Test A/B: come funzionano e perché sono fondamentali

Il test A/B, o split test, è uno strumento indispensabile nel bagaglio di ogni addetto al web marketing. È una tecnica di ottimizzazione che ti permette di testare due versioni – una originale e una modificata – di una pagina web o di un’inserzione pubblicitaria, per determinare quella che funziona meglio in termini di conversioni.

Sebbene si tratti di uno strumento fondamentale per misurare e ottimizzare le performance online, è troppo spesso sottovalutato e pochi capiscono come utilizzarlo al meglio.

In questo articolo vogliamo spiegarti, per filo e per segno, cos’è un test A/B, come utilizzarlo sul tuo sito, quali sono gli errori più comuni da evitare e, dulcis in fundo, consigliarti due strumenti per iniziare a fare testing.

Cos’è un test A/B?

Come ti abbiamo spiegato all’inizio, il test A/B è una tecnica di sperimentazione in cui due versioni – A e B, per l’appunto – di un elemento vengono mostrate a un gruppo di utenti nello stesso arco temporale. Al termine del test, la versione migliore – cioè quella che ha ottenuto il rendimento migliore rispetto agli obiettivi che ti sei prefissato – viene scelta e utilizzata come versione definitiva.

Il bello del test A/B è che può essere utilizzato in qualsiasi ambito del marketing online: sito web, landing page, campagne pubblicitarie su Google AdWords o sui social, email marketing; puoi testare tutti gli elementi che vuoi e vedere cosa funziona meglio.

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Il grande vantaggio degli split test è che, se fino ad ora ti sei affidato al tuo istinto e alla tua esperienza, ti permettono di confermare o ribaltare le tue convinzioni in modo scientifico – e, chissà, magari avere qualche sorpresa.

Sì perché i risultati di uno split test, se eseguito correttamente, sono affidabili al 100% e ti consentono di prendere decisioni supportate da dati attendibili.

Ma come si fa un test A/B? Continua a leggere per scoprire come impostarlo, quali sono gli step da seguire. Ti sveleremo anche un paio di strumenti per iniziare a fare i tuoi test A/B, uno gratuito e l’altro a pagamento.

Come realizzare un test A/B?

Fase 1: scegli l’obiettivo

La prima cosa che devi fare è fissare un obiettivo concreto: vuoi aumentare le conversioni sul tuo sito? Vuoi che gli utenti trascorrano più tempo sulle tue pagine?

Scegli tu. Ovviamente le possibilità sono più di due, sta a te fare una valutazione accurata.

Per ogni obiettivo gli elementi da testare saranno diversi e ragionati in quest’ottica:

– per aumentare le conversioni, ad esempio, potresti testare varianti diverse del pulsante di richiesta informazioni;

– per invogliare gli utenti a restare più a lungo sul tuo sito, un’alternativa potrebbe essere inserire dei link di approfondimento all’interno della pagina.

Qualunque sia il tuo obiettivo, segnatelo su un documento e descrivilo nel dettaglio, insieme alle tue ipotesi. In questo modo potrai confrontarlo con i dati del tuo test A/B per capire se le performance sono in linea con le tue priorità.

Fase 2: decidi l’elemento da testare

Una volta scelto l’obiettivo, il passo successivo è decidere su quale elemento sperimentare le tue ipotesi.

Facciamo un esempio: vuoi aumentare le richieste di contatto dal sito. Sappiamo che i pulsanti delle pagine ricoprono un ruolo importante nel convincere gli utenti a compilare il form di contatto; la posizione, il colore, il testo e la grandezza sono tutti elementi che influenzano il comportamento degli utenti e pertanto vanno ottimizzati.

Non puoi però modificare tutti i pulsanti del sito seguendo il tuo istinto. Non avendo dati a supporto della decisione potresti sbagliare facilmente e magari peggiorare la situazione.

Con un test A/B puoi ovviare facilmente al problema. Crei due versioni dello stesso pulsante – l’originale e la variante – e le mostri insieme a una percentuale di pubblico in un dato periodo di tempo. Se al termine dell’esperimento la variante avrà ottenuto più clic e conversioni, allora utilizzerai quella. Altrimenti terrai l’originale o continuerai i tuoi esperimenti.

Abbiamo specificato che le due versioni vanno testate nello stesso periodo di tempo per un semplice motivo: testare l’elemento originale per una settimana e sperimentare la variante nel corso della settimana successiva potrebbe generare dati parziali e non affidabili. Infatti entrano in gioco fattori come la stagionalità e altri variabili esterne, fuori dal tuo controllo.

Fase 3: imposta la durata del tuo test A/B

Una volta deciso anche l’elemento da testare, devi decidere la durata del test.

La durata può dipendere da una serie di fattori, tra cui: il traffico attuale sul sito, i giorni in cui viene rilasciato il test, la percentuali di conversioni che ti aspetti, ecc.

A livello indicativo dovrai mantenere attivo l’esperimento finché non avrai dati statisticamente significativi in relazione al tuo obiettivo. Per esempio, se nel corso dell’esperimento ottieni cinque conversioni nei primi giorni sulla pagina modificata, potresti cadere nell’errore di fermare il test e convincerti di aver trovato l’elemento giusto.

