Cos'è il test A/B? Una guida completa con esempi

Qual è l'obiettivo finale quando crei pagine Web, popup, campagne e-mail e annunci? Per convincere le persone a impegnarsi e ad agire.

Ma capire il modo migliore per convincerli a farlo non è così semplice. Anche quando prendi decisioni basate su eventi passati, c'è ancora il rischio di cadere preda dell'errore del giocatore, una falsa convinzione che gli eventi passati influenzeranno gli eventi futuri.

La teoria del premio Nobel Daniel Kahneman probabilmente lo dice meglio: il pensiero intuitivo è più veloce di un approccio razionale ma più incline all'errore.

Entra nei test A/B, un metodo basato sugli esperimenti per prendere decisioni di marketing migliori.

Questo articolo ti illustrerà tutto ciò che devi sapere sui test A/B, una semplice strategia che ha aiutato Obama a raccogliere altri 60 milioni di dollari in donazioni per la sua campagna per le nomination. Vedrai esattamente in che modo le aziende utilizzano i test A/B per raggiungere i propri obiettivi di conversione e raccogliere suggerimenti utili che il tuo marchio può utilizzare per ottenere risultati simili.

Il test A/B, noto anche come split test, è un metodo utilizzato per confrontare le prestazioni di due diverse versioni di una variabile. Si tratta di mostrare le due versioni a diversi segmenti di visitatori e quindi misurare quale variante si traduce in un tasso di conversione più elevato.

Questa versione è etichettata come "la variante vincente" e diventa la base per test futuri destinati a generare più conversioni.

Ad esempio, un'azienda potrebbe voler testare due versioni di una pagina di destinazione, con la versione A con un pulsante rosso e la versione B con un pulsante blu. Mostrano la versione A a metà del pubblico di destinazione e la versione B all'altra metà.

Quindi, raccolgono dati su quale versione ha aumentato i tassi di conversione, migliorano questa variante vincente (magari attraverso ulteriori test A/B) e la utilizzano nelle campagne future.

Ma i test A/B non si limitano alle pagine web. Puoi anche utilizzare questa metodologia per testare diverse versioni di un post sul blog, un'e-mail o una copia pubblicitaria. Infatti, nel sondaggio di Databox, oltre il 57% delle aziende ha confermato di testare ogni volta A/B le proprie campagne pubblicitarie su Facebook.

Simile al test A/B, il test multivariato ti consente di testare diverse varianti di una campagna. Ma nei test multivariati, stai testando più elementi diversi contemporaneamente (ad esempio titoli, immagini e inviti all'azione diversi) per determinare quale combinazione di componenti genera il tasso di conversione più elevato.

Conducendo test A/B, puoi smettere di fare affidamento sull'intuizione e basare invece le tue decisioni su dati affidabili, che possono far salire alle stelle i tassi di conversione in modi inimmaginabili. E mentre l' ottimizzazione del tasso di conversione è spesso il risultato desiderato, ci sono molti altri risultati positivi che puoi aspettarti.

Consideriamo alcuni motivi per cui i test A/B dovrebbero far parte della tua strategia di marketing, indipendentemente dal budget o dal settore.

Il fatto che il test A/B sia il secondo metodo CRO più popolare mostra quanto di buono possa fare. Ecco solo alcuni dei vantaggi che vedrai se esegui i test A/B:

1. Una migliore comprensione del tuo pubblico di destinazione

L'esecuzione di test A/B ti aiuta a comprendere meglio ciò che il tuo pubblico di destinazione vuole attraverso il suo comportamento sul tuo sito web. E ciò che apprendi sul tuo pubblico attraverso i test A/B ti aiuterà a ottimizzare le tue future campagne di marketing.

Testando diversi elementi sulla pagina, puoi anche determinare quali elementi di design, copia e layout funzionano meglio per il tuo pubblico unico.

2. Decisioni basate su dati di cui puoi sentirti sicuro

Affidarsi alle sensazioni istintive potrebbe essere un rischio che vale la pena correre quando si decide tra i gusti di pizza da provare... ma sicuramente NON è l'approccio migliore quando si decide come investire al meglio un budget di marketing limitato!

Con i test A/B, puoi prendere decisioni basate sui dati in base al comportamento degli utenti, che è semplicemente intelligente.

3. Tassi di conversione migliorati

Nel 2022, Obvi ha aumentato i tassi di conversione su un popup del Black Friday del 36% in una sola settimana! Abbastanza incredibile che apportare una semplice modifica abbia aumentato le conversioni di così tanto, giusto?

