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13 giugno 2023

Case study: Come un approccio unificato alla creazione di copywriting con IA aumenta il CTOR del 41.34%

Oleksandr Dieiev
Oleksandr Dieiev Esperto di email marketing presso Stripo
Sommario
  1. La sfida, ovvero l'obiettivo dell'esperimento
  2. La soluzione 
  3. I risultati
  4. Conclusioni
1.
La sfida, ovvero l'obiettivo dell'esperimento

By utilizing AI — ChatGPT 3.5, to be exact — for smart modules, we managed to automate communication with AI to make email production even more time-effective. And what’s more important, we learned to make AI generate unified texts across the modules/content units.

As a cherry on top, it all resulted in higher CTOR.

Tabella con risultati _ AI per Smart Module

La sfida, ovvero l'obiettivo dell'esperimento

Le schede prodotto delle e-mail e le annotazioni dei post sui blog includono solitamente tre elementi di testo, come i pulsanti CTA, i titoli e le descrizioni. Se l'IA genera questi elementi, potrebbero sembrare non collegati tra loro e utilizzare termini diversi, poiché l'IA elabora ogni elemento individualmente. Ma i titoli e le descrizioni devono corrispondere nella terminologia e nel messaggio.

Il nostro obiettivo era quello di far sì che l'IA generasse testi coerenti tra i vari moduli/unità di contenuto.

La soluzione 

  • come forse molti di voi sapranno, qualche anno fa abbiamo progettato la funzione Smart Elements. Questa funzione consente di creare numerose schede prodotto e digest di e-mail con un solo clic. Come funziona? Basta incollare un link alla pagina del prodotto o al post del blog e Stripo estrae tutte le informazioni necessarie da queste pagine, inserendole direttamente nell'e-mail;
  • inoltre, abbiamo recentemente annunciato la nostra integrazione con ChatGPT 3.5, un potente strumento che facilita la generazione e l'ottimizzazione del copy nelle vostre e-mail. Questo elimina la necessità di strumenti di terze parti o di copiare e incollare manualmente i contenuti.

Abbiamo quindi combinato queste due caratteristiche per trovare un modo per "forzare" l'IA a generare una copia unificata per l'intera unità di contenuti.

Degno di nota

Attualmente, Stripo consente di utilizzare l'IA nei blocchi di testo e per le righe degli oggetti, ma se l'IA si rivelerà efficace per i moduli intelligenti, la renderemo disponibile per tutti.

I risultati

Parleremo sia degli aspetti tecnici che delle prestazioni delle e-mail.

Aspetti tecnici

Abbiamo compiuto tre passaggi per combinare l'IA e i moduli intelligenti:

Passaggio 1

Abbiamo progettato un modulo intelligente per l'annotazione di un post sul blog.

Passaggio 2

Dovevamo creare un prompt per ChatGPT in modo che analizzasse il link e il titolo per ottimizzare il titolo del prodotto/post del blog e trovare la migliore descrizione. Abbiamo provato molti prompt e condotto molti test interni per trovare il miglior prompt. Possiamo quindi dire che scrivere un buon prompt è un'arte. 🙂

Ecco i suggerimenti che abbiamo trovato più efficaci e che abbiamo utilizzato per ogni modulo del nostro digest:

Immaginate di essere un copywriter di e-mail marketing e di dover aiutare il vostro team a scrivere alcuni elementi per le e-mail che invieranno ai clienti. I vostri colleghi vi inviano un link in base al quale dovete fornire loro gli elementi necessari del testo. State utilizzando tutte le migliori pratiche di copywriting e di e-mail marketing per ottenere ottimi risultati.

Può trattarsi di un post del blog, di una pagina di prodotto o di una pagina di progettazione di un modello di e-mail.

È possibile utilizzare, se necessario, le emoji (solo nel titolo, 1 per titolo).

Ecco alcuni limiti da rispettare:

  • titolo inferiore a 75 caratteri;
  • descrizione tra 150-200 caratteri;
  • CTA: 2-3 parole al massimo;
  • se il titolo di un contenuto all'interno della pagina web prevede un numero, ad esempio "10 esempi", "6 regole", "5 strutture" ecc. dovete inserire questo elemento all'interno del titolo della pagina web, senza modificare il numero stesso e solo con questo numero. Il titolo della pagina web è contrassegnato come marcatura HTML H1;
  • se lo stesso link viene fornito più volte, è necessario ottenere ogni volta risultati diversi;
  • non utilizzare le virgolette da nessuna parte.

