Che cos'è il test A/B? Una guida per principianti

Non importa quante ricerche fai, non tutte le campagne di marketing otterranno risultati positivi.

Ecco perché il test A/B è un metodo fantastico per calcolare le migliori strategie promozionali e di marketing online per la tua attività.

Può essere utilizzato per testare qualsiasi cosa, dalla copia del sito Web alle e-mail di vendita. Ciò ti consente di trovare la versione più efficace della tua campagna prima di spendere l'intero budget in materiali di marketing che non funzionano. Sebbene i test A/B possano richiedere molto tempo, i suoi vantaggi sono sufficienti per compensare l'investimento di tempo.

Tutto sommato, test A/B ben pianificati possono fare un'enorme differenza nell'efficacia dei tuoi sforzi di marketing. Restringere e combinare gli elementi più efficaci di una promozione può creare un maggiore ritorno sull'investimento, un minor rischio di fallimento e, soprattutto: un piano di marketing più forte.

Che cos'è il test A/B e perché è importante?

Il test A/B è una strategia di marketing che mette l'una contro l'altra due diverse versioni di un sito Web, pubblicità, e-mail, popup o pagina di destinazione per vedere quale è più efficace.

Ad esempio, potresti testare due diversi popup (per vedere quale genera più iscrizioni ai webinar) o due diversi Google Ads (per vedere quale genera più acquisti). Ciò fornisce informazioni chiave su dove e come investire il budget di marketing e ti dà il coraggio di intraprendere mosse potenzialmente rischiose.

Sul mio sito, IA/B ha testato il mio popup per scoprire cosa ha incoraggiato gli utenti a interagire con il mio marchio.

Nel corso del tempo, abbiamo scoperto che offrire un'analisi gratuita del sito Web (che fornisce tonnellate di valore al nostro pubblico di destinazione) era il modo più efficace per stabilire competenze e mostrare ai visitatori il nostro valore. Siamo stati in grado di confrontare i clic e i tassi di conversione per vedere quale intestazione avrebbe avuto maggiore impatto sul mantenimento degli utenti sul nostro sito.

Come funziona il test A/B?

Il test A/B funziona mostrando casualmente due versioni della stessa risorsa (annuncio, sito Web, pop-up, offerta, ecc.) a utenti diversi. La parte casuale è importante perché fornisce informazioni più accurate senza distorcere i risultati.

Una versione è il gruppo "controllo" o la versione già in uso. La seconda versione cambia un singolo elemento. Puoi modificare più elementi, ma rende più difficile dire quale cambiamento ha fatto la differenza. Questo è chiamato test multivariato (ne parleremo più avanti).

Ad esempio, potresti mostrare a metà dei visitatori del tuo sito web un pulsante blu "acquista ora" e all'altra metà un pulsante rosso "acquista ora". Dopo un certo periodo di tempo (in genere almeno due settimane), confrontare i tassi di conversione per vedere quale pulsante del colore ha portato a più acquisti.

La maggior parte degli esperti di marketing utilizza uno strumento per creare e visualizzare le diverse versioni: tratteremo gli strumenti di test A/B in una sezione successiva.

Perché è importante il test A/B?

Test A/B accurati possono fare un'enorme differenza nel ritorno sull'investimento. Utilizzando test controllati e raccogliendo dati empirici, puoi capire esattamente quali strategie di marketing funzionano meglio per la tua azienda e il tuo prodotto.

Se c'è la possibilità che una variante funzioni due, tre o anche quattro volte meglio di un'altra senza mettere a rischio grandi capitali, è imprudente eseguire una promozione senza prima testare.

Se eseguiti in modo coerente, i test possono migliorare notevolmente i risultati. Se sai cosa funziona e cosa no (e hai prove a sostegno) è più facile prendere decisioni e creare strategie di marketing più efficaci a lungo termine.

Ecco alcuni altri vantaggi dell'esecuzione di test A/B regolari sul tuo sito Web e sui materiali di marketing:

• Ti aiutano a capire il tuo pubblico di destinazione : quando vedi a quali tipi di e-mail, titoli e altre funzionalità risponde il tuo pubblico, ottieni informazioni dettagliate su chi è il tuo pubblico e cosa vuole.
• Tassi di conversione più elevati: il test A/B è il modo più efficace per aumentare i tassi di conversione. Sapere cosa funziona e cosa no ti fornisce dati utilizzabili che possono aiutarti a semplificare il processo di conversione.
• Rimani aggiornato sulle tendenze in evoluzione: è difficile prevedere a quale tipo di contenuto, immagini o altre funzionalità risponderanno le persone. Testare regolarmente ti aiuta a stare al passo con il cambiamento del comportamento dei consumatori.
• Riduci le frequenze di rimbalzo: quando i visitatori del sito vedono contenuti che gli piacciono, rimangono sul tuo sito più a lungo. Testare per trovare il tipo di contenuto e materiale di marketing che piace ai tuoi utenti ti aiuterà a creare un sito migliore e su cui gli utenti vogliono rimanere.

