
• 15. Similar companies
• 16. Pick the right price range for your vision
• 17. 2 Bad Methods for Pricing
• 18. 1. Product cost + X%You’ll undercharge somecustomers and overcharge others.
• 19. 2. What does the customer want to pay?People have no idea until you askthem for their credit card.
• 20. Pricing by Value
• 21. Value-Based PricingYour customers get value worth $Yand it only costs them $X.
• 22. For B2B, focus on money earned or saved
• 23. How much extra revenue do they earn?1How many hours do they save?2What other costs do they avoid?3Ask your customers:
• 24. Capture more value from each customer.
• 25. There’s no such thing as a perfect price.If you need more guidance, pick aprice that’s 10% of the valuedelivered.
• 26. 8 Pricing Hacks8
• 27. Rule 1: Go AnnualYou’ll improve cash flow, reduceyour churn, and improve yourrevenue.
• 28. Rule 2: Don’t Add Unnecessary Digits$1000 looks cheaper than $1,000or $1000.00
• 29. Rule 3: Avoid Discounts Unless LaunchingDiscounts create destructivecustomer habits. Do not use themregularly.
• 30. Rule 4: Offer Multiple Prices to Anchor
• 31. Rule 5: Use pricing plans to segment customers.Different customer types getdifferent value from your product.Capture that value.
• 32. Rule 6: Double Your PriceWe all tend to UNDERvalue our ownservices.
• 33. Rule 7: Be Careful With Freemium PlansVery difficult to make it work in B2Bmarkets.
• 34. Rule 8: Grandfather Old Customers InAs long as you don’t raise pricesfor old customers, you won’t getany complaints.
• 35. These are rules, not laws.
• 36. How to Test New Pricing - 4 Steps
• 37. Step 1: Track subscription plans for all customersSubscription plans1Each monthly charge2Any cancelations3Access to total revenue, averagerevenue per user, and churn4
• 38. Step 2: Launch Your New Pricing Page
• 39. Step 3: Track your entire funnel
• 40. Step 4: Track ARPU and churn
• 41. KISSmetrics helps you find the right priceConnects all data to individual people1A/B tests for your entire funnel2See which plans are most profitable
This document provides an overview of lean startup metrics and analytics. It discusses vanity metrics and how to define actionable metrics like activation, retention, referral, and revenue metrics. It emphasizes the importance of optimizing for learning through testing assumptions with A/B testing and multivariate testing. Frameworks for metrics like AARRR and cohort analysis are presented. Tips include using an innovation accounting approach and focusing on macro metrics that can change with product changes.
The document outlines a process for developing key performance indicators (KPIs) to measure the success of design and construction projects at an organization. It discusses establishing a taskforce to identify existing KPIs and develop new ones. The taskforce will categorize KPIs, review them, pilot selected KPIs on projects, and officially deploy the final set of KPIs over multiple phases from January to December. The goal is to establish performance management measures for projects.
This document discusses metrics for early-stage startups. It notes that early-stage metrics are different than later-stage metrics because the product may not be ready or have enough usable data. It recommends focusing on customer acquisition, activation, retention, referral, and revenue using cohorts to segment users. Metrics should validate customer feedback and internal assumptions. The document provides examples for a mobile app and emphasizes understanding customer intent through interviews over relying solely on metrics.
Presentation on Lean Analytics at MicroConf 2013. Understanding what metrics are the most value, when, for your type of business.
* What makes a good metric?
* Types of metrics (qualitative vs. quantitative, vanity vs. actionable, etc.)
* Lean Analytics framework
Shared a number of case studies: Airbnb, Buffer, ClearFit, OffceDrop and others.
KPIs play a different role in startups than mature businesses. In startups, KPIs should focus on measuring progress towards achieving product-market fit rather than traditional metrics like customer acquisition and retention. To develop startup KPIs, companies first identify key success factors that drive product-market fit, then establish one or a few KPIs to measure each success factor. Good startup KPIs are relevant, responsive, easy to understand, and part of a broader analytics effort to inform ongoing product development.
