Sommario
Il test A/B (noto anche come Split testing o Bucket testing) è un metodo che consente di confrontare due versioni di un sito web o di un'applicazione per determinare quale versione offre le prestazioni migliori. Questo metodo funziona mostrando casualmente agli utenti due varianti di una pagina e utilizzando l'analisi statistica per determinare quale variante produce risultati migliori per i tuoi obiettivi di conversione.
In pratica, ecco come funziona il test A/B:
Le modifiche che testi possono variare da semplici ritocchi (come un titolo o un pulsante) a riprogettazioni complete della pagina. Misurando l'impatto di ogni modifica, i test A/B trasformano l'ottimizzazione di un sito web da un'ipotesi a una decisione basata sui dati, spostando il dialogo da "pensiamo" a "sappiamo".
Quando ai visitatori viene servito il metodo di controllo o quello di variazione, il loro coinvolgimento con ciascuna esperienza viene misurato e raccolto in dashboard e analizzato tramite strumenti statistici. È quindi possibile determinare se la modifica dell'esperienza (metodo di modifica o B) ha un effetto positivo, negativo o neutro rispetto alla versione di base (metodo di controllo o A).
Il concetto di test A/B è semplice: mostrare diverse varianti di un sito web a persone diverse e misurare quale variante è più efficace nel convertirle in clienti. Di Dan Siroker e Pete Koomen (Libro | A/B testing: il modo più efficace per trasformare i clic in clienti)
I test A/B consentono a singoli, team e aziende di apportare modifiche attente alla propria esperienza utente, raccogliendo al contempo dati sul loro impatto. Ciò consente loro di formulare ipotesi e di scoprire quali elementi e ottimizzazioni della loro esperienza hanno il maggiore impatto sul comportamento dell'utente. In un altro modo, è possibile dimostrare che hanno torto: la loro opinione sulla migliore esperienza per raggiungere un determinato obiettivo può essere smentita tramite test A/B.
Oltre a rispondere a una domanda una tantum o a risolvere un disaccordo, i test A/B possono essere utilizzati per migliorare costantemente una determinata esperienza o per migliorare un singolo obiettivo, come l'ottimizzazione del tasso di conversione (CRO), nel tempo.
Esempi di applicazioni di test A/B:
I test A/B aiutano a spostare il processo decisionale da basato sulle opinioni a basato sui dati, sfidando il termine HiPPO (Highest Paid Person's Opinion).
Come osserva Dan Siroker: "Non sappiamo davvero cosa sia meglio, esaminiamo i dati e usiamoli come guida " .
Ecco un framework per i test A/B che puoi utilizzare per iniziare a eseguire i test:
Se la tua variante vince, ottimo! Applica queste informazioni a pagine simili e continua a ripetere l'operazione per ottenere risultati. Ma ricordate: non tutti i test risultano positivi, e questo è del tutto normale.
Nei test A/B non ci sono fallimenti, solo opportunità di apprendimento. Ogni test, positivo, negativo o neutro che sia, fornisce informazioni preziose agli utenti e aiuta a perfezionare la strategia di test.
Ecco due esempi di test A/B in azione.
L'obiettivo è promuovere il coinvolgimento degli utenti. Il team ha scoperto che in questo caso la risposta era abbaiare molto.
Durante il test, i visitatori del sito che accarezzano il cane nella home page del sito riceveranno un collegamento al rapporto "Evoluzione della sperimentazione". Tuttavia, vedrai il cane solo nel 50% dei casi.
Risultati : le persone esposte al cane hanno consumato 3 volte più contenuti rispetto a quelle che non lo hanno visto.
Ronnie Cheung, consulente strategico senior di Optimizely, voleva introdurre un pop-up con i dettagli della struttura nella vista mappa perché quando gli utenti cliccavano sul segnaposto nella vista mappa, venivano indirizzati a una pagina PDP con un passaggio aggiuntivo per completare il pagamento.