Alla fine, riprenderai il controllo delle tue strategie di marketing. Non dovrai più chiudere gli occhi, premere il pulsante "invia" e semplicemente sperare che i tuoi clienti rispondano.

Come si pianifica un test A/B?

La prima cosa da fare quando si pianifica un test A/B è capire cosa si vuole testare. Stai eseguendo un test in loco o un test fuori sede?

Se stai eseguendo un test in loco, ti consigliamo di pensare a tutti i pezzi relativi alle vendite del tuo sito Web e quindi capire quali elementi dividere il test.

Potresti testare:

• titoli
• testo di inviti all'azione
• posizione degli inviti all'azione
• pop-up
• immagini in primo piano
• copia
• il numero di campi in un modulo

Con i test fuori sede, probabilmente stai testando un annuncio o un'e-mail di vendita. Testare il testo pubblicitario per vedere quale annuncio genera più conversioni può aiutarti a concentrare i tuoi sforzi pubblicitari. Una volta che sai che il tuo annuncio sta convertendo nel miglior modo possibile, è più facile giustificare la spesa di più soldi per esso.

Lo stesso vale per le email. Invia due versioni al tuo elenco (selezionando casualmente quale metà riceve quale email), quindi tieni traccia di quale converte meglio. Con le e-mail, puoi adattare la tua struttura, la riga dell'oggetto dell'e-mail, le immagini utilizzate o persino le tue offerte.

Sapere a cosa risponde meglio il tuo pubblico ti consente di scrivere e-mail più efficaci a lungo termine. Una volta che sai quale materiale di marketing vuoi sottoporre al test A/B, fai un elenco di tutte le variabili. Se hai deciso di testare il tuo invito all'azione, potresti provare:

• la posizione
• il testo esatto utilizzato
• il colore del pulsante o lo spazio circostante

Il test A/B è un intero processo ed è comune eseguire più split test prima di prendere la decisione finale.

Lista di controllo per i test A/B per iniziare

Prima di iniziare lo split test, assicurati di avere un'idea chiara dei risultati che stai cercando. Dovresti già conoscere il tuo risultato di base, ovvero i risultati che stai attualmente ottenendo. Vuoi testare le opzioni A e B l'una contro l'altra, ma vuoi anche sapere che chi fa meglio nel test sta anche facendo meglio dei tuoi risultati attuali.

In alternativa, puoi utilizzare A come controllo (lasciando ciò che stai attualmente utilizzando) e quindi utilizzare qualcosa di nuovo per B.

I test devono essere eseguiti contemporaneamente per tenere conto delle variazioni di tempo. Non puoi testare una variazione oggi e l'altra domani perché non puoi tenere conto di eventuali variabili che potrebbero essere cambiate da ora a allora. (Ad esempio, una nuova campagna su Facebook o un post sul blog in diretta.)

Invece, devi dividere il traffico vedendo le tue variazioni contemporaneamente.

Ecco un elenco di controllo dei test A/B da rivedere prima di eseguire il primo test:

1. Decidi quale funzione vuoi testare.
2. Crea due versioni dello stesso annuncio, pagina di destinazione, app e così via.
3. Decidi per quanto tempo durerà il tuo test. Suggerisco almeno due settimane, ma potrebbero essere più lunghe o leggermente più brevi a seconda del traffico e del settore.
4. Scegli uno strumento di test che ti aiuti a eseguire il test (ne parleremo più avanti).
5. Lancio!
6. Dopo un paio di settimane, dai un'occhiata ai risultati. Quale versione ha vinto?
7. Risciacqua e ripeti. Il test A/B è più efficace se eseguito continuamente.

Principali elementi da testare utilizzando il test A/B

Puoi testare praticamente qualsiasi cosa nei tuoi materiali di marketing o sul tuo sito web: titoli, CTA, body copy, immagini, posizionamento della barra di navigazione, ecc. Se puoi modificarlo, puoi testarlo.

Ciò non significa che dovresti passare mesi a testare ogni piccola cosa. Concentrati invece sui cambiamenti che molto probabilmente avranno un grande impatto sul traffico e sulle conversioni.

Sul tuo sito web, questo probabilmente include:

In un'e-mail, potresti testare il titolo, le immagini, i collegamenti, gli inviti all'azione o le opzioni di segmentazione. In un annuncio a pagamento, in particolare un annuncio di testo (come un annuncio della rete di ricerca), hai meno cose da modificare, quindi potresti testare il titolo principale, l'offerta, l'immagine o il targeting.

