Test A/B per principianti: tutto quello che dovresti sapere per iniziare

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Se gestisci una piccola impresa, allora sai che ogni centesimo conta. Non puoi permetterti di sprecare soldi in campagne pubblicitarie che non funzionano o accontentarti di un sito web che non converte i visitatori in acquirenti.

Ecco perché i test A/B sono così importante—esso ti aiuta a prendere decisioni sul tuo sito web, sulle campagne e-mail e sulle campagne pubblicitarie che potrebbero generare più vendite con un investimento minimo.

In questo articolo spiegheremo cos'è il test A/B, come iniziare e alcuni dei vantaggi derivanti dall'utilizzo di questo strumento di marketing semplice ma efficace.

Cos'è il test A/B?

Il test A/B, noto anche come test split, è un metodo potente per variazioni di test di una risorsa di marketing o di una pagina web per determinare quale funziona meglio.

Si tratta di creando due (o più) versioni dello stesso contenuto, ognuno con una variazione specifica, e poi mostrandoli a segmenti diversi del tuo pubblico per misurarne le prestazioni rispetto a un obiettivo predefinito.

Confrontando i risultati è possibile identificare la versione più efficace e utilizza queste informazioni per ottimizzare i tuoi sforzi di marketing, aumentare le conversioni e stimolare la crescita aziendale.

In sostanza, il test A/B consente di sintonizzare le tue strategie di marketing su un totale di mondo reale dati, assicurando che ogni elemento della tua campagna sia predisposto per il successo.

Ad esempio, potresti creare due design diversi per a pagina di destinazione e inviare traffico a entrambe le pagine allo stesso modo. Monitorando le prestazioni di ciascuna versione, puoi determinare quale è più efficace. Potrai quindi prendere decisioni in base ai dati raccolti.

Immagine sorgente: Verso la scienza dei dati

I test A/B aiutano a identificare gli elementi efficaci nelle tue strategie di marketing. Dal design del tuo sito web al tuo marketing via email, è il modo migliore per scoprire cosa funziona per il tuo pubblico di riferimento.

Come condurre un test A/B

I seguenti passaggi ti guideranno su come avviare il test A/B. Puoi utilizzare questi passaggi per effettuare i tuoi test e applicare i risultati alla tua attività.

Passaggio 1. Definisci le tue variabili

Il primo passo di un test A/B è determinare chiaramente cosa si desidera valutare. La prima domanda è: sarà un off-site or in loco test?

Sul posto i test includono tutti gli elementi del tuo sito web che sono relativo alle vendite. Ad esempio, puoi testare il testo della tua CTA, il posizionamento delle tue CTA, i titoli, le immagini, i contenuti video, pop-up, potenziale i nomi di dominio, e altro ancora.

Off-site i test esaminano l'efficacia delle pubblicità e delle email di vendita. Farai questo tipo di test per determinare se i tuoi annunci e le tue email generano traffico e generano conversioni.

Decidere cosa esattamente devi testare dipende dai tuoi obiettivi attuali. Cosa vuoi migliorare? Ad esempio, se non sei soddisfatto della tua ultima campagna pubblicitaria, puoi testare nuove creatività per migliorare il rendimento delle tue campagne di marketing. Oppure, se stai riprogettando il tuo sito web, puoi testare diverse home page per vedere quale fa trascorrere più tempo ai visitatori sul sito.

Fase 2. Formulare un'ipotesi

Ora che sai quali variabili testerai, è il momento di creare un'ipotesi. Pensa a quali modifiche puoi apportare per ottenere i risultati desiderati.

Fai una lista di tutto ciò che pensi di poter fare meglio e dei modi in cui puoi migliorare. Dovresti scrivere migliori CTA? Le tue email possono usare più immagini? Il tuo sito web dovrebbe avere un layout diverso?

Dopo aver formulato diverse ipotesi, è necessario dare loro la priorità. Individua quelli migliori e più importanti. Pensa a come puoi eseguire i tuoi test A/B per testarli. Inoltre, considera quanto sarà difficile implementarli e il loro potenziale impatto sui clienti.

