Come condurre una campagna di A/B testing efficace (15 semplici passi / 12 strumenti / 3 casi di studio)

Amazon conduce oltre 10.000 test A/B ogni anno, e sa perché? Il motivo è semplice: l’utilizzo corretto dei test può aumentare il suo tasso di conversione del 300%! Chi non vorrebbe migliorare così tanto il proprio tasso di conversione? Quasi tutti lo vorrebbero, ma la realtà è ben diversa: solo il 44% delle aziende utilizza i test A/B per cercare di ottimizzare il tasso di conversione. Pertanto, la maggior parte delle aziende non lo utilizza ancora e se lei è una di queste, potrebbe essere il momento di includerlo nelle sue strategie di marketing per avere un vantaggio sulla concorrenza. Il principio è in realtà molto semplice: si testano due o più versioni diverse di una pagina web per determinare quale combinazione si comporta meglio e genera traffico o conversioni. Non c’è limite al numero di test che può eseguire, consentendole di ottimizzare tutti i diversi elementi delle sue pagine web o delle e-mail che invia. Per aiutarla a comprendere questo concetto, ho messo a punto questa guida pratica che spiega che cos’è il test A/B. Ho anche utilizzato casi di studio e le fasi e gli strumenti che può utilizzare per eseguire i suoi test in modo efficace.

Campagna di test A/B

In questo video spiego perché i test AB sono importanti

Ecco il PPT in cui spiego perché i test AB sono importanti:

Che cos’è il test A/B o test A/B?

Il test A/B è un approccio di marketing che consiste nel testare diverse varianti di una pagina web, al fine di determinare quale sia la più performante.

Spesso mette alla prova la le prestazioni di due versioni diverse della stessa pagina web pagina web con la stessa quantità di traffico distribuito in modo casuale. In altre parole, mostrerà la versione A di un contenuto di marketing a una metà del suo pubblico e la versione B a un’altra.

Per eseguire i test A/B, si creano due versioni diverse di una pagina web o di un’e-mail, con la modifica di una sola variabile. Poi mostra le due versioni a due pubblici di dimensioni simili per vedere quale genera più traffico, clic o conversioni in un periodo di tempo.

In questo modo, i test A/B possono aiutarla a valutare il rendimento di una determinata versione del suo contenuto rispetto ad un’altra versione. Per esempio, supponiamo che lei voglia cambiare la posizione del suo pulsante call-to-action o CTA, spostandolo al centro della sua pagina di destinazione anziché a sinistra.

Per eseguire questo test, dovrebbe creare un’altra pagina web alternativa che includa la modifica della posizione desiderata. La pagina web esistente A è considerata la “versione di controllo” e B è la “pagina di trattamento” o “sfidante”.

Dopo aver progettato la pagina B, procederà alla fase di test, indirizzando una percentuale predeterminata di visitatori a ciascuna pagina. Idealmente, è più efficace impostare la stessa percentuale di visitatori per entrambe le versioni [fusion_menu_anchor name=”2″ class=””][/fusion_menu_anchor]

Detto questo, non è limitato a due versioni diverse da testare. Con i diversi tipi di test A/B può confrontare le prestazioni di un numero qualsiasi di pagine.

I diversi tipi di test A/B: A/A, Split, A/B/n e Multivariato

Esistono diversi tipi di test A/B e non deve limitarsi a confrontare due versioni della stessa pagina web.

Il test A/A: verificare la precisione degli strumenti

A differenza del test A/B, che confronta due versioni della stessa pagina web, il test A/A utilizza la stessa versione per verificare l’accuratezza di uno strumento di A/B testing.

Se non è convinto della affidabilità di uno strumento di testse non è convinto dell’affidabilità di uno strumento di test, può semplicemente utilizzare questo tipo di test per verificarne la precisione e l’affidabilità.

Split testing: per URL diversi

Mentre il test A/B utilizza versioni della stessa pagina create dall’editor di un software di test, lo split testing le consente di confrontare due versioni diverse di una pagina ospitati su URL diversi.

Di conseguenza, il visitatore viene reindirizzato su un’altra pagina nello split testing, mentre rimane sulla stessa pagina nel test A/B.

Test multivariati e test A/B/n

Il test A/B le consente di testare solo due versioni di una pagina in base a una singola variabile, ma quando vuole testa diverse pagine o variabili allo stesso tempo, dovrebbe utilizzare i test multivariati o A/B/n.

Il test A/B/n le consente di testare diverse versioni della stessa pagina contemporaneamente, sempre utilizzando un’unica variabile. Ad esempio, può cambiare il colore del pulsante CTA per la versione B del suo test e cambiare un’immagine per la versione C senza influenzare il CTA. Pertanto, solo una variabile cambia da una versione all’altra rispetto alla versione A.

I test multivariati, invece, funzionano quasi come i test A/B/n, con la differenza che testano le varianti insieme invece che una per una. In effetti, questo tipo di test le permette di determinare quale delle sue diverse combinazioni di variabili ha le migliori prestazioni.

