Test A/B: che cos'è, perché dovresti farlo nel 2022

Che cos'è il test A/B?

I test A/B, chiamati anche test divisi, consentono agli utenti di confrontare due versioni di qualcosa per determinare quale è più efficiente. Dì semplicemente, i tuoi clienti preferiscono di più la versione A o B?

L'idea è come quella del metodo scientifico. Se vuoi sapere cosa succede quando modifichi qualcosa, devi creare uno scenario in cui solo una cosa è cambiata.

Dai un'occhiata agli esperimenti che hai fatto alle elementari. Ad esempio, se pianti due semi in due tazze di terra e ne metti uno all'interno dell'armadio e un altro vicino alla finestra, otterrai risultati diversi. Questo tipo di esperimento è chiamato test A/B.

Perché dovresti considerare il test A/B?

Le aziende nel B2B oggi non sono contente dell'innumerevole generazione di lead che ricevono ogni mese; I negozi di eCommerce, al contrario, lottano con un alto tasso di abbandono del carrello. Nel frattempo, anche le società editoriali e di media stanno lottando con il basso coinvolgimento dei loro spettatori. Inoltre, questa misurazione fondamentale della conversione è influenzata da problemi tipici, come lacune in questa canalizzazione di conversioni, cali nelle pagine di pagamento e così via.

Diamo un'occhiata ai motivi per cui dovresti condurre i test A/B:

1. Aiuta ad affrontare i punti deboli del visitatore

I visitatori visitano il tuo sito web per raggiungere un obiettivo particolare a cui mirano. Ad esempio, potrebbe essere per saperne di più sul tuo servizio o prodotto, acquistare un prodotto o servizio specifico, saperne di più su un determinato argomento o semplicemente navigare. Qualunque sia lo scopo del visitatore, potrebbero trovarsi di fronte a problemi comuni quando raggiungono il loro obiettivo. Ad esempio, potrebbe essere difficile capire la copia o individuare il pulsante CTA, come acquistare ora o richiedere una dimostrazione o una demo, ecc.

L'impossibilità di raggiungere i propri obiettivi si traduce in un'esperienza utente insoddisfacente. Questo crea attrito e, in definitiva, riduce i tassi di conversione. Invece, utilizza i dati raccolti attraverso l'analisi degli strumenti del comportamento dei visitatori come mappe di calore, Google Analytics o sondaggi web per risolvere i problemi dei tuoi visitatori. Questo vale per ogni azienda, come viaggi, eCommerce, SaaS, istruzione, editoria, media e altro ancora.

2. Aumenta il ROI dal traffico esistente

Come hanno riconosciuto molti ottimizzatori esperti, la spesa per acquisire traffico di alta qualità sul tuo sito Web è enorme. Il test A/B ti aiuta a ottenere il massimo dal tuo traffico attuale e ti consente di aumentare le conversioni senza spendere soldi extra per l'acquisizione di nuovi visitatori. Inoltre, i test a/B possono fornirti un elevato ritorno sull'investimento poiché, a volte, le più piccole modifiche al tuo sito potrebbero aumentare le conversioni aziendali.

3. Riduci la frequenza di rimbalzo

Una metrica cruciale che dovresti monitorare per valutare le prestazioni del tuo sito web è la frequenza di rimbalzo. Potrebbero esserci diversi motivi per cui la frequenza di rimbalzo del tuo sito Web è elevata, ad esempio la disponibilità di numerose opzioni tra cui scegliere, la mancata corrispondenza delle aspettative con la realtà, un sistema di navigazione confuso, l'uso eccessivo della terminologia tecnica e così via.

Poiché diversi siti Web hanno obiettivi diversi e soddisfano diversi gruppi di utenti, non esiste una soluzione universale per ridurre le frequenze di rimbalzo. Tuttavia, condurre un test A/B potrebbe rivelarsi utile. Utilizzando il test A/B, puoi sperimentare diverse versioni di un elemento all'interno del tuo sito fino a quando non avrai la versione più efficace. Questo ti aiuterà a identificare eventuali attriti o problemi e migliorare l'esperienza complessiva, facendoli trascorrere più tempo sul tuo sito Web e possibilmente diventare clienti paganti.

4. Apporta piccoli aggiustamenti

Apporta piccole modifiche incrementali al contenuto del tuo sito utilizzando i test A/B invece di far rivivere l'intera pagina. Ciò riduce la possibilità di degradare i tassi di conversione esistenti.

Il test A/B ti consente di indirizzare le tue risorse per produrre il massimo output, con solo piccole modifiche, e per ottenere un ROI maggiore. Un esempio potrebbe essere modificato nella descrizione di un prodotto. È possibile eseguire un test A/B se si intende eliminare o modificare le descrizioni dei prodotti. Tuttavia, sapere come probabilmente reagiranno i tuoi clienti ai cambiamenti è difficile. Se esegui un test A/B, è possibile esaminare la reazione dei tuoi ospiti e identificare in che direzione verrà inclinata la bilancia.

