Come condurre un test A/B in 5 semplici passaggi (e 2 esempi)

E se ti dicessimo che c'è un modo per migliorare la tua campagna di marketing, ottimizzare le esperienze degli utenti e saperne di più sui tuoi clienti?

Bene, c'è.

Tutto quello che devi fare è eseguire test A/B ed è più facile di quanto pensi.

Parleremo dell'importanza del test A/B e di come puoi utilizzare questo metodo per migliorare i tassi di conversione, misurare il cambiamento e aumentare i tuoi profitti.

Ma prima, copriamo le basi.

Il test A/B è quando analizzi due diverse versioni della stessa cosa per vedere quale funziona meglio. È anche noto come test diviso.

Fonte: HubSpot

Supponi di aver creato una nuova pagina di destinazione per il tuo sito web. Ti piace l'aspetto, ma non sei sicuro che supererà le prestazioni della tua pagina di destinazione esistente.

Potresti semplicemente cambiarlo con quello nuovo, ma potrebbe abbassare il tuo tasso di conversione.

Vorresti sapere quale versione preferiscono i tuoi visitatori. E per farlo, puoi eseguire un test A/B. La metà dei visitatori che atterrano sul tuo sito vedrà la pagina di destinazione A mentre l'altra metà vedrà la pagina di destinazione B.

Al termine del test, puoi vedere quale versione della pagina di destinazione ha il miglior tasso di conversione. Questa è la versione che dovresti aggiungere al tuo sito web.

Puoi eseguire test A/B praticamente per qualsiasi cosa , non solo per le pagine di destinazione. I marchi testano comunemente:

• Disegni di newsletter, righe dell'oggetto e altre copie di e-mail
• Pulsanti di invito all'azione
• Descrizioni dei prodotti
• Recensioni dei clienti
• Annunci popup e altro

L'esecuzione di uno split test può aiutarti a comprendere il coinvolgimento degli utenti e a prendere decisioni di marketing migliori.

La versatilità dello split test lo rende una delle risorse più preziose nella tua cassetta degli attrezzi di marketing digitale. Ti consente di vedere come rispondono le persone quando modifichi i tuoi contenuti digitali. Questo ti dà più informazioni sul comportamento dei visitatori e sulle preferenze di acquisto.

C'è un modo giusto e uno sbagliato per condurre i test A/B.

Il modo giusto ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi di conversione mettendo a punto vari elementi del tuo sito web per allinearli alle preferenze dei tuoi visitatori. Il modo sbagliato ti farà perdere molto tempo e nessuno lo vuole.

Di seguito sono riportate alcune best practice per aiutarti a ottenere il massimo dai tuoi test A/B.

1. Inizia con una strategia

Condurre test A/B è molto simile a seguire il metodo scientifico. Non cambi le cose a caso. C'è un processo che dovresti seguire.

Devi:

• Inizia con una domanda: "Come posso aumentare le iscrizioni alla newsletter?"
• Fai un'ipotesi: "L'aggiunta di un popup con intento di uscita alla mia pagina di destinazione aumenterà gli iscritti".
• Conduci l'esperimento: esegui un test A/B sulla tua pagina di destinazione, con e senza il popup.
• Trai la tua conclusione: "Ho guadagnato l'8,75% in più di abbonati utilizzando il popup".

Se non hai in mente un obiettivo o un risultato desiderato, stai testando le cose senza meta nella speranza che qualcosa possa funzionare. Ecco perché è importante sviluppare una strategia prima di iniziare il test A/B.

Sapere cosa vuoi ottenere , quindi puoi iniziare a pianificare i tuoi test.

Ecco un esempio.

Fai finta che il tuo obiettivo sia aumentare le iscrizioni alla newsletter. La prima cosa che dovresti fare è costruire la tua strategia attorno a quell'obiettivo pensando a diversi modi in cui puoi aumentare gli abbonamenti. Potresti:

• Aggiungi un popup del modulo di attivazione per indirizzare i visitatori quando lasciano la tua pagina di destinazione.
• Crea una nuova pagina di destinazione.
• Modifica il colore del pulsante dell'invito all'azione esistente.

