La Guida agli A/B Testing nel 2022 (con esempi e strategie)
Pubblicato: 2022-01-28Quando un visitatore arriva sul tuo sito, è tua responsabilità fornire un'esperienza eccellente, sia perché è il tuo lavoro sia perché è il modo migliore per aumentare le conversioni.
E il test A/B è un ottimo punto di partenza.
Se non hai familiarità con i test A/B, è un modo basato sui dati per imparare cosa risuona con i visitatori del tuo sito. Con le informazioni ottenute dai test A/B, puoi fornire una migliore esperienza sul sito e aumentare le possibilità di crescita della tua attività.
In questo articolo imparerai:
- Esattamente cosa significa test A/B nel marketing digitale
- Cosa dovresti testare
- Come gestire il processo di test A/B dall'inizio alla fine.
Includeremo anche alcuni esempi reali di test A/B per ispirarti.
Clicca su una delle intestazioni qui sotto per leggere una sezione che ti interessa:
- Che cos'è il test A/B nel marketing?
- Quando dovresti usare il test A/B?
- Cosa puoi fare il test A/B?
- Come eseguire il test A/B in 5 semplici passaggi
- Esempi di test A/B
- Come avviare il test A/B con ActiveCampaign
Che cos'è il test A/B nel marketing?
Nel marketing, il test A/B comporta la creazione di un esperimento per scoprire quale versione di un sito Web, e-mail o pubblicità funziona meglio di un'altra.
Crei due diverse varianti (Variation A e Variation B), quindi suddividi il traffico su tali variazioni 50/50. Registra come si comporta quel traffico su ciascuna variante per determinare quale progetto ha prodotto il miglior risultato.
Una volta che hai la tua variante preferita, invii il 100% del tuo traffico a quella variante e rimuovi l'altra, con la certezza che ora offri un'esperienza più ottimizzata ai tuoi visitatori.
Il test A/B aiuta i marketer a capire meglio cosa vogliono i loro utenti o visitatori per fornirglielo e incoraggiare un risultato.
Un esempio comune è la modifica delle pagine di destinazione per vedere quale design genera conversioni più elevate. La variazione potrebbe essere semplice come testare un titolo o un'immagine di intestazione per vedere come rispondono gli utenti.
L'obiettivo è vedere quale delle diverse versioni è più popolare tra i tuoi clienti.
Quando dovresti usare il test A/B?
Non esiste una risposta univoca a questa domanda.
Il test A/B mira a migliorare l'esperienza dell'utente e aumentare il coinvolgimento. Ciò significa che ci sono una varietà di situazioni in cui i test A/B possono essere utilizzati al meglio.
Per darti un'idea di cosa siano, abbiamo delineato alcuni scenari comuni.
1. Per identificare i punti deboli dei visitatori
Se vuoi sapere perché il tuo tasso di conversione non sta aumentando o come migliorare l'esperienza del cliente, devi identificare eventuali punti deboli.
Ed è qui che il test A/B può aiutare. Ti consente di trovare le aree in cui i visitatori hanno difficoltà sul tuo sito web.
Immagina di avere un alto tasso di abbandono del carrello. Per scoprire perché i visitatori stanno abbandonando la nave, esegui un test A/B.
Sospetti (l'ipotesi del tuo test A/B) che gli utenti potrebbero avere difficoltà con la durata del processo di pagamento. Quindi, insieme alla procedura di pagamento originale, crei una versione più breve (Variante B).
Invii il 50% del tuo traffico tramite la procedura di pagamento originale e il 50% tramite quella nuova.
I risultati confermano ciò che pensavi: gli utenti preferiscono l'opzione più breve. I tassi di completamento del pagamento aumentano del 17% nel corso dell'esecuzione del test.
Eseguendo il test A/B, hai identificato l'ostacolo che i consumatori stavano affrontando e ora puoi apportare le modifiche necessarie per migliorare l'esperienza del cliente in futuro (e, si spera, aumentare anche le conversioni).
2. Per ridurre le frequenze di rimbalzo e aumentare il coinvolgimento
Il test A/B è un ottimo modo per assicurarti che i tuoi contenuti scritti attirino il tuo pubblico.
Puoi scoprire cosa stanno cercando i tuoi visitatori, come vogliono navigare nel tuo blog o software e con cosa potrebbero interagire.
Di conseguenza, gli utenti trascorreranno meno tempo a rimbalzare lontano dal tuo sito e più tempo a interagire con i tuoi contenuti.
3. Per ottenere un maggiore ritorno sull'investimento (ROI) dalle campagne
Eseguendo A/B test sulle tue campagne di marketing o pubblicitarie, hai maggiori possibilità di aumentare il tuo ROI.