Testare diverse offerte è fondamentale. Assicurati solo che a ogni persona venga offerta sempre la stessa promozione. Ad esempio, se viene offerto un regalo gratuito al gruppo A e viene offerto uno sconto al gruppo B, devi assicurarti che il gruppo A contenga sempre gli stessi visitatori, così come il gruppo B.

Puoi anche testare l'intero percorso di conversione. Ad esempio, potresti testare la newsletter A con la pagina di destinazione A e la newsletter B con la pagina di destinazione B. Successivamente, potresti voler testare la newsletter A con la pagina di destinazione B e viceversa.

Questo può darti un'idea migliore di cosa sta funzionando, soprattutto se stai ottenendo risultati contrastanti o se i risultati sono molto vicini. Ecco alcuni altri test che puoi eseguire.

Esempi pratici di test A/B per ispirare la tua prossima campagna

Ora che abbiamo spiegato cos'è il test A/B, cosa puoi testare e come farlo, diamo un'occhiata ad alcuni esempi. Questi dovrebbero aiutare a evidenziare la potenza dei test A/B e cosa potresti perderti se non li stai utilizzando.

Layout orizzontale testato GRENE su pagine di categoria

GRENE, un rivenditore online, ha eseguito un test A/B per trovare un modo per consentire agli utenti di trovare più facilmente i prodotti che stavano cercando. Nella versione originale (a sinistra), il prodotto occupava l'intera pagina sui dispositivi mobili. Gli utenti avevano difficoltà a scorrere le diverse opzioni.

La variante (a destra), ha ridotto lo spazio bianco e ha consentito agli utenti di visualizzare diversi prodotti e scorrere facilmente le opzioni disponibili.

Risultati: modificando il layout delle pagine delle categorie, GRENE ha registrato un aumento del 15% dei clic sulle caselle dei prodotti, un aumento del 16% delle conversioni e un aumento del 10% delle visite alla pagina di ringraziamento, che indica che gli utenti hanno effettuato un acquisto.

WallMonkeys ha aumentato i tassi di conversione sostituendo uno slider con una barra di ricerca

WallMonkeys, un sito Web di adesivi murali online, voleva migliorare i tassi di conversione e l'esperienza del cliente. Utilizzando la mappa di calore di CrazyEgg, sono stati in grado di vedere dove guardava prima la maggior parte dei clienti.

Armati di queste informazioni, hanno deciso di scambiare l'immagine in primo piano del dispositivo di scorrimento (immagine in alto) con una barra di ricerca (immagine in basso).

Risultati: sostituendo le immagini in primo piano e spostando la barra di ricerca al centro della pagina (in base ai dati della mappa di calore), sono stati in grado di aumentare il tasso di conversione del 550 percento.

Unbounce Testato un Tweet vs. E-mail di adesione

Unbounce stava cercando modi per aumentare gli opt-in per la pagina di destinazione. Sebbene la maggior parte delle aziende richieda un indirizzo e-mail, Unbounce ha deciso di vedere se gli utenti preferirebbero invece twittare su un prodotto.

Quindi, hanno confrontato questa pagina di attivazione, che richiedeva un indirizzo e-mail:

Questa versione consente agli utenti di scaricare lo stesso corso inviando un tweet.

In che modo le modifiche hanno influito sulle iscrizioni?

Risultati : gli utenti trovati Unbounce hanno preferito fornire un indirizzo e-mail per scaricare il corso. La versione e-mail aveva un tasso di conversione superiore del 24% rispetto alla versione tweet. I risultati non sono sorprendenti (la maggior parte delle persone è abituata a fornire un indirizzo e-mail, dopotutto), ma i test hanno dato a Unbounce la certezza che la loro pagina di destinazione stava andando nella giusta direzione.

Quanto tempo impiega il test A/B?

Il test A/B non è un progetto notturno. A seconda della quantità di traffico che ricevi, potresti voler eseguire test per un periodo compreso tra pochi giorni e un paio di settimane. Ricorda, vuoi eseguire solo un test alla volta per ottenere i risultati più accurati.

L'esecuzione di un test per un periodo di tempo insufficiente può distorcere i risultati, poiché non ottieni un gruppo di visitatori sufficientemente ampio per essere statisticamente accurato. Tuttavia, eseguire un test troppo a lungo può anche dare risultati distorti, poiché ci sono più variabili che non puoi controllare per un periodo più lungo.

Assicurati di essere aggiornato su tutto ciò che potrebbe influenzare i risultati dei test, in modo da poter tenere conto delle anomalie statistiche nei risultati. In caso di dubbio, eseguire nuovamente il test.