• 3. The 3 Models of SaaS Pricing1How to Pick the Best Price28 Pricing Hacks3How to Test New Pricing4We’ll cover...
• 4. Model 1: Targeting Small Businesses1
• 5. Self-service, no sales team, limited support
• 6. Pricing in the $10 - $100/month rangeThis mean you need to focus onscale and acquiring customerscheaply.
• 7. Similar companies
• 8. Model 2: Targeting Enterprise2
• 9. Sales team, contracts, full support
• 10. Pricing is $1,000s or $10,000s/monthVery little is automated, your teamwill be working very closely witheach customer.
• 11. Similar companies
• 12. Model 3: The Mid-Size Hybrid3
• 13. Automated marketing with a sales team
• 14. Pricing is $100’s/monthYou’ll need to scale your leads butyou’ll have a full sales team toclose them.
• 15. Similar companies
• 16. Pick the right price range for your vision
• 17. 2 Bad Methods for Pricing
• 18. 1. Product cost + X%You’ll undercharge somecustomers and overcharge others.
• 19. 2. What does the customer want to pay?People have no idea until you askthem for their credit card.
• 20. Pricing by Value
• 21. Value-Based PricingYour customers get value worth $Yand it only costs them $X.
• 22. For B2B, focus on money earned or saved
• 23. How much extra revenue do they earn?1How many hours do they save?2What other costs do they avoid?3Ask your customers:
• 24. Capture more value from each customer.
• 25. There’s no such thing as a perfect price.If you need more guidance, pick aprice that’s 10% of the valuedelivered.
• 26. 8 Pricing Hacks8
• 27. Rule 1: Go AnnualYou’ll improve cash flow, reduceyour churn, and improve yourrevenue.
• 28. Rule 2: Don’t Add Unnecessary Digits$1000 looks cheaper than $1,000or $1000.00
• 29. Rule 3: Avoid Discounts Unless LaunchingDiscounts create destructivecustomer habits. Do not use themregularly.
• 30. Rule 4: Offer Multiple Prices to Anchor
• 31. Rule 5: Use pricing plans to segment customers.Different customer types getdifferent value from your product.Capture that value.
• 32. Rule 6: Double Your PriceWe all tend to UNDERvalue our ownservices.
• 33. Rule 7: Be Careful With Freemium PlansVery difficult to make it work in B2Bmarkets.
• 34. Rule 8: Grandfather Old Customers InAs long as you don’t raise pricesfor old customers, you won’t getany complaints.
• 35. These are rules, not laws.
• 36. How to Test New Pricing - 4 Steps
• 37. Step 1: Track subscription plans for all customersSubscription plans1Each monthly charge2Any cancelations3Access to total revenue, averagerevenue per user, and churn4
• 38. Step 2: Launch Your New Pricing Page
• 39. Step 3: Track your entire funnel
• 40. Step 4: Track ARPU and churn
• 41. KISSmetrics helps you find the right priceConnects all data to individual people1A/B tests for your entire funnel2See which plans are most profitable
This document provides an overview of lean startup metrics and analytics. It discusses vanity metrics and how to define actionable metrics like activation, retention, referral, and revenue metrics. It emphasizes the importance of optimizing for learning through testing assumptions with A/B testing and multivariate testing. Frameworks for metrics like AARRR and cohort analysis are presented. Tips include using an innovation accounting approach and focusing on macro metrics that can change with product changes.
User journeys: FATTI non PAROLE.Come analizzare i processi di acquisto e usar...Contactlab
This document discusses customer journeys and how understanding customer behavior can increase business value. It explains what a customer journey is and provides examples of different types of customer journeys like those who surf but don't buy, surf and buy, or surf intensely. The document also discusses how to measure key metrics like engagement, churn, and purchases at different points in the customer journey. Finally, it presents some techniques like association rules, content-based algorithms, and collaborative filtering that can be used to better understand customer preferences and provide personalized recommendations.
