Una delle domande che riceviamo regolarmente sul nostro Permissioned Email Panel riguarda quanto sia accurato in termini di previsione dei tassi di inbox. Storicamente, questa è stata una domanda difficile a cui rispondere con autorità poiché non c'era una fonte di verità assoluta con cui misurarsi, e quindi le opinioni (e la fiducia generale nelle statistiche del campione) dominavano la discussione.

Ora, però, con un importante provider di caselle di posta elettronica che concede in licenza i dati di posizionamento in casella per la loro piattaforma, è possibile fare un'analisi reale, che abbiamo condotto su circa 20.000 diversi domini di invio di mittenti grandi e piccoli, sia sulla nostra piattaforma di invio che su altri provider. 

I risultati sono entusiasmanti. Il pannello autorizzato è altamente accurato, anche con un segnale relativamente basso, e diventa estremamente preciso man mano che aumenta il numero di membri del pannello distinti visti in un invio. Utilizzando metodi statistici comuni, esaminiamo l'errore quadratico medio (RMSE – un analogo della deviazione standard) tra il tasso di inboxing visto presso il maggiore provider e ciò che osserva il nostro pannello.

Nella nostra analisi, abbiamo notato che i mittenti che inviano le loro email tramite i principali fornitori di servizi di posta elettronica vedono una correlazione sostanzialmente migliore tra il tasso di inbox del pannello e il vero tasso di inbox. Il meccanismo per questo non è noto, ma ipotizziamo che gli standard di conformità a cui i grandi fornitori di servizi tengono i loro clienti portino generalmente a tassi di inboxing più coerenti tra il loro pubblico e quindi siano meno inclini a distorsioni. Possiamo vederlo se limitiamo il nostro grafico ai mittenti solo sui principali ESPs, il che riduce anche il RMSE di circa il 30%.

Anche quando un piccolo numero (10) di membri del pannello giornalieri vede il flusso di posta, osserviamo una correlazione molto forte tra il tasso di inbox visto dal pannello e la verità assoluta.

Se consideriamo solo i flussi in cui 50 o più membri del pannello sono visti giornalmente, la correlazione diventa ancora più stretta.

Se guardiamo a come questo tasso di errore varia nel tempo, vediamo alcune cose: 

• Anche con numeri estremamente piccoli di membri del pannello unici che ricevono la posta, il tasso di errore è inferiore al 10%.

• Diminuisce rapidamente al 4% man mano che aumenta il numero dei membri del pannello.

• Alla fine si avvicina al 2% – mostrando che i dati del pannello sono accurati al 98%. 

Ai fini dell'identificazione dei problemi di deliverability del flusso di posta, questa accuratezza è fantastica.

Quindi potreste chiedere: con un importante provider che offre numeri di verità assoluta, qual è l'utilità di avere anche dati del pannello, anche se è altamente correlato? La maggior parte dei provider di caselle di posta – inclusi giganti come Google e Microsoft – non offre dati di posizionamento in casella, quindi per i messaggi consegnati lì, hai ancora bisogno di una fonte come i dati del pannello per comprendere i tassi di inboxing. 

E ora possiamo essere tutti fiduciosi nella loro accuratezza per quei casi.