Ad esempio, se ha quattro versioni diverse da testare, potrebbe avere le seguenti modifiche:

• R: Originale ;
• B: Cambi il colore del pulsante CTA;
• C: Cambia l’immagine senza toccare la CTA;
• D: Modifichi il colore della CTA e dell’immagine.

Si hanno quindi le seguenti combinazioni:

• A: Immagine originale + colore CTA originale;
• B: Immagine originale + nuovo colore CTA;
• C: Nuova immagine + colore CTA originale;
• D: Nuova immagine + nuovo colore CTA [fusion_menu_anchor name=”3″ class=””][/fusion_menu_anchor]

È importante notare che se aggiunge più variabili o versioni di pagine, si ritroverà con un gran numero di pagine da testare. Questo può rendono la sua analisi inefficientesoprattutto se non è ancora esperto nell’utilizzo di questo approccio.

5 motivi per cui dovrebbe fare i test A/B nel 2019

Il test A/B ha molti vantaggi e il suo utilizzo le permette di testare una serie di variabili per ottimizzare le sue prestazioni complessive.

1. Test A/B: un approccio molto economico e conveniente

I test A/B sono economici perché può utilizzare strumenti gratuiti come Google Analytics per eseguire automaticamente i test. Inoltre, sono molto convenienti, motivo per cui dovrebbe adottarli.

Supponiamo che lei voglia utilizzare una soluzione gratuita per il suo test e che assuma un redattore che paga 2.000 euro al mese. Questo redattore pubblica cinque articoli a settimana, pari a 100 euro per ogni contenuto creato.

Ora, se in media un post sul blog genera 10 contatti, significa che per generare 10 contatti si spendono circa 100 euro. Ma per migliorare questo dato, decide di apportare alcune modifiche ai suoi contenuti, cioè di aggiungere infografiche ai suoi contenuti. Per valutare l’impatto di questo cambiamento, si utilizza il test A/B con Google Analytics.

Poi chiedete al redattore di dedicare due giorni alla creazione di due varianti dello stesso contenuto. Ciò significa che perderà 100 euro e probabilmente 10 contatti, in quanto si ritroverà con un solo contenuto nei due giorni invece di due diversi contenuti nello stesso periodo di tempo.

Ma se l’aggiunta di infografiche ai suoi contenuti ha un’ottima resa, al punto da raddoppiare i suoi contatti, non avrà perso nulla in termini di investimento. Al contrario, ognuno dei suoi prossimi contenuti potrebbe generare 20 contatti, anziché 10. Quindi, per gli stessi 100 euro, ora genererà il doppio dei contatti. Chi non vorrebbe approfittarne?

Tuttavia, può accadere che il suo test fallisca, ma ha l’opportunità di fare meglio, imparando dai suoi risultati per ottenere risultati coerenti in futuro.

Meglio ancora, può apportare ulteriori miglioramenti per passare da 20 a 30, 40, 60 contatti per ogni 100 euro di contenuti creati. Quindi questo è un un approccio molto efficace dal punto di vista dei costi e può essere molto economico anche quando si utilizzano strumenti a pagamento.

Oltre ai costi e alla redditività, i test A/B consentono a molti marketer di raggiungere diversi obiettivi.

2. Aumenta il traffico del sito web

I test A/B possono consentirle di sperimentare formule diverse per i titoli delle pagine o le meta descrizioni, al fine di modificare il numero di persone che cliccano su questi diversi elementi per raggiungere il suo sito web. Trovando la formula giusta, può semplicemente aumentare il traffico verso il suo sito web.

3. Tasso di conversione più alto

Testare posizioni, colori o persino testi di ancoraggio diversi sulle sue CTA può permetterle di modificare il numero di persone che cliccano su queste CTA per raggiungere una pagina di destinazione. Questo aumento significa che il numero di persone che compileranno i suoi moduli o qualsiasi altra cosa sarà migliorato. Avrà quindi molti più contatti o clienti.

4. Tasso di rimbalzo più basso

Se ha un’elevata frequenza di rimbalzo o un gran numero di visitatori che abbandonano rapidamente le sue pagine web dopo averle visitate, può utilizzare i test A/B per cercare di migliorare le cose.

Per esempio, può :

• Provi un formato di introduzione diverso;
• Utilizzi diversi formati visivi;
• Cambi il carattere o la dimensione della sua scrittura;
• Modificare il design della pagina stessa;
• Ecc..

Queste diverse azioni, seguite da test, possono permetterle di ridurre il tasso di rimbalzo e di fidelizzare molti più visitatori.

5. Riduzione del numero di abbandoni del carrello della spesa

Secondo MightyCallle aziende di e-commerce vedono il 40-75% dei clienti che lasciano il loro sito web con gli articoli nel carrello. Può ridurre questo tasso di abbandono testando :

• Foto di prodotti diversi;
• Il design delle pagine shopping; [fusion_menu_anchor name=”4″ class=””][/fusion_menu_anchor]
• La presentazione dei costi di spedizione;
• Etc….

Non c’è dubbio che l’uso dei test A/B sia molto importante. Passiamo alla fase di implementazione.

