Όσον αφορά το μάρκετινγκ Διαδικτύου της Insurance Agency, το Split Test είναι ένα σημαντικό εργαλείο, το οποίο προσφέρει ισχυρές πληροφορίες για τη βελτιστοποίηση της καμπάνιας και την αποτελεσματικότητα των μετατροπών. Η δοκιμή διαχωρισμού A/B χρησιμοποιείται επίσης στο παραδοσιακό μάρκετινγκ και τη διαφήμιση, αν και για τους σκοπούς αυτού του άρθρου, θα επικεντρωθούμε σε μια συγκεκριμένη πτυχή των δοκιμών διαχωρισμού μάρκετινγκ ιστού, δηλαδή στο ηλεκτρονικό μάρκετινγκ ασφαλιστικών εταιρειών. Η δοκιμή διαχωρισμού A/B είναι μια εμπειρική προσέγγιση που χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό του βέλτιστου ποσοστού μετατροπών (αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων) για έναν ιστότοπο, μια σελίδα προορισμού, μια διαφήμιση banner ή μια καμπάνια ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
Στην περίπτωση του ασφαλιστικού μάρκετινγκ, δημιουργούνται δύο εκδόσεις ενός email (έκδοση Α και Β) και στη συνέχεια συγκρίνονται ως προς την αποτελεσματικότητα. Συνήθως τα email είναι πανομοιότυπα εκτός από μία τροποποίηση που μπορεί, ή τουλάχιστον θεωρητικά, μπορεί να επηρεάσει το ποσοστό μετατροπών. Για παράδειγμα, η έκδοση Α μπορεί να έχει μία παρότρυνση για δράση, ενώ η έκδοση Β περιλαμβάνει δύο παρότρυνση για δράση. Ή η έκδοση Α μπορεί να έχει 3 κουκκίδες ενώ η έκδοση Β έχει 5 κουκκίδες. Οι παραλλαγές μπορεί να είναι εμφανείς ή αρκετά λεπτές. Οι ασφαλιστικοί πράκτορες μπορούν επίσης να δοκιμάσουν τις επιλογές εκπλήρωσης. Για παράδειγμα, που ενδιαφέρει περισσότερο τους υποψήφιους πελάτες, βίντεο κατ’ απαίτηση, ζωντανά διαδικτυακά σεμινάρια, μελέτη περίπτωσης, καταχώριση ιστολογίου ή ενημερωτικό δελτίο. Οι δοκιμές διαχωρισμού A/B μπορούν να δοκιμάσουν το αντίγραφο των εξερχόμενων μηνυμάτων ή/και την εκπλήρωση που χρησιμοποιείται για την παρότρυνση για δράση. Οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ ασφαλίσεων μπορούν στη συνέχεια να μετρήσουν σημαντικά βασικά στοιχεία της καμπάνιας ηλεκτρονικού μάρκετινγκ, όπως το ανοιχτό ποσοστό, τη μοναδική αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων και τη συνολική αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων, για να αναφέρουν μερικές από τις βασικές μετρήσεις. Ας εξετάσουμε ένα παράδειγμα καμπάνιας ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
Ίσως το ασφαλιστικό σας γραφείο να έχει μια βάση δεδομένων με 4.000 υποψήφιους πελάτες και αποφασίσετε να δημιουργήσετε μια καμπάνια ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που θα προσφέρει ένα διαδικτυακό σεμινάριο σχετικά με τη Συμμόρφωση & Πληρώστε ή Κυρώσεις του PPACA. Email Έκδοση Α, χρησιμοποιεί μια σύντομη γραμμή θέματος. Η έκδοση B του email είναι πανομοιότυπη, αλλά σημειώνει το όνομα του ομιλητή στη γραμμή θέματος και το αντίγραφο του email. Το τεστ διαχωρισμού σας αποστέλλεται σε 2.000 υποψήφιους ο καθένας. Όλα τα άλλα στοιχεία του email και της διάταξης είναι πανομοιότυπα. Η εταιρεία σας μπορεί στη συνέχεια να μετρήσει ποια καμπάνια έχει το υψηλότερο ποσοστό επιτυχίας αναλύοντας τα βασικά στοιχεία απόκρισης κάθε καμπάνιας. Ας δούμε μερικές υποθετικές αναλύσεις.
