L’A/B testing è ampiamente utilizzato nelle strategie di marketing e di business per identificare il comportamento degli utenti rispetto a diverse variabili di prodotto e, in questo modo, trovare quella con le migliori prestazioni.
Il test A/B è un metodo con cui le aziende mostrano agli utenti diverse versioni di un prodotto o di una pagina web per vedere come reagiscono. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni basate sui dati relativi agli elementi che funzionano meglio per il loro pubblico di riferimento.
In questo blog ti mostreremo di cosa si tratta e come puoi sfruttarli nella tua attività.
Che cos’è il test A/B?
Il test A/B è un modo di sperimentare in modo casuale per vedere quale di due o più versioni di una variabile (come una pagina web o una parte di una pagina web) funziona meglio.
Il Test A è la versione originale e il Test B è una nuova versione. Vengono messi a confronto per scoprire quale dei due ha prestazioni migliori.
Questo metodo consiste nel mostrare diverse versioni del prodotto a gruppi casuali di persone su un sito web. L’analisi statistica dei risultati aiuta a capire quale versione ha l’impatto più significativo e a migliorare le metriche aziendali.
I test A/B sono noti anche come split test o bucket test. Le persone specializzate nel miglioramento dei siti web e nella gestione degli acquisti online utilizzano i test A/B per prendere decisioni basate sui dati.
Tipi di test A/B
I test A/B sono un metodo importante per migliorare le esperienze digitali e sono di due tipi principali: Prova A vs. B e Split Test.
01. Reperto A vs. B
Questo tipo di test A/B mette a confronto due versioni della stessa pagina web o della stessa e-mail per vedere quale ha un rendimento migliore. Le aziende analizzano metriche come i tassi di clic e di conversione per prendere decisioni su modifiche al design, ai contenuti o al layout.
Puoi confrontare direttamente le due versioni per migliorare il coinvolgimento degli utenti e raggiungere obiettivi specifici.
02. Split Test
Un test diviso divide casualmente gli intervistati in due gruppi, ognuno dei quali riceve una versione diversa dell’indagine. Questo metodo aiuta a determinare se c’è una differenza statisticamente significativa tra i due gruppi.
Lo split testing è utile per valutare le modifiche che potrebbero influenzare le preferenze o i comportamenti degli utenti, fornendo indicazioni sull’efficacia delle variazioni di contenuto, design o funzionalità.
Quando effettui un test A/B, è fondamentale scegliere gli elementi giusti da testare per ottenere risultati significativi. Concentrati sulle variabili che possono avere un impatto significativo sulle prestazioni del tuo sito web.
Testare il colore di un pulsante potrebbe non darti informazioni sostanziali. Tuttavia, è più probabile che variabili come il layout della pagina o il contenuto di un invito all’azione influenzino positivamente il tasso di conversione del tuo sito web.
L’adozione di questo approccio strategico garantisce che i tuoi sforzi di A/B testing si concentrino sulle modifiche che ottimizzano realmente l’esperienza dell’utente e raggiungono i risultati desiderati.
Vantaggi dei test A/B
I test A/B offrono diversi vantaggi che aiutano a migliorare le prestazioni e l’esperienza utente di un sito web. Ecco alcuni dei principali vantaggi evidenziati:
Miglioramento continuo dell’esperienza utente
I test A/B sono uno strumento utile per apportare continui miglioramenti all’esperienza dell’utente. I team possono apportare modifiche una alla volta, raccogliere dati sui loro effetti e perfezionare elementi come titoli, immagini, moduli, inviti all’azione e layout della pagina. Questo processo iterativo aiuta a ottimizzare l’esperienza dell’utente sulla base dei dati raccolti.
Risoluzione efficace dei punti dolenti dei visitatori
Utilizzando i test A/B e le informazioni ricavate da strumenti come le mappe di calore e Google Analytics, puoi individuare e risolvere i problemi più comuni che i visitatori possono incontrare. Che si tratti di rendere più chiaro il testo o di aiutare gli utenti a trovare facilmente i pulsanti importanti, questo approccio basato sui dati migliora l’esperienza complessiva degli utenti e aumenta i tassi di conversione in vari settori.
Ridurre l’abbandono del carrello negli acquisti online
Se le aziende di e-commerce stanno lottando contro il fatto che molte persone lasciano il carrello senza acquistare, possono usare i test A/B per aiutarle.
Provando diversi elementi come le immagini dei prodotti, l’aspetto della pagina di checkout e il modo in cui vengono mostrati i costi di spedizione, le aziende possono capire cosa spinge le persone ad abbandonare il sito e apportare modifiche per abbassare le tariffe. In questo modo l’esperienza di acquisto online diventa migliore per tutti.