Quando sa che deve fare dei test A/B?

C’è solo una risposta a questa domanda Dovrebbe sempre e continuamente eseguire dei test A/B. Ormai conosce i numerosi vantaggi di questa tecnica e sarebbe saggio utilizzarla per rimanere in testa alla concorrenza.

Tuttavia, i risultati saranno più accurati se si tratta di un’azienda già consolidata piuttosto che di un’azienda appena avviata. Infatti, un’attività consolidata sta già generando traffico mirato e lead qualificati, quindi i risultati che ottiene sono coerenti con il mercato di riferimento [fusion_menu_anchor name=”5″ class=””][/fusion_menu_anchor]

Questo non significa che il test A/B sia inutile per una nuova attività. Significa solo che potrebbe ottenere risultati meno accurati e pertinenti.

3 casi di studio sul test A/B per ispirarla

Diamo un’occhiata a tre esempi di test A/B per vedere come altre aziende sono riuscite a migliorare le loro prestazioni.

Studio di caso 1: aumento del 49% del CTR con l’aggiunta di testo al pulsante call-to-action

Questo esempio è uno dei casi di studio presentati da AB Gustoso. Il test A/B è stato condotto da Fab che è una comunità online i cui membri hanno la possibilità di vendere o acquistare :

• Vestiti ;
• Accessori ;
• Oggetti da collezione; Articoli per la casa
• Articoli per la casa;
• Ecc..

L’obiettivo del test

L’obiettivo del test era quello di rendere più chiaro il pulsante “Aggiungi al carrello” aggiungendo del testo, al fine di aumentare il numero di persone che aggiungono articoli al carrello.

Il risultato

Dopo il test, si è registrato un aumento del 49% del tasso di clic rispetto all’originale. Questo dimostra che l’aggiunta del testo “Aggiungi al carrello” ha un rendimento migliore rispetto alla presenza di un simbolo.

Fonte dell’immagine https://www.abtasty.com/blog/learn-from-5-ab-test-case-studies/

Nell’immagine vedrà :

• All’estrema sinistra: l’immagine originale che presenta un piccolo carrello della spesa con un segno “+”, ma senza testo;
• Centro e destra: queste sono le due versioni che facevano parte del test e che hanno un testo. Il primo, quello al centro, ha aumentato le aggiunte al carrello del 49% rispetto all’originale.

Lezione imparata

I visitatori interagiscono meglio con i contenuti testuali che con immagini o simboli che possono confonderli. Pertanto, cerchi di avere una CTA diretta e chiara, che aiuti i suoi visitatori a sapere automaticamente cosa fa il pulsante. Sarà d’accordo con me che non ha senso avere una CTA che i suoi visitatori non capiscono.

Studio di caso 2: aumento del 256% dei contatti dopo l’utilizzo di una landing page ottimizzata per i dispositivi mobili

AB Tasty fornisce anche questo esempio di test da Collegio Rasmussen. Si tratta di un’università privata a scopo di lucro che desiderava aumentare il numero di contatti tramite traffico a pagamento sul loro sito mobile.

L’obiettivo del test

L’obiettivo del test era quello di creare un nuovo sito web mobile-friendly con un menu cliccabile per migliorare le conversioni.

Il risultato

Le conversioni sono aumentate del 256% dopo l’implementazione di un nuovo un sito web adatto al telefono.

Fonte dell’immagine https://www.abtasty.com/blog/learn-from-5-ab-test-case-studies/

Lezione imparata

57 % dei consumatori non raccomanderà la sua azienda se il suo sito web per dispositivi mobili è mal progettato e 48% penseranno che lei non si preoccupi di loro. Alla luce di queste cifre, è molto importante che il vostro sito web responsive se non l’ha già fatto.

In effetti, è essenziale se non vuole perdere clienti solo perché il suo sito non ha un aspetto corretto.

Caso di studio 3: aumento del 433% del CTR cambiando immagine e testo

Questo caso di studio è dato da Crazyegg e riguarda un test A/B effettuato dalla compagnia assicurativa Humana. In effetti, l’azienda voleva generare più interazione con il suo banner e quindi ha effettuato un test A/B con alcune modifiche.

L’obiettivo del test

Humana voleva aumentare il tasso di clic sul banner apportando semplici modifiche al testo e all’immagine.

Fonte https://www.designforfounders.com/ab-testing-examples/

Per farlo, Humana ha ridotto la quantità di testo e ha cambiato l’immagine presente sul banner originale. Inoltre, la CTA è stata modificata da “Acquista i piani Medicare 2014” a “Inizia subito” con un pulsante e un colore diversi.

Risultato

La semplice riduzione del testo e la modifica dell’immagine hanno comportato un aumento del 433% del tasso di clic. Dopo aver modificato il testo della CTA, Humana ha registrato un ulteriore aumento del 192%.

