Come eseguire correttamente uno Split Test | A/B Test

Indice

Prima di scoprire come eseguire correttamente uno split test, scopriamo cosa sono?

Split Test, meglio conosciuto come A/B Test, si esegue quando si cerca di fare la miglior scelta per il tuo design. In poche parole è uno test dove vengono inviate due versioni (versione A e versione B) di uno stesso elemento, che sia una landing page, una call to action (CTA) o qualunque sia il tuo progetto, per capire quale delle due funziona e converte meglio. L’A/B Test può essere applicato in svariati modi in ambito web marketing e può essere molto semplice da realizzare. Assicuratevi che siano chiari e ben definiti gli obbiettivi ed i risultati prima di entrare nella fase delle ‘ipotesi’.

Eseguire uno Split Test.

Se pensiamo di eseguire un A/B Test dobbiamo definire alcuni punti essenziali:

  • Stabilisci l’obiettivo da misurare (che può essere la compilazione di un modulo, l’iscrizione a una newsletter, l’acquisto di un prodotto, le visite a una landing page, ecc), che misurerai poi in percentuale, come tasso di conversione.
  • Trova il tuo pubblico target ideale, ossia chi sarà soggetto al tuo esperimento (tutto il pubblico che vede le tue pagine o i tuoi annunci, o solo una porzione di esso).
  • Come somministrare l’esperimento al tuo pubblico target, il classico test consiste nel proporre al 50% delle persone l’originale A e all’altro 50% la variante B.
  • Quale sarà l’elemento variante del tuo esperimento (un’immagine, il titolo o il testo scritto in un paragrafo piuttosto che la loro formattazione, il pulsante di un modulo, la disposizione di un elemento in una pagina, ma anche annunci pubblicitari in cui far variare il titolo, il testo o l’immagine, ecc)
  • Quanto durerà il test (che talvolta può essere definita, soprattutto quando si ha un volume di utenti notevole, altre volte può essere dichiarata come “quel tanto che serve ad ottenere dati rilevanti”).

Gli errori più comuni che si commettono.

STABILIRE GLI OBIETTIVI O INIZIARE CON L’IPOTESI SBAGLIATA.

Cosa ‘dovrebbe accadere’ se?

Questa è una previsione che crei prima di eseguire l’esperimento. Indica chiaramente cosa viene cambiato, cosa credi che il risultato sarà e perché pensi che sia così. L’esecuzione dell’esperimento dimostrerà o smentirà la tua ipotesi.

Ecco una tipica formula di ipotesi.
Ecco una tipica formula di ipotesi.

NON PRENDERE IN CONSIDERAZIONE IL VALORE DELLE STATISTICHE.

La rilevanza statistica è importante perché ti dà la sicurezza che le modifiche apportate al tuo sito web o alla tua app abbiano effettivamente un impatto positivo sul tuo tasso di conversione e su altre metriche. Le tue metriche e i tuoi numeri possono fluttuare drasticamente da un giorno all’altro e l’analisi statistica fornisce una solida base matematica per prendere decisioni aziendali ed eliminare i falsi positivi.

CERCARE DI RISOLVERE TANTI PROBLEMI TUTTI ASSIEME.

Cambiare troppe cose allo stesso tempo rende difficile sapere quali cambiamenti hanno influenzato il test. Ecco perché è necessario testare i componenti uno dopo l’altro in modo che i risultati non siano in conflitto. È necessario dare la priorità e risolvere prima i problemi più critico.

COME MIGLIORARE I TUOI RISULTATI

LA TIMELINE:

Non trarre conclusioni affrettate e/o terminare l’A/B Test troppo presto. Ogni test ha bisogno di una minima dimensione di svolgimento perché i risultati possano oscillano fortemente. Con una durata maggiore i risultati del test migliorano perché passo per passo gli effetti casuali possono essere eliminati. Se interrompi il test troppo presto, rischi di ottenere un’immagine completamente sbagliata sulla performance della variante e di valutarla in maniera sbagliata: o troppo bene o troppo male.

IL TEST DI A / A:

Il Test A / A significa utilizzare il test A / B per testare due versioni identiche l’una contro l’altra. In genere, questo viene fatto per verificare che lo strumento utilizzato per eseguire l’esperimento sia statisticamente corretto. In un test A / A, lo strumento non deve riportare differenze nelle conversioni tra il controllo e le variazioni e aiuta a garantire che il test venga distribuito a tutti gli utenti.

PER CONCLUDERE, SERVE ESEGUIRE UNO SPLIT TEST?

Eseguire correttamente uno Dual Split Test aiuta a prendere decisioni migliori sul prodotto e/o design, pertanto i test A / B possono essere considerati come una guida che ti supporta con dati quantificabili. Assicurati solo che se si migliora una metrica, non vi sono altre metriche influenzate negativamente.

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Chi ha scritto questo articolo?

Marco Cosentini
SEO, SEM & ADWORDS/PPC SPECIALIST PRESSO OLTRE CONSULENZA

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