I marketer possono passare ore a discutere su quale sia lo slogan migliore o quale immagine sia più convincente. Il test A/B aiuta a risolvere queste discussioni in modo definitivo. Ma la cosa ancora più importante è che i test A/B consentono ai team di marketing di imparare a conoscere i propri clienti, il proprio sito web e i propri prodotti in un modo che non sarebbe possibile altrimenti. Tuttavia, per integrare con successo i test A/B nella propria strategia di marketing è necessario comprendere i principi alla base di questa pratica.
Continua a leggere per scoprire cosa sono i test A/B, con esempi di test da applicare al tuo negozio ecommerce.
Cosa sono i test A/B?
Il test A/B, o split testing, è la pratica di presentare diverse versioni di una pagina web, di un annuncio o di un'email a un campione di persone diverse per vedere quale ha un rendimento migliore. È il metodo di test più comune per i negozi online.
In un test A/B vero e proprio, le due (o più) versioni vengono presentate nello stesso arco di tempo a membri del pubblico target selezionati a caso, a differenza di un test prima/dopo in cui le versioni vengono mostrate in sequenza. Allo stesso modo, in un test A/B, viene testata solo una variabile, anche se ci sono più versioni. Per esempio, testare tre diversi testi per un pulsante è un test A/B. Invece testare più variabili, come testi dei pulsanti e immagini di banner, è un test multivariato.
I test A/B richiedono un intervento tecnico per poter presentare in contemporanea le varie versioni a utenti diversi. Per gli annunci pubblicitari, i test A/B vengono effettuati automaticamente da Meta e Google. Allo stesso modo, alcune piattaforme email come Klaviyo hanno funzionalità di test A/B integrate. I test A/B per i siti web richiedono un codice personalizzato o di terze parti, come Google Optimize.
Vantaggi dei test A/B
Tutte le attività di marketing digitale generano dati. Le campagne pubblicitarie forniscono dati sui tassi di clic, i siti web sui tassi di conversione, e così via. Il vantaggio principale dei test A/B è la possibilità di raccogliere i dati necessari per prendere decisioni specifiche.
I test A/B partono sempre da un’ipotesi specifica. Per esempio, “penso che il nostro modulo di registrazione convertirà meglio se offriamo uno sconto del 10%”. I dati consentono all'azienda di trarre una conclusione sull'ipotesi. Questo aiuta a rispondere all'ipotesi immediata, ma fornisce anche maggiori informazioni sull'azienda nel complesso. In questo esempio, il test aiuta a capire quanto i clienti siano sensibili al prezzo.
Sebbene il test A/B sia principalmente un'attività di marketing, le informazioni che se ne ricavano possono essere utilizzate per tante altre decisioni aziendali, tra cui l’UX, lo sviluppo del prodotto, il branding e le vendite.
7 esempi di test A/B per l’ecommerce
Ci sono molti tipi di test A/B che un negozio online può eseguire. Di seguito sono riportati alcuni dei test più comuni e di maggiore impatto.
Testo dell'intestazione
Si riferisce all'intestazione in cima a una pagina, in genere una landing page. Dato che si tratta del primo testo che un visitatore vede, testare la prima impressione sul tuo sito è senza dubbio un’ottima idea.
Per esempio, Gymshark potrebbe testare diverse versioni della frase “Power. Made to fail in” (Power. Creato per continuare a fallire) qui sotto.
Oggetto dell'email
Nell’email marketing, l’oggetto è lo strumento più importante. Determina il tasso di apertura di un'email e, se il tuo pubblico non apre l’email, il resto del contenuto non avrà alcun impatto. È un ottimo modo per testare ciò che cattura l'attenzione del tuo pubblico e migliorare le prestazioni delle email.
Per esempio, DUER potrebbe testare un'altra variante dell’oggetto dell'email qui sotto, “Presentazione: La maglietta Premium Dura Soft Midweight”.
Tagline dell'annuncio
Le piattaforme pubblicitarie consentono di effettuare test A/B rapidi e facili su molte varianti di testo. In questo modo si crea un circolo continuo: le informazioni sulle tagline degli annunci aiutano a preparare le tagline future e le versioni future da testare.
Per esempio, in questo annuncio, BN3TH potrebbe testare sia il testo principale (“Numb crotch? No thanks”.”Intorpidimento inguinale? No grazie.”) che il titolo (“Ride Longer & Comfier, Save 25%🚵♂️”, “Cavalca più a lungo e con più comfort, risparmia il 25%🚵♂️”).
Testo della call-to-action
Il testo della call-to-action può essere testato per un sito web, un annuncio o un'email. Le call-to-action aiutano il tuo pubblico a completare la frase “Voglio ...”, quindi testare la CTA può aiutarti a capire l'intento dell'utente su una pagina.
Per esempio, questo modulo pop-up di uscita di Vahdam potrebbe testare diversi testi sul pulsante per vedere quale viene compilato maggiormente.
Tipo di immagine del prodotto
Testare il tipo di immagine del prodotto può aiutarti a capire quali sono i fattori che determinano le conversioni del prodotto. Alcuni prodotti sono più pratici e traggono vantaggio da immagini semplici che ne evidenziano le caratteristiche, mentre altri sono più orientati allo stile di vita e traggono vantaggio dal mostrare prima i prodotti nel contesto d'uso.
Per esempio, Blender Bottle potrebbe sperimentare una landing page che mostra una foto di lifestyle, come una persona in abbigliamento professionale che esce dalla palestra per andare in ufficio, prima di mostrare le foto della bottiglia con le sue caratteristiche.