Lezione imparata

La semplicità è un fattore molto importante nel marketing. Infatti, quando si ha un prodotto da offrire, si vogliono evidenziare le sue caratteristiche o i suoi vantaggi straordinari, ma i consumatori non vogliono necessariamente queste informazioni in tutti i luoghi

Questo esempio di test A/B dimostra che le persone spesso rispondono a testi ridotti e a CTA più semplici. Questo non significa che non debba parlare del suo prodotto, può dedicargli un’intera pagina. Si tratta di un concetto molto importante e le raccomando di leggere il mio articolo sulla imbuto di vendita per scoprire quando e dove parlare delle caratteristiche dei suoi prodotti. [fusion_menu_anchor name=”6″ class=””][/fusion_menu_anchor]

Abbiamo appena visto tre casi di studio che possono ispirarla a fare il suo test personale. Passiamo quindi alle diverse fasi per condurre i suoi test.

15 semplici passi per realizzare un test A/B

Per condurre una campagna di test A/B di successo, ci sono azioni da intraprendere prima, durante e dopo il test.

Prima del test A/B: lista di controllo delle cose da fare

1. Scelga una variabile da testare

Sono molti i fattori che entrano in gioco quando si vuole ottimizzare una pagina web o una campagna online. Ma per valutare l’efficacia di un cambiamento, è bene isolare una singola variabile per misurarne le prestazioni.

Altrimenti, non potrà sapere con certezza quale elemento è responsabile dei cambiamenti che vede. Naturalmente, può testare più di una variabile per una singola pagina web o e-mail, ma si assicuri di testarle una alla volta.

Ecco nove variabili che può includere nei test A/B:

1.1. Il colore dei suoi bottoni

Il colore di un pulsante call-to-action può avere un impatto sulla conversione o sull’interazione del visitatore, a seconda di come il colore si relaziona con il resto della pagina web. Provi alcuni colori e veda quale colore suscita il maggior numero di azioni da parte dei visitatori.

1.2. I titoli delle sue pagine

Anche la modifica di alcune parole nel titolo della sua pagina potrebbe avere un impatto importante sulle sue prestazioni, soprattutto in termini di tassi di clic. A tal fine, non esiti a testare diversi titoli sulla sua pagina, soprattutto sulle sue landing page, per vedere quale titolo attira il maggior numero di contatti.

A questo proposito, può consultare la mia guida su come creare titoli d’effetto e accattivanti.

1.3. Immagini nei suoi contenuti

Quali sono le dimensioni delle immagini da utilizzare? Deve utilizzare immagini originali come faccio io, o immagini classiche? Vwo ritiene, sulla base di diverse ricerche, che la foto di una persona su una landing page abbia un impatto positivo e aumenti il tasso di conversione. Non sarebbe interessante testare questo tipo di immagine anche sulle sue pagine di destinazione?

1.4. Posizionamento del testo

Ha un testo principale abbastanza accattivante da spingere i suoi visitatori a compiere un’azione? Se sì, dove deve posizionarlo per ottenere il massimo impatto?

Inoltre, se non riesce a decidere quale testo principale utilizzare, un semplice test A/B può aiutarla a determinarlo.

1.5. La posizione delle CTA

Dove dovrebbe essere collocata una call to action sulla sua pagina web per indirizzare meglio i visitatori alla pagina che desidera? Naturalmente, lo posizionerà da qualche parte in modo che sia automaticamente visibile ai visitatori. Ma dovrebbe essere a sinistra, al centro, a destra, in alto o in basso? Per rispondere a questa domanda, non c’è altra scelta che condurre un test A/B.

1.6. Layout delle sue pagine di destinazione

Provi a testare diversi layout per ottimizzare l’esperienza dell’utente. Provi una colonna, due colonne o un determinato mix di colori per ottenere pagine di atterraggio che convertano un numero significativo di visitatori.

1.7. numero di campi del modulo

Non sarebbe fantastico se potesse aumentare il numero di conversioni dalle sue pagine web semplicemente eliminando un campo dai suoi moduli? O forse ritiene che sarebbe una buona idea aggiungere un altro campo al suo modulo.

Esegua un test A/B per vedere se questo influisce negativamente o positivamente sul suo tasso di conversione.

1.8. Le sue diverse offerte

A seconda del contesto della pagina, i visitatori interagiranno in modo diverso con le sue offerte. Ad esempio, se offre una prova gratuita di uno strumento nel contenuto del suo blog, l’effetto sarà diverso se si tratta di un ebook gratuito.

Forse sarebbe più efficace inserire le prove gratuite nelle pagine dei suoi prodotti e gli ebook gratuiti nei post del suo blog.

1.9. Le e-mail

Qual è la riga dell’oggetto che le fa ottenere il maggior numero di aperture per le sue e-mail? Includere il nome o il cognome dei suoi potenziali clienti le fa ottenere più conversioni? Può testare tutti questi diversi aspetti per ottimizzare le sue prestazioni.

1.10. Prezzi

Non si tratta di presentare ai suoi visitatori prezzi diversi in un test A/B. Può cambiare il modo in cui li espone e la invito a consultare questa risorsa di Convertire una risorsa che mostra i modi migliori per visualizzare i prezzi. Si informi e faccia delle prove, in modo da avere le opzioni migliori.