Strategia di personalizzazione omnichannelContactlab
This document discusses different levels of personalization for consumers in an omnichannel world. Level 1 personalization involves basic tactics like personalized banners and recommendations to build trust. Level 2 adds more personalized content and triggers urgency through sales, reviews from others, and content tailored to location. Level 3 fully anticipates customer needs through a seamless experience across all channels using purchase history, preferences, and artificial intelligence to deliver highly individualized content in real time. The goal is to progress customers through these levels of personalization for a more loyal relationship.
Algoritmi e modelli predittivi per arricchire il profilo unico dei tuoi utenti.Contactlab
La nuova funzionalità della piattaforma di Contactlab consente di applicare all’intero set di dati anagrafici e comportamentali degli strumenti di machine learning, algoritmi e analitiche predittive, declinati sulle industry, per scoprire nuove caratteristiche dei propri utenti, creare cluster automatici sulla base dei pattern di comportamento, predire il potenziale di spesa o il rischio di abbandono.
Il 25 maggio entrerà in vigore il GDPR: la maggior parte delle attività di marketing, basandosi sull’uso di dati più o meno personali, saranno soggette a nuovi controlli e vincoli!
Sei sicuro di essere in grado di dimostrare il rispetto di tutta la normativa?
NEW EDITION! Il caso del “luxury feeling”: best practice sull’esperienza d’ac...Contactlab
La presentazione della nuova edizione della ricerca “The Online Purchase Experience Ranking” realizzata da Contactlab ed Exane BNP Paribas, che analizza l’esperienza di acquisto online nel fashion&luxury.
The ability to easily identify a legit email message is changing the industry for the better.
Since 2012, dmarcian has been helping organizations of every size across the globe to deploy DMARC.
CONTACTONE: COSTRUISCI RELAZIONI SOLIDE E DURATURE CON I TUOI CLIENTI E MIGLI...Contactlab
Contactone è il nuovo arrivato in casa Contactla. Una soluzione di clienteling in mobilità che permette di gestire il dialogo con il cliente prima, durante e dopo l’esperienza in store.
Soddisfazione del cliente, cambiamento, motivazione, feedback costante, semplicità, flessibilità… alcuni dei punti chiave dell’Agile Manifesto, validi non solo per lo sviluppo del software, ma per l’intera organizzazione Contactlab.
La ricchezza di Contactlab è rappresentata dalle Persone che la compongono: lo strumento Welfare permettere di offrire iniziative alternative volte a incrementare il benessere delle nostre Persone e delle loro famiglie.
Contactone: il modello di sviluppo che favorisce la relazione diretta con il ...Contactlab
Intervento in Tech Track di Andrea Parodi, Product Manager Contactone di Contactlab, Giada Delli, Tech Leader Contactone di Skillbill e Sergio Cagol, Project Manager di Dimension
User journeys: FATTI non PAROLE.Come analizzare i processi di acquisto e usar...Contactlab
This document discusses customer journeys and how understanding customer behavior can increase business value. It explains what a customer journey is and provides examples of different types of customer journeys like those who surf but don't buy, surf and buy, or surf intensely. The document also discusses how to measure key metrics like engagement, churn, and purchases at different points in the customer journey. Finally, it presents some techniques like association rules, content-based algorithms, and collaborative filtering that can be used to better understand customer preferences and provide personalized recommendations.
Strategia di personalizzazione omnichannelContactlab
This document discusses different levels of personalization for consumers in an omnichannel world. Level 1 personalization involves basic tactics like personalized banners and recommendations to build trust. Level 2 adds more personalized content and triggers urgency through sales, reviews from others, and content tailored to location. Level 3 fully anticipates customer needs through a seamless experience across all channels using purchase history, preferences, and artificial intelligence to deliver highly individualized content in real time. The goal is to progress customers through these levels of personalization for a more loyal relationship.
