6 consigli per eseguire un A/B Testing efficace

Chi si cimenta per la prima volta con un A/B Testing, dovrebbe iniziare con test relativamente semplici e modificare piccoli elementi come grafiche o pulsanti. Un A/B testing semplice con solo una variabile è realizzabile velocemente e offre risultati corretti e affidabili.

Invece, i test multivariabili sono spesso più complessi fin dall’inizio, oltre ad essere più facilmente soggetti ad errori e talvolta offrono risultati falsati. Quindi iniziate modificando piccoli dettagli. Anche piccole modifiche possono portare poi a grandi risultati. Di conseguenza se eseguite più test, ciascuno dei quali provoca un piccolo miglioramento del tasso di conversione, potete sommare alla fine questi effetti positivi.

Il tempo è un fattore rilevante per il successo di un A/B Testing. Ha senso svolgere un test mimino per una settimana, perché così si comprendono le oscillazioni dei valori nel corso della settimana. Effetti improvvisamente positivi o negativi si possono valutare in maniera realistica solo nel bilancio settimanale. Un errore tipico di un A/B testing è l’impazienza. Chi trae conclusioni troppo in fretta, probabilmente si perde i risultati davvero interessanti. Per questo si dovrebbero valutare i test solo in base alla loro rilevanza statistica. Per verificare se i risultati hanno un significato, ci sono tool gratuiti come ad esempio il Test Significance Calculator della Visual Website Optimizer.

Le ipotesi sono alla base di ogni A/B test, ma allo stesso tempo è una sfida formularle e attenersi a esse. Infatti, un A/B Testing efficiente si basa su ipotesi chiare, dalle quali si può dedurre in maniera esatta, quale influsso potrebbero avere le modifiche sul comportamento degli utenti. Non importa se il test confermi o neghi l’ipotesi: guadagnate comunque conoscenze valide, se le vostre ipotesi sono state ben ponderate.

L’A/B Testing non vi aiuta solo nell’aumentare il fatturato e nel migliorare le conversioni, ma è quasi una sorta di sondaggio condotto tra i potenziali clienti e aiuta a conoscerli meglio. Le conoscenze ottenute analizzando il target, possono poi essere applicate in tutti gli altri passaggi del targeting e potete instaurare, passo dopo passo, una giusta relazione con i clienti.

Naturalmente potete condurre A/B test in maniera parallela su diverse sottopagine, ma questa variante può portare a risultati falsati. È meglio testare una modifica dopo l’altra e ottimizzare il sito passo dopo passo. Se volete cambiare più cose insieme, è più adatto il cosiddetto multipage experiment, grazie al quale assicurate un’esperienza d’uso consistente, mostrando ad un visitatore o tutte le pagine della nuova versione o tutte quelle di quella vecchia. Anche quando devono essere modificati solo dettagli minori di pagine che si succedono, dovreste cercare di distribuire equamente i visitatori che visualizzano la stessa versione del sito. Tuttavia, è più vantaggioso testare una variabile dopo l’altra.

Uno scenario possibile: dopo il test di una landing page, si nota che la variante B ha raggiunto i risultati migliori per quanto concerne la percentuale di clic e le conversioni. Dai risultati finali dovrebbe emergere la variante B come vincitrice e quella A verrebbe eliminata. Ma si può fare un passaggio ulteriore: se usate insieme all’A/B Testing ulteriori tool di analisi dei siti web come Google Analytics, potete segmentare il gruppo che testate e, ad esempio, distinguere tra clienti nuovi e quelli già esistenti. Il risultato potrebbe essere che i clienti abituali reagiscono positivamente alla versione B, mentre quelli nuovi preferiscono la versione precedente del sito. Quindi eliminare la versione A sarebbe un errore. Con l’aiuto dei tool di analisi ricevete quindi una migliore panoramica sui risultati del test e potete trarre conclusioni ancora più specifiche.

Anche in un A/B Testing le risorse sono limitate: da un lato dal tempo che investite per questo, dall’altro dal numero dei visitatori che arrivano sul sito web o su una singola sottopagina. Per non sprecare inutilmente queste risorse, dovreste prioritizzarle in maniera chiara.

È utile stabilire prima di ogni test obiettivi concreti. Per riuscirci, i marketer si basano spesso sullo “SMART criteria”, cioè stabiliscono un obiettivo che sia specifico (specific), misurabile (measurable), assegnabile (assignable), realistico (realistic) e temporalmente limitato (time related). 

Con obiettivi realistici, ipotesi adatte e i giusti tool per l’A/B Testing, nulla si interpone tra voi e l’eseguire un A/B test di successo. Questi test sono un’ottima opportunità per ogni azienda. Anche se all’inizio dovete investire tempo e fatica, i vostri sforzi saranno ricompensati da un sito web di ottima qualità, migliorato e ottimizzato per il vostro target.

Di più sull’A/B Testing, i suoi pro e contro e diversi tool per eseguirlo, potete scoprirli leggendo il nostro articolo.