In sintesi, esamini i diversi aspetti delle sue strategie di marketing e le loro possibili alternative in termini di:

• Design ;
• La formulazione;
• Layout.

Tenga presente che anche semplici modifiche, come cambiare l’immagine della sua e-mail o le parole del suo pulsante call-to-action, possono avere un grande impatto sulle sue prestazioni.

Tuttavia, a volte può essere più sensato testare più variabili contemporaneamente piuttosto che una sola. Dipende dai suoi obiettivi, ma è importante non esagerare per non falsare la sua analisi.

2. Determinare il suo obiettivo

Anche se un singolo test A/B le fornirà una certa quantità di dati, è importante scegliere un parametro su cui si concentrerà. Per esempio, se vuole cambiare il titolo della sua pagina, quale parametro vuole guardare, il traffico o la conversione della pagina?

La risposta a questa domanda le permette di definire un obiettivo o il risultato che desidera. Può quindi formulare un’ipotesi ed esaminare i risultati in base a quella previsione

In altre parole, considererà come le modifiche apportate influenzeranno gli utenti. Ad esempio, potrebbe pensare che cambiare il titolo della pagina raddoppierà il traffico verso la sua pagina.

Questo passaggio è importante perché le permette di progettare la seconda versione della sua pagina in modo da enfatizzare la variabile che desidera valutare.

Infatti, se aspetta fino alla fine per pensare a quali parametri sono più importanti per lei, quali sono i suoi obiettivi e come le modifiche proposte potrebbero influenzare il comportamento degli utenti, il test potrebbe diventare inefficace.

3. Creare una versione “autorità” e una “sfidante”

Dopo i passi precedenti, utilizzi le informazioni per impostare le diverse versioni che desidera testare. La versione “autorità” non è altro che la pagina web che esiste già e che lei utilizza.

Sulla base di questa versione, costruirà la versione “sfidante” di ciò che desidera testare. Per esempio, se si sta chiedendo se l’inclusione di un testimonial in una homepage farebbe la differenza, imposti la sua pagina di controllo senza testimonial e poi crei la sua variante con un testimonial.

4. Distribuisca i gruppi campione in modo equo e casuale

Per i test in cui ha un maggiore controllo sul pubblico, come nel caso delle e-mail, è consigliabile eseguire il test con due o più pubblici diversi. Tuttavia, questi devono essere uguali, in modo che lei possa ottenere risultati conclusivi.

Deve sapere che questo processo varia a seconda dello strumento che utilizza per i test A/B. La maggior parte degli strumenti, tuttavia, le consente di suddividere automaticamente il traffico tra le diverse versioni che possiede, in modo che ogni versione riceva un campione casuale di visitatori.

5. Determinare la dimensione del campione

Per determinare la dimensione del campione, dovrà prendere in considerazione non solo lo strumento che sta utilizzando, ma anche il tipo di test A/B che ha scelto.

Se il suo test è per una campagna di mailing, probabilmente invierà i diversi contenuti a una parte più piccola della sua lista per ottenere risultati statisticamente significativi. Poi sceglierà l’opzione più performante da inviare al resto della lista.

Alcuni strumenti le consentono di eseguire il test A/B con una suddivisione automatica della dimensione del campione, ad esempio 50/50. Questa funzione non funziona per tutti i parametri e la maggior parte delle volte è necessario fornire un elenco di almeno 1000 destinatari.

Tuttavia, se sta testando qualcosa che non ha un pubblico finito, come ad esempio una pagina web, l’opzione tempo è il fattore che influenzerà direttamente la dimensione del campione. In effetti, dovrà far funzionare il suo test abbastanza a lungo da ottenere una quantità significativa di traffico, altrimenti sarà difficile capire se c’è una differenza significativa tra le due versioni.

6. Decida quanto sono importanti i suoi risultati

Una volta definiti i suoi obiettivi, pensi a quanto debbano essere importanti i risultati per giustificare la scelta di una versione rispetto a un’altra. In altre parole, deve rispondere alla domanda I risultati in suo possesso sono sufficientemente rilevanti da permetterle di prendere una decisione? ?

Il significatività statistica è un concetto importante nei test A/B ed è saggio padroneggiarlo. Può consultare questa risorsa di HubSpot per comprendere il concetto di significatività statistica.

In pratica, più alta è la percentuale del suo livello di fiducia, più può essere sicuro dei suoi risultati. In genere, è richiesto un livello minimo del 95% per approvare la rilevanza dei risultati. Tuttavia, a volte è saggio utilizzare un livello di fiducia inferiore, soprattutto se non è necessario che il test sia molto rigoroso.

HubSpot dice che è più facile pensare alla significatività statistica come a una scommessa. Ad esempio, può affermare che “sono sicuro al 90% che questo sia il colore giusto e sono disposto a scommettere tutto su di esso”. Questa affermazione è la stessa quando si vuole utilizzare una significatività del 90% e poi dichiarare un vincitore su questa base.