Algoritmi e modelli predittivi per arricchire il profilo unico dei tuoi utenti.Contactlab
La nuova funzionalità della piattaforma di Contactlab consente di applicare all’intero set di dati anagrafici e comportamentali degli strumenti di machine learning, algoritmi e analitiche predittive, declinati sulle industry, per scoprire nuove caratteristiche dei propri utenti, creare cluster automatici sulla base dei pattern di comportamento, predire il potenziale di spesa o il rischio di abbandono.
Il 25 maggio entrerà in vigore il GDPR: la maggior parte delle attività di marketing, basandosi sull’uso di dati più o meno personali, saranno soggette a nuovi controlli e vincoli!
Sei sicuro di essere in grado di dimostrare il rispetto di tutta la normativa?
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Since 2012, dmarcian has been helping organizations of every size across the globe to deploy DMARC.
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Contactone è il nuovo arrivato in casa Contactla. Una soluzione di clienteling in mobilità che permette di gestire il dialogo con il cliente prima, durante e dopo l’esperienza in store.
Soddisfazione del cliente, cambiamento, motivazione, feedback costante, semplicità, flessibilità… alcuni dei punti chiave dell’Agile Manifesto, validi non solo per lo sviluppo del software, ma per l’intera organizzazione Contactlab.
La ricchezza di Contactlab è rappresentata dalle Persone che la compongono: lo strumento Welfare permettere di offrire iniziative alternative volte a incrementare il benessere delle nostre Persone e delle loro famiglie.
Contactone: il modello di sviluppo che favorisce la relazione diretta con il ...Contactlab
Intervento in Tech Track di Andrea Parodi, Product Manager Contactone di Contactlab, Giada Delli, Tech Leader Contactone di Skillbill e Sergio Cagol, Project Manager di Dimension
3. “C’erano una volta 2 campagne effettuate su uno stesso DB.
Entrambe le campagne avevano avuto il 10% di apertura”
Questo è il
100% del mio
DB
4. Potrebbe essere così
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
5. Ma potrebbe essere anche così
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
6. Semplice. Giusto?
Significa che:
• nel primo caso le campagne hanno colpito utenti diversi
• nel secondo caso le campagne hanno in gran parte colpito gli stessi utenti
ma entrambe le campagne hanno avuto il 10% di performance.
Bene, quale delle 2 campagne è andata meglio?
7. Dal punto di vista QUANTITATIVO delle aperture, le 2 campagne sono uguali,
hanno prodotto uguale risultato non c’è differenza.
Proviamo quindi a fare un passo avanti -un’ulteriore ottimizzazione- e
vediamo quale delle due ha avuto il maggior tasso di click.
8. Potrebbero aver avuto risultati
quantitativamente uguali anche nei click
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
2% 2%
Utenti che
cliccherebbero
se aprissero la
campagna
9. Oppure magari no…
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
4% 1%
Utenti che
cliccherebbero
se aprissero la
campagna
10. E se oltre che sulle aperture e sui click
iniziassimo a ragionare anche sulle “conversioni”?
11. Potrebbe essere così
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
Utenti che
cliccherebbero
se aprissero la Utenti che
campagna comprerebbero se
arrivassero sul sito
12. Ma potrebbe essere così
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
Utenti che
cliccherebbero
se aprissero la Utenti che
campagna comprerebbero se
arrivassero sul sito
13. Oppure così
10% di
10% di
apertura della
apertura della
campagna A
campagna B
Utenti che
cliccherebbero
se aprissero la Utenti che
campagna comprerebbero se
arrivassero sul sito
14. 1° TEOREMA DI FUBINI:
Due campagne con lo stesso OR e CTR
possono darvi soddisfazioni molto diverse
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Sono 136 caratteri, in un tweet ci stanno
15. COROLLARIO DEL 1° TEOREMA DI FUBINI:
Per la campagna che vi soddisfi
preparatevi a fare tanti test
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Anche qui sono solo 138 caratteri, in un tweet ci stanno
16. È tutto logico e semplice, vero?