Determinando la rilevanza statistica e analizzando i risultati dei test, puoi prendere decisioni informate sulle strategie di marketing e ottimizzare le tue pagine per più conversioni.

4. Un ROI più elevato

Quando esegui A/B test delle tue campagne, accelererai il processo di scoperta di ciò che funziona meglio per il tuo pubblico. Piuttosto che rinnovare un'intera campagna, potresti scoprire di poter apportare una o due piccole modifiche che faranno un'enorme differenza.

Sarai in grado di testare le tue ipotesi e dimostrarle (o confutarle), quindi ogni modifica apportata porterà la tua campagna nella giusta direzione. Di conseguenza, risparmierai tempo e denaro, aumentando il ROI delle tue campagne.

Convinto che il test A/B valga la pena? Grande. Ora è il momento di dare un'occhiata esattamente a quali elementi dovresti testare.

Ecco alcuni esempi di variabili che dovresti testare sulle tue pagine di destinazione.

1. Titolo principale e sottotitolo

Creare e testare due diversi titoli e sottotitoli per una pagina è un ottimo punto di partenza.

Questi due elementi si trovano above the fold, il che significa che sono quasi sempre ciò che la gente vede per primo. Possono significare la differenza tra "agganciare" il tuo visitatore e perderlo.

Supponiamo che tu stia conducendo una campagna di marketing per un nuovo prodotto nel tuo negozio online. Crei una pagina di destinazione con il titolo principale "Presentazione delle cuffie più nuove e avanzate sul mercato" e un sottotitolo "Rivoluziona la tua routine quotidiana con la nostra tecnologia all'avanguardia".

Decidi di eseguire uno split test e di creare una variazione della pagina con il titolo principale "Aggiorna la tua routine quotidiana con le nostre cuffie rivoluzionarie" e il sottotitolo "Prova l'ultima tecnologia disponibile sul mercato".

Dopo aver condotto il test, potresti scoprire che una variante ha un tasso di conversione più elevato e puoi quindi utilizzarla per test futuri o come parte delle tue strategie di marketing.

2. Proposta di valore

Le recensioni e i contenuti generati dagli utenti (UGC) forniscono informazioni sul livello di soddisfazione dei tuoi clienti per i tuoi prodotti, ma il loro mining può essere un lavoro ingrato. I risultati dei test A/B, invece, consentono di misurare direttamente l'impatto delle modifiche sul comportamento degli utenti e sui tassi di conversione.

Inviando uguali quantità di traffico del sito Web a ciascuna pagina e analizzando i risultati, è possibile determinare quale versione della proposta di valore è più efficace nel convertire i visitatori.

Continuando con il nostro esempio precedente, forse il pubblico target si preoccupa di più di come il prodotto può migliorare la loro routine quotidiana piuttosto che di essere l'innovazione più trendy.

Un modo per scoprirlo è eseguire uno split test sulla pagina di destinazione, concentrandosi su elementi come pulsanti di invito all'azione, immagini e testo pubblicitario per comunicare due diverse proposte di valore. Otterrai preziose informazioni su ciò che risuona con il tuo pubblico di destinazione e migliorerai le tue strategie di marketing.

3. Inviti all'azione (CTA)

Condurre test A/B sui tuoi CTA è un modo efficace per raccogliere dati affidabili sul comportamento degli utenti.

Ti consigliamo di testare cose come la copia, il colore e la posizione del pulsante CTA. Sebbene questi possano sembrare piccoli cambiamenti, possono avere un grande impatto sulla percentuale di clic!

4. Moduli

Un elemento che puoi testare A/B con i moduli è la loro lunghezza. Potresti voler utilizzare un modulo più lungo per ottenere informazioni più complete dai tuoi visitatori, ma i tuoi utenti potrebbero preferire un modulo più breve e più semplice. Conducendo uno split test, puoi determinare quale lunghezza del modulo è più efficace per il tuo sito web e apportare le modifiche di conseguenza.

Prendi in considerazione anche la possibilità di testare lo stile dei tuoi moduli. Ad esempio, potresti provare un design minimalista contro uno più complesso. Il test A/B ti consente di confrontare i tassi di conversione di questi due diversi stili e prendere una decisione in base ai risultati.

Questo potrebbe anche essere un buon posto per provare il test multivariato, che ti consente di testare più elementi di un modulo contemporaneamente. Ciò ti consente di comprendere meglio in che modo le diverse combinazioni di elementi influenzano i tassi di conversione.

