Come eseguire il test A/B: lista di controllo del test diviso

Che cos'è il test A/B?

Un test A/B, noto anche come test diviso, è un esperimento per determinare quale delle diverse varianti di un'esperienza online offre prestazioni migliori presentando ciascuna versione agli utenti in modo casuale e analizzando i risultati. Viene utilizzato su siti Web, applicazioni mobili o annunci pubblicitari per testare potenziali miglioramenti rispetto a una versione controllata. I test A/B possono fare molto di più che dimostrare in che modo i cambiamenti possono influire sulle conversioni a breve termine.

I test eliminano le congetture dall'ottimizzazione del sito Web e consentono decisioni informate sui dati che spostano le conversazioni aziendali da "pensiamo" a "sappiamo". Misurando l'impatto delle modifiche sulle metriche, puoi assicurarti che ogni modifica produca risultati positivi.

I migliori strumenti di test A/B come VWO, Optimized, Convert, Omniconvert e AB Taste aiutano tutti gli esperti di marketing a capire quale design del sito Web, linea di testo o funzionalità del prodotto produrrà i migliori risultati per la tua azienda. Esistono diversi tipi di test AB, test ab del sito Web, test ab via e-mail e test ab dei contenuti, e ci sono diversi metodi per farlo, nonché test e test ab di Google Analytics utilizzando altri software di test ab.

Vantaggi del test A/B

Ecco alcuni vantaggi significativi dello split test AB:

Aiuta a ridurre le frequenze di rimbalzo

Se i tuoi clienti rimbalzano dal tuo sito web, in altre parole, lasciandolo senza alcun clic, il test A/B del sito web può aiutarti. Che si tratti di modificare un titolo, riformulare un invito all'azione o modificare il layout del design, un test A/B può aiutare a identificare la causa dei rimbalzi. Dopo l'esecuzione del test, sarai in grado di vedere alcune statistiche del test addominali e vedere quale variante ha ottenuto la maggior interazione dai clienti e il minor numero di rimbalzi.

Aiuta ad aumentare i tassi di conversione

Un test A/B mette in luce cosa sta convertendo i clienti e cosa no. Presentando due versioni del tuo sito web, un test A/B può aiutare a filtrare ciò che non risuona con il tuo pubblico e mostrare ciò che risuona e genera più conversioni.

I risultati di un test A/B sono facili da capire

I risultati di un test A/B sono semplici e relativamente facili da capire. Esamina i risultati e le statistiche del test AB per vedere quale pagina, A o B, ha ottenuto più clic e conversioni dai clienti.

È poco costoso

Il test A/B è un modo abbastanza economico e semplice per continuare a migliorare il tuo marketing digitale. Pensa al marketing A/B come a un modo per continuare a convalidare le decisioni sul tuo attuale sito web. A lungo termine, il ROI può essere enorme perché il costo del test è relativamente basso ma può comportare un aumento significativo di lead, vendite e ricavi.

Come eseguire un test A/B?

L'idea del test A/B è di presentare contenuti diversi a diverse varianti (gruppi di utenti), raccogliere le loro reazioni e il comportamento degli utenti e utilizzare i risultati per costruire strategie di prodotto o di marketing in futuro. Il test A/B sta ora passando dall'essere un'attività autonoma che viene condotta una volta in una luna blu a un'attività più strutturata e continua, che dovrebbe essere sempre eseguita attraverso un processo CRO ben definito. In generale, include i seguenti passaggi:

Scegli una variabile

Quando ottimizzi le tue pagine web e le tue e-mail, potresti scoprire che ci sono una serie di variabili che vuoi testare. Ma per valutare quanto sia efficace una modifica, ti consigliamo di isolare una variabile indipendente e misurarne le prestazioni, altrimenti non puoi essere sicuro di quale sia stata la responsabile delle modifiche delle prestazioni.

Puoi testare più di una variabile per una singola pagina web o email, assicurati solo di testarle una alla volta. Guarda i vari elementi nelle tue risorse di marketing e le loro possibili alternative per design, formulazione e layout. Altre cose che potresti testare includono le righe dell'oggetto e-mail, i nomi dei mittenti e diversi modi per personalizzare le tue e-mail.

Imposta il tuo obiettivo

Sebbene misurerai una serie di metriche per il test di tutti, scegli una metrica principale su cui concentrarti prima di eseguire il test. In effetti, fallo prima ancora di impostare la seconda variazione. Questa è la tua variabile dipendente. Pensa a dove vuoi che sia questa variabile alla fine dello split test. Potresti formulare un'ipotesi ufficiale ed esaminare i tuoi risultati sulla base di questa previsione.

Imposta un controllo

Ora hai la tua variabile indipendente, la tua variabile dipendente e il risultato desiderato. Usa queste informazioni per impostare la versione inalterata di tutto ciò che stai testando come tuo controllo. Se stai testando una pagina web, questa è la pagina web inalterata poiché esiste già. Se stai testando una pagina di destinazione, questo sarebbe il design e la copia della pagina di destinazione che useresti normalmente.

Dividi il tuo gruppo di test quindi A e B

Per i test in cui hai un maggiore controllo sul pubblico, come con le e-mail, devi eseguire il test con due o più segmenti di pubblico uguali per ottenere risultati conclusivi.

Esegui test

Inizia il test e attendi la partecipazione dei visitatori! A questo punto, i visitatori del tuo sito o della tua applicazione verranno assegnati in modo casuale al controllo o alla variazione della tua esperienza. La loro interazione con ogni esperienza viene misurata, contata e confrontata per determinare il rendimento di ciascuna.

Come analizzare i risultati di un test A/B

La maggior parte delle piattaforme di sperimentazione dispone di analisi integrate per tenere traccia di tutte le metriche e i KPI rilevanti. Ma prima di analizzare un rapporto di test A/B, è importante comprendere le due metriche seguenti.

• Uplift: la differenza tra la performance di una variazione e la performance di una variazione di base (di solito il gruppo di controllo). Ad esempio, se una variante ha un ricavo per utente di $ 5 e il controllo ha un ricavo per utente di $ 4, l'aumento è del 25%.
• Probabilità di essere il migliore: la possibilità che una variazione abbia le migliori prestazioni a lungo termine. Questa è la metrica più praticabile nel report, utilizzata per definire il vincitore dei test A/B. Mentre l'aumento può variare in base alla possibilità di campioni di piccole dimensioni, la probabilità di essere il migliore tiene conto della dimensione del campione. La probabilità di essere il migliore non inizia a calcolare fino a quando non ci sono state 30 conversioni o 1.000 campioni.

Il test A/B è morto?

Sebbene sia certamente potente, il test A/B è fondamentalmente difettoso in due modi specifici:

1. Il processo di scelta del vincitore è manuale. È sia dispendioso in termini di tempo che intellettualmente impegnativo.
2. La metà dei visitatori vede la variazione peggiore finché non scegli un vincitore.

Inizia oggi con il tuo test A/B

Oggigiorno il marketing lavora sulle intuizioni e i test A/B possono aiutarti a ottenere tali informazioni. Sebbene sia un metodo analitico utile, può essere leggermente complicato condurre un test A/B. I nostri esperti di marketing possono aiutarti a condurre un test A/B sul tuo sito Web o su qualsiasi altra piattaforma multimediale in modo da poter ottenere informazioni su come migliorare le tue intuizioni e sbloccare il tuo pieno potenziale.