La guida completa dell'A/B testing

Che cos'è un test A/B?

Definizione

L'A/B testing è un metodo di analisi marketing utilizzato per valutare diverse versioni di pagine web, di e-mail o di pubblicazioni sui social media. Il suo obiettivo principale è determinare la versione che ottiene i migliori risultati (frequenza, tasso di azione dei visitatori, fatturato generato da una pagina).

Concretamente, due presentazioni vengono create e presentate a gruppi distinti di utenti, quindi le performance di ogni gruppo vengono analizzate. L'attribuzione degli utenti a un gruppo e l'analisi delle performance avvengono tramite lo strumento utilizzato.

Perché lanciare un test A/B?

Aumentare la conversione eliminando gli attriti sul tuo percorso cliente.
Imparare a conoscere meglio i tuoi utenti, i loro bisogni e le loro aspettative.
Accumulare dati affidabili al fine di prendere decisioni strategiche ragionate.
Aumentare il tuo ritorno sull'investimento (ROI) ottimizzando le parti vitali del tuo prodotto.

I diversi tipi di test A/B

Ecco i principali tipi di test A/B, da adattare in base alle tue esigenze:

Split Testing

Qui, due versioni distinte del prodotto testato sono presentate a un panel uguale di utenti. Questa distribuzione 50/50 facilita il confronto dei tassi di conversione o del numero di clic su elementi specifici. È ideale per valutare nuove versioni di siti web, cambiamenti di design o di logo, così come proposte di moduli per i clienti esistenti o i potenziali clienti dell'azienda.

Test Multi-Variato (MVT)

Questo test ti permette di combinare un numero illimitato di elementi su una stessa pagina (formulazione del testo, colore del pulsante, disposizione degli elementi dell'interfaccia, …) e di analizzare la combinazione che performa meglio. Un traffico elevato è una condizione preliminare per la buona riuscita di questo test.

Test A/A

Durante un test A/B, una o più varianti di un sito sono generate. Ogni visitatore della pagina è orientato verso una delle versioni. L'obiettivo principale del test A/A è di assicurarsi che il processo di ripartizione dei visitatori alle diverse varianti sia equo e che i risultati del test A/B siano affidabili. In teoria, le due versioni identiche dovrebbero produrre risultati simili. Se si osservano differenze significative tra le due versioni identiche, ciò potrebbe indicare problemi nell'implementazione del test, come bias di selezione o errori tecnici.

Test Multi-Pagine

Il test multi-pagine si concentra su diversi elementi modificati su diverse pagine distinte, esplorando percorsi di vendita o di conversione nel loro insieme.

Immaginiamo un sito e-commerce che vende vestiti online. Il suo obiettivo è migliorare il tasso di conversione lungo l'intero funnel d'acquisto. Ecco un esempio concreto di test multi-pagine :

Pagina iniziale : La variante potrebbe testare diversi layout, evidenziando promozioni, nuovi arrivi o best-seller.
Pagina di Categoria :
1. Variante 1 : Mostrare i prodotti per lista con filtri visibili.
2. Variante 2 : Mostrare i prodotti a griglia con meno filtri visibili.
Pagina Carrello :
1. Variante 1 : Semplificare il layout, rimuovendo le distrazioni e mettendo in evidenza il pulsante di pagamento.
2. Variante 2 : Offrire opzioni di pagamento espresso con fornitori terzi (come PayPal o Apple Pay).

Lancio e funzionamento dei test

Preparazione dei test

Per il successo di una campagna di A/B testing, l'azienda deve disporre di una vasta gamma di supporti, come pagine web, e-mail, landing page o newsletter. Ogni supporto deve avere un obiettivo specifico definito prima della messa online per consentire misurazioni precise e assicurare l'efficacia della campagna.

Funzionamento dei test

Come già accennato, l'A/B testing ti permette di confrontare la versione attuale di un elemento della tua pagina a una o più varianti alternative.

Il tuo pubblico è così esposto in modo casuale alle diverse varianti testate, fino a quando la variante più performante per i tuoi obiettivi specifici (engagement, clic, aggiunta al carrello, ecc.) sia identificata.

Implementazione di una strategia

Per condurre una fase di test di successo, è necessario stabilire una strategia chiara a monte. Ecco alcune fasi chiave :

Definire obiettivi precisi (miglioramento della conversione, aumento della retention, ecc.)
Effettuare un audit per identificare i punti di forza e debolezza del sito. Puoi per esempio utilizzare strumenti come Google Analytics per capire le performance attuali del sito e analizzare i punti di attrito sul tuo prodotto.
Elaborare scenari di ottimizzazione in base alle osservazioni e alle possibilità identificate.
Costruire una roadmap definendo le priorità e i tipi di test da effettuare.
Realizzare i test secondo il piano stabilito e iniziare a prendere provvedimenti.
Analizzare i risultati dei test A/B continuando le sperimentazioni.
Comunicare i risultati ai team interessati per analisi e presa di decisione.

Meccanismi di ripartizione dei visitatori specifici per l'A/B testing

Segmentazione dei visitatori

Questo meccanismo va implementato a monte del lancio del test, e dipende dai settori clienti mirati. Implica la categorizzazione dei visitatori in gruppi omogenei in base a caratteristiche specifiche come il comportamento, la demografia, o altre variabili pertinenti.

Ciò permette al test A/B di determinare l'impatto che un componente particolare può generare all'interno di una data popolazione di utenti.