Infine, devi decidere come verrà eseguito il tuo test A/B. Ad esempio, quando testi le email, dovrai inviare due versioni diverse e tracciare quale versione ottiene i risultati migliori.

Per questo, identifica quali elementi dell'email intendi testare, come l'oggetto, il testo, le immagini, ecc. Quindi considerare le metriche di misurazione come il tasso di apertura o click-through tasso (CTR) per differenziare e confrontare le versioni.

Passaggio 3. Imposta un limite di tempo

Devi anche decidere per quanto tempo eseguire il test A/B. Questo non è qualcosa che qualcun altro può decidere per te: dovrai imparare dal tuo intuito e trovare l'intervallo di tempo che funziona meglio per te.

In genere, i test A/B per le campagne e-mail possono durare da due ore a un giorno, a seconda di come si determina una vincita versione—tipicamente in base alle aperture, ai clic o alle entrate. Si consiglia di attendere almeno due ore per determinare un vincitore in base alle aperture, un'ora per determinare un vincitore in base ai clic e 12 ore per determinare un vincitore in base ai ricavi.

Un esempio di impostazione di un test in Mailchimp per confrontare quali contenuti email generano maggiori entrate

Per gli annunci, dovresti pubblicare la campagna per a minimo di 7 giorni test, perché test più brevi possono produrre risultati inconcludenti. Per le inserzioni di Facebook, puoi eseguire test A/B per un massimo di 30 giorni.

Quando si tratta di siti web, raccomandazioni variare, suggerendo di eseguire test A/B per una settimana fino a un mese. Tieni presente la differenza tra il comportamento di acquisto durante il fine settimana e nei giorni feriali prima di prendere una decisione.

Se hai appena iniziato con i test A/B e non sei sicuro di quanto tempo dovrebbe durare il test, puoi utilizzare un Calcolatrice della durata del test A/B. Dopo aver eseguito alcuni test, avrai un'idea migliore del limite di tempo ideale per ciascun tipo di test.

Passaggio 4. Testare ogni variabile separatamente

Una volta che hai determinato quali variabili vuoi testare, dovresti restringere il campo a una sola. Verificherai la variabile creando due alternative. Li metterai alla prova l'uno contro l'altro.

Se devi testare più elementi di una campagna o di un sito web, esegui sempre un test alla volta.

È meglio eseguire i test A/B separatamente piuttosto che eseguirli tutti contemporaneamente. Testare troppe variabili contemporaneamente renderà difficile determinare quali parti hanno avuto successo o meno.

Modificando solo una variabile e mantenendo costanti le altre, i dati risultanti saranno facili da comprendere e applicare.

Fase 5. Analizzare i risultati

I tuoi obiettivi determineranno il modo in cui analizzerai i risultati del tuo test A/B. Ad esempio, se desideri testare modi per aumentare il traffico del tuo sito web, dovresti testare i titoli dei post del blog e dei titoli delle pagine web. Dopotutto, i titoli dovrebbero attirare l'attenzione di qualcuno e invogliarlo a saperne di più.

Ogni variabile testata avrà metriche diverse e produrrà risultati diversi. Ecco alcuni esempi di potenziali obiettivi e variabili da modificare nel test A/B:

Miglioramento del tasso di conversione (puoi modificare il testo dell'invito all'azione, i colori e il posizionamento degli elementi)
Riduzione della frequenza di rimbalzo (testare le descrizioni dei prodotti, i caratteri utilizzati nelle inserzioni e le immagini in primo piano)
Aumenta il traffico del sito web (modifica il posizionamento dei collegamenti)
Tassi di abbandono del carrello più bassi (usa varie foto del prodotto)

Puoi anche suddividere i risultati in base a diversi segmenti del tuo pubblico. Puoi determinare da dove proviene il tuo traffico e quali elementi funzionano migliore per utenti mobili e desktop, come vengono attratti i nuovi visitatori e altro ancora.

