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A/B test nel digital marketing, a che serve e come farlo al meglio


Avrete già sentito parlare dell'a/b testing, un esperimento di digital marketing che analizza due varianti dello stesso progetto online per stabilire quale versione funziona meglio. Ma come funziona l’a/b testing e come farlo al meglio?

In questo articolo parleremo della realizzazione di un a/b test, dalla progettazione alla misurazione dei risultati. Vediamolo insieme!





Quando un digital marketer non è convinto della validità di un annuncio pubblicitario o di una landing page, fa un esperimento per analizzare il modo in cui il pubblico reagisce a due varianti dello stesso progetto. Questo è il cosiddetto a/b test, caratterizzato appunto da due versioni, la versione A e la versione B di un annuncio, di un modulo o di qualsiasi altro elemento che si voglia mettere alla prova.

Con l’a/b test è possibile far vedere le due versioni a diversi gruppi di utenti e misurare gli effetti. Può essere utilizzato in diversi modi ed è uno strumento semplice e dall’alto potenziale.





Iniziamo da un esempio concreto di a/b test: due versioni di uno stesso annuncio ma con diverse call to action. Sono molteplici gli elementi che si possono testare: l’headline, il copy, la struttura di un form, l’immagine di prodotto, il layout di un sito o un’offerta speciale.

Il tutto dipende dai propri obiettivi di marketing ed è importante scegliere una sola variabile alla volta perché il test sia efficace, oltre a stabilire la metrica con cui misurare la performance delle due variabili. La metrica deve essere coerente con gli obiettivi di comunicazione.



Esistono delle best practice da non perdere di vista per fare un a/b test che funzioni. Tra queste è inclusa quella di decidere in anticipo il periodo di tempo e la durata del test, la quale deve essere sufficiente da fornire dati significativi.

La “coerenza” è un’altra parola chiave nell’a/b test perché se, l’elemento che si sta testando appare più volte nello stesso sito, è importante che appaia ovunque con la stessa variabile.

Non bisogna inoltre mai dimenticare che lo scopo del test è quello di stabilire cosa funziona meglio e cosa rende la nostra comunicazione efficace e usabile per i nostri utenti.

Con questi test è possibile analizzare le abitudini di navigazione degli utenti e capire come catturare la loro attenzione attraverso un visual accattivante e contenuti coerenti con la nostra comunicazione.



Prima di iniziare con l’a/b test è fondamentale stabilire alcuni elementi essenziali:


Qual è lo scopo del test? Può essere la compilazione di un modulo, l'iscrizione a una newsletter, l'acquisto di un prodotto, le visite a una landing page e molto altro. Tutto questo si misura in percentuale, ovvero con il tasso di conversione;

Qual è il pubblico target che vedrà il nostro esperimento?

Come somministrare l'esperimento al target?

Quale sarà la variante dell’esperimento?

Quale sarà la durata del test?


Una volta definiti questi elementi, si potrà passare ai testi, creare i due annunci, l’originale A e la variante B e iniziare a raccogliere tutti i dati utili.

Per questa fase esistono diversi tool, come Google Optimizer o i servizi offerti da Google Ads o Facebook Ads.

Adesso vediamo insieme gli step da seguire per fare un a/b test che funzioni.



Con l’a/b test è possibile testare qualsiasi cosa, ma anche se ci sono più differenze tra le due versioni si possono misurare i risultati di ogni versione solo nel loro complesso. Quindi, se stiamo testando due versioni di un annuncio e in una delle due abbiamo effettuato diverse modifiche, non possiamo sapere con esattezza cosa ha decretato il successo di quell’annuncio.

Per eseguire un a/b test di successo non possiamo improvvisare, ma dobbiamo sempre valutare gli obiettivi dell’esperimento.



Il controllo è la “versione a” del test, il trattamento è la “versione b”, ovvero la variante. Una volta definito il test, si procede con la creazione del contenuto delle due versioni.

Per far sì che il test sia davvero rilevante, è utile promuoverlo al di fuori del contesto in cui è stato impostato e raccogliere sufficienti dati per la comprensione dell’a/b test.

I risultati vanno poi misurati per capire quale versione ha convertito maggiormente.

Questo può richiedere del tempo variabile, ma se dopo alcuni mesi non avrete raggiunto dei risultati statisticamente significativi, allora vorrà dire che il test non ha avuto un impatto sufficiente sulle conversioni e potrebbe essere più conveniente provare con un altro esperimento.



É utile non limitarsi all’analisi del test, ma all’intero marketing funnel, ovvero al processo che va dalla generazione di utenti alle successive conversioni. Questo vale sia per i normali siti web che per gli e-commerce.

Dopo aver raccolto i dati e monitorato l’impatto del test, sarete pronti per testare tutti gli altri elementi del vostro sito o pagina, o riprovare il test se per qualche motivo non siete soddisfatti dei risultati.



Anche se avrete definito l'obiettivo da misurare, il pubblico e l'elemento dell’esperimento, potrà capitare di incorrere in errori abbastanza comuni. Ecco quali sono e come evitarli:


  • Una volta definito l’obiettivo da misurare, non bisogna mai modificare altri elementi per testarli nello stesso a/b test;

  • Dopo aver definito il target, non va bene mandare i due annunci in periodi differenti, perché si rischia di influenzare il test con altre varianti o altre attività di marketing;

  • Evitate di testare più elementi allo stesso tempo, altrimenti non saprete mai quale delle modifiche ha avuto maggiore effetto sugli utenti;

  • La durata dell'esperimento deve essere sufficiente a fornire dati significativi.

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