A/B Testing: 4 step per una strategia di successo

20 Aprile 2020

Test ed esperimenti sono alla base del mondo del digital marketing online. Perché? Servono per ottimizzare ad esempio la navigazione su una pagina web, aumentare le performance di un sito o i tassi di conversione collegati alle campagne pubblicitarie.

Nel concreto è un sistema volto a capire come il pubblico reagisce dinanzi a più proposte di un messaggio pubblicitario.

Le due versioni sono solitamente chiamate appunto versione A e versione B, o anche originale e variante, questo per comprendere cosa l’audience preferisca.

Esistono diverse varianti da considerare nel momento in sui si pianifica e progetta un AB test, e riguardano: l’idea, l’arco temporale, gli obiettivi da tracciare ed il pubblico che sarà il target per l’esperimento.

  • Step 1. Il primo passo fondamentale per iniziare ad impostare un AB test è quello di individuare quali sono i risultati che si vorrebbero ottenere tramite l’esperimento. Per ogni obiettivo è necessario individuare con chiarezza le metriche da misurare, ossia le key performance indicator, che dovranno essere analizzate prima, durante ed alla fine dell’esperimento. Sono proprio questi indicatori di prestazione che determinano in quale misura gli obiettivi prefissati sono stati raggiunti.
  • Step 2. Determinare con sufficiente precisione la propria audience, le sue caratteristiche e abitudini di navigazione. Oltre ad analisi qualitative sul pubblico di riferimento, per procedere con un AB test, si deve determinare un dato puramente quantitativo, ossia la dimensione del campione di utenti che si vorrà far partecipare al test. Si può decidere cioè, se sarà tutto il pubblico a partecipare al test o solo una porzione di esso che si ritiene rilevante. Non esistono formule matematiche universalmente valide per determinare quanto debba essere ampio un campione di pubblico, ma esistono in rete diversi strumenti, in grado di fornire un’approssimazione della migliore dimensione campionaria per l’esperimento.
  • Step 3. Una volta definito il campione target, il più classico degli AB test prevede in prima istanza di suddividere il campione in due gruppi con delle caratteristiche similari e di proporre al 50% delle persone l’originale, mentre all'altro 50% la variante B.
  • Step 4. La durata ottimale di un AB test è un’altra delle variabili, la cui corretta definizione è la chiave della riuscita o meno di un esperimento. In generale un test va portato avanti fino alla fine, senza trarre conclusioni affrettate nei primi giorni della campagna. Ovviamente è necessario tenere conto di tutte le influenze esterne nel momento in cui si controlla l’andamento di un esperimento.

In un AB test è possibile testare praticamente ogni variante di un contenuto online, si potranno proporre due differenti call-to-action e capire quale genera le maggiori conversioni, utilizzare prodotti ambientati e prodotti privi di sfondo. La modifica di anche un solo contenuto visuale può drasticamente cambiare i risultati in termini di performance.

Quali strumenti utilizzare?
Esistono tool come Google Optimizer, con il quale è possibile generare esperimenti sulle pagine web e ottenere esperienze di navigazione customizzate sulle base delle preferenze degli utenti. Google Ads che rende possibile testare più varianti dello stesso annuncio all’interno di una campagna. Lo stesso Facebook offre l’opportunità di eseguire split test sulle sue Ads. Esistono poi tool professionali che permettono di monitorare contemporaneamente diverse campagne, ottimizzando landing page in base a diversi obiettivi.

L’AB testing è un’arma decisamente preziosa per chi si occupa di digital advertising, perché in brevi periodi riesce a garantirti importanti risultati di successo in termini di ROI per le aziende e permette di sviluppare successivamente campagne man mano più performanti.

 


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