Che cosa sono i test A/B? Come eseguire un test A/B?

Sommario

• Che cosa sono i test A/B?
• Perché dovresti fare test A/B?
• Come fare i test A/B
  • 1. Raccolta dati
  • 2. Stabilisci obiettivi chiari
  • 3. Creare un'ipotesi di test
  • 4. Variazioni di progettazione
  • 5. Esecuzione del test
  • 6. Analizzare i risultati
• Esempi di test A/B
  • 1. Test A/B sulla homepage
  • 2. Dal pop-up al flop-up
• Creare una cultura di test A/B
  • 1. Supporto alla leadership
  • 2. Dare potere al team
  • 3. Integrazione dei processi
• Dati di test A/B
• I 12 migliori strumenti per i test A/B
  • 1. Contentsquare
  • 2. VWO
  • 3. Omniconvert
  • 4. Non rimbalzare
  • 5. Uovo Pazzo
  • 6. Camaleonte
  • 7. AB Tasty
  • 8. Google Optimize
  • 9. Test A/B di Firebase
  • 10. Ottimizzare
  • 11. Adobe Target
  • 12. Massimizzatore

Che cosa sono i test A/B?

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:

• Crea due versioni di una pagina: la versione originale (di controllo o A) e la versione modificata (variante o B)
• Dividi casualmente il tuo traffico tra queste versioni
• Misurare il coinvolgimento degli utenti tramite dashboard
• Analizzare i risultati per determinare se i cambiamenti hanno avuto un impatto positivo, negativo o neutro.

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)

Perché dovresti fare test A/B?

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:

• Generazione di lead B2B : se sei un'azienda tecnologica, puoi migliorare le tue landing page testando le modifiche ai titoli, ai campi dei moduli e alle CTA. Testando ogni elemento uno alla volta, puoi determinare quali cambiamenti aumentano la qualità dei lead e i tassi di conversione.
• Prestazioni della campagna : se sei un addetto al marketing che gestisce una campagna di marketing di prodotto, puoi ottimizzare la spesa pubblicitaria testando sia il testo dell'annuncio sia la landing page. Ad esempio, testare layout diversi aiuta a determinare quale versione converte i visitatori in clienti in modo più efficace, riducendo il costo complessivo di acquisizione dei clienti.
• Esperienza di prodotto : i team di prodotto in tutta l'azienda possono utilizzare i test A/B per convalidare le ipotesi, stabilire le priorità delle funzionalità importanti e fornire prodotti senza rischi. Dai flussi di onboarding alle notifiche all'interno del prodotto, i test aiutano a ottimizzare l'esperienza utente mantenendo obiettivi e ipotesi chiari.

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 " .

Come fare i test A/B

Ecco un framework per i test A/B che puoi utilizzare per iniziare a eseguire i test:

1. Raccolta dati

• Utilizzare strumenti di analisi come Google Analytics per identificare le opportunità
• Concentrarsi sulle aree ad alto traffico tramite mappe di calore
• Trova pagine con alti tassi di rimbalzo

2. Stabilisci obiettivi chiari

• Identificare metriche specifiche da migliorare
• Impostare i criteri di misurazione
• Stabilisci obiettivi di miglioramento

3. Creare un'ipotesi di test

• Formulare previsioni chiare
• Sulla base dei dati esistenti
• Dare priorità in base al potenziale impatto

4. Variazioni di progettazione

• Apportare cambiamenti specifici e misurabili
• Garantire un follow-up adeguato
• Controllo dell'implementazione tecnica

5. Esecuzione del test

• Suddivisione casuale del traffico
• Problemi di tracciamento
• Raccogliere i dati in modo sistematico

6. Analizzare i risultati

• Test di significatività statistica
• Considera tutte le cifre
• Registrare le lezioni apprese

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.

Esempi di test A/B

Ecco due esempi di test A/B in azione.

1. Test A/B sulla homepage

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.

2. Dal pop-up al flop-up

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.

• Risultato : meno utenti visitano la pagina di pagamento
• In conclusione : migliorare le informazioni pop-up in modo che gli utenti possano procedere con il pagamento in tutta sicurezza.

Creare una cultura di test A/B

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:

• Test A/B sui social media : tempi di pubblicazione, formato dei contenuti, varianti creative degli annunci, targeting del pubblico, messaggi della campagna
• Test di marketing A/B : campagne e-mail, landing page, testi e creatività degli annunci, pulsanti di invito all'azione, progettazione di moduli
• Test A/B del sito web : progettazione della navigazione, layout della pagina, presentazione dei contenuti, processo di pagamento, funzionalità di ricerca

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:

1. Supporto alla leadership

• Dimostrare il valore attraverso il successo iniziale
• Condividi storie di successo
• Collega i risultati agli obiettivi aziendali

2. Dare potere al team

• Fornire gli strumenti necessari
• Treno
• Incoraggiare la generazione di ipotesi

3. Integrazione dei processi

• Rendere i test parte del processo di sviluppo
• Creare protocolli di test chiari
• Registra e condividi le esperienze

Dati di test A/B

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:

• Metriche chiave di successo : tasso di conversione, tasso di clic, fatturato per visitatore, valore medio dell'ordine
• Metriche di supporto : tempo sul sito, frequenza di rimbalzo, pagine per sessione, modelli di percorso dell'utente
• Prestazioni tecniche : tempo di caricamento, tasso di errore, reattività mobile, compatibilità del browser

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.

I 12 migliori strumenti per i test A/B

1. Contentsquare

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.

2. VWO

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.

3. Omniconvert

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.

4. Non rimbalzare

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.

5. Uovo Pazzo

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.

6. Camaleonte

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.

7. AB Tasty

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.

8. Google Optimize

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.

9. Test A/B di 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.

10. Ottimizzare

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.

11. Adobe Target

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.

12. Massimizzatore

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.