Test A/B. Cos’è? E come farlo?

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Hai mai fatto dei test per capire quale tattica funzioni meglio nella vostra campagna di marketing? Vi presento il test A/B e come usarlo nel modo giusto.

Perché fare il test A/B?

Tutti gli imprenditori che lavorano nel mondo online, dovrebbero cercare di aumentare il loro tasso di conversione sempre. Per chi non sa cosa sia un tasso di conversione, è la trasformazione di un Lead in Client. Se vuoi approfondire questo argomento, ho scritto un post che spiega cosa sia un imbuto di vendite (Retail Funnel).

Perciò, bisogna innovare sempre e migliorare sempre di più non solo i prodotti e servizi, ma anche la campagna di marketing. Ed è qui che entrano i test. Loro servono per ottimizzare la vostra campagna e aumentare le conversioni.

Esempio di test

Pensiamo a 2 strutture diverse: Un piccolo testo più un video (Test A) e un testo lungo senza nessun video (Test B). Da questo punto il risultato dei modelli A e B vengono paragonati e quello peggiore viene scartato. Ma non pensate che la cosa sia così semplice. Esiste un  modo corretto per lavorare queste informazioni.

Come lavorare queste informazioni?

Molti sbagliano proprio qui, e questo è un grande problema, perché testare male è forse peggio di non testare. Non basta appena fare come tanti. Un giorno si fa il contenuto A il giorno dopo il contenuto B. I risultati di domenica potrebbero essere migliori di quelli di lunedì, e così via…

L’ideale è cercare di escludere al massimo i diversi fattori che possono cambiare questi risultati. Un buon modo per farlo è con l’aiuto dei software che mischino le versioni A e B per i visitatori. Ossia, la prima persona ad entrare nel sito vede il contenuto A, la seconda il contenuto B e così via.

Il Visual Web Optimizer è perfetto per questo, ma anche Google possiede un software gratuito con questa finalità.

Significanza statistica

Il punto principale dei test è il concetto della significanza statistica, che per essere spiegato in modo abbastanza semplice, può essere considerato come il timbro di qualità che conferma il risultato dei test. La significanza statistica dimostra quali siano le possibilità di coincidenza tra i risultati. Quindi, l’obbiettivo è usarlo per dare più credibilità ai risultati dei test.

In questo modo si sceglie quale sia la campagna di marketing migliore e che sarà più efficace per quel tipo di Avatar.

Conclusione:

– Migliorare sempre è la strada giusta. Bisogna testare sempre tanti modelli diversi.
– Per essere efficace nel test A/B bisogna usare dei software che aiutino a mischiare il contenuto tra i visitanti.
– Usare la significanza statistica per validare il risultato dei test.

Per ultimo, ricordiamoci che le campagne non funzionano sempre nello stesso modo. Tanti fattori possono far cambiare il risultato di quella campagna, come il paese o regione, il mercato locale, giorni della settimana, tra tanti altri fattori. Quindi, cercate di essere sensibili al massimo per non far sfuggire il perché del cambiamento in un risultato.

Bruno Guerra

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