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Che cos'è l'A/B testing

L'A/B testing è un esperimento online condotto su un sito Web, un'applicazione su dispositivo mobile o pubblicità (e non solo), per testare i potenziali miglioramenti rispetto a una versione originale. Detto in parole semplici, ti permette di capire quale versione funziona meglio per il tuo pubblico in base ad analisi statistiche.
What is A/B testing

 

Il marketing di oggi si basa sui dati. Sono finiti i tempi in cui si spendeva tutto il budget nel marketing nella speranza di un ritorno positivo. Il marketing di oggi ha un approccio scientifico basato sui dati. E il modo migliore per relegare al passato le decisioni azzardate e prese d'istinto riguardo al sito Web, alla pubblicità e a tutto quello che si trova online, è l'A/B Testing.

Adotta una mentalità scientifica.

Basando la tua strategia sui dati e i test, non solo faciliterai il tuo lavoro ma avrai soprattutto un feedback chiaro e diretto su che cosa funziona e cosa no. Sarai in grado di prendere decisioni ponderate sulla tua azienda e investire tempo e denaro in quello che vogliono realmente i visitatori.

Il 75% dei siti Web con più di un milione di visitatori al mese si affida già all'A/B Testing. Forse è arrivato anche per te il momento di non correre più rischi nelle tue scelte di marketing.

Ma è vero, l'A/B testing richiede un po' di lavoro e un po' di pratica. Devi creare un processo, implementare un framework, imparare qualche nozione di statistica, impostare e cominciare a utilizzare un nuovo strumento, assicurarti di avere risultati attendibili... Ma da un ottimo potenziale, nascono grandi investimenti (di tempo e denaro).

websites ab

 

Ma niente paura, puoi trovare tutto ciò che ti serve qui, con i migliori contenuti sull'argomento trattati dai migliori blog ed esperti.

ULTERIORI LETTURE:

 

L'A/B testing è un esperimento online condotto su un sito Web, un'applicazione su dispositivo mobile o pubblicità (e non solo), per testare i potenziali miglioramenti rispetto a una versione originale. Detto in parole semplici, ti permette di capire quale versione funziona meglio per il tuo pubblico in base ad analisi statistiche.

1 Tipologie di A/B test?

Che cos'è lo Split Testing?

L'A/B Testing è conosciuto anche come split testing, con cui si intende o l'A/B testing vero e proprio o lo split URL testing.. Nel classico A/B test, le 2 varianti hanno lo stesso URL, mentre nello split URL testing le varianti hanno un URL diverso (anche se i visitatori non vedranno la differenza).

What is Split Testing

 

Che cos'è un test multivariato (MVT)?

A volte, è necessario testare diverse modifiche su una pagina, per esempio il banner, il titolo, la descrizione e il video. Per testarli tutti allo stesso tempo, bisogna effettuare un test multivariato (o MVT).

Verranno generate delle varianti per testare tutte le diverse combinazioni di queste modifiche e individuare la migliore.

What is Multivariate Testing

Il lato negativo di un test multivariato è che richiede un volume di traffico immenso. Per maggiori dettagli dai un'occhiata a questo articolo di Hubspot sulle differenze tra un test MVT e un A/B test.

Che cos'è un A/A Test?

I test A/A permettono di esaminare due versioni identiche di un elemento. Il traffico verso il tuo sito web viene diviso in due, con ogni gruppo esposto alla stessa variazione. In questo modo, determinerai se i tassi di conversione in ogni gruppo sono simili e confermerai che la tua soluzione funziona correttamente.

What is a/a testing

ARTICOLI INTRODUTTIVI SULL'A/B TESTING PER AIUTARTI A COMINCIARE

2 Quali sono i vantaggi dell'A/B testing?

Perché dovresti scegliere l'A/B Testing? O ancora meglio: Sei soddisfatto di come utilizzi il tuo tanto sudato traffico? Se hai già un buon traffico, ottimizzare le conversioni sarà molto meno costoso con un ROI dall'ottimo potenziale. E con l'A/B Testing è ancora meglio. Ma non è tutto, ecco qualche altro vantaggio:

AUMENTA LE CONVERSIONI

Ottimizza continuamente il tuo sito web per migliorare l'esperienza dei visitatori e il tasso di conversione generale.

COINVOLGI I VISITATORI NEL TUO BRAND

Offri ai tuoi visitatori un'esperienza utente eccezionale per coinvolgerli nel tuo brand e trattenerli a lungo termine.