5. Immagini

Il test A/B delle immagini è fondamentale per determinare quali elementi visivi sono più efficaci nel catturare l'attenzione dei potenziali clienti e guidare le conversioni.

Puoi confrontare diverse immagini di prodotto per vedere cosa funziona meglio in termini di angoli, illuminazione e stile. I test A/B riveleranno quali immagini mostrano in modo più efficace il prodotto e invoglieranno i clienti a effettuare un acquisto.

Allo stesso modo, puoi testare A/B i layout delle immagini. Se stai pubblicando una campagna pubblicitaria, potresti voler testare layout come una singola immagine, un carosello o persino un video.

6. Struttura della pagina

Con la struttura della pagina, ci sono molte modifiche diverse che potresti apportare.

Potresti testare A/B il posizionamento del tuo pulsante di invito all'azione per vedere se spostarlo dalla parte superiore della pagina al centro della pagina aumenta le conversioni. Puoi testare una barra di navigazione appiccicosa rispetto a una barra di navigazione fissa standard o vedere se la presenza della tua prova sociale direttamente sotto la sezione dell'eroe fa scorrere la pagina verso il basso.

Poiché la struttura della pagina è un'area così ampia, ricorda di testare solo una cosa alla volta attraverso il test A/B!

7. Raccomandazioni sui prodotti

Quando fornisci consigli sui prodotti , potresti provare a testare un layout a griglia rispetto a un layout a elenco per determinare quale formato è visivamente più accattivante e facile da navigare per i tuoi clienti. Testare il posizionamento dei consigli sulla pagina può anche mostrarti dove è più probabile che i clienti interagiscano con loro.

8. Offerte

Un marchio di abbigliamento può scegliere di testare queste due diverse offerte: "20% di sconto sul tuo primo acquisto" e "Spedizione gratuita sul tuo primo ordine". Un test A/B può aiutare l'azienda a determinare quale offerta è più efficace nell'incentivare le conversioni. Questo vincitore può quindi essere utilizzato come offerta principale in una campagna futura.

Puoi anche testare A/B diversi elementi di un'offerta, come la lingua, il posizionamento e il design. Aumentare il senso di urgenza includendo diciture come "tempo limitato" potrebbe aumentare le conversioni o semplicemente utilizzare una combinazione di colori diversa potrebbe renderlo più accattivante. L'unico modo per saperlo con certezza? Test!

Se sei preoccupato che i test A/B siano troppo difficili, troppo faticosi o troppo complessi, resta sintonizzato. Quando eseguirai il test A/B secondo questa guida, sarai tra il 63% delle aziende che concordano sul fatto che il test A/B è semplice.

Passaggio 1: analizza il tuo sito web

Ti consigliamo di iniziare studiando lo stato attuale del tuo sito, inclusi il design e il layout generale, il flusso degli utenti e le prestazioni dei suoi elementi esistenti (pulsanti, moduli e inviti all'azione, ecc.).

I dati sulle prestazioni del tuo sito Web, come le metriche sul traffico e sulle conversioni, ti forniscono anche informazioni sulle aree con prestazioni inferiori in modo da poterle assegnare la priorità per i test.

Ad esempio, se scopri che un'alta percentuale di visitatori se ne va dopo aver visualizzato solo una pagina, ciò potrebbe indicare che la navigazione del tuo sito web non è ottimale. Un design UX migliorato può aumentare la conversione fino al 400% , ma tutto inizia mantenendo i visitatori coinvolti e sul sito più a lungo.

Google Analytics è uno strumento utile per misurare gli obiettivi. Ecco alcuni rapporti che puoi controllare:

• Visitatori nuovi e di ritorno
• Visitatori che utilizzano dispositivi mobili rispetto ai desktop
• Sorgente/mezzo e campagne
• Pagine di destinazione
• Parole chiave
• Panoramica sull'e-commerce
• Comportamento di acquisto

Passaggio 2: raccogliere idee e formulare ipotesi

Questo passaggio comporta la generazione di un elenco di potenziali modifiche che si desidera testare e la formazione di un'ipotesi su come ciascuna di queste modifiche influirà sul risultato desiderato.

Ad esempio, se l'obiettivo è aumentare le conversioni del sito Web, un'idea potrebbe essere quella di cambiare il colore del pulsante "Acquista ora" da rosso a verde. L'ipotesi corrispondente sarebbe che il cambiamento di colore porterà ad un aumento delle conversioni.