(Lo ammettete però che poi alla fine spesso vi distraete e guardate solo la
campagna che ha ottimizzato le aperture o i click…)?
17. È quindi importante che passiate da un approccio
quantitativo ad uno qualitativo
Oppure, se preferite restare sul quantitativo, dovete dare
pesi diversi alle diverse quantità…
18. BANALITÀ DI FUBINI n° 1
Un acquisto vale più di un click,
un click vale più di una apertura
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Qui siamo scesi a 128 caratteri precisi, in un tweet ci stanno
19. COROLLARIO ALLA BANALITÀ DI FUBINI n°1
Una mail non inviata non può generare azioni
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Qui il counter si ferma a 121, in un tweet ci stanno
20. 2° COROLLARIO ALLA BANALITÀ DI FUBINI n°1
Una mail non inviata non vale un cazzo nulla
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Qui il counter si ferma a 124, in un tweet ci stanno
21. Ok, ma nell’A/B test?
(dopotutto siete entrati qui perché la promessa era quella di parlare di A/B test)
22. Nell’A/B test le porzioni di DB sono diverse
e quindi coloro che aprono non possono essere le
stesse persone
Porzione di DB Porzione di DB
del test A del test B
10% di 10% di
apertura della apertura della
campagna A campagna B
23. Aggiungiamo un parametro di profilazione
(sesso per esempio)
Con la situazione sotto descritta il parametro aggiunto ci aiuta a prendere una decisione? NO
Altra domanda: l’estrazione dei due gruppi di test vi sembra corretta? NO
Porzione di DB Porzione di DB
del test A del test B
UOMINI
DONNE
10% di 10% di
apertura della apertura della
campagna A campagna B
24. Ma se analizzando i cluster fosse così?
Quale delle due campagne utilizzereste per mandare a tutti gli altri utenti?
Porzione di DB Porzione di DB
del test A del test B
UOMINI
DONNE
10% di 10% di
apertura della apertura della
campagna A campagna B
(100% uomini) (100% donne)
25. 2° TEOREMA DI FUBINI:
A/B testing is fucking hard
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Qui abbiamo fermato il contatore a 86 caratteri, in un tweet ci stanno
26. Ok, quindi, in sintesi ho capito che:
1) Devo fare dei test e scegliere quello che ha
performato meglio
1) Oppure posso utilizzare più di una versione andando
a spedire sulla porzione del db che ha funzionato
meglio
3) Per scegliere il test che ha performato meglio devo
analizzare (se posso) il dato di conversione
27. Sì… ma attenzione a come viene
misurata la conversione
Quale dato Oppure
Questo dato? O questo?
devo usare? quest’altro?
28. RIVISITAZIONE DEL 2° TEOREMA DI FUBINI:
Serious A/B testing is seriously fucking hard
@contactlab #iabforum @massimofubini
SUGGERIMENTO Qui abbiamo fermato il contatore a 122 caratteri, in un tweet ci stanno
29. BASTA.
Per oggi ho fatto anche troppo il professorino.
Ora vi meritate la merenda qualche case history.