Non farlo. Cinque conversioni sono troppo poche per decretare la vittoria di una versione sull’altra. Quelle conversioni potrebbero derivare da un traffico extra sul tuo sito in occasione di un evento, ad esempio.

Ti suggeriamo di usare questo tool per capire quanto far durare il tuo test: AB Split Test Duration – è una calcolatrice che ti suggerisce l’intervallo di tempo ottimale per i tuoi split test.

Fase 4: analizza i dati ottenuti

Bene, hai scelto l’obiettivo, deciso l’elemento da testare nelle due versioni e impostato la durata del test.

Una volta che il tuo test giunge a termine, devi analizzare i dati delle due versioni e capire se hai raggiunto l’obiettivo che ti eri prefissato. Se l’obiettivo era aumentare le richieste di contatto dal tuo sito e hai notato un incremento significativo delle conversioni – non una o due ma molte di più – in una delle due varianti, ecco che hai trovato la versione vincitrice. Cosa significa? Che puoi procedere con le modifiche e inserire l’elemento vincente in tutte le pagine del tuo sito.

Ottimizzando di volta in volta le pagine del tuo sito, potrai migliorare anche l’intero funnel di conversione che hai realizzato per i visitatori. Sai cos’è un funnel di conversione? Scoprilo nell’articolo Cos’è e come si fa inbound marketing? Una guida per iniziare.

Fare un test A/B non è poi così difficile. Anzi, lascia che ti diamo qualche altro suggerimento per evitare di fare errori grossolani e mandare in fumo i risultati dei tuoi test.

Gli errori da evitare in un test A/B

Ci sono alcuni accorgimenti da prendere in considerazione se vuoi ottenere dati affidabili dai tuoi test. Te ne suggeriamo tre, quelli che per noi sono i più importanti.

Il primo è questo: non testare più di un elemento alla volta. È fondamentale, perché ti permette di capire subito qual è l’elemento che influenza maggiormente gli utenti e li porta alla conversione. Chiaramente è facile farsi prendere la mano ed effettuare tante modifiche in uno stesso test, ma il rischio poi è di non capire quale tra queste sia stata quella decisiva.

Il secondo è di non testare la versione originale e quella modificata in due momenti diversi. Queste vanno mostrate agli utenti contemporaneamente perché, come ti abbiamo spiegato poco sopra, ci sono tante variabili esterne che possono influenzare i risultati nel corso del tempo.

Il terzo riguarda la durata del test. Non concludere l’esperimento troppo presto, o almeno non prima di aver raggiunto un numero di conversioni significativo in relazione al tuo obiettivo. Questo vuol dire che se il tuo sito riceve poche visite o ha poche conversioni, potresti dover continuare il test più a lungo del previsto.

E per concludere, ti segnaliamo due strumenti per iniziare a fare i tuoi test A/B.

Due strumenti per fare test A/B

Esistono un’infinità di tool in commercio che puoi utilizzare per fare esperimenti sul tuo sito, ma te ne segnaliamo due: uno è gratuito – lo utilizziamo quotidianamente anche noi – , mentre l’altro è a pagamento e offre un ventaglio di strumenti molto validi per fare i tuoi test.

Google Optimize

Forse hai già sentito parlare di Google Optimize. È una piattaforma gratuita che rientra nella suite di Google. Ti permette di creare in pochi clic i tuoi test A/B, A/B/n – test in cui vengono confrontate più versioni differenti – e multivariati – in cui vengono testati più elementi contemporaneamente sulla stessa pagina.

Una volta creato il tuo account su Google – se non ce l’hai ti consigliamo di farlo – puoi installare Google Optimize inserendo una stringa di codice nel codice sorgente del tuo sito. Lo puoi fare manualmente o tramite un gestore di tag come Google Tag Manager.

Google Optimize ti permette di modificare tutti gli elementi della pagina senza aver bisogno di conoscere il codice (HTML, CSS…) ma solo cliccando e trascinando gli elementi all’interno della pagina.

Una volta creato il tuo test, ti basta avviarlo e il gioco è fatto. Nella pagina del tuo esperimento, alla voce “Rapporti”, potrai vedere i risultati del tuo test insieme alle conversioni totali delle due pagine a confronto.

Visual Website Optimization

Si tratta di un tool a pagamento che ti mette a disposizione tutto quello di cui hai bisogno per effettuare i tuoi test A/B nel migliore dei modi.

Anche in questo caso non hai bisogno di conoscere il codice, ma puoi modificare ogni sezione del sito semplicemente cliccando, trascinando o selezionando l’elemento che vuoi testare.

Con Visual Website Optimizer puoi realizzare diversi tipi di test A/B, tracciare obiettivi ed eventi legati ai tuoi esperimenti, visualizzare le mappe di calore – rappresentazioni visive dei movimenti del mouse e dei clic – , analizzare le sessioni dei visitatori e molto altro.

Testing, testing e ancora testing!

Come avrai capito, i test A/B sono uno dei pilastri del web marketing perché ti aiutano a migliorare e ottimizzare il tuo sito e le sue pagine.

Il nostro suggerimento è di non limitarti a eseguire i tuoi test con l’unico scopo di individuare la versione migliore, ma di utilizzare questo strumento con una visione più ampia: ad esempio per conoscere meglio i tuoi utenti, il loro comportamento e le loro preferenze.

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