CONOSCI MEGLIO I TUOI VISITATORI

Analizza come i diversi elementi delle tue pagine web impattano il comportamento dei tuoi visitatori e impara di più sui loro bisogni e aspettative.

PRENDI DECISIONI BASATE SU RISULTATI QUANTIFICATI

Fai un test A/B sulle tue ipotesi e riduci tutti i fattori di rischio. Prendi decisioni basate su fatti e statistiche affidabili piuttosto che su valutazioni soggettive.

OTTIMIZZA IL TUO TEMPO E IL TUO BUDGET

Canalizza i tuoi sforzi (e il tuo budget) in ciò che funziona meglio per tutto il tuo pubblico, usando ciò che impari dai tuoi test A/B.

Ed ecco qualche esempio operativo delle domande a cui potresti rispondere con un A/B Testing:

  • Quali elementi hanno un impatto sulle vendite, sulle conversioni o sul comportamento dell'utente
  • Qual è la lunghezza ottimale dei tuoi moduli
  • Se è il caso di implementare questa nuova funzionalità
  • Quale titolo per un articolo genera maggiori like
  • Quali passaggi dei funnel di conversione sono poco efficienti

3 Come funziona l'A/B testing?

Ti permette di confrontare la versione corrente di una pagina/un elemento con una (o più) varianti con le modifiche che vuoi testare (pagina sito Web, elementi in una pagina, CTA, immagini...).

Il traffico viene diviso in porzioni identiche ed è esposto in modo casuale a una o all'altra variante in un preciso arco di tempo.

 

How does A/B testing work

Infine, le prestazioni (conversioni, vendite...) sono confrontate e analizzate per determinare se serve implementare quelle modifiche.

Bandit testing o multi-armed bandit testing

Il multi-armed bandit test consiste in un algoritmo che reindirizza automaticamente e gradualmente il pubblico verso la variante vincente..

Per maggiori informazioni sui multi-armed bandit test, leggi l'articolo migliore del momento di Alex Birkett di CoversionXL.

 

multi-armed bandit testing

 

VUOI SAPERNE DI PIÙ SUL FUNZIONAMENTO DELL'A/B TESTING?

4 Scava a fondo nelle statistiche dell'A/B testing

L'A/B testing si basa su metodi statistici. Non devi essere un matematico ma qualche nozione di statistica non farebbe male e di sicuro migliorerebbe le tue possibilità di successo.

Dietro le soluzioni di A/B testing ci sono 2 metodi statistici principali. Non ce n'è uno migliore dell'altro, sono solo utilizzati diversamente.

Approccio frequentista

Permette di leggere in modo semplice l'attendibilità dei risultati grazie al suo livello di confidenza: con un livello pari o superiore al 95%, hai il 95% delle possibilità di ottenere lo stesso risultato riproducendo l'esperimento nelle stesse condizioni. Ma questo metodo ha un lato negativo: ha un "orizzonte fisso", ovvero il livello di confidenza non ha valore finché il test non è terminato.

Approccio bayesiano

Permette di determinare un probabile risultato fin dall'inizio del test. Non è necessario aspettare fino alla fine per individuare una tendenza e interpretare i dati. Ma questo metodo richiede un po' di preparazione: è necessario sapere come leggere l'intervallo di confidenza indicato dalle stime durante il test. L'attendibilità di una variante presumibilmente vincente aumenta ad ogni ulteriore conversione.

LE STATISTICHE DELL'A/B TESTING DECODIFICATE:

5 A/B testing : Full stack or client-side

L'approccio migliore da scegliere dipenderà dalla struttura dell'azienda, dalle risorse interne, dal ciclo di vita dello sviluppo e dalla complessità degli esperimenti, come verrà spiegato in questo blog.

  • La sperimentazione e la personalizzazione client-side non richiede competenze tecniche avanzate, il che la rende adatta ai marketer digitali. Permette ai team di essere agili e di eseguire esperimenti molto rapidamente, evitando colli di bottiglia e ottenendo risultati di test più rapidi.
  • L'approccio di test server-side richiede risorse tecniche e sviluppi più complessi, ma permette una sperimentazione più potente, scalabile e flessibile.

Full stack vs client side testing

I brand devono essere in grado di utilizzare ognuno di questi approcci per coinvolgere tutti i loro team nel processo di ottimizzazione e gestire i diversi progetti nelle migliori condizioni.