Diciamo che stai pianificando una campagna di email marketing ad alto investimento durante le festività natalizie. Prima del lancio, esegui un test A/B sul layout della tua newsletter standard per vedere quale funziona meglio.
Con i risultati di questo test, sai come strutturare al meglio le tue email quando la campagna sarà pubblicata. Sai cosa funziona meglio, quindi è probabile che vedrai risultati migliori.
Cosa puoi fare il test A/B?
Se dovessimo rispondere a questa domanda per intero, l'elenco sarebbe piuttosto lungo.
Per darti un'idea di cosa puoi testare (e per salvarti da una lista infinita), abbiamo coperto alcune delle aree più popolari.
Annunci a pagamento
Il test diviso dei tuoi annunci a pagamento è incredibilmente utile.
Può dirti come strutturare al meglio i tuoi annunci, cosa includere in essi e a chi dovresti rivolgerti. E tutto questo ti aiuterà a ottenere il miglior ROI.
Ma cosa puoi testare esattamente con gli annunci a pagamento?
Ecco alcuni elementi che puoi testare:
- Titoli: i titoli degli annunci sono la prima cosa che gli utenti vedono quando si imbattono nel tuo annuncio, il che li rende piuttosto importanti. Testare questi titoli significa che puoi scoprire quale fraseggio funziona meglio per il tuo pubblico.
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- Copia dell'annuncio: questa è la copia effettiva del tuo annuncio. Per testare il testo pubblicitario, puoi modificare il contenuto e vedere quale funziona meglio. Ad esempio, potresti testare un annuncio breve e dolce rispetto a un annuncio lungo e dettagliato. Dai un'occhiata al nostro annuncio sponsorizzato come esempio:
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- Targeting: la maggior parte delle piattaforme social ti consente di indirizzare gli annunci a un determinato pubblico. Il test A/B ti consente di capire cosa funziona meglio per ogni segmento di pubblico.
Pagine di destinazione
Le pagine di destinazione ottimizzate svolgono un ruolo importante nel generare conversioni.
Ma non è sempre facile conoscere il modo migliore per strutturare le tue landing page. Fortunatamente, il test A/B ti consente di trovare la struttura che funziona meglio per il tuo pubblico.
Ecco alcuni degli elementi più popolari che puoi testare su una landing page:
- Titoli: quando un utente atterra sul tuo sito web, il titolo è una delle prime cose che vedono. Deve essere chiaro, conciso e incoraggiare l'utente ad agire. Il test A/B ti consente di trovare la formulazione che funziona meglio per il tuo pubblico.
Dai un'occhiata alla home page di ActiveCampaign come esempio:
- Call-to-action (CTA): le CTA incoraggiano gli utenti a interagire con la tua attività, di solito chiedendo loro di fornire le loro informazioni di contatto o di effettuare un acquisto. Per darti le maggiori possibilità di ottenere una conversione, puoi testare diversi CTA per vedere quale funziona meglio. Dai un'occhiata ai nostri tipi di blog CTA per qualche ispirazione.
- Layout di pagina: il layout della tua pagina può influenzare il comportamento dei visitatori. Se il tuo sito web è difficile da navigare, è probabile che non rimangano a lungo. Per scoprire cosa funziona meglio per il tuo pubblico, puoi dividere il test con alcuni layout diversi.
Il test A/B delle tue e-mail ti aiuta a creare e-mail accattivanti che gli utenti vogliono effettivamente leggere. E con il numero di e-mail inviate e ricevute che dovrebbe raggiungere i 376,4 miliardi entro il 2025, hai bisogno di tutto l'aiuto possibile per ridurre il rumore.
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Ecco alcune aree che puoi testare nelle tue e-mail:
- Righe dell'oggetto: la riga dell'oggetto incoraggia gli utenti ad aprire la tua email, quindi deve essere buona. Testare quale tipo di oggetto funziona meglio significa avere maggiori possibilità di aumentare il tasso di apertura e il tasso di clic. Dai un'occhiata al nostro generatore di argomenti per trovare ispirazione.
- Design: simile alle tue pagine di destinazione, il design della tua email può influenzare il modo in cui il tuo pubblico interagisce con essa. Puoi testare A/B alcuni diversi modelli di email (inclusi HTML o testo normale per scoprire cosa funziona meglio.
- CTA: Giocare con diversi tipi di CTA ti darà un'indicazione di ciò che funziona meglio per il tuo pubblico. Che si tratti di modificare il punto in cui posizioni la tua CTA, l'aspetto o la lingua che usi.
Come impostare il test A/B in 5 semplici passaggi
A questo punto, probabilmente ti starai chiedendo come eseguire il test A/B.