D’altra parte, è consigliabile adottare un livello di fiducia più alto per i parametri che migliorano solo leggermente i risultati. Ad esempio, se una variabile importante come la modifica del design è probabile che aumenti il tasso di conversione del 10 o 15%, è saggio avere un livello di fiducia basso. D’altra parte, se si tratta di una modifica del colore di una CTA e il suo tasso di conversione migliorerà di pochissimo, dell’1% o meno, è più utile avere un livello di fiducia elevato.

In sintesi, deve essere più scientifico se il cambiamento è specifico, in quanto avrà un impatto molto poco evidente, mentre se il cambiamento è radicale e ha un impatto maggiore, può essere meno scientifico.

7. Un test alla volta per ogni campagna

Testare più di una cosa alla volta per una singola campagna può complicare i risultati. Per esempio, se si testa una variabile su una landing page e si testa anche una campagna e-mail che indirizza a quella stessa pagina, come si può sapere esattamente quale parametro ha causato l’aumento dei contatti?

Durante i test A/B: utilizzare gli strumenti per i suoi test

8. Utilizzi uno strumento di test A/B

Per eseguire un test A/B sul suo sito web o in un’e-mail, dovrà utilizzare un software che le permetta di raccogliere i dati automaticamente. Può utilizzare, ad esempio Google Analytics che le consente di testare fino a 10 versioni della stessa pagina web e di confrontarne le prestazioni con un campione casuale di visitatori. Questa soluzione gratuita non è l’unica e ha a disposizione più di dieci strumenti.

8.1. VWO

VWO è una piattaforma di test A/B utilizzata da oltre 4.500 marchi, tra cui UBISOFT, eBay, Target e molti altri. Si tratta di una soluzione appositamente studiata per le aziende e permette di eseguire :

• Test A/B;
• Test URL divisi;
• Test multivariati.

Inoltre, VWO offre molteplici funzioni per misurare le prestazioni dei suoi test. Inoltre, lo strumento le offre una funzione SmartStats che sfrutta le statistiche per aiutarla:

• Eseguire i test più velocemente;
• Controlla meglio i suoi test;
• Tragga conclusioni più accurate.

8.2. Ottimizzare

Optimizely è una piattaforma di sperimentazione digitale utilizzata da 24 delle 100 aziende più ricche. Con il suo potente strumento di sperimentazione, può eseguire più esperimenti su una singola pagina contemporaneamente, consentendole di testare diverse variabili nel suo web design.

Optimizely va oltre, offrendo anche test su:

• Campagne pubblicitarie ;
• Siti web dinamici;
• Geografia;
• Vari parametri come il dispositivo, il browser…
• Ecc..

8.3. AB Gustoso

Utilizzato da marchi importanti come L’Oreal, Sephora, USA Today e molti altri, AB Tasty è un software di ottimizzazione del tasso di conversione che offre :

• Test A/B e multivariato
• Analisi dei dati;
• Strumenti di marketing e di personalizzazione.
• Con questo strumento, può condurre serenamente :
• Test A/B
• Il suo split test;
• I suoi test multivariati;
• I suoi canali di vendita.

Inoltre, il targeting avanzato di AB Tasty le permetterà di eseguire i suoi test in base a diversi criteri, come :

• L’URL ;
• Geolocalizzazione; Meteo
• Tempo;
• E così via.

Per la convalida dei suoi test, AB Tasty offre rapporti che visualizzano in tempo reale i suoi test e il loro livello di confidenza. Se ha un’azienda di medie dimensioni, AB Tasty potrebbe fare al caso suo.

8.4. Uovo pazzo

Crazy Egg è un software di ottimizzazione del sito web che offre strumenti per :

• Test A/B
• Mappatura termica;
• Test di usabilità.

Il loro strumento di test A/B le permette di testare le variazioni di ogni pagina del suo sito web, semplicemente aggiungendo un pezzo di codice alle pagine che desidera testare.

Oltre alla creazione di test, Crazy Egg le permette di inviare automaticamente più traffico alla variante ottimale del suo test, una volta riconosciuto che è il vincitore. Inoltre, riceve altri strumenti intuitivi di monitoraggio delle conversioni e di reporting. Crazy Egg è uno strumento sviluppato appositamente per le piccole imprese.

8.5. Omniconvertitore

Come gli altri strumenti, Omniconvert offre uno strumento di test A/B che viene fornito con altri strumenti:

• Sondaggi ;
• Personalizzazione ;
• Sovrapposizione; e
• Segmentazione.

Omniconvert può essere eseguito su un dispositivo desktop, tablet o mobile. L’azienda va oltre, combinando il suo strumento di test A/B con il suo strumento di segmentazione, consentendo di testare oltre 40 parametri di segmentazione, come ad esempio:

• Fonte del traffico ;
• Geolocalizzazione
• Comportamento dei visitatori;
• Ecc..

Questi dati le permettono di migliorare altri elementi, come ad esempio

• Le caratteristiche del suo prodotto;
• L’esperienza dell’utente;
• La capacità del contenuto di convertire o coinvolgere.

Per un’azienda di medie dimensioni, Omniconvert potrebbe essere un’eccellente soluzione di A/B testing.