Questo passaggio aiuta a restringere il focus del test e guida le fasi successive del processo.

Passaggio 3: dare priorità alle idee

Dare priorità alle idee ti consente di affinare le ipotesi più promettenti e testarle prima. Un approccio efficace per questo è utilizzare il metodo RICE, che combina quattro fattori (portata, impatto, fiducia e impegno) per assegnare un punteggio a ciascuna idea.

Ecco una ripartizione dell'acronimo:

• Copertura : il numero di utenti o visitatori interessati dalla modifica.
• Impatto : il potenziale effetto del cambiamento sulle metriche chiave.
• Fiducia : quanto sei sicuro che il cambiamento avrà l'effetto desiderato?
• Sforzo : si riferisce alle risorse necessarie per implementare il cambiamento.

Considerare tutti e quattro i fattori aiuta a massimizzare il ritorno sui tuoi sforzi di test.

Passaggio 4: creare varianti sfidanti

Successivamente, è il momento di creare versioni alternative dell'elemento del sito Web da testare rispetto alla versione originale o di "controllo".

Ad esempio, se stai testando l'efficacia del pulsante di invito all'azione sul tuo sito Web, la variante sfidante del pulsante potrebbe essere diversa per colore o dimensione o potrebbe avere un testo diverso.

Anche creare e testare più varianti sfidanti per trovare la soluzione migliore può essere efficace. Nell'esempio del pulsante di invito all'azione sopra, puoi creare tre diverse varianti (una con un colore diverso, una con una dimensione diversa e una con una copia diversa) e testarle tutte rispetto al pulsante di controllo per vedere quale funziona meglio.

Passaggio 5: eseguire il test

Questa è la fase in cui si esegue l'esperimento e si raccolgono i risultati. Esegui il test abbastanza a lungo da raccogliere dati sufficienti per prendere decisioni informate sulle versioni in fase di test.

I tuoi visitatori giornalieri e mensili medi sono fattori vitali qui. Se il tuo sito web registra un volume elevato di visitatori giornalieri, probabilmente puoi eseguire il test per un breve periodo. Al contrario, dovrai eseguire il test più a lungo se hai un volume inferiore di visitatori in modo da poter raccogliere dati sufficienti.

Anche il numero di varianti che stai testando può influire sulla durata del test. Più varianti hai, più tempo avrai bisogno per raccogliere dati su ciascuna di esse.

Passaggio 6: valutare i risultati del test e ottimizzare

Il passaggio finale per condurre i test A/B è valutare i risultati e ottimizzarli. Qui, analizzi i dati raccolti durante il test per determinare quale variante ha funzionato meglio. Puoi farlo confrontando metriche come tasso di conversione, frequenza di rimbalzo e percentuale di clic tra la versione di controllo e la versione sfidante.

Se i risultati mostrano che una variante ha ottenuto risultati significativamente migliori dell'altra, questa versione diventa la vincitrice. Puoi quindi ottimizzare la campagna utilizzando la variante vincente per migliorare il rendimento.

Tuttavia, se i risultati non sono conclusivi o non supportano l'ipotesi iniziale, è necessaria un'ulteriore ottimizzazione. Questo di solito comporta l'implementazione di nuove idee o lo svolgimento di test aggiuntivi per comprendere meglio i risultati.

Ad esempio, se esegui il test su una campagna e-mail e i risultati non mostrano differenze significative nei tassi di apertura, ottimizza la campagna testando nuove righe dell'oggetto o modificando il design dell'e-mail.

Ok, abbiamo finito di cantare le lodi degli A/B test e della loro magia! Dai un'occhiata ad alcuni esempi del mondo reale dei migliori marchi che hanno utilizzato gli split test:

1. A/B verifica il design dei tuoi messaggi

In questo esempio, il marchio DTC Obvi voleva vedere se la sua ipotesi secondo cui l'aggiunta di un timer per il conto alla rovescia al popup di sconto avrebbe aumentato il senso di urgenza e si sarebbe tradotta in tassi di conversione e di rimborso dei coupon più elevati.

Hanno creato due varianti del popup, una con un timer e l'altra senza, e le hanno testate con un campione del loro pubblico di destinazione. Avevano ragione!

La variante con timer per il conto alla rovescia ha convertito il 7,97% in più rispetto a quella senza, indicando che il timer è stato efficace nell'aumentare l'urgenza e le conversioni.

2. Test A/B sull'efficacia dei teaser

In questo secondo esempio di Obvi, hanno testato due versioni del loro popup del Black Friday: una con un teaser (una piccola anteprima del popup) e una senza.