Per darti una mano, abbiamo delineato come eseguire test A/B in 5 semplici passaggi per ottimizzare qualsiasi annuncio, pagina di destinazione o email.
1. Determina l'obiettivo del tuo test
Per prima cosa, devi definire i tuoi obiettivi. Questo ti darà una solida ipotesi per il test A/B e ti aiuterà a rimanere in pista durante tutto il processo.
Per non parlare del fatto che aiuta il successo generale dell'azienda. Delineando chiaramente gli obiettivi per i tuoi test A/B, puoi essere certo che i tuoi sforzi contribuiranno alla crescita e al successo dell'azienda.
Quindi, come fai a capire quali dovrebbero essere i tuoi obiettivi?
La risposta è semplice.
Chiediti cosa vuoi imparare dal test A/B.
Vuoi aumentare il coinvolgimento sui social media? Migliorare il tasso di conversione del tuo sito web? Aumentare i tassi di apertura delle e-mail?
La risposta a queste domande ti dirà quali dovrebbero essere i tuoi obiettivi.
Ma qualunque cosa tu faccia, non saltare e iniziare a testare i colori dei pulsanti casuali. I tuoi test devono avere uno scopo per renderli utili.
2. Identificare una variabile da testare
Hai delineato i tuoi obiettivi. Ora devi trovare la variabile giusta da testare, ed è qui che i dati tornano utili.
Utilizzando dati e analisi passati, puoi identificare le tue aree con prestazioni inferiori.
Ad esempio, supponiamo che il tuo obiettivo sia migliorare l'esperienza utente sul tuo sito web.
Per trovare la variabile giusta, esamini Google Analytics per trovare le pagine con la frequenza di rimbalzo più alta.
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Dopo aver ristretto la ricerca, puoi confrontare queste pagine con le tue landing page di maggior successo.
C'è qualcosa di diverso tra loro?
Se la risposta è sì, questa è la tua variabile per il test.
Potresti anche usare il test multivariato per testare più di una variabile.
Potrebbe essere qualcosa di semplice come un titolo, un'immagine di intestazione o la dicitura sul tuo CTA.
Questa è anche la tua ipotesi: "Se cambiamo [X cosa] aumenteremo [obiettivo]". Ora devi solo dimostrare a te stesso che hai ragione.
3. Usa lo strumento di test giusto
Per ottenere il massimo dal tuo test A/B, devi utilizzare lo strumento di test giusto.
Usiamo ActiveCampaign come esempio.
Se vuoi suddividere il test delle tue e-mail, una piattaforma come ActiveCampaign è la scelta giusta.
Il nostro software è attrezzato per il test e-mail. Puoi monitorare le tue campagne, automatizzare i test divisi e rivedere facilmente i risultati.
Ma non tutti i software sono facili da usare e intuitivi come ActiveCampaign.
Se fai la scelta sbagliata, sei bloccato utilizzando una piattaforma che limita le tue capacità di test. Di conseguenza, i tuoi test A/B potrebbero risentirne, lasciandoti con risultati inaffidabili.
Quindi assicurati di trovare uno strumento di test che sia l'ideale per il tuo test A/B. Ciò rende l'intero processo più efficiente, più facile da gestire e ti aiuterà a ottenere il massimo dai tuoi test.
4. Imposta il tuo test
Utilizzando qualsiasi piattaforma tu abbia scelto, è tempo di mettere le cose in funzione.
Sfortunatamente, non possiamo darti una guida passo passo per impostare il tuo test perché ogni piattaforma è diversa.
Ma ti consigliamo di eseguire i tuoi test A/B con un'unica fonte di traffico (piuttosto che mescolare il traffico, ad esempio).
Come mai?
Perché i risultati saranno più accurati.
Devi confrontare like per like, assicurandoti di segmentare i tuoi risultati in base alla sorgente di traffico ti assicurerà di rivedere i tuoi risultati con la massima chiarezza possibile.
5. Traccia e misura i risultati
Per tutta la durata del test, è necessario monitorare continuamente le prestazioni. Ciò ti consentirà di apportare modifiche se il test non è in esecuzione secondo la pianificazione.
E quando il test è terminato, puoi misurare i risultati per trovare la variante vincente e rivedere il successo e gli insuccessi.
In questa fase, puoi capire le modifiche che devi apportare per migliorare l'esperienza del cliente.
Ma se c'è poca o nessuna differenza tra i tuoi test (meno di un %), potrebbe essere necessario mantenerlo in esecuzione.
Come mai?
Perché hai bisogno di un set di dati più grande per trarre conclusioni.
È qui che la significatività statistica torna utile.
Che cos'è la significatività statistica?
