Dietro le quinte di ogni campagna di marketing e pubblicitaria, molto probabilmente c'è un operatore di marketing che deve affrontare molte incertezze. Oggi i professionisti del marketing operano in un mondo in continua evoluzione in cui ogni due mesi emergono nuove tecniche e strategie. Pertanto, i professionisti del marketing devono decidere regolarmente se ogni nuova tendenza è giusta per la loro attività e determinare le migliori pratiche da seguire tendenze nel piano di marketing generale. Fortunatamente, l'esistenza di strumenti di test A/B significa che i professionisti del marketing non devono fare affidamento su congetture quando prendono queste decisioni. Invece, possono condurre esperimenti scientifici che producono risultati riproducibili, a condizione che seguano determinati principi nel processo di test.
CHE COS'È IL TEST A/B?
Il test A/B è un metodo che e-commerce viene utilizzato per confrontare due versioni di una campagna di marketing per valutare quale avrebbe un rendimento migliore. Il test A/B, noto anche come split test, prevede la creazione di due versioni di una singola campagna o pagina web e la divisione casuale di un campione del pubblico che interagisce con ciascuna variabile in due gruppi. Quindi, confrontando le prestazioni dei due gruppi, gli esperti di marketing possono determinare quale versione è più efficace e prendere decisioni basate sui dati per migliorare le proprie strategie di marketing.
Invia un'e-mail a le righe dell'oggetto, le intestazioni e i sottotitoli, il testo dell'e-mail, la progettazione dei moduli, le pagine di destinazione e i pulsanti di invito all'azione sono esempi di diverse variabili che possono essere soggette a test A/B. Ad esempio, un operatore di marketing che cerca di ottimizzare il tasso di apertura della sua email brandizzata potrebbe eseguire uno split test sul nome del mittente dell'email. In tal caso, la variabile A sarà il nome del mittente originale che funge da controllo, mentre la variabile B sarà un nuovo nome. Quindi due gruppi casuali vengono assegnati a ciascuna variabile e analizzati per un certo periodo. Quando arrivano i risultati, l'operatore di marketing può decidere quale dei due nomi testati ha prodotto il risultato desiderato e quindi intraprendere un'azione strategica basata sui risultati piuttosto che su tentativi ed errori.
Il test A/B è un aspetto cruciale dell’e-commerce marketing perché consente agli esperti di marketing di ottimizzare i tassi di conversione delle loro campagne e quindi di migliorare il loro ROI. Attualmente esistono numerosi strumenti in grado di automatizzare i dettagli più fini dello split test in modo che gli obiettivi previsti possano essere raggiunti in modo efficiente e rapido. Questo software fornisce funzionalità di segmentazione, analisi e reporting per semplificare il processo complessivo di esecuzione di questi esperimenti e di scoperta di informazioni utili.
QUALI SONO I VANTAGGI DELL'A/B TESTING?
Secondo uno studio di BigCommerce, i test A/B stanno diventando virali tra le aziende di e-commerce, con 80% di e-commerce che utilizzano questo metodo per migliorare i propri tassi di conversione. Ciò dimostra quanto ampiamente viene utilizzato il test suddiviso e che la sua popolarità è un risultato diretto dei vantaggi della sua implementazione.
Ecco cinque enormi vantaggi dell'utilizzo del test A/B:
PERIODI DI CONVERSIONE MIGLIORATI
Uno degli obiettivi principali dello split test è aumentare le conversioni e le statistiche mostrano che l'utilizzo del test A/B aiuta i professionisti del marketing a convertire più clienti e potenziali clienti. Uno studio HubSpot ha rilevato che i test A/B possono portare a un aumento medio della conversione di 49%. Semplicemente mostrando ai clienti due diverse variabili e analizzando le loro risposte, le aziende possono sviluppare strategie a lungo termine che le aiuteranno a ottimizzare i loro tassi di conversione.
MIGLIORE ESPERIENZA UTENTE
I test A/B possono aiutare le aziende a identificare gli elementi del loro sito Web o delle campagne di marketing che gli utenti trovano impressionanti o frustranti quando interagiscono con il marchio attraverso diversi punti di contatto. Come risultato del miglioramento dell'esperienza utente, i marchi possono aumentare il coinvolgimento degli utenti di circa 20%, secondo Invesp. Un maggiore coinvolgimento degli utenti porta quindi a frequenze di rimbalzo inferiori e relazioni più solide tra marchio e cliente.
PROCESSO DECISIONALE BASATO SUI DATI
I test A/B consentono alle aziende di prendere decisioni basate sui dati sulla base di metriche delle prestazioni del mondo reale. Ciò può aiutare le aziende a evitare di fare affidamento su supposizioni o supposizioni su ciò che funzionerà e concentrarsi invece su ciò che ha dimostrato di funzionare attraverso la sperimentazione.
ALLOCAZIONE DELLE RISORSE PIÙ EFFICACE
I test A/B consentono alle aziende di testare nuove idee senza impegnare risorse significative. Invece di investire risorse finanziarie e umane nella speranza che le loro nuove idee abbiano un impatto, i marchi possono adottare un approccio più strategico ed economico conducendo esperimenti precedenti. Ciò aumenterà le percentuali di successo delle nuove campagne e assicurerà che le risorse assegnate siano giustificate.
PIÙ REDDITO
In definitiva, l'obiettivo dei test A/B è migliorare le prestazioni delle campagne di marketing e altro ancora reddito generare. Uno studio ha dimostrato che i test A/B possono portare a un aumento delle vendite di 44%. Ottimizzando le campagne attraverso i test A/B, le aziende possono generare più traffico, aumentare i tassi di conversione e, in ultima analisi, generare maggiori entrate dai loro sforzi di marketing.