Queste sono cose eccellenti per testare. Puoi eseguire tutti i test A/B che desideri, ma devi testare solo un elemento alla volta .

Non testare il tuo nuovo popup sulla nuova pagina di destinazione perché non saprai a quale elemento stanno rispondendo i visitatori.

Tuttavia, puoi eseguire più test dello stesso elemento. Questo è chiamato test multivariato.

Un esempio di test multivariato è il test diviso in tre versioni popup spin-the-wheel , in cui utilizzi un pulsante di invito all'azione diverso per ciascuna variante. Stai eseguendo più test, ma stai ancora analizzando lo stesso elemento: il popup che gira la ruota.

2. Getta le basi per il tuo test A/B

Ogni test A/B dovrebbe avere un:

• Controllo: la tua attuale risorsa digitale. Il controllo potrebbe essere costituito dai titoli dei post del blog, dalle righe dell'oggetto dell'e-mail, da un modulo di invito all'azione o da qualsiasi altra cosa che può essere testata.
• Challenger: la versione modificata del controllo che vuoi testare.

Supponiamo che tu abbia un popup di benvenuto sul tuo post del blog e desideri testare l'efficacia di un popup con intento di uscita. Il popup di benvenuto è il tuo controllo e il popup con intento di uscita è il tuo sfidante.

Ora è il momento di impostare la dimensione del campione. A chi invierai il test?

Se stai testando una campagna e-mail divisa, puoi semplicemente inviare il controllo a metà dei tuoi iscritti e lo sfidante all'altra metà.

In che modo ti rivolgi ai visitatori quando desideri testare pagine ed elementi del tuo sito web?

Vuoi assicurarti di avere una dimensione del campione sufficientemente grande. In caso contrario, il test non darà risultati accurati .

Optimizely ha una calcolatrice che aiuta a impostare la dimensione del campione.

Tutto quello che devi fare è

1. Inserisci il tasso di conversione del tuo controllo ––questo è il tasso di conversione del tuo oggetto esistente.

2. Determina quanto di un miglioramento vuoi che il test riconosca . Nell'immagine qui sotto, l'effetto minimo rilevabile è del 20%. Significa che il test rileverà un aumento delle conversioni pari o superiore al 20%.

3. Scegli la significatività statistica del tuo test . Pensa a questo come precisione. Se il tuo test ha una significatività statistica del 95%, significa che puoi essere sicuro al 95% che i risultati siano accurati.

E tada! Il calcolatore ti fornirà una dimensione del campione di quanti visitatori mostrare il test.

3. Avvia il test

Avrai bisogno di uno strumento di test A/B per avviare il test e raccogliere i dati per te. Puoi saperne di più su come avviare i test e misurare i risultati leggendo la nostra guida sulle statistiche dei test divisi .

Dai un'occhiata a OptiMonk se stai cercando una soluzione che ti permetta di creare popup personalizzati, eseguire test A/B e multivariati su di essi.

Sebbene non sia specificamente uno strumento di test A/B, puoi utilizzare OptiMonk per creare e testare vari elementi del sito Web come:

• Popup
• Messaggi collaterali
• Nanobar
• Banner e altro

Una volta avviato il test, è necessario stabilirne la durata.

In genere, le aziende eseguono test per alcuni mesi o per un ciclo economico, ma ogni caso è diverso. Idealmente, si desidera eseguire il test fino a raggiungere il 95% di significatività statistica .

Non dovresti mai eseguire il test solo per pochi giorni. Non ti darà risultati accurati del test perché potresti riscontrare un aumento a breve termine o un calo delle conversioni che distorcono le tue prestazioni.

4. Misura i tuoi risultati

Misurare i risultati del test è un processo semplice e veloce.

L'immagine sopra è il risultato di un test popup multivariato eseguito tramite OptiMonk. Puoi vedere

• Quante visualizzazioni ha ciascun test (Impressioni)
• Il numero di conversioni
• I tassi di conversione
• La fiducia di ogni prova

Puoi vedere dall'immagine che la variante 1 ha il miglior tasso di conversione, ma il test è tutt'altro che finito. Le varianti 1 e 2 non hanno raggiunto un livello di confidenza del 95% o superiore, quindi non possiamo ancora dichiarare con sicurezza la variante 1 vincitrice.

