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Cos’è un A/B Test?

Un A/B test è un esperimento che viene fatto su una pagina web su cui vengono testate una o più variazioni della stessa al fine di ottimizzare il tasso di conversione.
Detto in maniera più semplice un A/B test divide il traffico in entrata di un sito verso versioni differenti della stessa pagina, in modo da comprendere la variante che performa meglio e pubblicarla

Semplicemente, la variante che converte di più sarà quella corretta, mentre potremmo scartare l’altra. Questo strumento è così importante per una corretta strategia CRO che è molto facile arrivare all’equazione (ERRATA) A/B Test = CRO , ma vediamo nel dettaglio come funzionano gli A/B test

Perchè dovrei avviare un A/B Test?

L’A/B test è uno strumento che viene utilizzato solamente dopo una serie di analisi fatte in precedenza e che variano a seconda del progetto, ovvero:

  • Understanding & Funnel analysis
    Prima fase di analisi che pone le basi a tutto il lavoro futuro. La comprensione del Brand nella sua interezza e una dettagliata analisi del funnel di vendita è fondamentale per supportare il lavoro di Redesign UX/UI.
    Già in questa prima fase possiamo ricavare una serie di ipotesi rilevanti da tenere in conto per i nostri test.
  • Analisi euristica
    Grazie ad una attenta analisi euristica, si riescono ad individuare quegli elementi che potrebbero impattare negativamente sull’esperienza dell’utente.

Alcune ipotesi dubbie le terremo in considerazione per la fase di testing, mentre le criticità evidenti potranno essere ignorante durante il testing perchè verranno modificate in fase di redesign.

  • Analisi tecnica
    Individuate le KPI più importanti per il Brand, è opportuno condurre un’analisi tecnica che analizzi ed individui quali problemi e criticità (tecniche) stanno comportando una “perdita” nel funnel. Questa fase si muove principalmente tramite tools analitici, user test e all’occorrenza anche attraverso sondaggi targettizzati sul sito web di riferimento.
  • Redesign (UX/UI)
    Iniziamo a disegnare: completata questa fase molto articolata e complessa, avremo già una buona base di ipotesi da cui partire per i nostri test.

Vedremo nel prossimo capitolo che è molto importante non limitarsi alle ipotesi riscontrate durante il lavoro ma dedicare sempre del tempo post-produzione alla definizione di nuovi elementi ottimizzabili.

Prendendo gli esempi più semplici potremmo notare: una pagina con un Conversion Rate molto basso, un tasso di abbandoni al carrello molto elevato, una fonte di traffico con un tasso di rimbalzo più alto della media o un device che ha problemi di visualizzazione di elementi.

Insomma, perchè dovresti avviare un A/B test? 

Semplice, se vuoi ottenere il massimo in termini di conversione dai tuoi investimenti in Marketing non puoi fare a meno di una strategia di Conversion Rate Optimization, e di conseguenza di un A/B test ma…

Attenzione!

Non tutti i siti possono avviare un A/B test: è consigliabile almeno un traffico di 50/60 mila utenti al mese sul target di riferimento per assicurare una elevata affidabilità del risultato in tempi ragionevoli.

Come funziona un A/B Test?

 

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Analizziamo il metodo di lavoro che un CRO & UX specialist deve seguire per la realizzazione di una corretta strategia di A/B testing:

1) Ricerca & Ipotesi precedenti

 Prima di pensare di mettere mano ad uno strumento di A/B testing dobbiamo capire che cosa testare per ottenere la massima efficenza al minor costo (e non solo in termini di denaro, ma soprattutto di tempo!) 

Come accenno nel mio articolo dedicato ai 5 falsi miti da sfatare quando si parla di CRO, un A/B test ha una durata minima di 4 settimane e non è pensabile avviare test su qualunque cosa ci passi per la mente… l’elemento o la pagina che stiamo andando ad ottimizzare deve essere il frutto di una ipotesi formulata in precedenza durante le nostre analisi, che abbiamo deciso di non implementare a livello euristico e che vogliamo mettere in test

In questa fase entrano in gioco tutti i tools analitici, tra i tanti Google Analytics, oltre che l’esperienza e la competenza del CRO & UX specialist. Fatto questo avremo individuato la lista delle nostre pagine candidate al testing, prendiamone una!

2) Impostazione del test

  • Selezionare il target per il test (Personas)
    Utilizzando le personas realizzate in fase di UX oppure clusterizzazioni identificate in fase di ipotesi, si individua il target di interesse per ogni singolo test e i parametri comportamentali o di contesto per segmentarne il traffico.
  • Impostazione tecnica del test (Split, KPI, URL, Certainty vs Speed ecc..)
    Fase puramente tecnica volta ad inserire sul tool utilizzato impostazioni di varia natura come il numero di utenti, le KPI di interesse, il bilanciamento velocità/certezza del risultato ecc..
  • Analisi dei risultati & Keylearnings
    Infine, se con la tua analisi raggiungerai risultati positivi, otterrai utili insights, a conferma delle ipotesi iniziali, su eventuali modifiche da implementare sul sito Web.