QUALI SONO LE BEST PRACTICE PER UN A/B TEST EFFICACE E AFFIDABILE?
Dopo aver letto le prove schiaccianti per i test A/B, ha senso provare questo esperimento. Tuttavia, non tutti i professionisti del marketing possono vantarsi di ottenere i risultati desiderati dai test A/B. Questo perché è necessario utilizzare tattiche specifiche per ottimizzare gli esperimenti e ottenere i migliori risultati possibili dagli split test.
Ecco sei delle migliori pratiche che puoi implementare per migliorare il processo e i risultati dei test:
DEFINISCI CHIARAMENTE I TUOI OBIETTIVI
Avviare un test A/B senza definire chiaramente i tuoi obiettivi per l'esperimento farà solo perdere tempo e risorse. Ecco perché è fondamentale determinare la metrica specifica o l'indicatore di prestazioni chiave (KPI) che desideri migliorare con il test A/B. Questo ti aiuta a concentrarti su un risultato chiaro e misurabile, rendendo i risultati del test più facili da interpretare. Per selezionare un KPI, il marketer deve avere un'ipotesi chiara. Ad esempio, un operatore di marketing potrebbe presumere che la modifica della posizione del pulsante CTA sulla pagina di destinazione aumenterebbe la percentuale di clic. Il KPI che guiderà gli A/B test è già evidente da questa ipotesi. Pertanto, ci sono buone probabilità che questo particolare esperimento fornisca utili spunti.
PROGRAMMARE LE PROVE IN UN TEMPO APPROPRIATO
Quando si eseguono i test A/B, è importante eseguire il test abbastanza a lungo per ottenere risultati affidabili. Questo aiuta a ridurre al minimo l'impatto delle fluttuazioni casuali e garantisce di catturare eventuali effetti a lungo termine. Tuttavia, determinare il periodo di tempo per eseguire il test può essere difficile. I fattori da considerare includono la stagionalità e il volume di traffico.
Considera le tendenze stagionali o cicliche nel traffico o nei modelli di vendita. Ad esempio, l'esecuzione di un test durante il periodo natalizio, un periodo tipicamente intenso, può produrre risultati diversi rispetto a un periodo di scarse vendite. Minore è il volume di traffico, maggiore è il tempo necessario per raccogliere dati affidabili. In generale, il momento giusto per eseguire un test A/B dipende da diversi fattori specifici della tua attività e dei tuoi obiettivi di marketing. È importante considerare attentamente questi fattori e pianificare di conseguenza per garantire che il test sia efficace e fornisca approfondimenti significativi.
SCEGLI LA DIMENSIONE CORRETTA DEL CAMPIONE
La scelta di una dimensione del campione sufficientemente ampia è importante nei test A/B perché aiuta a garantire che i risultati del test siano statisticamente significativi e accurati. Significatività statistica significa che i risultati ottenuti non sono dovuti al caso oa variazioni casuali, ma sono una rappresentazione accurata della popolazione sottostante. Se la dimensione del campione è troppo piccola, potresti non essere in grado di rilevare una differenza statisticamente significativa tra i gruppi di test. Questo può portare a conclusioni errate. D'altra parte, se la dimensione del campione è troppo grande, potresti sprecare risorse e tempo per raccogliere dati non necessari. Pertanto, è importante utilizzare un calcolatore delle dimensioni del campione o strumenti statistici per stimare il numero minimo di partecipanti necessari per rilevare una differenza significativa.
PROVA UNA VARIABILE ALLA VOLTA
Il test di una sola variabile alla volta è importante nel test A/B perché consente di identificare il fattore specifico che causa il cambiamento nei risultati del test. Isolando e testando solo una variabile, puoi essere più sicuro che qualsiasi differenza che osservi tra i tuoi gruppi di test sia dovuta a quella variabile e non a qualche altro fattore. Ad esempio, se provi contemporaneamente sia il titolo che l'immagine su una pagina di destinazione e noti un aumento delle conversioni, non sei sicuro di quale elemento sia responsabile del cambiamento. Infine, testare una variabile alla volta ti aiuta a risparmiare tempo e risorse.
RANDOMIZZA I GRUPPI DI PROVA
La randomizzazione dei gruppi di test è un passaggio importante nei test A/B perché elimina i pregiudizi e garantisce che i risultati del test rappresentino l'intero pubblico. Esistono diversi metodi validi per aiutare nel processo di randomizzazione. SU biscotti il targeting basato prevede l'uso di cookie per assegnare in modo casuale i partecipanti ai gruppi di test. Allo stesso modo, il targeting basato su IP assegna i partecipanti in base al loro indirizzo IP. Entrambi i metodi aiutano a garantire che rimangano nello stesso gruppo per tutto il periodo del test. Esistono anche strumenti di terze parti che possono aiutare con il processo di randomizzazione garantendo risultati accurati.
IMPLEMENTA IMMEDIATAMENTE LA VARIANTE VINCENTE
Dopo aver eseguito i test e aver esaminato i risultati, il passaggio successivo consiste nell'implementare immediatamente la variante vincente. Ciò consente all'azienda di trarre vantaggio dai miglioramenti che hai scoperto e di raccogliere immediatamente i frutti.
In breve, i test A/B sono fondamentali per ottenere risultati accurati e utilizzabili che possono migliorare i tuoi sforzi di marketing. Seguire queste pratiche assicura che il test A/B sia efficace e porti a prestazioni migliori. Queste best practice aiutano a eliminare i pregiudizi, migliorare l'accuratezza e generare preziose informazioni che ti aiutano a prendere decisioni basate sui dati e raggiungere i tuoi obiettivi di marketing.
