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Che cos'è l'A/B testing

Tutto quello che c'è da sapere, in un'unica raccolta.
Qu'est-ce que l'A/B testing

Introduzione

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.

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A/B Testing: l’arma segreta dei migliori esperti di marketing

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).

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

AB test kameleoon

Che cos'è l'A/B testing?

DEFINIZIONE: 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.

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).

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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.

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.

 

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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.

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A/B/n testing

L'A/B testing consiste nel testare due o più varianti di un elemento o di una pagina. Puoi testare 6 versioni di una pagina e fare un A/B/C/D/E/F test.

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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:

  • Conosci a fondo il tuo pubblico ad ogni test: che cosa gli piace, come reagiscono, le loro necessità e abitudini.
  • Niente più decisioni rischiose basate sull'istinto per la tua strategia di marketing con test regolari e valutazione di tutte le opzioni.
  • Spendi tempo e denaro su ciò che interessa di più ai visitatori, grazie alle informazioni raccolte dagli A/B test.

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

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

Vuoi saperne di più sul funzionamento dell'A/B testing?

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La conversion rate optimization è la chiave del successo del tuo A/B testing

Che cos'è la conversion rate optimization (o CRO)? 

È il processo di miglioramento del sito Web mirato ad aumentare la percentuale di visitatori che compiono l'azione/le azioni che tu vuoi che compiano.

Como fare un a/B testing: metodologia e procedimento

Il successo di un buon A/B testing sta nel procedimento. È un esperimento scientifico, quindi il procedimento deve essere rigoroso e dare priorità ai test più rilevanti.

Ogni azienda ha il suo particolare procedimento ma di solito somiglia a questo:

1

Misurare, studiare e analizzare i dati del sito Web. Identificare le problematiche e le potenzialità.

3

Dare priorità alle idee dei test: uno dei metodi più utilizzati è il framework PIE coniato da Widerfunnel.

Con questo framework, puoi classificare le idee dei test secondo 3 criteri per determinare quale dovresti eseguire prima:

Potenziale ./10: Qual è il margine di miglioramento di questa/e pagina/e?

Impatto ./10: Qual è il valore del traffico su questa/e pagina/e?

Facilità di implementazione ./10: Quanto è semplice implementare questo test sul tuo sito?

Facendo la media dei 3, saprai da quale test cominciare. Ci sono comunque diversi framework, provali e scegli quello che fa per te.

4

Testa le ipotesi con maggiore priorità.

5

Analizza i risultati e raccogli le informazioni dei test

6

Comunica i risultati

7

Ricomincia!

Che cosa testare? Idee in quantità

Puoi testare praticamente tutto sul tuo sito Web:

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ma qualche volta hai bisogno di un'ispirazione. Quindi eccoti idee di A/B testing in quantità.

Nota: Prima di buttarti in queste liste, una piccola dichiarazione: quello che ha funzionato per altri non è detto che funzioni per te. Non applicare alla cieca quello che leggi, assicurati che si addica alla tua situazione e analizza come (o se) può essere adattato alla tua azienda.

Decine di idee per A/B test da cui trarre ispirazione

Best practice A/B e... errori

L'A/B testing può essere complicato ed è facile sbagliare. Bisogna sapere che cosa può andare storto ed essere pronti a salvaguardarsi. Per fortuna, ci sono persone che hanno studiato a fondo entrambi gli argomenti.

Per un successo assicurato, analizza le migliori strategie e i possibili errori. Ma come per le idee dei test, non prendere tutto alla lettera. Effettua dei test e verifica che siano compatibili con la tua azienda.

Reportistica e risultati A/B testing

 

L'A/B testing permette di prendere decisioni ragionate e imparare. Ecco perché la reportistica e i risultati sono di inestimabile importanza: servono a estrapolare le lezioni, comunicare con i tuoi colleghi o farti un'idea per i prossimi test.

Come gestire la reportistica e i risultati dell'A/B testing

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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. Ecco come li gestiamo con il motore statistico di Kameleoon.

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.

A/B testing : gestione & competenze

Strumenti di A/B testing per massimizzare le tue possibilità di successo

Gli strumenti che possono aiutarti ad avere successo sono tanti, da quello per la gestione del progetto a quello per il calcolo della grandezza o della durata del test, o ancora ai toolkit che aiutano nel processo.

