Esplora gli esempi di test A/B per prendere decisioni aziendali migliori

La qualità non è un atto, è un'abitudine

Aristotele

Come marketer, probabilmente vi siete imbattuti almeno una volta in questo scenario sconcertante: la vostra campagna di marketing non sta dando buoni risultati e sapete di dover dare una scossa, ma da dove cominciare?

Dovete prima cambiare il contenuto? Forse è necessario concentrarsi sulla scelta di canali di marketing diversi. O forse il problema è semplicemente l'evoluzione dei gusti dei consumatori.

Naturalmente, provare molti di questi cambiamenti uno alla volta richiede molto tempo e non è sempre la scelta migliore. Per fortuna esiste una soluzione che vi permette di testare contemporaneamente diverse opzioni: il test B/N.

Il test A/B è una metodologia consolidata e comprovata che consiste nel testare contemporaneamente diverse opzioni per confrontarne le prestazioni. Inizialmente utilizzato in vari campi, è ora una strategia fondamentale nel marketing. Questo articolo illustra alcune best practice ed esempi di A/B testing.

👀 Da fare? Oggi, diverse aziende leader conducono oltre 10.000 test A/B all'anno molti dei quali coinvolgono milioni di utenti.

Cos'è il test A/B?

L'A/B testing mette a confronto due versioni di un prodotto per determinare quale sia più performante. I suoi principi sono stati stabiliti negli anni '20 dallo statistico Ronald Fisher e successivamente adottati dai marketer negli anni '60 e '70 per valutare i loro prodotti campagna per valutare l'esperienza dell'utente .

Il moderno A/B testing, così come lo conosciamo, è emerso all'inizio degli anni Novanta. Sebbene i concetti di base siano rimasti invariati, la scala si è trasformata: i test raggiungono oggi milioni di utenti, vengono eseguiti in tempo reale e forniscono risultati immediati.

Vi state chiedendo cosa otterrete dai test A/B? Esploriamo i vantaggi e il modo in cui possono portare a decisioni d'impatto per la vostra azienda.

Vantaggi dei test A/B

La comprensione dei vantaggi dei test A/B evidenzia perché sono indispensabili nel vostro kit di strumenti di marketing.

Vediamo i suoi vantaggi chiave.

Misurare il coinvolgimento degli utenti: Testare variazioni di elementi come pagine web, CTA e oggetti delle email per misurare il loro impatto sul comportamento degli utenti
Prendere decisioni basate sui dati: Ottenere risultati statisticamente significativi, eliminando le congetture dalle vostre decisioni
Aumentare i tassi di conversione nelle campagne di marketing con regolari test A/B
Semplificare l'analisi: Identificare metriche come l'interazione dell'utente, i tassi di conversione, il traffico del sito, ecc. per differenziare facilmente l'esito positivo o negativo dei test
Ottenere risultati immediati: Ottenere risultati rapidi per un'ottimizzazione più veloce anche con piccole impostazioni di dati
Testate tutti gli elementi: Testate titoli, pulsanti CTA o persino nuove funzionalità, tra annunci, app o siti web, per migliorare il comportamento dei visitatori e le conversioni. Ogni idea può essere approvata o respinta in base alle intuizioni dell'utente in fase di test

Ora che conoscete i vantaggi dell'utilizzo di questo modulo di test, analizziamo i componenti chiave necessari per la sua implementazione.

$$$a Componenti chiave dei test A/B

La progettazione di un test A/B è un processo meticoloso.

Ci sono diversi componenti chiave da considerare per ottenere risultati corretti:

Ipotesi: Definire chiaramente un'affermazione specifica sull'impatto del cambiamento che si sta testando
**Assegnare versioni diverse a gruppi separati, assicurando una variazione minima dei dati demografici e del comportamento per evitare distorsioni
Dimensione del campione: Impostare le dimensioni dei gruppi in base agli effetti attesi e alla significatività statistica per rilevare differenze significative
Cecità: Decidere se nascondere la variazione ai partecipanti, ai ricercatori o a entrambi per ridurre i pregiudizi
Durata: Determinare il tempo necessario per raccogliere dati sufficientemente significativi da produrre intuizioni preziose. Eseguite i test per un tempo sufficiente a raccogliere dati sostanziali, ma evitate di prolungarli troppo per evitare influenze irrilevanti
Metriche primarie: Definire una variabile misurabile che rifletta direttamente l'ipotesi
Metriche secondarie: Monitoraggio di ulteriori metriche per una comprensione più approfondita dei risultati
Metodo di analisi: Selezione di un metodo di prova pereffettuare l'analisi per determinare la significatività statistica
Processo di reportistica: Stabilire un modo semplice per condividere i risultati, le intuizioni e le raccomandazioni con gli stakeholder che possono guidare il piano per i test futuri e le decisioni aziendali importanti

Leggi anche: Un giorno nella vita di un manager di marketing: Approfondimenti degli esperti Esploriamo ora il processo che riunisce tutti questi componenti chiave per la sperimentazione pratica.