L'APPROCCIO CLIENT-SIDE: MAGGIORE FLESSIBILITÀ PER I TEAM DI MARKETING

In un ambiente client-side, le pagine web sono modificate direttamente nel browser del visitatore. In sostanza, il codice sorgente della pagina originale viene trasmesso dal server al browser dell'utente finale e uno script dirige tutte le modifiche al browser (che sia Chrome, Firefox, Safari, Opera, ecc.) al volo per visualizzare una versione della pagina modificata.

Con i test client-side, è possibile creare e distribuire test front-end e personalizzazioni rapidamente - per esempio cambiando il testo e il posizionamento dei pulsanti CTA, cambiando i blocchi o aggiungendo un pop-in per migliorare l'usabilità.

APPROCCIO DI TEST SERVER-SIDE: MANTIENI IL CONTROLLO SUI TUOI ESPERIMENTI.

Lavorando nel server-side significa che le ipotesi di ottimizzazione sono create sul lato dell'architettura back-end e non attraverso il browser dei visitatori, come avviene nell'approccio client-side. Le modifiche sono generate direttamente quando le pagine HTML vengono caricate.

Grazie a un approccio di prova server-side, puoi controllare tutti gli elementi dei tuoi test ed esperimenti direttamente dall'interno dell'ambiente di codifica. Puoi quindi eseguire test più approfonditi e personalizzazioni, sull'architettura o sul funzionamento del tuo sito web, con più libertà sulla progettazione dei test.

SPERIMENTAZIONE IBRIDA: METTERE INSIEME TEST CLIENT-SIDE E SERVER-SIDE

I brand possono creare ed eseguire esperimenti ibridi che riuniscono marketer e sviluppatori, utilizzando gli stessi strumenti e senza la necessità di integrare diversi prodotti o scegliere tra un approccio client-side o server-side.

Hybrid

6 Come mettere in atto una strategia di A/B testing

Il test A/B deve essere basato su una metodologia rigorosa per ottenere risultati rilevanti e implementare pratiche che consentano ai team di andare avanti e imparare dagli esperimenti lanciati sul sito web. Ecco 5 passi per mettere in atto la tua strategia di test:

1. MISURA E ANALIZZA LE PRESTAZIONI DEL TUO SITO WEB PER IDENTIFICARE CIÒ CHE PUÒ ESSERE OTTIMIZZATO

  • Prima di ottimizzare l'esperienza del visitatore e riprogettare il tuo sito web, è essenziale identificare i punti deboli e le aree da ottimizzare nelle tue pagine.
  • Ogni sito web è diverso e i brand devono sviluppare la loro strategia in base alla natura del loro pubblico, dei loro obiettivi e dei risultati ottenuti dopo aver analizzato le prestazioni del loro sito.
  • Per identificare i punti di attrito sul tuo sito web, puoi usare strumenti di analisi comportamentale come il click tracking, heatmap, ecc.

a/b testing with heatmaps

2. FOMULA LA TUA IPOTESI DI OTTIMIZZAZIONE

Una volta identificati i punti di attrito che impediscono ai tuoi visitatori di convertire sul tuo sito web, formula delle ipotesi per capire quali esperimenti mettere in atto.

Per esempio:

  • Osservazione: la barra adesiva che hai installato è usata raramente dai visitatori del sito.
  • Ipotesi: forse le icone non sono abbastanza chiare; aggiungere informazioni potrebbe migliorare questo punto debole.
  • Esperimento previsto: aggiungere una dicitura sotto ogni icona.

optimization hypothesis

3. DARE PRIORITÀ AI TUOI TEST A/B E STABILIRE LA TUA ROADMAP

Per implementare un'efficace roadmap di A/B testing e ottenere risultati convincenti, è fondamentale dare priorità alle tue azioni. Con il Pie Framework, creato da WiderFunnel, puoi classificare le tue idee di test secondo tre criteri valutati da 1 a 10 per determinare da dove iniziare:

  • Potenziale: su una scala da 1 a 10, quanto pensi che questa pagina possa essere migliorata?
  • Impatto: qual è il valore del traffico (volume, qualità) su questa pagina?
  • Facilità di implementazione: quanto è facile implementare il test (10 = molto facile, 1 = molto difficile)?

a/b testing roadmap

Facendo la media dei tre voti, saprai quali test lanciare per primi. (Ci sono, naturalmente, altri schemi di priorità; sentiti libero di trovare quello che preferisci).