Prezzi e sconti
I prezzi possono essere difficili da testare sia dal punto di vista tecnico che da quello dei clienti. La maggior parte degli strumenti di test A/B per siti web non offre la possibilità di testare i prezzi. Inoltre, questi test rischiano di infastidire i clienti che acquistano un prodotto a un prezzo più alto e poi scoprono che un’altra persona lo ha acquistato a un prezzo inferiore. Tuttavia, app come Intelligems consentono di testare i prezzi.
In alternativa, testare i codici sconto può essere un modo efficace per ottenere risultati simili. Per esempio, un marchio potrebbe lanciare due campagne di marketing rivolte allo stesso pubblico, con gli stessi annunci, ma con un'offerta di sconto diversa, come il 25% rispetto a 25 euro di sconto. In questo modo si può vedere quale ha un rendimento migliore in base al tasso di clic e al tasso di conversione.
Rimozione di elementi
Un test A/B può essere un'aggiunta per sottrazione. Se un sito web ha molte opzioni diverse per lo shopping o la navigazione, i marketer a volte testano la rimozione di un'opzione e osservano l'effetto sulla conversione.
Per esempio, LOLA potrebbe testare l'effetto sul tasso di conversione degli acquisti rimuovendo i link al suo blog, The Spot, dalla navigazione:
Come fare un test A/B
- Formulare un'ipotesi
- Creare varianti di test
- Selezionare un campione di destinatari
- Eseguire il test
- Analizzare i risultati
Eseguire test A/B è un processo sistematico. Ogni test segue questi cinque passaggi:
1. Formulare un'ipotesi
Un buon test A/B parte da una teoria su come migliorare le performance. Questa teoria può basarsi su dati esistenti o su un’opinione. Per trasformare la tua teoria in un'ipotesi, formulala così: “Credo che (apportando la modifica X) si avrà un miglioramento (delle prestazioni nella metrica Y)”.
Per esempio, “Credo che ingrandire l'immagine principale del prodotto sulle nostre landing page migliorerà il tasso di conversione.”
Non è necessario che le ipotesi specifichino un dato per il miglioramento: è sufficiente che siano orientative.
2. Creare varianti di test
Questo può essere fatto in un gestore di annunci, in una piattaforma email o in uno strumento di test A/B per siti web. Le varianti devono essere etichettate in modo descrittivo per facilitare l'analisi successiva. Per esempio, invece di intitolare una nuova variante di una pubblicità “Variante B”, intitolala “Variante B—CTA Emotiva”.
3. Selezionare un campione di destinatari
I test A/B possono essere somministrati all’intero pubblico o a una parte di esso. In un sito web, per esempio, se il test è rivolto a tutti, significa che metà dei visitatori vedono il sito originale e l’altra metà vede la nuova versione che stai testando. Tuttavia, potresti scegliere di proporre la nuova versione solo al 25% del tuo pubblico, o solo ai visitatori italiani (in questo caso, metà dei visitatori italiani vedrebbero la versione originale e metà vedrebbe la nuova variante).
Il pubblico giusto per te dipende dal gruppo a cui credi si applichi la tua ipotesi e dalla velocità con cui desideri raccogliere dati sufficienti per trarre una conclusione.
4. Eseguire il test
In genere, gli esperti di marketing eseguono i test A/B per almeno due settimane per garantirne il successo. In questo modo si ha tempo a sufficienza per tenere conto di eventuali coincidenze o fluttuazioni, come il fatto che i clienti che si comportano in modo diverso durante il fine settimana. Assicurati di non eseguire più test A/B sulla stessa pagina web o sullo stesso pubblico nello stesso momento, altrimenti i risultati del test potrebbero essere falsati.
5. Analizzare i risultati
Quando analizzi un test A/B, stai cercando un risultato statisticamente significativo. Si tratta di una formula di dati che indica che il risultato che stai osservando è affidabile e non è il frutto di un campione ridotto o di una coincidenza. Il concetto alla base è che, se hai un pubblico ridotto, devi vedere una grande differenza nelle performance per trarre una conclusione. Ma se il pubblico è vasto, anche una piccola differenza nelle prestazioni può essere determinante.
Strumenti come Google Optimize determinano se la statistica è significativa per te. Per altri risultati, puoi utilizzare un calcolatore di significatività statistica.
Una volta che hai analizzato i risultati e li hai condivisi con il tuo team, puoi iniziare a preparare il tuo prossimo test.
Come fare test A/B: domande frequenti
Perché i test A/B sono importanti per le attività ecommerce?
I test A/B possono aiutarti a comprendere meglio i tuoi clienti, i tuoi messaggi e il tuo sito web. Il successo di un’attività ecommerce si basa su una relazione stretta con i clienti, su messaggi chiari e su un sito web ad alta conversione, per cui avere maggiori informazioni a questo proposito è molto importante.
Quanto dura un test A/B?
In genere, i test A/B durano almeno due settimane prima di giungere a una conclusione. Tuttavia, i test A/B possono durare da tre giorni a tre mesi. La durata è spesso determinata dalla quantità di dati che l'azienda è in grado di raccogliere.
Quali sono alcune delle prassi consolidate per fare test A/B?
Quando si fa un i test A/B è importante:
- Creare un'ipotesi chiara
- Testare un elemento alla volta
- Assicurarsi che i risultati siano statisticamente significativi