Attenzione: i test negativi non sono mai un fallimento, anzi sono ottime basi per formulare nuove ipotesi da mettere in test.

 

Quale tool scegliere per avviare un A/B test

Ogni tool possiede le proprie caratteristiche uniche in relazione al costo: questo rende la scelta del tool una fase assolutamente da non sottovalutare in fase di progettazione.

Come metrica di riferimento prenderemo un qualsiasi sito web X con una media mensile di 190.000 utenti.

 

Kameleoon

Kameleoon permette di creare qualsiasi tipo di A/B test con un sistema di targetizzazione completo integrato con meccanismi di AI.

Se state cercando un tool per A/B test e Web personalization con un occhio verso il futuro, ed un ottimo rapporto qualità prezzo, questa è la scelta giusta.

  • Costo:  Stimando una UV (Unique visitor) mensile di 190.000 utenti il costo è di 750 euro, con una ulteriore possibilità di aggiunta del modulo Personalization scontato del 50%, per un totale di 1500 euro + costi di setup TBD
  • Realizzazione A/B test:  Supporto completo alla realizzazione di A/B test e multi-variation test
  • Targetizzazione A/B test: Targetizzazione completa con funzioni avanzate di AI prediction
  • Personalization:  Potente motore interno di website personalization, integrabile agli a/b test
  • Ulteriori Features:  Supporto avanzato alle KPI

kameleeon tool ab test

 

VWO Experience optimization

VWO è un multi-tool che oltre al normale servizio di A/B test offre tutta una serie di funzioni aggiuntive senza ricorrere ad ulteriori strumenti esterni (Hotjar, crazyegg ecc..)

Risulta essere un’ottima scelta se prevediamo una analisi avanzata dei dati ma non abbiamo il tempo/risorse di gestire 4 tools differenti

  • Costo:  Personalizzato; il prezzo viene concordato con un commerciale a seconda delle esigenze, essendo un tool che comprende moltissime features. In linea generale e sulla base della vostra UV possiamo ipotizzare un costo tra i 500-2000 euro mese
  • Realizzazione A/B test:  Supporto completo alla realizzazione di A/B test e multi-variation test
  • Targetizzazione A/B test: Targetizzazione completa
  • Personalization:  Motore interno di website personalization integrabile agli a/b test
  • Ulteriori Features:  Insights, Funnel creation, Heatmaps, Forms, Session recorder, Surveys, Website reviews, Progetti e ipotesi, documentazione e case studies molto accurate

 

vwo ab test tool

 

Google optimize

La risposta alla realizzazione di un A/B test made in Google, evoluzione del sistema già presente su Analytics.

Questo tool totalmente gratuito permette di creare in maniera semplice A/B test con un buon livello di targetizzazione, ed ha integrato un buon motore di Web personalization.

Se Optimize è quello che vi serve e non avete bisogno di funzioni avanzate, questo è sicuramente il tool che fa per voi

  • Costo:  Gratuito
  • Realizzazione A/B test:  Ottimo supporto alla realizzazione di A/B test e multi-variation test
  • Targetizzazione A/B test: Buon livello di targetizzazione
  • Personalization:  Limitata, ma comunque di buon livello
  • Ulteriori Features:  Integrazione con tutti i sistemi Google incluso analytics, da cui eredita dati sul traffico e segmenti di pubblico

 

google optimize

 

Optimizely

Uno dei tools più completi quando si parla non solo di A/B testing, ma anche di Web personalization, targetizzazione ed analisi dei dati.

Optimizely è un tool molto versatile che possiede integrazioni innate con tool come Analytics, Crazyegg, Clicktale, Google Ads ecc… , dando comunque piena libertà grazie alle API.

Questa è la scelta migliore se volete chiedere il massimo dal vostro tool di testing.

Costo:  Personalizzato e concordato con un commerciale, è un tool molto avanzato che che costa tra i 36.000 e i 200.000 euro annui mediamente

Realizzazione A/B test:  Supporto completo alla realizzazione di A/B test e multi-variation test avanzatiTargetizzazione A/B test: Targetizzazione completa ed avanzata

Personalization:  Personalizzazione avanzata ed integrazione con A/B test

Ulteriori Features:  Analytics, supporto per siti dinamici, behavioral targeting, product and content recommendation

 

optimezely ab test tool

 

Articolo scritto in collaborazione con Giovanni Pola e Sara Pavone, rispettivamente CEO & UX Writer presso GreatPixel, scopri l’agenzia, i suoi servizi e l’innovativo metodo NEKTA[R]

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