5. Apporta miglioramenti statisticamente significativi

Poiché i dati guidano completamente i test A/B e non c'è spazio per congetture, sensazioni istintive o intuizioni, è facile discernere la differenza tra un "vincitore" e un "perdente" analizzando miglioramenti statisticamente significativi in ​​misure come la quantità di tempo che trascorri sulla pagina, il numero di richiesta per le dimostrazioni i tassi di abbandono dei carrelli o il tasso di click-through e altro ancora.

6. Progetta un sito Web per aumentare i profitti futuri delle imprese

La riprogettazione può essere qualsiasi cosa, da una piccola CTA e cambio di colore a pagine Web specifiche per la revisione completa del sito. La decisione di scegliere l'uno o l'altro deve basarsi sui dati durante il test A/B. Non interrompere i test fino a quando il design non è stato sviluppato. Quando la nuova versione sarà pubblicata, potrai testare gli altri elementi della pagina per assicurarti che sia quello più interessante disponibile per i tuoi visitatori.

Come condurre un test A/B

1. Scegli una variabile da testare.

Se stai cercando di ottimizzare le pagine del tuo sito web e i messaggi di posta elettronica, potresti avere molte variabili che vorresti provare a misurare. Tuttavia, per determinare l'efficacia di una modifica, è necessario identificare l'unica " variabile indipendente" e determinare la performance di tale variabile. In assenza di ciò, non determinerai quale variabile è la causa dei cambiamenti nelle prestazioni.

È possibile testare più variabili per una singola pagina del sito Web o e-mail, ma assicurati di testarle tutte contemporaneamente.

L'identificazione della variabile esamina i componenti all'interno dei tuoi strumenti di marketing e le loro potenziali alternative per la formulazione, il design e il layout. Altri elementi che potresti provare sono le righe dell'oggetto e-mail, i nomi dei mittenti e altri metodi per personalizzare i tuoi messaggi e-mail.

Tieni presente che le piccole modifiche miglioreranno notevolmente, come la modifica dell'immagine che utilizzi nelle e-mail o del testo sul pulsante di invito all'azione. Questi tipi di cambiamenti sono in genere più facilmente misurabili rispetto a quelli più significativi.

2. Identifica i tuoi obiettivi.

Anche se testerai più aspetti in un unico test, dovresti scegliere una misura principale su cui concentrarti prima di iniziare il test. Dovresti farlo prima di impostare la seconda variante. La " variabile dipendente " può cambiare in base a come modifichi la tua variabile indipendente.

Considera dove vorresti che fosse la variabile dipendente al termine del test. È possibile anche fare ipotesi non ufficiali e poi esaminare i risultati secondo questa idea.

Se non aspetti più tardi per decidere quali metriche contano per le tue priorità e quali modifiche stai proponendo potrebbero influenzare il comportamento degli utenti. In caso contrario, potresti non essere in grado di impostare i test nel metodo più efficiente.

3. Seleziona la pagina da testare

Inizia con la tua pagina principale. La pagina potrebbe fungere da home page o da pagina di destinazione ad alto traffico. In ogni caso, sarà un fattore importante per i profitti della tua attività.

4. Decidere sulla suddivisione e sulle metriche di valutazione

Due cose da considerare sono: dove e come divideremo i nostri utenti in diversi gruppi di sperimentatori quando visitano il sito Web, nonché quali metriche utilizzeremo per misurare l'efficacia o il fallimento della nostra modifica sperimentale. Il tipo di unità che scegliamo per la deviazione (il momento in cui dividiamo l'osservazione in diversi gruppi) potrebbe influenzare le metriche per la valutazione che utilizziamo.

Il gruppo di controllo, noto anche come gruppo "A", vedrà la home page originale e il gruppo sperimentale, noto anche come 'B, otterrà il nuovo sito incentrato sulla sperimentazione di 7 giorni.

5. Crea il tuo gruppo di controllo e gruppo di test.

Dopo aver determinato le ipotesi nulle e alternative, il passaggio successivo consiste nel progettare il gruppo di controllo e testare la classe (variante). Durante questo processo devono essere considerate due idee chiave: campionamento e dimensione del campione.

Campionamento

Il campionamento casuale è uno dei metodi di campionamento più popolari. Questo perché ogni campione di popolazione ha la possibilità di essere selezionato. Il campionamento casuale è fondamentale nella verifica delle ipotesi in quanto riduce le distorsioni nel campionamento ed è fondamentale evitare distorsioni poiché si desidera che i risultati di un test siano rappresentativi dell'intera popolazione, non solo del campione del test stesso.

Misura di prova

È fondamentale stabilire la dimensione minima del campione per il test A/B prima di condurre il test in modo da rimuovere le distorsioni dovute alla copertura insufficiente e le distorsioni dovute al campionamento di troppe osservazioni.