Affianca questi strumenti al tuo software per A/B test:

Quali blog sull'A/B testing dovresti leggere ?

 

Ci sono alcuni blog interessanti con contenuti incredibili sull'A/B testing o sulla conversion rate optimization che puoi seguire per imparare, trarre ispirazione ed effettuare un A/B Testing migliore.

blog

Gli experti di A/B testing da seguire

Il mondo della CRO si muove in fretta, non rischiare di restare fuori dal giro, segui i migliori esperti dei settore. Ecco la lista completa dei loro account twitter (c'è anche il nostro ovviamente @kameleoonrocks)

Lance Jones > @userhue

Jason Kincaid > @jasonkincaid

Noah Kagan > @noahkagan

Hiten Shah > @hnshah

Dave McClure > @davemcclure

Avinash Kaushik > @avinash

Daniel Gonzalez > @HiDanielG

David Kirkpatrick > @davidkonline

Shanelle Mullin > @shanelle_mullin

Steve Blank > @sgblank

Matt McGee > @mattmcgee

Rand Fishkin > @randfish

Bart Schutz > @BartS

Rick Perreault > @rickperreault

Sean Ellis > @SeanEllis

Campaign Monitor > @CampaignMonitor

Moz > @Moz

Bryan Eisenberg > @TheGrok

Shopify > @Shopify

Scott Brinker > @chiefmartec

Chris Goward > @chrisgoward

Brian Massey > @bmassey

Jeffrey Eisenberg > @JeffreyGroks

Sherice Jacob > @sherice

Carlos del Rio > @inflatemouse

Pam Moore > @PamMktgNut

Angie Schottmuller > @aschottmuller

Ryan Deiss > @ryandeiss

Ian Lurie > @portentint

ashukairy > @ayat

Khalid Saleh > @khalidh

Anne Holland > @AnneHolland55

Lincoln Murphy > @lincolnmurphy

Amy Africa > @amyafrica

Unbounce > @unbounce

Raven Tools > @RavenTools

Roger Dooley > @rogerdooley

Neil Patel > @neilpatel

Nichole Elizabeth > @NikkiElizDemere

Craig Sullivan > @OptimiseOrDie

Peep Laja > @peeplaja

Jon Henshaw > @RavenJon

Marketing Nutz > @MktgNutz

Dan Siroker > @dsiroker

Tommy Walker > @tommyismyname

John Teevan > @JohnP_Teevan

Joanna Wiebe > @copyhackers

Rich Page > @richpage

Tiffany Da Silva > @bellastone

Jason Quey > @jdquey

Ton Wesseling > @tonw

Adam Hutchinson > @adamiswriting

Michael Aagaard > @ContentVerve

Matt Gershoff > @mgershoff

Andy Johns > @ibringtraffic

Brian Balfour > @bbalfour

Oli Gardner > @oligardner

Tim Ash > @tim_ash

Paul Rouke > @paulrouke

Linda Bustos > @edgacentlinda

Theo van der Zee > @theovdzee

Get Elastic > @getelastic

Conversion Conference > @ConversionConf

MAA1 > @MAA1

Talia Wolf > @TaliaGw

Justin Rondeau > @Jtrondeau

Tyson Quick > @TysonQuick

KlientBoost > @KlientBoost

Andre Morys > @morys

Conversion.com > @conversion_com

Anna Talerico > @annatalerico

Kelly Cutler > @kfcutler

Brooks Bell > @brooksbell

Andrew Youderian > @youderian

Alhan Keser > @AlhanKeser

Conversion Sciences > @ConversionSci

Alex Birkett > @iamalexbirkett

Steven Jacobs > @StevenJacobs_

Kaitlyn Nelson > @kaitlynelson

Kevin Hillstrom > @minethatdata

Dan Wang > @danwwang

Malachi Leopold > @livethetreplife

Pete Koomen > @koomen

Aaron Orendorff > @iconiContent

Chief Conversionista > @Conversionista

Joel Harvey > @JoelJHarvey

Rivolgiti a una di queste agenzie per il tuo A/B testing

Se non disponi delle risorse interne necessarie, affidare l'A/B testing a un'agenzia può essere un'ottima soluzione. Ecco alcune delle migliori.

Nota: noi di Kameleoon vendiamo uno strumento di A/B testing ma possiamo anche gestire l'intero test, scopri come pagina del customer success

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