8.6. Freshmarketer

Freshmarketer è uno strumento che può integrare con Google Analytics e che le permette di testare e convalidare i risultati. Inoltre, può tracciare l’ammontare dei ricavi generati dai suoi esperimenti.

Inoltre, il suo strumento di split testing degli URL può aiutarla :

• Provi più varianti di URL;
• Trasforma le varianti di test vincenti in pagine web reali;
• Ecc..

Freshmarketer potrebbe essere il suo strumento ideale se ha una piccola impresa.

8.7. Convertire

Utilizzato da marchi come Sony, Unicef e Jabra, Convert è un software per i test A/B e la personalizzazione del web che offre strumenti per la gestione del web:

• Test A/B ;
• Test di divisione
• Test multivariato;
• Test multipagina.

Convert offre anche uno strumento di segmentazione avanzato che le permette di segmentare gli utenti in base a:

• Il loro comportamento
• La loro storia
• I cookie;
• Eventi JavaScript.

Inoltre, Convert può misurare le prestazioni di tutti i suoi test, riportando un’ampia gamma di metriche, dai tassi di click-through al ROI.

Se desidera utilizzare Convert in combinazione con altri strumenti, offre un sacco di integrazioni con strumenti di terze parti:

• WordPress ;
• Shopify; ;
• HubSpot ;
• Ecc..

Convert è più adatto alle piccole imprese.

8.8. Fivesecondtest

Come suggerisce il nome, questo strumento le permette di sapere che cosa un visitatore percepisce in 5 secondi del suo web design. In altre parole, può scoprire facilmente cosa piace o non piace alle persone del suo sito web.

8.9. Kameleoon

Utilizzato da aziende come Renault, Toyota, L’EQUIPE, Le Monde e molte altre, Kameleoon è una soluzione semplice che le permette di :

• Esegua i test A/B;
• Segmenti il suo pubblico;
• Personalizzi i suoi contenuti, le sue e-mail, i suoi prodotti…
• Ecc..

8.10. Nelio Test A/B per WordPress

Se utilizza il CMS WordPress, Nelio è una soluzione potente per :

• Commercio elettronico ;
• Editori;
• I marketer;
• Organizzazioni non profit; Istruzione
• Istruzione;
• Etc….

Nelio è uno strumento facile da usare che le permette di eseguire i suoi test e migliorare le sue prestazioni.

8.11. Unbounce

Oltre 15.000 rivenditori utilizzano Unbounce. Questo strumento ha un’interfaccia molto semplice che può utilizzare per testare e personalizzare le sue pagine web.

8.12. Ottimizzare Google

La soluzione gratuita dell’azienda di Mountain View è collegata a Google Alanytics e consente di condurre :

• I suoi test A/B ;
• I suoi test multivariabili;
• I suoi test di reindirizzamento ;
• E altro ancora..

Oltre a un modello statistico avanzato, Google Optimize offre strumenti di targeting sofisticati che le consentono di offrire un’esperienza su misura per il suo pubblico.

8.13. Kit di test A/B di HubSpot e Kissmetrics

HubSpot offre un kit gratuito con tutto ciò che serve per eseguire i test A/B:

• Un modello per tracciare i test A/B;
• Una guida pratica per l’istruzione e l’ispirazione;
• Un calcolatore di significatività statistica per vedere se i suoi test hanno vinto, perso o meno.

Questo strumento è ideale per le aziende che stanno iniziando con i test A/B, o per le aziende che hanno bisogno di un modo per monitorare i test esistenti.

Nota l’intero kit è in inglese, se ha difficoltà con questa lingua, sarebbe opportuno utilizzare un’altra soluzione.

9. Testare entrambe le versioni contemporaneamente

Il tempismo è un fattore molto importante per i risultati di una campagna di marketing. Se utilizza la versione A per un mese e la versione B un mese dopo, come potrà sapere se il cambiamento delle sue prestazioni è dovuto alle modifiche apportate o alla differenza dei periodi di tempo?

Ad esempio, quando vende occhiali da sole e fa il primo test a gennaio e il secondo a febbraio, la sua analisi potrebbe essere completamente sbagliata, perché a febbraio c’è un’alta domanda di occhiali da sole. Di conseguenza, non saprà se questa richiesta è la causa dei cambiamenti nelle sue prestazioni.

Per questo motivo, testa contemporaneamente le diverse versioni del suo test A/B, altrimenti rischia di dubitare dei suoi risultati.

Ma quando lei prova la temporizzazione stesso, questa è un’eccezione. Ad esempio, può determinare gli orari migliori per inviare le sue e-mail. Parlando di tempistica, questo è un fattore molto interessante che può includere nella sua lista di cose da testare.

10. Prendersi il tempo necessario per ottenere dati utili

Per assicurarsi di avere un campione di grandi dimensioni per determinare le differenze significative tra le due versioni, è molto importante dare al test A/B il tempo necessario.

Il raggiungimento di risultati statisticamente significativi varia a seconda delle dimensioni della sua azienda e delle modalità di esecuzione del test. Se la sua attività riceve molto traffico, forse qualche ora sarà sufficiente. Ma se non riceve molto traffico, potrebbero essere necessari alcuni giorni o settimane.