Ας υποθέσουμε ότι η Καμπάνια Α απέδωσε Ποσοστό Ανοιχτού 20% με 100 Μοναδικά Κλικ και 150 Συνολικά Κλικ. Και η Καμπάνια Β απέδωσε Ποσοστό Ανοιχτού 28% με 140 Μοναδικά Κλικ και 265 Συνολικά Κλικ. Τα αποτελέσματα της δοκιμής διαχωρισμού A/B είναι προφανή σε αυτήν την περίπτωση, αν και σε άλλες περιπτώσεις τα αποτελέσματα μπορεί να είναι διακριτικά ή η δοκιμή διαχωρισμού μπορεί να καθορίσει ότι δεν υπάρχει αποτελεσματική διαφορά μεταξύ των καμπανιών. Η σημαντική πτυχή του split testing, υποθέτοντας ότι η εταιρεία σας έχει τις απαραίτητες δεξιότητες και πόρους για την εκτέλεση και τη μέτρηση των αποτελεσμάτων, είναι ότι δίνει την ευκαιρία να πειραματιστείτε και να βελτιστοποιήσετε με μια μέτρια σταδιακή προσπάθεια.
Η δοκιμή πολλαπλών μεταβλητών είναι παρόμοια με τη δοκιμή A/B, αλλά δοκιμάζει πολλές επαναλήψεις email ταυτόχρονα. Για εταιρείες που επιδιώκουν να δοκιμάσουν περισσότερα στοιχεία ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ταυτόχρονα, μπορούν να οργανώσουν δύο ή περισσότερες ταυτόχρονες δοκιμές διαχωρισμού για τους υποψήφιους πελάτες τους. Για παράδειγμα, στο παραπάνω σενάριο, μια εταιρεία μπορεί να εκτελέσει δύο δοκιμές A/B με τέσσερα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε 1.000 συμβόλαια το καθένα και στη συνέχεια να μετρήσει τα αποτελέσματα. Αυτό θα παρείχε πιο αναλυτικά αποτελέσματα σε συντομότερο χρονικό διάστημα. Είναι επίσης σημαντικό να σημειωθεί ότι οι δοκιμές διαχωρισμού δεν χρειάζεται να αποστέλλονται στο σύνολο μιας βάσης δεδομένων. Μπορούν να σταλούν σε μια στατιστικά σημαντική δειγματοληψία και να μετρηθούν για βελτιστοποίηση. Ας υποθέσουμε ότι η Έκδοση Β είχε καλύτερη απόδοση από όλες τις άλλες εκδόσεις, η Έκδοση Β μπορεί στη συνέχεια να σταλεί στο υπόλοιπο της λίστας.
Οι δοκιμές διαχωρισμού A/B ή οι δοκιμές διαχωρισμού πολλαπλών μεταβλητών επιτρέπουν στις εταιρείες να βελτιστοποιούν τις προσπάθειές τους στο ηλεκτρονικό μάρκετινγκ ασφαλίσεων. Τους επιτρέπει να αναλύουν τις αναλογίες κλικ προς αριθμό εμφανίσεων και ανοίγματος, τις γραμμές θέματος, την αντιγραφή email, τη διάταξη και τις επιλογές παρότρυνσης για δράση. Είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για τις εταιρείες να μετρήσουν και να βελτιώσουν και να βελτιώσουν τις πρωτοβουλίες τους στο ηλεκτρονικό μάρκετινγκ ασφαλιστικών εταιρειών, να δημιουργήσουν περισσότερους δυνητικούς πελάτες ασφαλιστικών εταιρειών.