Test Bandit (Multi Armed Bandit)

Il test Bandit è un approccio dinamico che regola in modo adattivo la ridirezione del traffico in base alle performance osservate nel tempo.

In concreto, più una presentazione sembra promettente, più il traffico del sito sarà orientato verso di essa, massimizzando così l'efficacia del test nel tempo.

Metodi Client-Side/Server-Side: cosa scegliere?

Client-Side Vs Server-Side

Esistono due approcci tecnici distinti per implementare un test A/B. Spesso è lo strumento utilizzato che determina l'approccio da adottare:

L'approccio client-side è particolarmente adatto ai team marketing responsabili dell'ottimizzazione della conversione. Le variazioni vengono applicate direttamente sul browser dell'utente, senza intervento lato server. Ciò consente rapidità d'implementazione, grande flessibilità e una reattività ideale per i test che richiedono modifiche frequenti. Ad esempio, un test client-side potrebbe consistere nel modificare il colore di un pulsante di invito all'azione o nel testare diverse immagini su una pagina di prodotto.
L'approccio server-side, d'altra parte, è adatto ai team tecnici che preferiscono lavorare direttamente dal loro ambiente di sviluppo e realizzare esperimenti sulle applicazioni. Le modifiche avvengono direttamente lato server, il che consente di effettuare test più complessi che richiedono modifiche sostanziali a livello di backend. Ad esempio, un test server-side potrebbe implicare cambiamenti nel processo di pagamento, come l'introduzione di un nuovo metodo di consegna o il calcolo delle spese di spedizione in base a diversi criteri.

Il metodo ibrido

Per alcune aziende, un approccio ibrido che combina i due metodi può essere la soluzione ideale. Ciò offre la flessibilità e la reattività lato client, mantenendo al contempo un controllo rigoroso lato server per gli aspetti sensibili in termini di sicurezza e riservatezza.

Successo ed evitamento degli errori

Chiavi per un test A/B Riuscito

Stabilire obiettivi chiari e i KPI corrispondenti.
Determinare la priorità dei test ed elaborare una roadmap.
Segmentare i test in caso di necessità.
Analizzare il comportamento dei visitatori per formulare ipotesi di ottimizzazione (utilizzando software come Fullstory).

Errori comuni da evitare

Trascurare i "quick wins" a favore di test di ampia portata.
Non considerare il feedback degli utenti prima di lanciare i test.
Selezionare i KPI sbagliati da ottimizzare.
Testare troppi parametri contemporaneamente.
Non saper dire stop alla durata di un test.

Conclusione

Determinazione dell'interruzione di un test

Ottenere indicatori affidabili durante un test A/B richiede tempo. Solitamente, una decisione di modifica viene presa con una soglia di fiducia statistica di almeno il 95%. L'interruzione del test dipende anche dalla dimensione del campione di visitatori, che deve essere sufficientemente ampio per un'analisi pertinente: non appena i risultati mostrano poca o nessuna variazione, si può stimare che il tasso massimo di conversione per il periodo dato sia stato raggiunto.

È anche cruciale evitare di basare la fase di test su un ciclo di vendita incompleto, il che potrebbe falsare i risultati. Si raccomanda quindi di mantenerlo per uno o due cicli di vendita.

Strumenti essenziali di A/B Testing

Concludiamo questa guida sull'A/B testing esaminando i diversi strumenti disponibili.

Upflowy è uno strumento no-code drag & drop che permette di progettare e ottimizzare esperienze web. L'editor dello strumento è accessibile senza competenze tecniche e dà accesso a numerosi elementi (test A/B, creazione di moduli, logica condizionale). Il software si connette a più di 3000 applicazioni tramite la sua API. 49$ / mese per 3 utenti + progettazione di 5 esperienze web, versione gratuita per 1 utente + progettazione di 3 esperienze web.
Kameleoon è uno strumento a pagamento di riferimento che permette di esplorare in profondità la qualità di un test A/B. Tutti i dati dei visitatori vengono raccolti e analizzati dalla piattaforma, il che consente una segmentazione dei profili efficace. Kameleoon si integra con numerosi strumenti dati (Google Analytics, Salesforce, MailJet, Hotjar, …). Nessuna versione gratuita, demo gratuita possibile, tariffe su richiesta.
AB Tasty si rivolge alle aziende di medie dimensioni, fornendo una misurazione completa dei tassi di engagement e un'analisi approfondita del traffico del sito web. Con risultati in tempo reale e funzionalità avanzate come il targeting comportamentale e il test multivariato, è lo strumento ideale per migliorare la tua esperienza utente. Si integra con più di 80 strumenti (Segment, Amplitude, Salesforce, …). Nessuna versione gratuita, nessuna prova gratuita, tariffe su richiesta.
Hub CMS offre funzionalità di test e analisi per siti web, pulsanti CTA, moduli ed e-mail. Facile da usare, questo strumento è una buona porta d'ingresso per le aziende che desiderano utilizzare un sito web per generare lead. Nessuna versione gratuita, nessuna prova gratuita, tariffe su richiesta.
Proof è una soluzione di personalizzazione dell'esperienza utente che permette di modificare la visualizzazione delle pagine del tuo sito Internet in base al profilo del visitatore. Un editor consente una personalizzazione efficace delle pagine senza dover toccare il codice. È compatibile con Google Analytics. A partire da 599$ / mese.

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