I migliori team di marketing digitale si assicurano di coinvolgere più reparti nei loro programmi di test. Eseguendo test su diversi reparti e punti di contatto, puoi aumentare la tua sicurezza che i cambiamenti apportati al tuo marketing siano statisticamente significativi e abbiano un impatto positivo sui tuoi profitti.
I casi d'uso includono:
Ma è possibile adattare il programma alle proprie esigenze solo adottando una mentalità basata su test e apprendimento. Ecco come creare una cultura del test:
I test A/B richiedono analisi in grado di monitorare una serie di parametri, connettendosi al data warehouse per ottenere informazioni più approfondite.
Per iniziare, ecco cosa puoi misurare:
Ciò che fa davvero la differenza è l'analisi della radice. Ti consente di mantenere il controllo completo sulla posizione dei dati archiviando i dati di test in locale. Inoltre, è possibile effettuare test con risultati aziendali reali e abilitare l'analisi automatizzata dei gruppi. Fornisce test multicanale fluidi con un'unica fonte di verità, mantenendo al contempo una rigorosa governance dei dati e la conformità.
Contentsquare è una piattaforma di intelligence esperienziale end-to-end che i team possono utilizzare per monitorare l'esperienza digitale del proprio sito web. Grazie a strumenti e funzionalità sia quantitativi che qualitativi, la piattaforma consente di aggiungere informazioni più approfondite ai test A/B e di comprendere le motivazioni alla base delle azioni degli utenti.
Visual Website Optimizer (VWO) è una piattaforma di sperimentazione con un set completo di strumenti CRO che consente di effettuare test A/B su diversi elementi del sito web e delle app mobili, come titoli, pulsanti CTA e immagini, per vedere quale variante converte più utenti.
Omniconvert è una piattaforma di ottimizzazione dei siti web con funzionalità di test A/B, sondaggi, personalizzazione del sito web, segmentazione dei clienti e targeting comportamentale.
Unbounce è uno strumento per la creazione di landing page che include funzionalità di analisi e test A/B che consentono di monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e ottimizzare i tassi di conversione.
Crazy Egg è uno strumento di ottimizzazione dei siti web che ti consente di analizzare il comportamento degli utenti sul tuo sito. Questo strumento include funzionalità come mappe di calore, mappe di scorrimento e report sui clic per aiutarti a testare diverse versioni del tuo sito web e vedere quale genera più coinvolgimento o conversioni.
Kameleoon è una piattaforma di ottimizzazione web con funzionalità complete di test web che ti consente di eseguire test A/B in tempo reale e ti fornisce informazioni basate sui dati per prendere decisioni migliori sui prodotti.
AB Tasty è una piattaforma di ottimizzazione web che offre strumenti di gestione delle funzionalità, test A/B e personalizzazione per aiutarti a migliorare i tassi di conversione e l'esperienza del cliente in tempo reale.
Google Optimize è una delle soluzioni di test A/B più diffuse oggi disponibili. La soluzione è completamente gratuita e progettata per funzionare con altri popolari prodotti Google come Google Analytics, Google Ads e Firebase.
Firebase è una piattaforma di sviluppo app creata da Google . Il modulo di test A/B di Firebase può aiutarti a testare le modifiche alle funzionalità della tua app, all'interfaccia utente o alle campagne di coinvolgimento.
Optimizely è una piattaforma di esperienza digitale. È dotato di funzionalità di test A/B e multivariate, nonché di CMS, funzionalità di personalizzazione del sito web, funzionalità di cambio funzionalità e molto altro.
Adobe Target è una piattaforma di test, parte di Adobe Experience Cloud. Come l'intero cloud dell'esperienza, Adobe Target è progettato per le aziende, focalizzato sulle esperienze utente omnicanale e sull'esecuzione di test su migliaia o addirittura milioni di utenti.
Maxymiser è uno strumento di test e ottimizzazione acquisito da Oracle nel 2015. L'obiettivo principale dello strumento è quello di mettere i test e la personalizzazione nelle mani dei responsabili del marketing, eliminando la necessità di risorse di sviluppo.
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