Le tue opzioni sono quasi illimitate:

Fonte: Proprio su Interactive

Non sei sicuro dei risultati del test che hai ottenuto? Un modo per verificare l'accuratezza dei tuoi test è attraverso il feedback dei clienti. Dopo aver modificato il marketing in base ai risultati, incorpora a modulo di sondaggio sul tuo sito web per ricevere feedback dal tuo pubblico e vedere se apprezzano le modifiche apportate.

Passaggio 6. Regola e ripeti

Il lavoro non si ferma una volta che tutte le analisi sono state disposte in modo ordinato. Ora devi testare di nuovo. Apporta più modifiche, esegui più test e impara dai nuovi dati.

Naturalmente non è necessario eseguire i test A/B uno dopo l'altro. Concediti invece il tempo di imparare dai dati che hai raccolto e di sviluppare modi creativi per adattare il tuo approccio prima di rilasciare un nuovo test.

Cosa puoi testare A/B

Ecco un elenco di elementi del sito web che puoi sottoporre a test A/B per ottimizzare le prestazioni del tuo e-commerce:

Immagini dell'eroe della home page: Cattura l'attenzione con immagini accattivanti che siano in linea con l'identità del marchio e suscitino curiosità.
Chiamare all'azione colori dei pulsanti: Prova tonalità vivaci per stimolare il coinvolgimento degli utenti e motivarli clic.
Layout delle pagine dei prodotti: Sperimenta diverse soluzioni per ottimizzare l'esperienza utente e le conversioni di vendita.
Formati di visualizzazione dei prezzi: Testare diverse strutture tariffarie per verificarne la chiarezza e l'impatto persuasivo.
Design della pagina di pagamento: Ottimizza il layout per una navigazione semplificata e un'esperienza utente fluida.
Posizionamento delle testimonianze: Valutare l'impatto del posizionamento testimonianze dei clienti strategicamente per la credibilità e creazione di fiducia.
Stili del menu di navigazione: Progettazione di menu di test A/B per intuitivi, user-friendly navigazione.
Posizionamento della barra di ricerca: Valutare il posizionamento ottimale per un facile accesso e una maggiore praticità per l'utente.
Email Opt-in variazioni di forma: Prova diversi design di moduli per aumentare l'acquisizione e il coinvolgimento degli abbonati.
Contenuto e layout del piè di pagina: Sperimenta la disposizione dei contenuti per migliorare la visibilità e l'interazione dell'utente.
Progetti di banner promozionali: Esegui test A/B su banner visivamente accattivanti per le promozioni, per massimizzare l'attenzione e le conversioni.
Elementi di prova sociale: Valutare l'efficacia della prova sociale nel creare fiducia e guidare le conversioni.
Posizionamento dei contenuti video: Testare il posizionamento dei video per ottenere il massimo impatto sul coinvolgimento e sulla comprensione del prodotto.
Presentazione dei badge di fiducia: Sperimenta il posizionamento di badge di fiducia per aumentare la credibilità e rassicurare i potenziali clienti.
Stili e dimensioni dei caratteri: Esegui test A/B sui font per verificarne la leggibilità e l'aspetto estetico su tutti i dispositivi e le piattaforme.
Reattività mobile: Ottimizza per un'esperienza utente fluida e una conversione ottimale sui dispositivi mobili.
Disposizione della sezione dei prodotti correlati: Layout di prova per la guida cross-selling e aumentare il valore medio degli ordini.
Visibilità della politica di spedizione e reso: Esegui un test A/B per valutare l'importanza del prodotto, infondendo fiducia e riducendo l'esitazione all'acquisto.
Visualizzazione della funzionalità di chat in tempo reale: Posizionamento e visibilità dei test per un migliore supporto e soddisfazione del cliente.
Exit-intento pop-up variazioni: Test A/B per catturare l'attenzione e favorire le conversioni prima che i visitatori abbandonino il sito.

Per farla breve, puoi testare ogni elemento del tuo negozio online per migliorarlo efficacia del tuo business online.

I test A/B possono aiutarti a ottenere maggiori entrate

Il test A/B ti consente di sintonizzare il tuo sito web e i tuoi materiali di marketing per garantire che siano ottimizzati per ottenere il massimo impatto.