30. Case Fiera Milano BIT: test multivariato
Target: agenti di viaggio
Obiettivo: invito a una survey di BIT
Metodologia: test multivariato su 8 combinazioni grafiche
Elementi variabili: CTA (posizionamento e colore) + HEADER
32. Case Fiera Milano BIT: test multivariato
RISULTATI
Elementi valutati:
Contenuto dell’header
Posizione della CTA
Colore della CTA
WINNER (combinazione 3) WORST (combinazione 2)
CTR: 10.63% CTR: 3.75%
33. IBL Banca – A/B test multivariato
Tipologia: DEM su mutuo
Obiettivo: testare subject, copy ed elementi grafici
Data invio: 06/2012
Metodologia: Fase unica: A/B/C/D test su tutti gli
elementi (dovuta a tempi ridotti del cliente)
35. IBL Banca – A/B/C/D test multivariato
A B C D
Scopri il Gusto Fino al 30 Rate piccole per Scegli Rata
delle Piccole giugno il tuo prestiti fino a Bassotta: il
Rate prestito ha la 75mila euro prestito
sua Rata conviene di più
Bassotta con IBL
Consegnate 74.938
Aperture
Open Rate% 15,0% 14,8% 14,6% 13,7%
Click unici
Click Rate% 2,5% 1,6% 5,1% 2,6%
La versione del cliente Ma è la versione C con il Subject B quella che ha
(A) ha massimizzato le massimizzato il numero di utenti portati sulla landing page,
aperture ! di fatto RADDOPPIANDO il risultato
36. IBL Banca – A/B/C/D test multivariato
30 MAGGIO 5 GIUGNO 11 GIUGNO 19 GIUGNO
Scopri il Genio Scopri il Genio Fino al 30 giugno Fino al 30
delle Piccole Rate – delle Piccole Rate il tuo prestito ha giugno il tuo
la sua Rata prestito ha la
Bassotta sua Rata
Bassotta
Gestione Cliente Subject e creatività ContactLab
Consegnate
Aperture
Open Rate% 13,7% 1,4% 11,4% 9,2%
Click Rate‰ 1,68‰ 0,30‰ 3,58‰ 2,38‰
L’intervento di ContactLab sulla creatività ha PIU’ CHE RADDOPPIATO i risultati
37. DeAgostini – A/B multivariato subject + layout
Campagna di Recall – prodotto La Sovrana dei Mari
Test urgenza vs omaggio
Subject A (inviato al 30% del DB):
Ultimi giorni per ricevere la Sovrana dei Mari!
Subject B (inviato al 30% del DB):
Il kit per il modellismo, in regalo con la Sovrana dei Mari!
Subject C (inviato al 30% del DB):
Ultimi giorni per avere in omaggio il kit per il modellismo
40. DeAgostini – A/B multivariato subject + layout
Valore Versione A Versione B Versione C
Email ricevute
Open Rate 11% 14% 13%
Click/Aperture 5% 11% 8%
Ordini tot x + 100% +66%
Ordini main x +33% +33%
Ordini cross sell - +67% +33%
Conclusioni:
- citare l’omaggio ha valore, l’urgenza non ha lo stesso impatto
- i layout multipli sono vincenti
- il box d’immagine e il tab hanno differenze minime in termini di click
- le vendite arrivano più dai box che dal menu
41. DeAgostini – A/B multivariato subject + layout
Email di recall – Dragon Ball
Test su urgenza vs omaggio
Subject A (inviato al 30% del DB):
Scopri come ricevere i dvd di Dragon Ball Z e in regalo l'esclusivo cappellino!
Subject B (inviato al 30% del DB):
Un omaggio ancora per pochi, il cappellino di Dragon Ball, scopri come averlo!
Subject C (inviato al 30% del DB):
Ancora pochi giorni per avere il cappellino di DragonBall in regalo!
44. DeAgostini – A/B multivariato subject + layout
Conclusioni:
- I risultati confermano i risultati del test precedente, l’urgenza non influisce tanto quanto
l’omaggio
- I layout multipli sono vincenti
- La versione con testo più descrittivo (versione B) ha generato più conversioni
Valore Versione A Versione B Versione C
Email ricevute
Open Rate 10% 11% 11%
Click/Aperture 3% 4% 4%
Ordini tot x +600% +350%
Ordini main x +200% +150%
Ordini cross sell - +400% +200%
45. Per arrivare alla conclusione...
Pensate anche a coloro che
-per un motivo o per un altro-
NON ricevono le mail.
C’è un potenziale enorme!