La significatività statistica viene utilizzata per confermare che i risultati dei test non si verificano in modo casuale. È un modo per dimostrare matematicamente che una particolare statistica è affidabile.
In altre parole, un test A/B ha significato statistico se non è causato dal caso.
Ecco una panoramica dell'analisi statistica in modo più dettagliato:
Ed ecco una ripartizione degli elementi di significatività statistica in modo più dettagliato:
- Il valore P: questo è il valore di probabilità. Se c'è una piccola probabilità che i risultati siano avvenuti per caso, la statistica è affidabile. In altre parole, minore è il valore P, più affidabili sono i risultati (0,05 è lo standard per confermare la significatività statistica).
- Dimensione del campione: quanto è grande il set di dati? Se è troppo piccolo, i risultati potrebbero non essere affidabili.
- Livello di confidenza: questa è la quantità di fiducia che hai che il risultato del test non si è verificato per caso. Il livello di confidenza tipico per la significatività statistica è del 95%.
Usiamo un esempio per contestualizzare.
Immagina di eseguire un test A/B sulla tua pagina di destinazione.
Sulla tua attuale pagina di destinazione, il tuo pulsante CTA è rosso. Nella pagina dei test, è blu.
Dopo 1.000 visite al sito web, ottieni 10 vendite dal pulsante rosso e 11 vendite dal pulsante blu.
Poiché questi risultati sono così simili, c'è un'alta probabilità che il cambio di colore non abbia fatto alcuna differenza.
Ciò significa che non è statisticamente significativo.
Ma se lo stesso test ha restituito 10 vendite dal pulsante rosso e 261 vendite dal pulsante blu, è improbabile che ciò sia avvenuto per caso.
Ciò significa che è statisticamente significativo.
Se fai fatica a identificare se i tuoi risultati sono statisticamente significativi, ci sono piattaforme là fuori che possono aiutarti.
Esempi di test A/B
Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di test A/B di successo che potrebbero funzionare anche per la tua azienda.
Annunci a pagamento
Strategyzer ha testato un annuncio su Facebook. Il loro obiettivo era aumentare le vendite dei biglietti per il loro prossimo evento. La variabile era il contenuto scritto dell'annuncio di Facebook.
La versione A era breve e dolce, mentre la versione B era più dettagliata:
(Fonte immagine)
I risultati?
La versione A ha ottenuto una vendita nel corso di tre settimane. La versione B ha ottenuto 92.
I risultati mostrano che la copia più lunga e dettagliata ha attirato di più il loro pubblico.
Pagine di destinazione
Brookdale Living ha utilizzato i test A/B nella pagina Trova una community.
L'obiettivo del loro split test era aumentare le conversioni da questa pagina. Le variabili sono il design della pagina, il layout e il testo.
Hanno testato la loro pagina originale (che era molto ricca di testo) insieme a una nuova pagina con immagini e un chiaro CTA:
(Fonte immagine)
Il test è durato 2 mesi con oltre 30.000 visitatori.
Durante quel periodo, la seconda variazione ha aumentato il tasso di conversione del proprio sito Web di quasi il 4% e ha ottenuto un aumento delle entrate mensili di $ 100.000.
Quindi è sicuro dire che l'approccio pesante del testo non ha funzionato per il loro pubblico di destinazione.
Ricordati di condurre i tuoi test A/B
Tutti questi esempi mostrano le storie di successo dietro i test A/B.
Ma solo perché questi test hanno funzionato per queste aziende non significa che gli stessi test funzioneranno per il tuo.
Per capire cosa vuole il tuo pubblico, dovrai fare i tuoi test. Puoi tornare al nostro "Cosa puoi fare un test A/B?" sezione per saperne di più sul test degli annunci a pagamento.
Inizia il test A/B con ActiveCampaign
Il test A/B è un ottimo modo per massimizzare i risultati che stai attualmente ottenendo dalle tue campagne di marketing a breve e medio termine.
Se stai pensando di testare alcune campagne A/B ma non sai da dove iniziare, dai un'occhiata ad ActiveCampaign.
Il nostro software semplifica la suddivisione delle tue campagne. Tutto quello che devi fare è selezionare "Split Test" e preparare le tue email per l'invio.
Puoi testare le righe dell'oggetto, le immagini, il contenuto dell'e-mail, gli inviti all'azione e persino le informazioni "da".
Per non parlare del fatto che puoi testare fino a 5 email contemporaneamente.
E puoi decidere quali metriche monitorare per determinare i risultati. Che si tratti di clic, aperture o conversioni, puoi eseguire test che hanno più senso per i tuoi obiettivi.
Pronto per testare A/B alcuni progetti di email? Iscriviti per una prova gratuita con ActiveCampaign e prova!