6. Accumula dati

Questa è la fase dell'attesa. Con strumenti di test A/B come Crazy Egg, i dati vengono raccolti in modo automatico. Puoi monitorare la progressione durante i tuoi test in qualsiasi momento e, una volta terminato il test, riceverai informazioni su quante persone hanno partecipato a ogni variazione, quali dispositivi hanno utilizzato e altri dettagli.

7. Rivedere le statistiche del test A/B

Dai un'occhiata a quale variante è stata vincitrice, il campione o uno che era uno sfidante. Una volta che sai cosa preferisce di più il tuo pubblico e quanto, puoi iniziare questo processo di 10 passaggi introducendo una nuova variazione.

6 Miglior software di test A/B

1. AB gustoso

Ab Tasty è uno strumento a prezzi ragionevoli e facile da usare che funge da solido inizio per le aziende che stanno appena iniziando il loro viaggio verso l'ottimizzazione della conversione.

AB Tasty offre test A/B e test suddivisi. Funzionalità di test della canalizzazione e test della canalizzazione multivariata. L'utilizzo dell'editor di AB Tasty nel formato visivo consente di creare variazioni e test facili e veloci e di ottenere report in tempo reale che forniscono livelli di affidabilità sui propri obiettivi.

2. Google Optimize 360

Google Optimize 360 ​​è l'edizione premium oa pagamento di Google Optimize. Include tutte le funzioni essenziali della sua versione gratuita, come il test A/B e l'integrazione nativa di Google Analytics, il targeting degli URL, il targeting geografico e altro, ma senza i diversi limiti disponibili con l'edizione gratuita. Come tutti gli strumenti di test di cui abbiamo parlato finora, utilizzando Optimize 360, hai la possibilità di:

• Prova fino a 36 combinazioni eseguendo un esame multivariato
• È possibile condurre più di 100 esperimenti contemporaneamente
• È possibile creare più di 100 personalizzazioni contemporaneamente

Ricorda, Google Optimize 360 ​​è un'alternativa più costosa senza vantaggi o vantaggi aggiuntivi rispetto a VWO, Optimizely o AB Tasty.

3. Destinazione Adobe

Adobe Target è uno strumento aziendale di grande popolarità che offre test mirati e personalizzazione.

Adobe Target ti guida attraverso i tre passaggi di un flusso di lavoro in cui crei la variazione e quindi selezioni la variazione in base alla segmentazione dell'utente. Infine, sarai in grado di impostare i tuoi obiettivi e le tue preferenze da testare. Con questo tipo di pubblicità mirata, non dovrebbe sorprendere che la caratteristica più interessante venga personalizzata automaticamente.

4. Google Analytics

Google Optimize è un'ottima scelta per ottimizzatori esperti che stanno appena iniziando il loro viaggio di esplorazione. Un prodotto Google, questo software ti consente di creare e testare diverse versioni di siti Web e quindi analizzare quale è la migliore.

Poiché Google Analytics lo alimenta, ottieni i vantaggi di avere uno strumento di ricerca completo. Utilizzando Google Optimize, puoi condurre semplici test A/B, test degli URL suddivisi e test multivariati.

5. Conduttori

Conductrics è uno strumento all'avanguardia che fornisce metodi di test A/B e apprendimento automatico per fornire la migliore esperienza per ogni utente in modo automatizzato.

Può essere utilizzato sia come server lato client che come strumento lato server e puoi quasi personalizzarlo in qualsiasi modo desideri utilizzarlo.

6. Piattaforma Wasabi per test A/B

Servizi di test A/B Wasabi è un prodotto live di livello aziendale basato su API al 100% che ti consente di utilizzare i tuoi dati per eseguire test su Internet, dispositivi mobili e desktop. È veloce, semplice da usare, con molte funzioni e la strumentazione è davvero minimale. Wasabi è la piattaforma per la sperimentazione che supporta TurboTax, QuickBooks, Mint.com e altri prodotti Intuit.

Quanto tempo impiega il test A/B?

Il test A/B non è un compito notturno. In base al volume di traffico che ricevi, è possibile condurre test per qualsiasi cosa, da pochi giorni a diverse settimane. Tieni presente che dovresti condurre solo un test alla volta per ottenere i risultati più precisi.

Un test eseguito con una durata ridotta può causare una distorsione dei risultati poiché non c'è un numero adeguato di partecipanti per rendere il test statisticamente affidabile. Un test troppo lungo potrebbe comportare risultati sbilanciati perché il test è influenzato da più elementi che non puoi controllare per un periodo di tempo prolungato.

Assicurati di essere informato di eventuali modifiche che potrebbero influire sui risultati del test per poter tenere conto di eventuali irregolarità statistiche nei risultati del test. Se non sei sicuro, fai il test ancora una volta.

Se consideri l'effetto che i test A/B hanno sui tuoi profitti, vale la pena investire qualche settimana per essere sicuro di condurre i test correttamente. Prova un test alla volta e dai a ciascun test il momento giusto per essere eseguito.

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