Quando dovresti interrompere il test? Una volta che i tuoi test raggiungono un livello di confidenza del 95%, hai informazioni sufficienti per concludere il test. Quindi puoi selezionare la variante con il tasso di conversione più alto come tuo campione.

5. Pianifica il tuo prossimo test

Non pensare ai test A/B come a una cosa una tantum. Consideralo come un processo continuo perché le preferenze dei clienti cambiano nel tempo.

Inoltre, c'è sempre spazio per miglioramenti, specialmente quando crei contenuti incentrati sul cliente. Ogni volta che desideri riprogettare le tue pagine Web o modificare le dimensioni del pulsante nel modulo di attivazione, esegui un test A/B per vedere quale versione preferiscono i visitatori.

Pensa a come puoi migliorare vari elementi della tua campagna di marketing . Valuta le tue landing page su Google Analytics. Guarda metriche come frequenza di rimbalzo, tasso di conversione e tempo trascorso su una pagina.

Se pensi che ci sia spazio per miglioramenti, puoi pensare a modi per modificare e testare le tue pagine.

Ora che sai come eseguire con successo un test A/B, rimane una domanda: funzionano davvero?

Assolutamente!

Il test A/B è una delle soluzioni di ottimizzazione delle conversioni più efficaci che hai. Ma non crederci sulla parola. Verifica tu stesso leggendo due casi di studio di seguito.

Polsini e calzini per stivali

L'azienda di calzature da donna Boot Cuffs & Socks si è rivolta a OptiMonk quando aveva bisogno di aiuto per aumentare le vendite. Hanno creato un popup per gli acquirenti che lasciano il sito senza finalizzare l'acquisto.

Hanno creato due versioni per incoraggiare i visitatori a completare i loro acquisti. Uno offriva $ 4,25 di credito in negozio e l'altro offriva uno sconto del 10%. Boots Cuffs & Socks voleva vedere come si comportavano entrambe le versioni l'una contro l'altra, quindi hanno eseguito un test A/B.

Il test è durato 40 giorni e hanno scoperto che alla gente piaceva di più la versione B. I suoi tassi di conversione erano superiori del 15% rispetto alla versione A.

Alla fine, gli sforzi di marketing di Boot Cuffs & Socks hanno funzionato. La campagna ha ridotto del 17% gli abbandoni del carrello e ha ottenuto un ritorno sull'investimento mensile del 280% .

SwissWatchExpo

SwissWatchExpo ha anche utilizzato OptiMonk per testare i propri popup.

Hanno condotto un test multivariato su tre popup per vedere quale versione preferivano i visitatori del sito web. Ecco le differenze:

• La versione A utilizzava la funzione di sostituzione dinamica del testo (DTR) per visualizzare uno dei suoi orologi nel popup.
• La versione B aveva un messaggio che invitava il visitatore a completare l'acquisto prima che l'articolo fosse esaurito.
• La versione C offriva uno sconto di $ 100 e spedizione gratuita.

La versione C è stata la campionessa. Ha vinto il test con un impressionante tasso di conversione del 28%.

Dopo aver terminato i test, SwissWatchExpo ha lanciato la sua campagna. Le loro transazioni online sono aumentate del 27% e hanno aumentato le loro entrate del 25% in tre brevi mesi.

Albert Einstein una volta disse: "Il fallimento è il successo in corso".

Non creerai la perfetta campagna di marketing indovinando. Lo crei attraverso tentativi ed errori, imparando cosa non funziona e adattando la tua strategia.

Ecco dove il test A/B può aiutare. Dopo aver eseguito alcuni test, puoi migliorare la tua comprensione delle preferenze e delle abitudini di acquisto dei clienti.

Scopri quali strategie di marketing possono aumentare le vendite e quali strategie evitare, nonché come creare un'esperienza cliente piacevole che influenzi il comportamento degli utenti. Questo non solo migliorerà il rendimento delle tue campagne in corso , ma ti aiuterà anche a prendere decisioni più consapevoli per il futuro.