Temperatura: 0.7

Top_P: 0.6

Frameworks da utilizzare:

  • social proof;
  • vantaggi guidati;
  • sondaggi;
  • la reason why;
  • come realizzare il framework.

Tutti gli elementi devono essere utilizzati con un tono di voce amichevole.

Quando viene fornito il link, bisogna aprirlo e, in base al contenuto, scrivere 1 titolo, la descrizione e la CTA in un unico formato tabellare (una tabella per tutti gli elementi e i framework) utilizzando alcuni framework diversi, posizionando gli elementi sull'asse orizzontale e i framework su quello verticale.

Se si tratta di un post su un argomento specifico o con esempi, utilizzate l'idea generale senza creare un'e-mail basata su esempi interni. Ad esempio, se si tratta di un post su esempi di e-mail teaser, utilizzate solo l'idea generale in questo blog post, non uno degli esempi specifici.

Se siete pronti, digitate nella chat: "Dammi un link, per favore".

Se tutto è a posto, chiedete il link successivo.

Passaggio 3

Dovevamo insegnare all'IA a inserire le informazioni necessarie nei rispettivi campi.

Ci siamo riusciti.

Questa è l'e-mail con la copia scritta da un umano

Questa è l'e-mail con la copia scritta da un umano

Questa è l'e-mail con contenuti generati dall'IA

Questa è l'e-mail con contenuti generati dall'IA

Ecco il risultato della combinazione dell'IA generativa e della funzione moduli intelligenti:

  • l'IA genera contemporaneamente il copy per tre elementi diversi all'interno di un modulo, riducendo così il numero di clic e risparmiando tempo;
  • l'IA genera copie unificate.

Prestazione dell’e-mail

Come si può probabilmente dedurre dal titolo del blog e dai numeri che abbiamo condiviso sopra, i risultati sono piuttosto soddisfacenti.

Per assicurarci che i risultati fossero davvero una conseguenza delle modifiche apportate alle e-mail, abbiamo condotto quattro test A/B distinti, ognuno dei quali coinvolgeva un diverso digest di posta elettronica.

I numeri parlano da soli

Ogni volta abbiamo scelto un gruppo diverso di destinatari (circa 84.000 ciascuno), che in seguito abbiamo segmentato:

  • il 50% degli abbonati ha ricevuto un'e-mail digest scritta da un umano;
  • il 50% di ciascun gruppo ha ricevuto un'e-mail generata dall'IA.

I risultati dei quattro digest di posta elettronica sono simili, quindi descriveremo ora il test AB più recente.

Si prega di notare che abbiamo utilizzato lo stesso oggetto per entrambe le versioni dell'e-mail.

E-mail scritta da un essere umano

  • destinatari — 42,024;
  • OR — 31.46%, cioè 13,221 persone hanno aperto l'e-mail;
  • CTOR — 5.72%, ovvero 756 persone hanno cliccato sui link presenti nell'e-mail e hanno visitato il nostro blog per continuare a leggere.

Frammento dell'e-mail, fare clic sulla mappa

Frammento dell'e-mail, fare clic sulla mappa

E-mail generata dall’IA

  • destinatari — 42,078;
  • OR — 31.52%, cioè 13,264 persone hanno aperto l'e-mail;
  • CTOR — 8.08%; ovvero 1072 persone hanno cliccato sui link per visitare il nostro blog.

Frammento dell'e-mail, fare clic sulla mappa

Frammento dell'e-mail, fare clic sulla mappa

Conclusioni

Abbiamo testato il funzionamento dell'IA per i digest delle e-mail e la possibilità di automatizzare la creazione e l'ottimizzazione dei copy delle e-mail. E siamo giunti alle seguenti conclusioni:

  1. L'IA generativa funziona bene se la si usa nel modo giusto, anche per cose complesse, come interi moduli.
  2. È possibile mantenere il contenuto coerente tra questi moduli e le intere e-mail senza l'intervento umano. Tuttavia, è sempre possibile controllare, ottimizzare e modificare il testo generato dall'IA.
  3. È possibile automatizzare la creazione di copie di e-mail.

Dato che i risultati ci sono piaciuti molto, stiamo rilasciando la funzione IA generativa per i moduli intelligenti. Aspettatevi che il rilascio sia il 16 giugno.

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