a b testing

Comprendere e applicare il principio dell’A/B Testing

Il test A/B è uno strumento molto potente per le aziende che desiderano migliorare le proprie prestazioni aziendali. È un metodo di test e analisi dei dati utilizzato dagli esperti di marketing per testare e confrontare diverse versioni di una pagina Web o di un elemento su una pagina Web per determinare quale versione offre la migliore esperienza ai visitatori e genera il maggior numero di conversioni. Questo articolo ha lo scopo di presentare nel dettaglio cos’è l’A/B testing, come impostarlo, interpretare i risultati ottenuti e spiegarne l’importanza.

Definizione e obiettivi dell’AB test

Il termine “ab Testing” deriva dal mondo IT dove si riferisce all’utilizzo di test comparativi tra le versioni originali (A) e modificate (B) al fine di misurare l’impatto delle modifiche apportate ad un prodotto o servizio. Nell’ambito del marketing digitale, questa tecnica consiste nel confrontare diverse versioni di una pagina web o di un elemento di una pagina web per trovare la versione che funziona meglio per raggiungere un determinato obiettivo (tasso di conversione, percentuale di clic, ecc.) . L’obiettivo principale è quindi quello di indurre più utenti a compiere un’azione specifica sul tuo sito web come ad esempio iscriversi ad una newsletter, acquistare un prodotto o compilare un modulo.

https://www.youtube.com/watch?v=5YDHVKe-nIE

Metodi per implementare i test A B

Impostare un test A/B può essere un compito piuttosto complesso. È fondamentale pianificare bene il test prima di iniziare ad eseguirlo. Innanzitutto bisogna definire chiaramente l’obiettivo del test e la tipologia di dati da raccogliere per misurarne la performance. Successivamente, è necessario scegliere quale pagina web o elemento di una pagina web verrà testato e determinare quali modifiche apportare (cambiare il testo, cambiare l’immagine, ecc.). Una volta completati questi passaggi, puoi passare alla fase successiva che consiste nell’impostare un sistema di split testing per distribuire in modo casuale i visitatori tra le diverse versioni del tuo sito web o elementi del tuo sito web. Infine, dovrai determinare la dimensione del campione necessaria per ottenere risultati significativi e un tempo sufficientemente lungo per completare il test.

A lire également  Alla scoperta di Google Tag Manager

Strumenti necessari per eseguire test A/B

Per eseguire con successo test A/B efficaci, devi avere accesso agli strumenti e alle tecnologie giuste che ti consentiranno non solo di impostare facilmente il test ma anche di analizzare con precisione i risultati ottenuti dopo la sua implementazione. Per questo, sul mercato sono disponibili diversi strumenti come Google Analytics o Optimizely che non solo ti permettono di configurare facilmente il tuo split test ma anche di analizzare i risultati ottenuti attraverso il report generato da questo strumento. In alcuni casi, è possibile utilizzare strumenti appositamente progettati per l’A/B testing per analizzare più da vicino alcuni aspetti tecnici come la velocità delle pagine web o l’esperienza utente complessiva offerta da una particolare pagina web.

Interpretazione dei risultati ottenuti attraverso un test A/B

Dopo aver impostato lo split test e raccolto dati sufficientemente validi (tenendo conto dei tempi necessari), è ora il momento di interpretare i risultati ottenuti per prendere una decisione sulla scelta finale tra le diverse versioni comparative proposte durante questo processo .

Per fare ciò, è possibile analizzare diversi indicatori: tasso di conversione complessivo (su ciascuna versione), tasso di clic su determinate call to action (pulsante Acquista per esempio) ecc… Gli esperti spesso consigliano quando viene identificata una versione ad alte prestazioni grazie al dati raccolti durante i test, procrastinare la messa in produzione finché non saranno raccolti dati sufficienti affinché questa scelta sia valida. Questa tecnica permette quindi non solo di osservare se esso rimane stabile nonostante le possibili variazioni dovute al comportamento naturale degli utenti di Internet, ma anche di discriminare se rimarrà ancora efficiente per un periodo di tempo prolungato.