Processo di test A/B

L'A/B testing implica la generazione di intuizioni significative, come la raccolta di dati, creare casi di test e analizzare i risultati. Vediamo una struttura semplice da utilizzare per tutte le strategie di test A/B:

Passaggio #1: raccogliere i dati

Utilizzate strumenti come Google Analytics per generare reportistica e formulare un'ipotesi raccogliendo dati di qualità.

Iniziate con le pagine ad alto traffico per raccogliere rapidamente informazioni, concentrandovi sulle aree con alti tassi di rimbalzo o di abbandono. Metodi come le heatmap, le registrazioni delle sessioni e i sondaggi possono rivelare aree di miglioramento.

Passaggio #2: generare ipotesi

Con i dati pronti, finalizzate il vostro obiettivo di A/B testing. Sviluppate un'ipotesi basata sulle nuove idee e sul modo in cui potrebbero superare la versione attuale.

L'ipotesi del test deve essere:

Identificare il problema o la sfida in modo chiaro
Suggerire una soluzione con un elemento fissato
Definire l'impatto previsto della soluzione

Passaggio #3: Creare variazioni

Con le ipotesi pronte, creare le variazioni del test cambiando elementi come il colore dei pulsanti, la copia del sito web o il posizionamento della CTA. Per semplificare il processo, utilizzate strumenti di test A/B con editor visivi.

Passaggio #4: Eseguire il test

In questa fase, eseguite l'esperimento, generando informazioni sul comportamento dei visitatori. È possibile assegnare in modo casuale i visitatori del sito web al campione del gruppo di controllo o di variazione.

Come avrete capito, l'esecuzione di test A/B richiede precisione e concentrazione: troppe parti in movimento possono rendere difficile rimanere in carreggiata.

L'organizzazione di tutti i dati può essere terminata con gli strumenti giusti. Uno di questi strumenti è ClickUp è uno strumento versatile di project management in grado di ottimizzare il processo di testing. Esploriamo insieme le sue funzionalità/funzione.

Modello per i test A/B di ClickUp

Prendiamo, per istanza, il template Modello di test A/B di ClickUp . Questo modello consente di monitorare il test in modo efficiente e di tenere traccia e visualizzare la pianificazione, le variazioni, le metriche per l'ottimizzazione del tasso di conversione e molto altro ancora.

Scarica questo modello

Modello di test A/B di ClickUp

Ecco come semplificare i test A/B con questo modello:

Organizzare i flussi di lavoro dei test: Utilizzare le viste Elenco e Bacheca con campi personalizzati e stati per mantenere le iniziative di test strutturate e facilmente gestibili
Visualizzare le sequenze temporali: Pianificare e regolare le date di inizio e fine senza sforzo con le visualizzazioni Calendario e Sequenza
Traccia le metriche chiave: Utilizza campi personalizzati per monitorare lo stato, i risultati dei test, le valutazioni e altri dettagli essenziali
Ottimizzare i processi: Rimanere aggiornati sulle fasi del test utilizzando stati personalizzati, dal piano al lancio fino all'analisi dei risultati

Scarica questo modello

Inoltre, è possibile utilizzare Automazioni di ClickUp per automatizzare le attività improduttive e aumentare il tempo a disposizione. È possibile creare automazioni per modificare gli stati in base a specifici trigger. È inoltre possibile impostare trigger per ottenere reportistica sui progetti generata dall'IA.

Passaggio #5: Attendere i risultati

Lasciate che l'esperimento faccia il suo corso. La durata dipende dalla dimensione del vostro traguardo. Saprete che i risultati sono pronti per l'analisi quando saranno statisticamente significativi e affidabili. Altrimenti, è difficile dire se il cambiamento ha avuto un impatto o meno.

Promemoria: Non affrettate o ritardate l'ottenimento dei risultati. Questo è fondamentale perché, affinché il test A/B sia statisticamente significativo, è necessario attendere che i dati mostrino dei modelli.