Migliorare i tassi di conversione
Il test A/B è un metodo utile per migliorare i tassi di conversione. Si tratta di testare sistematicamente vari elementi come la posizione della call-to-action (CTA), i colori utilizzati e i testi di ancoraggio.
Lo split testing può aiutarti a trovare le strategie migliori per far sì che gli utenti clicchino sulle landing page, compilino i moduli e diventino lead. Di conseguenza, potrai vedere miglioramenti misurabili nelle metriche di conversione complessive.
Decisioni informate per la riprogettazione di un sito web
I test A/B sono fondamentali per prendere decisioni nella riprogettazione di un sito web. Invece di basarti su opinioni personali, puoi prendere decisioni di design basate sui dati.
Con i test continui, anche dopo la riprogettazione, puoi assicurarti che gli elementi di design selezionati catturino e coinvolgano davvero i visitatori, sostenendo l’obiettivo di offrire un’esperienza utente migliore.
Massimizzazione del ROI dal traffico esistente
Considerando le spese significative legate all’ottenimento di buoni visitatori sul sito web, i test A/B diventano un metodo intelligente per ottenere il massimo valore dai tuoi visitatori.
Apportando piccoli miglioramenti guidati da informazioni basate sui dati, puoi aumentare le conversioni senza spendere di più per portare nuovi visitatori. Questo porta a un ottimo ritorno sull’investimento.
Come creare gruppi di test A/B casuali?
La creazione di gruppi di test AB casuali è un passo fondamentale per garantire la validità e l’affidabilità dei tuoi esperimenti. Questo processo aiuta a minimizzare i pregiudizi e ti permette di concentrarti sugli elementi reali del test piuttosto che su fattori esterni.
Ecco come creare i tuoi gruppi di test AB casuali:
Capire l’importanza della randomizzazione
Prima di entrare nei dettagli tecnici, è importante capire perché la randomizzazione è essenziale. Il metodo scientifico si basa sul controllo della varianza e la randomizzazione è uno strumento potente per ottenere questo controllo. Aiuta a ridurre l’impatto di fattori esterni che potrebbero introdurre pregiudizi nel processo di test.
Scegli i soggetti del test
Identifica i potenziali partecipanti all’indagine da un gruppo rilevante per gli obiettivi del test, come i clienti o gli abbonati.
Usa MS Excel per la generazione di numeri casuali
Se l’elenco iniziale è in MS Excel, puoi utilizzare la funzione random per generare un numero casuale per ogni record. Aggiungi una nuova colonna per questi numeri casuali per introdurre la casualità ed eliminare l’ordine nell’elenco originale.
Ordina i numeri casuali
Una volta assegnati i numeri casuali a ogni record, ordina la colonna in ordine crescente o decrescente. Questo passaggio è fondamentale per preparare il tuo set di dati all’assegnazione casuale, assicurandoti che qualsiasi ordine inerente all’elenco originale sia randomizzato.
Usa SPSS per la creazione di gruppi
È possibile utilizzare sia MS Excel che SPSS, ma SPSS è spesso preferito per le analisi statistiche avanzate. Crea in SPSS dei gruppi di test selezionati in modo casuale sulla base dell’elenco randomizzato generato in Excel.
Specifica la dimensione del gruppo
Come autore dell’indagine, puoi scegliere la dimensione del gruppo, sia come numero fisso che come percentuale del database totale. Questo ti permette di controllare le proporzioni dei partecipanti in ogni gruppo di test.
Verifica la casualità
Per assicurarti che la randomizzazione sia andata a buon fine, esegui test come le tabelle incrociate o l’analisi della varianza(ANOVA) per le variabili metriche. Se i valori del chi-quadro per le tabulazioni incrociate o le statistiche F per i test ANOVA sono insignificanti, hai creato con successo dei gruppi di test assegnati in modo casuale.
Controlla che non si verifichino schemi involontari
Esamina regolarmente il tuo processo di randomizzazione per assicurarti che non emergano schemi o pregiudizi indesiderati nel corso del tempo. Questa vigilanza continua aiuta a mantenere l’integrità dei gruppi di test.
Come effettuare i test A/B?
Con i test A/B puoi imparare a migliorare le cose. Ecco la procedura per condurre un test A/B in soli 7 semplici passi:
Passo 1: Raccogliere i dati
Inizia a raccogliere dati utilizzando strumenti come mappe di calore, sondaggi online o dati biometrici. Concentrati sulle aree ad alto traffico o sulle pagine con tassi di conversione o di rimbalzo significativi.