La variante con il teaser ha comportato il 36% in più di abbonati SMS e un tasso di conversione più elevato per la campagna. Così hanno imparato che includere un teaser nel loro popup era una strategia efficace per aumentare il coinvolgimento e aumentare le vendite.

3. A/B testa diversi tipi di campagne

Il test A/B di diversi tipi di campagne, come nell'esempio seguente del team di Christopher Cloos, è un modo per scoprire quale versione risuona meglio con i tuoi visitatori.

In questo caso, il team ha testato un classico popup di benvenuto rispetto a un popup conversazionale più personalizzato e ha scoperto che il popup conversazionale veniva convertito a un tasso più elevato (15,38% in più, per l'esattezza).

Questo test è stato eseguito per una durata di un mese, che era l'ideale in base al traffico del negozio. Se avessero eseguito il test per un periodo più breve, potrebbe non aver dato al popup conversazionale la possibilità di funzionare completamente.

Inoltre, tieni presente che i test di durata maggiore possono essere influenzati da fattori esterni come stagionalità, tendenze o cambiamenti nel comportamento dei consumatori, che potrebbero influenzare i risultati.

L'ultima cosa che vuoi è dedicare tutto lo sforzo e il budget di marketing a test divisi, solo per ottenere un risultato del test falso positivo o impreciso. Ecco come evitare gli errori più comuni (e costosi!):

Errore 1: cambiare più di un elemento

Quando si esegue un test A/B, è necessario modificare solo un elemento alla volta in modo da poter determinare con precisione l'impatto di quella modifica specifica.

Stai testando l'effetto della modifica del colore di un pulsante? Quindi cambia solo il colore del pulsante nella variante sfidante e nient'altro.Se modifichi anche il testo sul pulsante o il layout della pagina, troverai difficile determinarequalemodifica ha avuto il maggiore impatto sui risultati.

La modifica di più elementi contemporaneamente può anche portare a risultati imprecisi poiché le modifiche possono interagire tra loro in modi imprevisti.

Errore 2: ignorare la significatività statistica

Nei test A/B, è possibile che i risultati di un test provengano dal caso piuttosto che da una reale differenza nell'efficacia delle varianti. Ciò può portare a conclusioni errate su quale variante sia migliore, con conseguenti decisioni sbagliate basate su dati imprecisi.

Ecco un esempio: il tuo test mostra che la variante A ha un tasso di conversione leggermente superiore rispetto alla variante B, ma non tieni conto di quanto sianosignificativii risultati. Quindi finisci per concludere che la variante A è l'opzione migliore. Tuttavia, considerando la significatività statistica, sarebbe stato chiaro che non c'erano prove sufficienti per concludere che la variante A fosse effettivamente migliore.

Ignorare la significatività statistica nei test A/B porta a un falso senso di fiducia nei risultati, inducendoti a implementare modifiche che potrebbero non avere alcun impatto reale sulle prestazioni.

Errore 3: non eseguire i test abbastanza a lungo

Il prossimo errore va di pari passo con l'errore n. 2: terminare uno split test prima che abbia avuto abbastanza tempo per raccogliere dati sufficienti per produrre un risultato statisticamente significativo. Finirai con conclusioni imprecise sull'elemento che stai testando.

Immagina che un test A/B venga eseguito solo per una settimana e tu dichiari vincitrice una particolare variante. In realtà, i risultati sono stati dovuti solo al caso. Assicurati di eseguire i test abbastanza a lungo da acquisire con precisione le differenze tra le versioni.

Speriamo che questo articolo ti abbia mostrato quanto i test A/B possano essere fondamentali per ottimizzare il tuo negozio online. Una volta compresi tutti i diversi modi in cui i test A/B possono aiutarti a migliorare, è difficile credere che solo il 44% delle aziende utilizzi software di split testing !

Se la tua azienda non sta attualmente eseguendo test A/B, non è troppo tardi per dare al tuo tasso di conversione il TLC che merita. Con lo split testing di diverse varianti, puoi identificare quali elementi del tuo sito web o delle tue campagne di marketing stanno funzionando (o meno) e apportare modifiche strategiche in linea con i tuoi obiettivi.

Ricorda che è facile come creare versioni diverse e confrontare i risultati per determinare la versione con le migliori prestazioni. Che tu sia un piccolo imprenditore o un professionista del marketing, il test A/B è uno strumento essenziale da avere nel tuo arsenale!