Passaggio #6: Analizzare i risultati del test

L'esperimento è completato! Ora è il momento di vedere i risultati. Lo strumento di test A/B fornisce i dati sulle prestazioni di ciascuna versione. Per valutare i risultati, verificate la significatività statistica. Utilizzate i dati degli esiti positivi e dei fallimenti per migliorare i test futuri. Potete seguire questo processo per tutti i test futuri.

ClickUp Dashboard

Un'altra grande funzionalità/funzione è ClickUp Dashboard . Offre un'ampia varietà di modelli di dashboard per la vostra analisi. È possibile personalizzare la dashboard di marketing in base alle metriche e ai KPI specifici di North Star.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-68-1400x935.png Dashboard di ClickUp: esempi di test a/b /$$$img/

Generare approfondimenti e analisi visivamente accattivanti con ClickUp Dashboard

Una volta che l'analisi è pronta, è possibile presentare le informazioni a tutti gli stakeholder.

Una comunicazione efficace è fondamentale in questo caso, poiché è possibile che alcuni stakeholder non siano stati coinvolti nel processo e che si affidino esclusivamente all'analisi per prendere decisioni.

La comunicazione dello stato e delle prestazioni delle nostre campagne di marketing globali e regionali alle nostre unità aziendali era tutt'altro che ottimale. Con le nostre nuove dashboard, stiamo risparmiando tempo e i nostri stakeholder hanno accesso in tempo reale alle informazioni di cui hanno bisogno, ogni volta che ne hanno bisogno"

Joerg Klueckmann, VP Marketing, Finastra

ClickUp Chat

Una volta pronti i risultati, condividete l'analisi con i vostri colleghi e stakeholder. Questo può essere reso ancora più facile con ClickUp Chattare . Con la chat, non è necessario passare a un'altra piattaforma per chiedere informazioni sul contesto o su un parco. È tutto integrato nel flusso di lavoro senza soluzione di continuità.

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Comunicare con gli stakeholder utilizzando ClickUp Chat

ClickUp Chat permette di centralizzare la comunicazione sui test A/B, collegando le discussioni direttamente alle attività per una collaborazione in tempo reale.

Semplifica la reportistica trasformando le chiavi di lettura delle chat in elementi attivabili e fornisce riepiloghi/riassunti automatici per tenere informati gli stakeholder, anche se si sono persi le conversazioni precedenti. Ciò contribuisce a garantire una migliore organizzazione e un processo decisionale più rapido durante l'intero processo di test.

Kit di test A/B per i marketer

I test A/B possono risultare complicati senza gli strumenti giusti. Per semplificare il processo sono disponibili diversi kit di A/B testing.

Questi kit includono solitamente i seguenti elementi:

Un manuale per il test A/B
Uno strumento che aiuta a generare diverse versioni dell'elemento da testare
Uno strumento di A/B testing per progettare e gestire efficacemente il test
Un calcolatore di significatività
Modelli o strumenti di project management per monitorare e migliorare il test

L'uso di questo kit e di strumenti come ClickUp può aiutarvi a testare i vostri flussi di lavoro e a gestire i risultati in modo efficiente.

Esempi di test A/B nel mondo reale

È giunto il momento di esaminare esempi pratici di come l'A/B testing abbia aiutato le aziende a migliorare le loro strategie e i loro elementi. Prima di passare in rassegna questi esempi, è necessario capire che è possibile applicare l'A/B testing in contesti diversi.

Ecco una rapida panoramica di questi contesti.

Sito web: I test si concentrano sulla modifica di elementi come le pagine di destinazione per aumentare il traffico o le iscrizioni
Email: Diverse versioni di email vengono inviate a un pubblico separato per migliorare le valutazioni o raccogliere informazioni
Social media: Utilizzato principalmente nel marketing digitale per testare variazioni volte ad aumentare le entrate
Mobile: Si concentra su app o siti web mobili per aumentare il coinvolgimento degli utenti

Esamineremo casi di studio basati su questi contesti per aiutarvi a comprenderli meglio.

1. Esempi di test A/B su siti web

Questi sono alcuni esempi di aziende che hanno deciso di effettuare split test su elementi del proprio sito web.

Grene

Grene, un marchio polacco di e-commerce specializzato in prodotti agricoli, ha implementato con esito positivo l'A/B testing sul proprio sito web. Uno dei test consisteva nel rinnovare la pagina del mini-carrello per migliorare l'esperienza dell'utente.

Problema: Il team di Grene ha identificato diversi problemi nella pagina del mini-carrello: gli utenti pensavano erroneamente che l'etichetta "Free Delivery" fosse cliccabile per ottenere maggiori dettagli, non potevano vedere i costi degli elementi e dovevano scorrere verso il basso per trovare il pulsante "Vai al carrello". Questi fattori hanno avuto un impatto negativo sull'esperienza dell'utente e sulle conversazioni.