Analyzing a/b tests

4. ANALIZZA I TUOI TEST A/B E IMPARA DAI TUOI RISULTATI

È fondamentale analizzare e interpretare i risultati dei test. Dopo tutto, il test A/B è tutto un imparare e prendere decisioni basate sull'analisi dei tuoi esperimenti.

Per un'analisi efficace dei tuoi risultati:

  • Imparare a riconoscere i "falsi positivi".
  • Stabilire segmenti di visitatori rappresentativi
  • Non testare troppe varianti allo stesso tempo
  • Non rinunciare a un'idea di test dopo un solo fallimento
A/B testing Analyze Results

7 Che cosa testare? Idee in quantità

Puoi testare praticamente tutto sul tuo sito Web:

A/B testing examples

good

Le migliori strategie di successo

  • Analizza il comportamento dei tuoi visitatori per formulare ipotesi di ottimizzazione
  • Stabilire obiettivi chiari e KPI associati
  • Dai la priorità ai tuoi test e stabilisci la tua tabella di marcia
  • Crea team composti da profili diversi e capaci di cogliere i diversi aspetti di un progetto di A/B testing
  • Combina full-stack e client-side per coinvolgere tutti i team nel tuo processo di ottimizzazione
  • Comunica i risultati internamente per coltivare una cultura dell'ottimizzazione e migliorare continuamente le tue pratiche

 

ULTERIORI LETTURE:

Bad

Errori dell'A/B testing

  • Iniziare con test troppo complicati e non prendere in considerazione i "quick wins"
  • Non convalidare le tue ipotesi con approfondimenti sul comportamento dei tuoi visitatori prima di lanciare i tuoi test
  • Effettuare test senza un processo o un piano definito
  • Lanciare i tuoi test senza dare priorità
  • Ottimizzare i KPI sbagliati
  • Non testando continuamente per trarre lezioni e capire i cambiamenti comportamentali dei tuoi visitatori

 

ULTERIORI LETTURE:

8 Adottare il test A/B nella tua azienda

CULTURA DELLA SPERIMENTAZIONE

È fondamentale adottare una cultura della sperimentazione al proprio interno se si vuole mettere in atto una strategia efficace di A/B testing sul proprio sito web. Per farlo, circondati delle persone giuste:

Gli specialisti della personalizzazione e i project manager hanno una solida esperienza digitale. Hanno visto l'evoluzione del settore e ne comprendono le sfide. Il loro ruolo è quello di strutturare la strategia e gestire il progetto coordinando i diversi profili e risorse.

Gli sviluppatori e i designer si occupano dell'aspetto operativo della strategia di personalizzazione. Lo sviluppatore gestisce l'integrazione e l'aspetto tecnico degli esperimenti. Per quanto riguarda il designer, deve avere una solida conoscenza della UX per creare esperienze personalizzate adatte alle esigenze dei visitatori.

LE DIVERSE ORGANIZZAZIONI PER CONDURRE PROGETTI DI A/B TESTING

Per impostare il tuo team di sperimentazione dedicato, puoi trarre ispirazione dalle tre principali tipologie di strutture organizzative che esistono oggi nelle aziende:

  • Una struttura centralizzata che guida la strategia di A/B testing per l'intera azienda e dà priorità agli esperimenti in base alle esigenze di ciascun team;
  • Una struttura decentralizzata con esperti in ogni squadra per gestire diversi progetti contemporaneamente;
  • Una struttura ibrida con un'unità di sperimentazione ed esperti in ogni squadra.

 

A/B testing organizations

 

ULTERIORI LETTURE:

9 Le caratteristiche essenziali di una piattaforma di A/B testing

Impostare i tuoi obiettivi e le tue varianti, preparare i tuoi test, analizzare i tuoi risultati: quali sono le caratteristiche essenziali della tua piattaforma di A/B testing?

Ci sono molti strumenti disponibili per ottenere il meglio dalla vostra pratica di ottimizzazione. Scegliere una soluzione completa che offra un supporto personalizzato è anche un aspetto importante.

A/B testing checklist

 

Trova tutte le caratteristiche essenziali per ottimizzare la tua pratica di A/B testing nella nostra lista di controllo.

10 Accademia Kameleoon: Formazione sui test A/B

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