Accuratezza dei Dati del Pannello Autorizzato degli Uccelli
Uccello
21 ago 2021
1 min read
Punti Chiave
Il pannello email autorizzato di Bird è storicamente stato difficile da convalidare a causa della mancanza di dati di posizionamento nella posta di "verità fondamentale" dai fornitori di caselle di posta.
Un importante fornitore di caselle di posta ora licenza dati di posizionamento nella posta, consentendo un confronto diretto tra oltre 20.000 domini di invio.
L'analisi mostra un'accuratezza estremamente elevata tra le stime del tasso di inbox basate sul pannello di Bird e il vero tasso di inbox.
L'accuratezza migliora man mano che più panelist distinti ricevono il flusso di email—è forte anche a segnali bassi, eccellente a volumi più elevati.
RMSE (errore quadratico medio) viene utilizzato per misurare la deviazione tra le previsioni del pannello e i tassi di inbox di verità fondamentale.
I mittenti che utilizzano i principali ESP mostrano una correlazione materialmente migliore—probabilmente a causa di pratiche di conformità più rigide e di un inboxing più costante.
Con solo 10 panelist giornalieri, i tassi di errore rimangono al di sotto del 10%.
Con 50+ panelist, l'errore diminuisce drasticamente e diventa molto preciso.
Il tasso di errore si avvicina rapidamente a ~2% man mano che la dimensione del pannello cresce—indica ~98% di accuratezza nella previsione del posizionamento della posta.
Questo livello di accuratezza è eccellente per diagnosticare problemi di consegna attraverso l'intero flusso di email di un mittente.
I dati del pannello rimangono critici perché i principali fornitori come Google e Microsoft non forniscono metriche di posizionamento nella posta.
Con una correlazione provata, i mittenti possono fare affidamento con fiducia sui dati del pannello di Bird per comprendere l’inboxing dove non esiste una verità fondamentale.
Punti salienti del Q&A
Quale problema è stato storicamente difficile da risolvere riguardo al posizionamento nella posta in arrivo?
Non c'era una "verità di base" affidabile per convalidare con quale precisione un pannello autorizzato prevedesse la collocazione nella posta in arrivo su larga scala.
Cosa è cambiato che ha reso possibile una misura corretta?
Un importante fornitore di caselle di posta ha iniziato a concedere in licenza dati reali sulla posizione delle email in arrivo, consentendo a Bird di confrontare le proprie previsioni del panel con i risultati effettivi.
Quanto era grande il dataset di analisi?
Oltre 20.000 domini di invio, che vanno da piccoli mittenti a grandi mittenti aziendali.
Quale metrica è stata utilizzata per valutare l'accuratezza?
RMSE (errore quadratico medio), un modo standard per misurare la deviazione tra i valori previsti e quelli reali.
Quanto è accurato il pannello con un numero molto ridotto di partecipanti giornalieri?
Anche con solo 10 panelist distinti, i tassi di errore rimangono sotto il 10%, il che è già forte per la diagnostica della deliverability.
Cosa succede quando più partecipanti vedono il flusso di email?
La precisione aumenta rapidamente: con oltre 50 panelisti, la correlazione diventa estremamente forte e l'errore diminuisce bruscamente.
Qual è l'accuratezza ottimale osservata?
Gli errori si avvicinano al ~2%, il che significa che i dati del pannello di Bird possono essere fino al 98% precisi rispetto al reale posizionamento nella casella di posta.
Perché i migliori ESP mostrano una correlazione migliore?
Probabilmente a causa di standard di conformità più rigorosi, che portano a schemi di inboxing più stabili e a una minore variazione nel comportamento di consegna.
È sufficiente l'accuratezza per diagnosticare problemi di deliverabilità?
Assolutamente—tassi di errore inferiori al 5-10% offrono più che sufficiente precisione per individuare anomalie nella consegna e tendenze.
Perché i dati panel sono ancora necessari se un fornitore di caselle di posta offre la verità assoluta?
Perché i principali provider di caselle di posta (Google, Microsoft, ecc.) non forniscono report sulla posizionamento nella casella di posta—i dati del pannello colmano questa lacuna di visibilità.
Cosa dimostra l'analisi riguardo al modello del pannello di Bird nel suo complesso?
È statisticamente affidabile in un'ampia gamma di settori e comportamenti di invio, anche con campioni di piccole dimensioni.
Qual è il risultato pratico per i mittenti?
Possono fidarsi dei dati del pannello di Bird per guidare le decisioni di deliverability, specialmente in ecosistemi dove non esistono altri dati di posizionamento della posta in arrivo.
