Test A/B

Il test A/B è uno dei test più basilari che puoi eseguire sui social media. La definizione di un test A/B è un test in cui si modifica una variabile e si mantiene tutto il resto uguale. Ad esempio, se vuoi sapere quale tipo di contenuto genera il maggior coinvolgimento su Instagram, puoi testare i contenuti fotografici rispetto a quelli che generano il maggior coinvolgimento su Instagram, puoi capire se è meglio un copy rispetto ad un’altro, confrontare due CTA diverse e capire le preferenze delle grafiche dei tuoi post.

Questi esperimenti controllati a due varianti ti permettono conoscere al meglio i gusti del tuo pubblico di riferimento de delle varie nicchie.

Questo genere di test aiuta a individuare l’efficacia degli elementi di Conversione di una pagina, come ad esempio:

layout (visual e concept);
efficacia delle Call-to-Action;
persuasività di titolo e descrizione prodotto;
performance dei form o moduli di contatto.

Testare per avere successo

Ecco 9 domande da porti prima di iniziare i tuoi test. Se non hai delle risposte con dei dati specifici da consultare, è il momento adatto di eseguire dei test.

il Titolo è convincente e cattura il lettore?
la Formattazione e la UX (ad esempio la suddivisione in paragrafi, la gestione degli spazi e dei
titoli, le porzioni di testo) consente un’agevole scansione?
la Landing page è corretta e ben strutturata?
l’Ottimizzazione per il posizionamento sui motori di ricerca è funzionale?
il Contenuto è facilmente condivisibile sui social media?
la Value Proposition è esposta in modo chiaro e convincente?
Il copy e lo Stile narrativo è incisivo ed allettante?
CTA : le Call-to-action sono persuasive?

Il processo decisionale dei test A/B

Decidi le domande pertinenti a cui rispondere, i KPI e le metriche da misurare e come si riferiscono alla modifica proposta. Ciò può includere un’ipotesi che stai tentando di convalidare.
Esegui le due versioni dell’interfaccia utente contemporaneamente per controllare la variabilità. Gli utenti dovrebbero essere assegnati in modo casuale per ridurre al minimo qualsiasi rumore o distorsione statistica. Assicurati di eseguire il test abbastanza a lungo da raccogliere dati statisticamente significativi.
Analizza i risultati del test per determinare se la tua ipotesi era corretta e/o in che modo le modifiche hanno influito sui tuoi KPI. Le metriche sono aumentate materialmente, sono diminuite o sono rimaste relativamente costanti? Come si confronta con i dati storici?

Infine scegli il meglio e correggi quello che non va. Se i risultati del test indicano KPI migliorati, implementa la modifica a tutti i tuoi utenti. Se è stato un errore, eliminalo e ripeti.

Misura Bisogni e Aspettative dell’Utente

Con il test puoi verificare l’efficacia della tua comunicazione e tutti gli elementi tecnici della tua struttura, puoi ottimizzare la qualità della tua offerta e analizzare interamente il messaggio che trasmetti.

I test sono molto utili per riuscire a comprendere la corrispondenza tra bisogni del cliente e offerta commerciale, la risposta alle aspettative e ai desideri dello user e rilevare l’immediatezza della percezione del messaggio, riuscendo così ad evidenziare i benefici dell’offerta e soprattutto la persuasività del copy.Scegli quali metriche e metodi statistici sono rilevanti per il test e i suoi risultati.

Perché è importante eseguire dei test AB?

Lo scopo principale del test A/B è aumentare le conversioni. Puoi farlo modificando una varietà di elementi come la dimensione del carattere, il testo e l’uso delle immagini. Puoi anche usarlo per testare elementi di design del sito Web e altre funzionalità simili.

Per curare la propria content curation è indispensabile eseguirli.

Una grande ricerca dovrebbe guidare gli utenti alle loro esigenze il più rapidamente possibile, ma raggiungere il giusto livello di pertinenza per il tuo sito non è sempre semplice e richiede tempo per essere corretto. Con un solido provider di ricerca come servizio, il tuo posizionamento predefinito dovrebbe già essere relativamente robusto.

Tuttavia, poiché ogni azienda è unica e le modifiche alla ricerca possono influire sui KPI e sull’esperienza utente, probabilmente vorrai misurare l’effetto dell’aggiunta di fattori di ranking personalizzati, nuovi attributi e altro sulla pertinenza complessiva della ricerca.

Con i test A/B, puoi sfruttare i dati per convalidare le tue decisioni in tempo reale e apportare modifiche alla tua ricerca con sicurezza.

Il test A/B è un ottimo modo per ottimizzare la tua esperienza di ricerca direttamente dalla casella di ricerca:

Pertinenza

Perfetta pertinenza con l’input dell’utente. Lo scopo dell’ottimizzazione della ricerca e della pertinenza dell’ottimizzazione è fornire agli utenti risultati migliori. Con i test di ricerca A/B, i tuoi utenti sono direttamente coinvolti in questo processo. Puoi tenere traccia di come gli utenti interagiscono con la tua ricerca e apportare miglioramenti e aggiornamenti sulla base di feedback reali e non solo congetture. I brand famosi utilizzano regolarmente i test A/B per convalidare le modifiche ai prodotti per i clienti che acquistano da cataloghi immensi. Quindi non hai scuse, se lo fanno loro, trova il tempo necessario anche tu.

Insight e dati

Sfrutta gli insight basati sui dati. Gli utenti sono difficili da prevedere e i risultati dei test A/B possono aiutare a mostrare esattamente come rispondono ai cambiamenti. Quando raccogli dati sufficienti per una modifica isolata rispetto a un gruppo di controllo comparabile, puoi avere la certezza attraverso le statistiche che i risultati sono significativi e prendere decisioni attuabili da essi.

Non rischiare

Acquisisci conoscenza senza rischi. Il test di ricerca A/B ti consente di testare le modifiche su un campione rappresentativo dei tuoi utenti. Poiché la maggior parte dei tuoi utenti non è interessata, puoi essere certo che nemmeno le entrate e i KPI saranno interessati.