Massimizzare i ricavi

Il test A/B consente di sperimentare con diversi versioni del tuo sito web, pagine di prodotto o materiali di marketing, aiutandoti a identificare gli elementi che determinano tassi di conversione più elevati. ritocchi questi punti di contatto critici, puoi guidare efficacemente i visitatori attraverso l'imbuto di vendita, aumentando la probabilità di conversioni e aumentare le entrate.

Migliora l'esperienza utente

Attraverso i test A/B, è possibile valutare l'impatto di vari design, layout e funzionalità cambiamenti nell'esperienza utente. Individuando gli elementi che più coinvolgono e risuonano con il tuo pubblico, puoi creare un percorso utente fluido e intuitivo che incoraggia i visitatori a convertirsi, portando infine a flussi di entrate migliorati.

Migliorare la presentazione del prodotto

I test A/B ti consentono di testare diversi prodotti immagini, descrizioni e strategie di prezzo per determinare la presentazione più avvincente per le tue offerte. Ciò ti consente di mostrare i tuoi prodotti nella luce migliore, influenzando efficacemente le decisioni di acquisto e guidando la crescita dei ricavi.

Personalizzare i messaggi di marketing

I test A/B possono essere applicati anche a marketing via email, testi pubblicitari e altri contenuti promozionaliTestando diverse strategie di messaggistica, offerte e inviti all'azione, puoi identificare gli approcci più efficaci per catturare l'attenzione del tuo pubblico e spingerlo ad effettuare un acquisto, aumentando così i ricavi.

Un esempio di test su diversi argomenti per una campagna email promozionale

Pro e contro dei test A/B

Come per ogni medaglia, il test A/B ha lati positivi e negativi. Scopriamoli.

Professionisti dei test A/B

Basato sui dati decisioni: I test A/B forniscono dati concreti per prendere decisioni informate sui cambiamenti, consentendo alle aziende di basare le strategie di ottimizzazione su interazioni e preferenze reali degli utenti.
Esperienza utente migliorata: Testando diverse varianti, le aziende possono perfezionare e migliorare l'esperienza utente, ottenendo così una maggiore soddisfazione e coinvolgimento con la propria piattaforma di e-commerce.
Aumento dei tassi di conversione: I test A/B possono portare a tassi di conversione più elevati identificando e implementando gli elementi di design e contenuto più efficaci che risuonano con il target di riferimento.
Frequenza di rimbalzo ridotta:Attraverso test iterativi, le aziende possono individuare e correggere gli elementi che contribuiscono a tassi di abbandono elevati, migliorando in ultima analisi la fidelizzazione e il coinvolgimento degli utenti.
Contenuti migliorati: I test A/B consentono di valutare e perfezionare i contenuti, migliorando così la messaggistica e la comunicazione con i potenziali clienti.

Contro dei test A/B

Richiede tempo: Il processo di impostazione, esecuzione e analisi dei test A/B può essere richiede molto tempo, che richiedono un'attenta pianificazione ed esecuzione per produrre risultati significativi.
Portata limitata: I test A/B potrebbero presentare delle limitazioni nel testare in modo completo a livello di sito cambia, poiché solitamente si concentra su elementi o varianti specifici alla volta.
Rischio di falsi positivi: Esiste il rischio di trarre conclusioni errate dai risultati dei test A/B, che potrebbero portare a decisioni di ottimizzazione errate se la significatività statistica non viene rigorosamente rispettata.
Errori tecnici:Gli errori di implementazione ed esecuzione nei test A/B possono portare a risultati distorti, compromettendo l'affidabilità dei risultati dei test.
Miopia: Concentrarsi esclusivamente sui test A/B può portare a un'enfasi su piccole modifiche di progettazione a scapito di un approccio olistico, quadro generale miglioramenti, perdendo potenzialmente opportunità di ottimizzazione più ampie.

3 tipi di test A/B

Esistono tre tipi principali di test A/B.

