Cos'è il test A/B in UX? | Ricerca UX #26

Il test A/B è un eccellente metodo di ricerca per testare contemporaneamente due versioni alternative di una data soluzione. Leggi il nostro articolo per sapere come condurre i test A/B e vedere i loro vantaggi e limiti.

Test A/B in UX – sommario:

1. Cosa sono i test A/B nel contesto della ricerca UX?
2. Quando applicare il test A/B?
3. Come condurre i test A/B?
4. Riepilogo

Cosa sono i test A/B nel contesto della ricerca UX?

L'A/B testing permette di testare due versioni di un prodotto/soluzione (versione A e versione B) e valutare quella che riscuote maggiore consenso da parte degli utenti. Il modo per misurarlo include il tasso di conversione, il tempo trascorso sul sito o il feedback dei partecipanti e la loro propensione a consigliare il sito/prodotto. Prima del test, è necessario definire e determinare cosa significherà "successo" per una particolare versione.

Quando applicare il test A/B?

Puoi implementare i test A/B per testare i prototipi, durante la fase di sviluppo del prodotto, nonché per creare strategie di marketing e promozionali. Sono lo strumento perfetto per prendere decisioni che possono influenzare i profitti di un'organizzazione. I test A/B sono particolarmente utili quando abbiamo già un'ipotesi basata su ricerche precedenti e vogliamo confermare che sia la soluzione giusta. Le domande di ricerca costruite per i test A/B potrebbero assomigliare a queste:

• Quale versione del prodotto genera un tasso di conversione più elevato?
• Quale delle due notifiche push formulate in modo diverso aumenta il coinvolgimento nell'app?

Un buon test A/B dovrebbe includere confronti il ​​più semplici possibile, ad esempio invece di confrontare due versioni completamente diverse del sito, è meglio testare due diversi stili di intestazione o due diverse posizioni distinte del pulsante CTA. Con piccoli confronti, riconosceremo con precisione quale carattere, colore, elemento o posizione influenza maggiormente la UX.

Questo metodo di ricerca comprende test di due tipi: univarianti e multivarianti. Il primo si concentra sulle differenze tra due varianti di un articolo, ad esempio un pulsante rosso e un pulsante blu. Quello multivariante, tuttavia, confronta più di 2 varianti di un pulsante contemporaneamente, ad esempio rosso, blu, verde e bianco (inoltre, possono ancora differire nelle intestazioni, ad esempio "Controlla questo" e "Vedi altro").

I principali vantaggi dei test A/B sono la rapidità e i costi contenuti. Consentono inoltre di valutare diverse varianti di prodotto su un ampio gruppo di persone reali. Tuttavia, tieni presente di concentrarti su questi aspetti che possono avere un impatto reale sulla percezione complessiva di un prodotto. Non confrontare elementi casuali. Fai un'ipotesi, esegui altre ricerche complementari, quindi consulta il tuo team di progettazione e sviluppo. Insieme, stabilirete quali caratteristiche essenziali esaminare in numerose versioni conducendo test A/B a variante singola o multivariata.

Il test A/B sembra una forma rapida di ricerca, anche se non è una regola. Potrebbe essere necessario eseguirli per alcune settimane per ottenere dati sufficienti per l'analisi UX (ma puoi anche passare alcuni giorni o anche alcune ore). Il tempo necessario per eseguire un sondaggio dipende da molti fattori.

Come condurre i test A/B?

1. Identifica il tuo problema.

Assicurati di applicare i giusti strumenti analitici per stabilire con precisione la natura del problema.

2. Scopri il più possibile sul problema e sugli utenti. Sentiti bene con loro.

Individua con precisione la posizione del flusso e cerca di capire perché accade. La sua comprensione dettagliata contribuirà a un'analisi adeguatamente rigida.

3. Formulare un'ipotesi rispondendo a come risolvere il problema.

Un'ipotesi è un presupposto verificabile. Puoi formularlo sotto forma di condizione – “se succede X allora Z”, cioè, per esempio, “se il titolo è nel carattere 22 invece che 18, la conversione aumenterà”. Il test A/B ti farà sapere se la congettura presentata nell'ipotesi è corretta.

4. Definisci il tuo obiettivo.

Determina cosa vuoi ottenere con lo studio e attraverso l'intero processo di ricerca e progettazione, ad esempio vuoi che più utenti facciano clic sul pulsante CTA nella home page.

5. Definire l'accuratezza statistica.

Determina i numeri e le cifre di cui hai bisogno sia per la valutazione pratica del sondaggio che per la presentazione da parte degli stakeholder aziendali: ad esempio, un aumento del 2% delle conversioni li soddisferà e varrà la pena investire in un sondaggio?


6. Definire la scala dei risultati richiesta.

Quale numero di intervistati garantirà l'accuratezza statistica? Quale percentuale della base di utenti giornaliera, settimanale o mensile renderà questi risultati preziosi e conclusivi? È imperativo determinarlo prima di procedere con il sondaggio.

7. Crea la versione B e verifica la tua ipotesi.

Prepara una variante extra (variante B) del sito/prodotto/funzionalità per la tua ipotesi e inizia a testare. In questa fase, gli sviluppatori intervengono per implementare una seconda soluzione alternativa per il prodotto esistente e gli utenti si dividono inconsapevolmente in due gruppi (gruppo A e gruppo B) il sito/app come prima. Durante la valutazione, prova a esaminare i tuoi dati solo dopo averne raccolto una quantità sufficiente per ottenere validità statistica e un risultato valido.

8. Analizzare e agire sui risultati del test.

Se la tua versione B raggiunge la soglia di efficacia stabilita e confermano la tua ipotesi, puoi procedere ad implementarla per tutti gli utenti (non più suddivisi tra le versioni A e B). Tuttavia, se l'ipotesi è confutata, resta con la versione originale A o escogita e verifica una nuova ipotesi. Inoltre, controlla metodi di ricerca alternativi per integrare i dati.

Riepilogo

Il test A/B è un argomento abbastanza tecnico. Richiede il possesso di una certa conoscenza della statistica, nonché un know-how tecnico / di programmazione più specializzato (o un buon rapporto con il team di sviluppo dell'azienda). È un metodo diretto, inoltre è abbastanza semplice, veloce ed economico. Consente di confrontare due versioni alternative di un prodotto a basso costo con risultati soddisfacenti. Inoltre, i suoi risultati vengono fuori sulla base degli utenti reali, sono il più precisi possibile. Tuttavia, ricorda che non puoi testare ogni caratteristica, elemento o minimo dettaglio sul sito: ecco perché, quando si eseguono test A/B, è uno standard eseguire altri metodi di ricerca complementari.

Leggi anche: Metodi di ricerca Discovery

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Autore: Klaudia Kowalczyk

Un graphic & UX Designer che trasmette nel design ciò che non può essere espresso a parole. Per lui, ogni colore, linea o carattere utilizzato ha un significato. Appassionato di grafica e web design.

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