Ecco come appariva la versione di controllo di questa pagina:

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image.jpeg Interfaccia di Grene: esempi di test a/b /$$$img/

via Grene Soluzione: Il team ha migliorato il mini-carrello aggiungendo un pulsante "Vai al carrello" nella parte superiore, visualizzando i costi degli elementi e un pulsante per rimuoverli e aumentando le dimensioni del pulsante inferiore per farlo risaltare rispetto all'etichetta "Consegna gratuita". Queste modifiche miravano a migliorare la navigazione e l'esperienza complessiva dell'utente.

Ecco come appariva la loro variante:

Grene

via Media **I risultati sono stati monitorati da vicino fin dal primo giorno, ma hanno aspettato ad analizzarli finché non hanno avuto un campione sufficientemente ampio. Una volta pronto, l'analisi ha rivelato che il nuovo design risultava in una un aumento del 10% degli acquisti .

Hospitality Net

Hospitality Net è un motore di prenotazione alberghiera che consente agli utenti di prenotare gli hotel online attraverso i loro desktop o dispositivi mobili.

Problema: Dopo la pandemia, le prenotazioni via cellulare sono aumentate vertiginosamente. Per capitalizzare questo aumento, l'azienda ha voluto dividere il test tra le due versioni del proprio motore di prenotazione mobile, quella "semplificata" e quella "dinamica"

Ecco un rapido confronto tra i modelli di prenotazione "semplificati" e "dinamici":

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-5.jpeg Hospitality Net: esempi di a/b testing /$$$img/

via Rete di ospitalità Soluzione: Per condurre il test hanno utilizzato il tipo di test A/B a reindirizzamento. Tutte le sessioni sono state suddivise equamente tra il motore di prenotazione semplificato e quello dinamico. Il test è durato 34 giorni e ha raccolto i dati di 113.617 sessioni.

Risultato: L'azienda si aspettava una differenza del 10-15% nei tassi di conversione tra i due motori di prenotazione. Tuttavia, il motore di prenotazione dinamico ha mostrato una 33% di conversioni in più .

Errori comuni dei test A/B da evitare

I test A/B richiedono un lavoro e risorse significative. È frustrante non raggiungere i risultati desiderati a causa di errori evitabili. Vediamo alcuni errori comuni commessi dalle parti interessate per aiutarvi a evitarli.

Decisioni premature

Molti manager non aspettano che il test abbia fatto il suo corso. Poiché possono visualizzare i risultati in tempo reale, spesso prendono decisioni affrettate per risparmiare tempo. Questo può risultare in decisioni basate su informazioni incomplete.

Selezione non mirata delle metriche

Se si esaminano molte metriche alla volta, si iniziano a creare correlazioni spurie. Un progetto di test ideale permette di selezionare solo le metriche importanti da monitorare . Se si decide di misurare molte metriche, si rischia di vedere fluttuazioni casuali. Rischiate anche di distrarvi dal concentrarvi su una particolare variabile e di osservare cambiamenti potenzialmente insignificanti.

Test di verifica insufficienti

Non sono molte le aziende che effettuano retesting. Molte di esse tendono a credere che i loro risultati siano corretti. Anche con un'elevata significatività statistica, alcuni risultati possono essere falsi positivi.

La conduzione di nuovi test può risultare piacevolmente complessa, poiché di solito i manager non vogliono compromettere i risultati ottenuti in precedenza. Tuttavia, più test A/B si eseguono, più alta è la possibilità che almeno uno dei risultati sia sbagliato.

Trasformare le intuizioni in impatto con i test A/B e ClickUp

I test A/B possono darvi un vantaggio significativo rispetto ai vostri concorrenti. Ogni test con esito positivo vi aiuta ad avvicinarvi ai vostri personalizzati. Con ogni iterazione, scoprite cosa funziona meglio con il vostro pubblico di riferimento.

ClickUp offre vaste dashboard e modelli per ottimizzare il processo di A/B testing, monitorando gli insight e visualizzando i risultati. In questo modo, avrete più spazio per concentrarvi sulle attività che richiedono più energia cerebrale.

Funzionalità come ClickUp Chat possono migliorare l'efficienza agendo come area di lavoro e canale di comunicazione. Registratevi per un account gratuito di ClickUp per utilizzare gli strumenti migliori della categoria e incrementare la vostra azienda!