Come migliorare le performance del tuo sito o della pubblicità con l’ A/B testing.

Raccogliere ed analizzare i dati sui clienti è un'importante fonte di crescita per un’azienda.

Cosa significa A/B testing? Letteralmente, indica un metodo di analisi che permette di capire quale tra due opzioni differenti – A o B, appunto – sia più efficace rispetto all’altra.

Se, ad esempio, si vuole verificare con certezza se sia più efficace posizionare su un sito web il bottone ‘Chiama ora’ in alto a sinistra o a centro pagina, l’A/B testing permette di fare un test analitico che permette di capire oggettivamente quale tra l’opzione A (‘in alto a sinistra’) o l’opzione B (al centro) raccoglierà più clic.

Il coinvolgimento e l’esperienza del pubblico vengono monitorati in modo costante attraverso strumenti di analisi e statistica.


L’A/B TESTING IN BREVE

Come suggerito dal nome, ogni test A/B parte con due versioni che saranno identiche in tutti gli aspetti tranne che per un singolo particolare che potrebbe influenzare il comportamento degli utenti: il colore, la forma del bottone, la posizione, il testo, l’immagine,…

A questo punto, lo “scontro” è aperto: la versione A verrà mostrata ad una metà del tuo pubblico, mentre alla restante metà verrà fatta vedere la versione B. Il coinvolgimento e l’esperienza del pubblico verrà monitorata in modo costante attraverso strumenti di analisi e statistica: i risultati ottenuti (interazioni, numero di conversioni, …) permetteranno, infatti, di fare valutazioni sull’esperienza dell’utente, fare la scelta e/o modificare la propria pagina.


IL PROCESSO DI A/B TESTING

Un buon test A/B deve essere realizzato in più fasi:

  • Raccolta dati per l’ottimizzazione: prima di iniziare un test è necessario utilizzare tutti i dati disponibili per valutare le possibili modifiche e/o miglioramenti;
  • Definizione degli obiettivi: sulla base dei dati raccolti sarà necessario definire l’obiettivo da raggiungere. Aumentare le conversioni? Incrementare il numero di clic su un bottone?
  • Creare le versioni: a questo punto sarà possibile creare le due versioni A e B su cui basare la nostra analisi statistica. Si tratta, in genere, di versioni identiche di uno stesso elemento che si distinguono per una sola caratteristica, come il colore di un bottone, l’ordine degli elementi di una pagina, il testo inserito.
  • Fai partire il tuo esperimento: a questo punto sarà possibile iniziare l’esperimento assegnando ad una parte del tuo pubblico la versione A e alla restante parte la versione B. L’assegnazione deve essere casuale e tutte le interazioni dovranno essere registrate per verificare le performance delle due versioni;
  • Analizzare i risultati: terminato l’esperimento sarà tempo di valutare i risultati ottenuti per verificare le differenze tra le performance delle due versioni e fare tutte le modifiche necessarie.


Attraverso l’A/B testing sarà possibile migliorare costantemente l’esperienza di acquisto o di navigazione dell’utente.


PERCHE’ REALIZZARE UN A/B TEST

Ma qual è il vantaggio di questi esperimenti? La risposta è semplice: attraverso l’A/B testing sarà possibile migliorare costantemente l’esperienza di acquisto o di navigazione dell’utente, ottimizzare l’investimento effettuato e raggiungere i propri obiettivi.

E’ un metodo efficace ed universalmente utilizzato per ottenere il massimo dal tuo target: migliorare l’esperienza d’acquisto di un e-commerce può sembrare inutile ma, in realtà, potrà fare la differenza nel decidere se acquistare o meno un prodotto. La scelta dei colori di una campagna web potrebbe essere vista come un processo inutile ma, in realtà, è uno dei fattori che influenzano la scelta dell’utente di cliccare sui tuoi annunci!

PUBBLICATO DA TIME AGENCY