A/B testing: tutto quello che devi sapere | Growth Hacking Academy

Benritrovato o benvenuto nella nostra Growth Hacking Academy! In questa lezione affronteremo il tema dell’A/B testing. In tanti ne parlano, in pochissimi lo usano realmente. Non si rendono conto dei vantaggi che l’A/B testing porta alla definizione di una obiettiva ed efficace strategia di Marketing.

Quante volte i risultati dei tuoi sforzi non sono quelli attesi e non sai spiegarti il perché? Un bravo Growth Hacker non può non conoscere tutti i segreti dell’A/B testing!

Al contrario test A/B, split testing e test multivariabile dovrebbero essere il suo pane quotidiano.

Seguici e testiamo insieme!

A/B testing: cos’è?

Mi sta meglio questo vestito o quest’altro? Hai mai fatto questa domanda a un gruppo di amici o parenti? Se sì hai fatto inconsciamente un A/B test. Il concetto è un po’ semplificato, ma non ci discostiamo di molto dalla realtà.

Andiamo per gradi. Un A/B test o split-run testing è un esperimento che sottopone a un pubblico statisticamente rilevante due versioni  (da cui A versione di controllo e B versione variata) di una singola variabile per determinare quali delle due sia più efficace.

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A/B test: i presupposti perché sia efficace

Caliamo la definizione di A/B test nella realtà concreta di un sito web o meglio di una singola pagina. Immaginiamo in particolare una landing page. Qualsiasi cosa mettiamo sul web per motivi di business ha un solo obiettivo: convertire.

Identificare l’obiettivo

Il tuo utente converte se esegue l’azione che tu vuoi che esegua e per la quale hai progettato, nel nostro caso, la landing page. Le azioni variano a seconda dell’obiettivo di business. L’obiettivo di una landing page di un sito che vende prodotti dimagranti sarà diversa da quello del sito di un libero professionista o di un’agenzia pubblicitaria. Qual è il tuo obiettivo? Questa è la prima risposta che devi avere ben chiara in mente quando si parla di A/B testing.

Spesso siamo convinti di sapere quello che vogliamo ottenere, ma in realtà non è così.

Immagina di volere un’auto migliore di quella che possiedi. Che cosa vuol dire per te migliore? Più’ veloce? Più potente? Con più accessori? Più corta? Più lunga? Che consuma meno? Non esiste una risposta giusta. Esiste la tua risposta giusta.

Lo stesso per la tua landing page: definisci chiaramente e numericamente il tuo obiettivo.

Identificare le modalità e il pubblico a cui sottoporre il test

A chi vogliamo rivolgere il nostro A/B test? A tutti i visitatori del nostro sito? A una porzione specifica di essi? In quest’ultimo caso in base a quali criteri determiniamo la porzione?

Una volta identificato il pubblico con quale modalità sottoporremo le due versioni? Nel 99% dei casi si sottopone la versione A al 50% del pubblico e la B al restante 50%.  Nulla vieta che in base a considerazioni motivate la scelta sia diversa.

Definire la variabile del test

Abbiamo la nostra landing page. Sappiamo quale azione l’utente deve compiere affinché il risultato della nostr attività di A/B testing possa essere considerato positivo. Abbiamo deciso a chi e come sottoporre il test. Manca solo un particolare: qual è la nostra variabile? Vale a dire: quale elemento distingue la versione A dalla B?

Potrebbe essere il colore del pulsante che funge da Call to action (CTA), o il font del titolo, o il testo del titolo, o qualsiasi altro elemento della pagina. Meglio sia un elemento soltanto, argomenteremo più avanti il perché.

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Scelta del periodo e della durata del test

Quanto deve durare l’attività di A/B testing affinché sia significativa?

Questo è un aspetto delicato e non facile da definire. In caso di un cospicuo numero di utenti può bastare un giorno? Due giorni? Devono essere continui? O possiamo fare un test oggi e uno fra una settimana? Ha senso somministrare il test, per esempio, durante il week end? Oppure somministrarlo un numero specifico di volte durante il week end e lo stesso numero di volte durante il resto della settimana? Come possono incidere le feste comandate come Natale, Pasqua, ecc… sulla bontà dell’esito?

Anche in questo caso non esiste una risposta giusta. Ci sono contesti di business per cui potrebbe avere senso testare durante le vacanze perché una reazione del pubblico diversificata potrebbe suggerirci di prevedere versioni diverse per diversi periodi. In altri casi i test effettuati durante un periodo festivo potrebbero essere non significativi e quindi falsare i risultati.