Considerando l'impatto che i test A/B possono avere sui tuoi profitti, vale la pena dedicare alcune settimane per condurre correttamente i test. Testare una variabile alla volta e dare a ciascun test un tempo sufficiente per l'esecuzione.

Posso testare più di una cosa alla volta?

Ci sono due approcci a questa domanda. Supponiamo che tu voglia solo testare il tuo titolo, ma hai tre possibili varianti. In tal caso, eseguire un singolo test e dividere i visitatori (o i destinatari nel caso di un'e-mail) in tre gruppi anziché in due è ragionevole e sarebbe probabilmente ancora considerato un test A/B.

Questo è più efficiente rispetto all'esecuzione di tre test separati (A contro B, B contro C e A contro C). Potresti voler dare al tuo test un paio di giorni in più per l'esecuzione, in modo da avere abbastanza risultati per vedere cosa funziona effettivamente.

Il test di più elementi alla volta, come titoli e inviti all'azione, è chiamato test multivariato ed è più complicato da eseguire. Ci sono molte risorse là fuori per i test multivariati.

Dovrai anche considerare come i tuoi sistemi possono gestire i test suddivisi e avere personale a disposizione in grado di analizzare più risultati e compilare i dati in quantità digeribili.

Il test multivariato mette molto di più sul tuo piatto in una volta: ma non dovrebbe essere necessariamente evitato. Se disponi delle procedure giuste per gestire il carico di lavoro aggiuntivo, vai avanti, ma se desideri un approccio più semplicistico: un test A/B alla volta va bene.

Come analizzare i dati dei test A/B

Dopo il tuo test A/B, avrai una pila di dati. Come fai a sapere quale versione ha vinto? A volte il vincitore sarà abbastanza chiaro. Ad esempio, se una versione di una pagina di destinazione genera il 50% in più di iscrizioni e-mail, sai chi ha vinto senza analizzare molti dati.

Altre volte, non è così chiaro. Ecco come assicurarti di sapere quale versione ha vinto veramente:

1. Assicurati di disporre di dati sufficienti: il modo migliore per stabilire quale variazione avrà un rendimento a lungo termine è assicurarsi di disporre di circa due settimane di dati (almeno 30 conversioni).
2. Usa un calcolatore di significatività del test A/B: alcuni hanno un calcolatore di significatività del test A/B integrato, oppure puoi usare il mio strumento gratuito qui. Basta aggiungere il numero di visitatori e di conversione per vedere quanto la variazione ha aumentato le vendite.

Guarda oltre le metriche ovvie : non tutte le metriche sono uguali. In genere consiglio di guardare i tassi di conversione e il traffico. Tuttavia, alcune aziende potrebbero voler prestare attenzione ad altre metriche, come la dimensione media degli ordini. Ad esempio, cambiando il pulsante "acquista" in blu si ottengono più conversioni, ma quei clienti spendono molto meno per ordine, quindi ti consigliamo di continuare a scavare.

I migliori strumenti di test A/B da provare

Se il test A/B sembra complicato, non sei solo. Un sacco di esperti di marketing e imprenditori evitano i test A/B perché sembra troppo lavoro o sono preoccupati che faranno qualcosa di sbagliato. Si spera che i suggerimenti di cui sopra ti aiutino a sentirti sicuro di poterlo fare correttamente. Ora parliamo degli strumenti che puoi utilizzare per eseguire test A/B.

Lo strumento che utilizzi dipenderà dalle funzionalità che desideri testare. Ad esempio, se desideri testare i titoli delle e-mail, il tuo provider di posta elettronica probabilmente offre questo strumento (sia MailChimp che Constant Contact lo offrono). Anche gli annunci di Facebook offrono questa funzione.

Esistono anche diversi strumenti economici o gratuiti che possono testare gli elementi del sito Web e aiutarti a capire quale variante è più efficace.

Calcolatore di significatività del test A/B gratuito

Se ti stavi chiedendo in che modo una modifica del design o della copia web abbia influito sulle tue vendite, allora ho progettato uno strumento per aiutarti. Il mio calcolatore ti consente di inserire i tuoi visitatori e i numeri di conversione, quindi calcola se una variazione ha aumentato le tue vendite e di quanto.

Domande frequenti

Conclusione

Il test A/B è il migliore amico di un marketer. Ti consente di vedere, ad esempio, quali annunci generano il maggior numero di conversioni, cosa offre il tuo pubblico risponde o quali titoli del blog generano più traffico.

Ci sono una varietà di strumenti che puoi utilizzare per iniziare, tra cui Google Optimize (che è gratuito!) e Optimizely.

Se stai cercando di iniziare con i test A/B, puoi iniziare imparando come eseguire i test A/B in Google Analytics. Ricorda: il test A/B è uno strumento fantastico che dovrebbe essere utilizzato da tutti i marketer.

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