Capita sempre più spesso di sentir parlare di ab test (o split test), ma in che cosa consistono esattamente? Scopriamolo insieme.
Tempo di lettura: 5 min
A/B Test: cos’è
Per farti capire meglio di cosa stiamo parlando, partiamo da un esempio concreto.
Ti sarà capitato, almeno una volta, di domandarti se fosse meglio scrivere un oggetto piuttosto che un altro in una mail, oppure se utilizzare un pulsante verde piuttosto che uno giallo in una landing page.
Ecco. È proprio qui che gli ab test arrivano in tuo soccorso perché, come suggerisce il nome, quando non sei convinto di cosa piacerà di più al tuo pubblico ed hai bisogno di dati su cui basare le tue osservazioni (non di semplici supposizioni), allora puoi condurre un esperimento, un ab test, appunto.
Attraverso questo tipo di test, potrai mettere a confronto due versioni (quella originale o di controllo A e quella variante B) dello stesso esperimento con solo un elemento differenziante che possa aiutarti a capire, attraverso dati quantitativi, quale versione abbia prodotto un risultato più soddisfacente.
Esistono anche A/B test che testano più elementi variabili nello stesso esperimento e nella stessa variante. In questo caso potrebbe rivelarsi utile, una volta completato il primo esperimento ed aver individuato la variante che ha riscosso maggior successo, procedere con un ulteriore ab test che modifichi un solo elemento in modo da ottenere un risultato più certo.
Gli A/B test, quindi, sono strumenti utilissimi quando si parla di ottimizzazione del tasso di conversione e si distinguono dai test multivariati che, invece, confrontano più versioni contemporaneamente.
Un A/B test, infatti, confronta due versioni di uno stesso antefatto (una pagina, una mail, una campagna) dove viene variato un elemento soltanto.
Nei test multivariati, invece, gli elementi da testare sono diversi e in base alle combinazioni che possono venirne fuori escono differenti variazioni.
Grazie al test multivariato ti sarà possibile avere una panoramica migliore delle varie combinazioni e dei singoli cambiamenti.
A/B test: come funziona
Per utilizzare al meglio un ab test, però, è sempre utile tenere a mente il processo di ideazione e implementazione ed alcune regole base, ovvero:
- Definire l’obiettivo: qual è l’obiettivo dell’ab test? In parole povere qual è il risultato che vuoi raggiungere? Per esempio: vuoi aumentare l’iscrizione ad una newsletter? Incrementare le vendite di un prodotto? Definisci l’obiettivo dell’esperimento prima di procedere con la sua creazione.
- Formulare un’ipotesi: fissato bene l’obiettivo in testa, come in ogni esperimento che si rispetti, è ora di formulare un’ipotesi chiara e precisa che possa produrre delle metriche misurabili.
- Definire il target: A chi verrà sottoposto il test? È importante definire fin da subito il pubblico a cui sarà sottoposto l’ab test e dividerlo in maniera simmetrica e casuale in modo che i risultati siano imparziali.
- Definire la variante: Quale sarà l’elemento da testare? Nel caso in cui l’elemento variante sia uno solo, assicurati di avere due versioni identiche che si differenziano solo per quell’elemento.
- Definire la durata: è importante testare le versioni nello stesso momento e per una durata tale da permetterti di ottenere dati rilevanti.
- Analizzare i risultati: dopo aver condotto l’esperimento è importante capire se i risultati abbiano una rilevanza statistica o meno. Per fare questo puoi utilizzare un calcolatore.
A/B test: errori da evitare
Gli errori più comuni quando si porta avanti un ab test sono principalmente:
- Non avere ben chiaro l’obiettivo. Avere obiettivi troppo vaghi come “vedere la reazione dei clienti” potrebbe avere effetti controproducenti durante il test. È necessario identificare obiettivi specifici e misurabili come per esempio “vedere se aumenta l’iscrizione alla newsletter”.
- Durata sbagliata dell’esperimento. I risultati di un ab test potrebbero risultare viziati se l’esperimento è condotto per un lasso di tempo troppo lungo o troppo breve.
- Condurre l’esperimento in tempi diversi. Sia l’originale che la variante devono essere testate nello stesso periodo per evitare risultati non attendibili.
A/B test: strumenti
Esistono diversi strumenti utili agli ab test. Google e Facebook, per esempio, ti danno la possibilità durante la creazione di campagne di creare ab test per testare.
Per quanto concerne l’email marketing, piattaforme come Mailchimp ti danno la possibilità di condurre ab test in maniera semplice e funzionale.
Quando, invece, hai la necessità di testare pagine web uno dei migliori strumenti è sicuramente Optimizely.
Un altro tool molto utilizzato per creare A/B test con l’obiettivo di capire quale campagna marketing può essere più performante è AdEspresso, startup creata dall’italiano Armando Biondi e acquisita dall’americana Hootsuite.