Insomma Growth Hacker non ci si improvvisa, si diventa con l’esperienza e usando il cervello. Ma siamo certi che tu non abbia problemi in questo senso, soprattutto se continuerai a seguirci.

A/B testing: un esempio pratico

Facciamo un esempio pratico per chiarirci le idee in merito a come eseguire un test A/B.

Immaginiamo di curare la presenza web di una SPA di cui vogliamo spingere il franchising. Le conversioni che otteniamo possono essere migliorate? Nel nostro caso la conversione corrisponde al clic dell’utente su un pulsante a forma di freccia, la nostra Call to Action.

Questa è la nostra pagina di riferimento, quella che corrisponde alla versione A del test:

Test mono variabile

La pagina non contiene molti elementi per cui non è difficile isolarne uno da modificare. Proviamo a cambiare posizione alla Call to Action.

Eseguiamo quindi l’A/B test per il periodo di tempo che abbiamo stabilito e somministrandolo agli utenti che abbiamo giudicato attendibili ai fini del test.

Quale delle due versioni ha convertito di più? Noi avremmo scommesso che fosse migliore la versione B e invece ha convertito meglio la versione A? Ecco il grande vantaggio dell’A/B testing: l’obiettività. Basarsi sui gusti personali, l’intuito, la presunta capacità di interpretare il pensiero altrui porta quasi sempre a commettere errori. Dati: dati obiettivi e reali sono restituiti da un test bene impostato.

Se il risultato della conversione ci soddisfa passiamo fermiamoci qui per quanto riguarda la CTA. Se vogliamo essere più precisi possiamo provare a mantenere il colore che converte meglio cambiando la posizione per avere un ulteriore riscontro, ma in ogni caso sappiamo esattamente qual è la variabile che ha influito sul risultato del test.

Test multi variabile

Immaginiamo invece di aver condotto il nostro primo test con la seguente versione B cambiando contemporaneamente più di una variabile (posizione e colore della CTA, colore di sfondo, colore del testo).

Qualsiasi sia il risultato del test come possiamo isolare la variabile responsabile? Per saperlo con precisione dovremmo ripetere il test spezzettandolo in sotto test ognuno con una sola variabile.

A/B testing tool

Siamo certi di averti convinto sull’utilità di una buona e continua attività di A/B testing.

E come li faccio i test? Come faccio a inviare pagine diverse a gruppi di persone diverse contemporaneamente? Ti stai chiedendo questo? Non preoccuparti non ci siamo dimenticati di indicarti gli strumenti per mettere in pratica quello che ti abbiamo suggerito anche se, capito il concetto, trovare gli strumenti in rete è un attimo.

Intanto ci preme ricordare che tutto è testabile nel campo del digital marketing: si possono fare A/B test facebook, test su post di qualsiasi social media, una pagina, una campagna email, un articolo, qualsiasi elemento senza esclusione.

Ecco i nostri consigli in fatto di tools.

Google Optimize

Dando per scontato che tu abbia almeno un account Google ti consigliamo per iniziare Google optimizer in quanto permette di impostare in modo professionale una campagna di A/B testing in modo completamente gratuito.

Richiede che il sito di cui ti stai occupando sia agganciato a Google Analytics ma un Growth Hacker come te non può non averlo già fatto. Quindi forza con l’A/B test online!

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Visual Website Optimizer

Noto come VWO è uno degli strumenti a pagamento più utilizzati e completi.

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Opteo

E’ un tool specifico per  A/B tests Ads che permette di automatizzare i test sui copy degli annunci oltre a mettere a disposizione molte altre funzioni legate alle attività di SEM.

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MailChimp

Il nostro buon vecchio Mailchimp ci viene in aiuto anche per creare test A/B per email marketing .

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Conclusione

Abbiamo affrontato in questa lezione una delle competenze più importanti di un Growth Hacker: riconoscere l’importanza dei dati anche grazie ad una corretta attività di A/B testing. Hai imparato che A sta per elemento di controllo e B per elemento variato. Hai capito che i risultati possono stupirti e proprio per questo i test sono importanti, perché sono obiettivi. Hai compreso che quello che fa la differenza non è tanto il tool che utilizzerai quanto la strategia che saprai impostare.

Il Growth Hacking prima ancora che una questione di tecnica è una questione di mentalità. Per questo non ti suggeriremo mai abbastanza di leggere e rileggere le lezioni precedenti e di rimanere aggiornato con le lezioni della tua Growth Hacking Academy preferita!

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