Split test: Questa forma classica di test A/B prevede il confronto di due versioni (A e B) di una singola variabile per determinare quale funziona meglio nel raggiungimento di un obiettivo specifico, come click-through tassi o conversioni. È ideale per valutare l'impatto di cambiamenti individuali, come call-to-action colore del pulsante o testo del titolo, fornendo preziose informazioni sulle preferenze e sul comportamento dell'utente.
Test multivariato: A differenza dello split testing, il test multivariato consente di valutare l'impatto di più varianti di diversi elementi contemporaneamente. Analizzando gli effetti combinati di varie modifiche, come titolo, immagine e colore del pulsante, si ottengono informazioni su come questi elementi interagiscono per influenzare il coinvolgimento degli utenti e i tassi di conversione, aiutando a prendere decisioni informate sulle ottimizzazioni olistiche delle pagine.
Multipagina analisi: Questo approccio prevede di testare intere pagine web l'una contro l'altra anziché su elementi specifici. È utile per valutare il layout generale, la struttura dei contenuti e il design di diverse versioni di pagina, fornendo spunti su quali configurazioni di pagina risuonano meglio con il tuo pubblico e guidano le azioni desiderate dell'utente.

Questi metodi di test consentono alle aziende di commercio elettronico di realizzare data-driven decisioni, ottimizzare le esperienze degli utenti e massimizzare i tassi di conversione comprendendo l'impatto delle modifiche sui loro siti web o app.

4 errori più comuni nei test A/B

Quando si tratta di test A/B, evitare i comuni passi falsi è fondamentale per sfruttarne appieno il potenziale. Ecco i quattro errori più comuni di cui essere consapevoli:

Ipotesi di guasto: L'errore più comune nei test A/B è avere un'ipotesi non valida. Ogni test inizia con un'ipotesi e, se è errata, è improbabile che il test produca risultati significativi. È essenziale formulare ipotesi chiare, data-driven ipotesi per garantire la validità e l'efficacia dei test A/B. Senza un'ipotesi solida, l'intero processo di test potrebbe non avere una direzione e non riuscire a fornire informazioni utili per ottimizzare le esperienze utente e guidare le conversioni.
Ignorando la significatività statistica: Trascurare di garantire risultati statisticamente significativi può portare a conclusioni errate, mettendo a repentaglio l'affidabilità dei risultati dei test. È fondamentale valutare rigorosamente la significatività statistica dei risultati dei test A/B per prendere decisioni informate ed evitare di trarre conclusioni fuorvianti.
Testare troppe ipotesi contemporaneamente: Impegnarsi in più ipotesi all'interno di un singolo test può complicare i dati e impedire la capacità di individuare l'impatto preciso di ogni singolo cambiamento. Concentrarsi su troppe ipotesi contemporaneamente può diluire la chiarezza delle intuizioni derivate dal processo di test, ostacolando la capacità di fare ben informato decisioni di ottimizzazione.
Implementazione prematura dei cambiamenti: Affrettarsi a implementare modifiche basate su risultati di test A/B preliminari o inconcludenti può essere controproducente. È fondamentale raccogliere dati solidi e conclusivi per un periodo di tempo appropriato prima di apportare modifiche significative al tuo e-commerce piattaforma, garantendo che le decisioni siano basate su informazioni solide e affidabili.

Evitare queste insidie può migliorare l'efficacia dei test A/B, consentendo alle aziende di commercio elettronico di prendere decisioni consapevoli, data-driven decisioni e ottimizzare le esperienze degli utenti in tutta sicurezza.

Anche tu puoi eseguire test A/B efficaci e completi

Ecco qua esso—consiglio per iniziare con test A/B efficaci che aiuteranno rapidamente la tua attività. Ricorda che la tua attività è unica e le conoscenze condivise qui ti forniscono solo un modello da cui partire. Usa i nostri passaggi per creare i migliori test A/B per te e i tuoi obiettivi, anche se non sei un guru del marketing.

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Marketing e promozione

Ottobre 8, 2023

Circa l'autore

Max lavora nel settore dell'e-commerce da sei anni, aiutando i marchi a stabilire e migliorare il content marketing e la SEO. Nonostante ciò, ha esperienza con l'imprenditoria. Nel tempo libero è uno scrittore di narrativa.