Passo 2: Scegliere una variabile da testare
Identifica la variabile indipendente che vuoi testare. Tieni questa variabile separata per misurare con precisione le sue prestazioni. In questo modo potrai assicurarti che qualsiasi cambiamento sia chiaramente collegato a quell’elemento specifico.
Passo 3: Identificare gli obiettivi e il pubblico
Scegli un obiettivo principale per la misurazione, come cliccare su un pulsante, completare un acquisto o iscriversi a un’e-mail. Se i tuoi test coinvolgono un pubblico controllabile (come le e-mail), assicurati che ogni gruppo sia rappresentato in egual misura per ottenere risultati chiari e definiti.
Passo 4: Generare l’ipotesi di test
Dopo aver stabilito l’obiettivo e identificato il pubblico, proponi delle idee di miglioramento. Classifica questi suggerimenti in base ai cambiamenti positivi attesi e a quanto potrebbero essere impegnativi da mettere in pratica.
Passo 5: apportare variazioni al design
Crea diverse versioni del tuo sito web o della tua app apportando modifiche in base alle tue idee. Utilizza gli editor visivi disponibili negli strumenti di A/B testing e assicurati di verificare la qualità per assicurarti che l’esperimento abbia successo.
Passo 6: Eseguire l’esperimento
Inizia il test A/B assegnando in modo casuale i visitatori alle esperienze di controllo o di variante. Quindi, misura e conta le interazioni, confrontando le prestazioni per capire quanto sia efficace ciascuna versione.
Passo 7: Analizzare i risultati
Dopo aver completato l’esperimento, analizza i risultati dell’A/B testing. Esamina i dati, verifica le differenze di performance tra le due versioni e scopri se c’è un impatto statisticamente significativo. Questa fase è fondamentale per trarre conclusioni significative dal tuo A/B test.
In che modo QuestionPro può aiutarti con i test A/B?
QuestionPro è una piattaforma di sondaggi online progettata per creare, distribuire e analizzare sondaggi e questionari. Offre diverse funzioni e strumenti che ti permettono di creare sondaggi, raccogliere risposte e ottenere informazioni utili dai dati raccolti.
Con QuestionPro puoi effettuare dei test A/B proponendo agli intervistati diverse condizioni senza che siano a conoscenza dell’altra. In questo modo si ottengono opinioni imparziali perché le persone possono confrontare e scegliere tra le varie opzioni.
Ecco come QuestionPro può aiutarti nei test A/B:
- Diverse versioni di sondaggi: Con QuestionPro puoi creare diverse versioni di un’indagine. Questo è importante per i test A/B, in cui gruppi diversi vedono versioni diverse dell’indagine per confrontare aspetti come la formulazione delle domande, il layout o il design.
- Assegnazione casuale: Una parte fondamentale dei test A/B è l’assegnazione casuale dei partecipanti. QuestionPro ti permette di assegnare casualmente i rispondenti alle diverse versioni dell’indagine, assicurandoti che ogni versione venga mostrata a un gruppo equo e imparziale.
- Randomizzazione dei blocchi: I test A/B spesso prevedono variazioni all’interno dei blocchi o delle sezioni dell’indagine. La randomizzazione dei blocchi di QuestionPro ti permette di mescolare l’ordine in cui appaiono blocchi specifici, riducendo l’impatto degli effetti d’ordine e dei pregiudizi.
- Variazioni di domande: In QuestionPro puoi creare diverse versioni di singole domande o gruppi di domande. Questo è fondamentale per effettuare test A/B su elementi specifici per vedere come le piccole modifiche influenzano le risposte delle persone e i risultati complessivi del test.
- Reporting in tempo reale: Un test A/B di successo richiede un monitoraggio costante dei risultati del test. QuestionPro probabilmente ha una reportistica in tempo reale, che ti permette di tenere traccia delle risposte dei partecipanti e degli approfondimenti che arrivano.
- Esportazione e analisi dei dati: Dopo aver condotto il test A/B, QuestionPro ti permette di esportare i dati per ulteriori analisi. Questi includono informazioni dettagliate sulle risposte, sui dati di randomizzazione e su altre metriche rilevanti.
QuestionPro è una piattaforma di sondaggi completa che supporta i test A/B fornendo le funzioni e gli strumenti necessari per la randomizzazione, la creazione di versioni e l’analisi. Questo ti permette di perfezionare e ottimizzare i tuoi sondaggi in base alle intuizioni in tempo reale e alla validità statistica.
Non perdere l’opportunità di massimizzare la potenza dei test A/B con QuestionPro.
