Cos'è un test A/B e come si usa in modo efficace?

Il marketing online si basa costantemente sulla misurazione, il monitoraggio e la modifica di campagne, annunci e pagine. Tuttavia, a volte rimane difficile misurare l'effetto di un particolare cambiamento in un annuncio o in una pagina, e non è sempre chiaro come ottimizzare. Come si fa a capire, ad esempio, quali modifiche a un annuncio aumentano il tasso di conversione? Il test A/B offre importanti indicazioni in merito. Come suggerisce il nome, si tratta di un modo per testare quale variante (A o B) di una pagina o di un annuncio si rivela efficace per raggiungere i vostri obiettivi. Questo blog spiega quindi cos'è un test A/B, come si progetta e per cosa si usa lo split test.

Come funziona un test A/B

Tra le altre cose, il marketing online si occupa di aumentare i tassi di clic e le conversioni. Per questo motivo, per raggiungere questo obiettivo si utilizzano vari mezzi, tra cui l'A/B testing. Prendiamo, ad esempio, un annuncio per un prodotto specifico che si vuole promuovere online. Per scoprire quale sia il design e il testo più efficace in termini di ottimizzazione delle conversioni, vengono messe online due varianti dell'annuncio. L'annuncio A funge da variante di controllo, mentre l'annuncio B è stato sottoposto a modifiche di ogni tipo. Le due versioni vengono poi mostrate alternativamente ai potenziali clienti, in modo che le varianti siano viste dallo stesso numero di persone. Nel frattempo, vengono misurati il tasso di clic e il tasso di conversione. In effetti, questi dati mostreranno quale sia l'annuncio migliore da distribuire o quali modifiche debbano essere apportate affinché l'annuncio funzioni in modo efficace. L'A/B testing non si applica solo all'ottimizzazione degli annunci, ma si può utilizzare questa forma di sperimentazione anche per migliorare gli elementi del sito web o per regolare il marketing via e-mail.

Progettare uno split test

Sebbene sembri ovvio che le due varianti per il test non debbano essere uguali, questo non è l'unico aspetto a cui prestare attenzione quando si progetta uno split test. Dopo tutto, qual è la priorità della sperimentazione, quali sono i vostri KPI e quale dimensione del campione utilizzate per il test? Di seguito sono riportati i quattro consigli più importanti per la progettazione di un test A/B.

1. Non cambiare più di un aspetto

Il test A/B è quindi una forma di split test, in quanto si confrontano due pagine o annunci apparentemente identici. Per misurare il numero di conversioni, quindi, la versione B deve essere diversa dalla versione A. È possibile ottenere questo risultato duplicando la pagina o l'annuncio e apportando una modifica alla versione B. Tuttavia, nel farlo, assicuratevi di cambiare solo un componente, in modo che sia immediatamente visibile se e quale modifica è efficace. Infatti, se si modificano più aspetti, come il prezzo, il titolo e il colore del pulsante, non è più chiaro quale modifica abbia provocato un cambiamento nel numero di conversioni.

2. Dov'è la priorità?

Non si esegue un test A/B solo perché si vuole scoprire se la pagina o l'annuncio raggiungono il loro obiettivo. Un cambiamento porta a un tasso di clic più alto, un cambiamento porta a una maggiore interazione o si ottengono più conversioni con un cambiamento in un annuncio? Assicuratevi quindi che lo scopo di una pagina o di un annuncio sia chiaro, in modo da poter determinare meglio quale sia la priorità nell'esecuzione di un test A/B e quale regolazione testare.

3. Stabilire KPI chiari durante i test A/B

Non solo la definizione delle priorità è una parte importante per rendere efficace uno split test, ma anche la formattazione dei KPI è fondamentale. Impostando i KPI, si eviteranno test infiniti. Dopo tutto, se non è chiaro il motivo per cui il test è necessario e quale risultato ci si aspetta, il risultato del test vi darà ben poco. Dopotutto, quale test uscirà meglio dai risultati se non si sa esattamente a cosa prestare attenzione? I KPI predefiniti vi saranno quindi di grande aiuto.

4. Test su un numero rappresentativo di visitatori

Sebbene non esistano linee guida sul numero di visitatori necessari per eseguire efficacemente un test A/B, è importante stabilire un campione rappresentativo. Dopotutto, con dieci visitatori probabilmente non sarà possibile apportare molte modifiche efficaci a una pagina o a un annuncio.

Inoltre, è possibile che non si riescano a ottenere i risultati desiderati a causa di un campione limitato. Questo può accadere, ad esempio, quando il tasso di conversione avrebbe dovuto essere più alto di quanto non sia in realtà a causa di un campione deludente. In questo caso, però, non modificate i risultati finali, perché in quel caso il test ha avuto successo, ma analizzate attentamente il significato del risultato e cosa si sarebbe dovuto fare in modo diverso.

Test A/B con Google Optimize

Una volta realizzate le due diverse versioni di un annuncio o di una pagina, è il momento di avviare il test con uno strumento come Google Optimize. Si tratta di uno strumento gratuito, che deve essere collegato a Google Analytics e al proprio sito web. Importando le due varianti della vostra pagina, Google indirizza alternativamente i visitatori verso una delle due pagine. Ciò avviene tramite un codice che deve essere inserito nella pagina per attivare questo processo di orientamento. I visitatori stessi non si rendono conto di essere indirizzati a versioni diverse della pagina, ma per voi questo diventerà visibile in Google Optimize. Infatti, è qui che vengono visualizzati i risultati del test A/B. Altri strumenti che potreste utilizzare per un test A/B sono ABtasty, VWO.com e Optimizely.

Il test A/B, o split test, offre l'opportunità di verificare quali modifiche a un annuncio o a una pagina si rivelano efficaci. Spesso l'obiettivo è quello di ottenere un maggior numero di conversioni con la modifica, ma il marketer online potrebbe anche voler ottenere una maggiore interazione con i potenziali clienti. In questo caso, tuttavia, è importante non apportare più di una modifica e testarla su un numero rappresentativo di visitatori. Collegando poi le due varianti a Google Optimize, è possibile monitorare i risultati e trarne una conclusione.