A questo punto, suggerirei di non effettuare test A/B se ha appena lanciato il suo sito web e ha un traffico molto limitato. Potreste non disporre di dati affidabili, il che potrebbe distorcere la vostra analisi.

11. Chieda un feedback agli utenti reali

I test A/B la aiutano principalmente a vedere con dati quantitativi che non la aiutano necessariamente a capire perché le persone compiono determinate azioni piuttosto che altre. Mentre esegue il test, perché non raccogliere il feedback direttamente da alcuni dei suoi utenti?

Condurre un sondaggio è un modo molto efficace per ottenere l’opinione dei suoi visitatori. Per farlo, può aggiungere un pop-up di uscita al suo sito web o un piccolo sondaggio nella pagina di ringraziamento che chiederà ai suoi visitatori perché non hanno cliccato su una determinata CTA, ad esempio.

Dopo il test A/B: analizzare e migliorare

12. Si concentri sul suo obiettivo

Anche se misura diversi parametri, nel fare l’analisi si concentri sul suo obiettivo principale.

Ad esempio, se ha cambiato il colore del suo pulsante CTA e ha scelto la conversione come metrica principale da misurare, non si faccia distrarre dal tasso di click-through.

In effetti, il tasso di clic potrebbe essere aumentato, ma risultare ancora in un basso tasso di conversione. In questo caso, finirà per scegliere la variante con il tasso di conversione più alto, anche se ciò significa che il tasso di clic sarà basso.

13. Misurare l’importanza dei suoi risultati

Con i risultati ottenuti, si sa quale variante dà i risultati migliori. È il momento di stabilire se i suoi risultati sono statisticamente significativi o meno. In altre parole, determinerà se questi risultati sono sufficienti a giustificare un cambiamento

Per scoprirlo, eseguirà un test di significatività statistica, come ho detto nei capitoli precedenti. Questo calcolo può essere effettuato manualmente o con uno strumento online. Naturalmente, la soluzione automatica è più facile e veloce, in quanto deve solo inserire i dati raccolti.

Può utilizzare lo strumento gratuito di Neil Patel che le permette di fare una scelta rapida. Infatti, il calcolatore le fornisce il livello di fiducia che i suoi dati producono e la variazione vincente. Quindi, si misura semplicemente questo numero rispetto al livello di fiducia scelto all’inizio per determinare se cambiare le cose o meno.

14. Agisca in base ai suoi risultati

Quando i numeri mostrano che una versione è costantemente migliore dell’altra, può disattivare la versione perdente dal suo strumento di test A/B.

Se entrambe le versioni del test danno risultati simili, il test non è conclusivo. Questo le permette di sapere che la variabile che ha testato non ha alcun impatto sulle sue prestazioni. Può semplicemente mantenere la versione originale o eseguire un altro test scegliendo un parametro diverso.

Infatti, è importante prendere nota delle lezioni apprese da ogni test e utilizzarle per perfezionare i prossimi test.

15. Pianifichi il suo prossimo test A/B

Ha appena completato un test A/B che le ha mostrato un nuovo modo per rendere più efficaci i suoi contenuti di marketing. Ma sarebbe un peccato fermarsi qui, soprattutto perché c’è sempre spazio per un’ulteriore ottimizzazione.

Può eseguire un altro test A/B su un’altra caratteristica della stessa pagina permigliorare ulteriormente le sue prestazioni.

Per esempio, se ha appena testato un pulsante CTA sulla sua landing page, perché non fare un altro test sul testo principale della sua landing page? O utilizzare un video al posto delle immagini?

È saggio essere sempre alla ricerca di opportunità per ottimizzare le prestazioni del suo sito web o delle sue campagne e-mail.

Conclusione: Test A/B – Un concetto semplice da usare e molto redditizio

Mantenere o ottenere una certa visibilità sul web, al giorno d’oggi, richiede un impegno costante per migliorare uno sforzo costante per migliorare le prestazioni. Infatti, una posizione acquisita oggi nelle SERP può essere rapidamente persa a favore della concorrenza, se le ottimizzazioni non vengono effettuate regolarmente. Per fare questo, sono stati sviluppati diversi metodi, strumenti e approcci di marketing, tra cui il test A/B. Si tratta di un approccio molto semplice principio di funzionamento molto semplice in quanto se desidera apportare miglioramenti ai suoi contenuti, può prima effettuare dei test. A seconda dei risultati ottenuti, può mantenere la versione originale o convalidare la nuova versione. In questo modo evita di apportare modifiche alla cieca che penalizzano le sue prestazioni invece di migliorarle. In questa logica, il test A/B le consente di apportare costantemente modifiche che ottimizzano solo le prestazioni del suo sito web o delle sue campagne e-mail. Tuttavia, è necessario sa come scegliere le variabili da testare al fine di avere risultati significativi per prendere decisioni rilevanti.

Allora, vuole lanciare la sua prima campagna di test A/B?