Test A/B: cos’è e come funziona

Nel contesto del marketing basato sugli account (ABM), il test A/B diventa ancora più importante. Segmentando gli account target e personalizzando i messaggi, puoi adattare i test A/B a specifici segmenti di pubblico, creando così un'esperienza cliente più positiva.

Tipi di test A/B da conoscere

• Test multivariato: consente di testare simultaneamente più variabili all'interno di un singolo elemento, permettendo di individuare la combinazione di elementi più efficace.
• Test su più pagine: è ideale per percorsi di vendita complessi o siti web con più pagine, poiché valuta le varianti su più pagine per ottimizzare l'intera esperienza dell'utente.
• Test su URL divisi: noto anche come test A/B, il test su URL divisi consiste nel reindirizzare gli utenti verso URL diversi in base alla variante assegnata, consentendo di testare modifiche più estese.

Perché dovrei usare il test A/B?

L'importanza del test A/B non può essere sottovalutata. Secondo Tech Report, nel 2023 circa il 60% delle grandi aziende ha ritenuto utile il test A/B per aumentare la propria crescita e le vendite e ridurre il tasso di rimbalzo del proprio sito web.

I motivi della sua ampia adozione sono chiari: il test A/B consente agli esperti di marketing di prendere decisioni basate sui dati anziché su supposizioni. Testando sistematicamente diversi elementi delle campagne o nuove funzionalità di un sito web, gli esperti di marketing possono scoprire informazioni utili e in tempo reale sulle preferenze e sui comportamenti del proprio pubblico, ottimizzare l'imbuto di marketing grazie a queste nuove informazioni, ottenendo un maggiore coinvolgimento, più conversioni e, in definitiva, una crescita dei ricavi.

Come utilizzare il processo di test A/B

1. Seleziona ciò che vuoi migliorare

Prima di dedicarti a un test A/B, è essenziale identificare l'aspetto specifico della tua campagna di marketing che vuoi migliorare. Può trattarsi di qualsiasi elemento, dall'aumento dei tassi di apertura e di clic delle e-mail al miglioramento dei tassi di conversione della tua pagina di destinazione. Individuando con precisione l'area da migliorare, puoi concentrare i tuoi sforzi e misurare l'impatto in modo più efficace.

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2. Formula un'ipotesi

Una volta identificato l'elemento che vuoi migliorare, è il momento di formulare un'ipotesi di test. Un'ipotesi è un'affermazione che prevede in che modo la modifica di una determinata variabile influirà sul risultato desiderato. Ad esempio, se stai testando diversi oggetti delle e-mail per migliorare i tassi di apertura, la tua ipotesi potrebbe essere: "Modificare l'oggetto dell'e-mail per includere un senso di urgenza aumenterà i tassi di apertura del 20%."

3. Crea le varianti

Tenendo presente la tua ipotesi, ora puoi creare le varianti da testare tra loro. Ad esempio, se stai testando gli oggetti delle email, potresti creare due versioni diverse: una che trasmetta un senso di urgenza e una che ne sia priva. Assicurati che ogni variante differisca solo per la variabile che stai testando, mantenendo costanti tutti gli altri elementi. In questo modo puoi isolare l'impatto della variabile analizzata.

4. Esegui l'esperimento

Una volta create le varianti, è il momento di avviare il test A/B. A seconda della piattaforma e del software di marketing che stai utilizzando, potrebbe essere necessario impostare diverse campagne email, creare varianti di una pagina di destinazione o configurare campagne pubblicitarie con creatività diverse. Assicurati di impostare un monitoraggio adeguato e di verificare che il test sia in esecuzione correttamente.

5. Misura i risultati

Dopo che il test è stato eseguito per un periodo di tempo sufficiente a raccogliere dati significativi (in genere fino al raggiungimento della significatività statistica), è il momento di analizzare i risultati. Confronta le prestazioni di ogni variante con le metriche di successo stabilite in precedenza. Ad esempio, se stavi testando gli oggetti delle email, confronta i tassi di apertura di ogni variante per vedere quale ha ottenuto i risultati migliori. Assicurati di tenere conto di eventuali fattori esterni che potrebbero aver influenzato i risultati.

Cosa posso ottimizzare con i test A/B?

Con i test A/B puoi testare modifiche in diversi componenti delle tue campagne di marketing:

• Testi: testa titoli diversi per il sito web o per le pagine di destinazione, modelli, testi principali e messaggi, per dare priorità a ciò che risuona maggiormente con il tuo pubblico.
• Invito all'azione (CTA): sperimenta diversi colori, testi e posizionamenti dei pulsanti CTA per massimizzare i tassi di clic.
• Design e layout: valuta l'impatto di diversi elementi visivi, caratteri, layout e formattazioni sul coinvolgimento degli utenti.
• Navigazione: testa diverse varianti delle strutture di navigazione e dei percorsi utente per ottimizzare l'esperienza di navigazione dalla pagina di destinazione al checkout.
• Moduli: ottimizza i campi, la lunghezza e i layout dei moduli per migliorarne la funzionalità e aumentare il numero di invii.

Dove posso utilizzare i test A/B?

Per essere più specifici, ecco i diversi canali sui quali puoi utilizzare i test A/B, oltre ad alcuni esempi dei componenti specifici che puoi testare.

Marketing via email

• Oggetti: sperimenta diverse lunghezze, toni, stili e persino l'uso delle emoji per determinare quali producono tassi di apertura più elevati.
• Nomi dei mittenti: testa diversi nomi o indirizzi email dei mittenti per verificare se alcune varianti aumentano la fiducia e i tassi di apertura.
• Contenuto delle email: prova messaggi, tecniche di personalizzazione delle email e formati di contenuto diversi (ad esempio, solo testo rispetto a HTML) per individuare ciò che risuona maggiormente con il tuo pubblico.
• Orari di invio: testa diversi giorni della settimana e momenti della giornata per trovare l'orario di invio ottimale e massimizzare i tassi di apertura e di clic.

Social media

• Creatività degli annunci: sperimenta immagini, video e grafiche diverse per vedere quali attirano maggiormente l'attenzione e generano clic.
• Opzioni di segmentazione: testa diversi segmenti di pubblico, dati demografici, interessi e comportamenti per individuare i segmenti di pubblico più reattivi.
• Formati degli annunci: prova diversi formati pubblicitari (ad esempio, annunci a carosello e annunci video) per determinare quali generano il maggior coinvolgimento e il maggior numero di conversioni.
• Messaggi: testa testi pubblicitari, titoli e inviti all'azione (CTA) diversi per vedere quali messaggi risuonano maggiormente con il tuo pubblico di riferimento.

Pagine di destinazione

• Titoli: Sperimenta diverse varianti del titolo sulla tua pagina di destinazione ABM per vedere quali catturano l'attenzione dell'account e lo incoraggiano a rimanere sulla pagina.
• Immagini: Prova immagini, grafiche, combinazioni di colori e video diversi per determinare quali elementi visivi risuonano meglio con il tuo pubblico e generano più conversioni.
• Campi del modulo: Prova diverse lunghezze, formati e strutture dei moduli per ridurre gli ostacoli e aumentare gli invii dei moduli.
• Struttura: Sperimenta diverse strutture della pagina, inclusa la posizione di elementi come titoli, immagini, moduli e CTA, per ottimizzare il flusso degli utenti e i percorsi di conversione.

Pubblicità a pagamento (PPC)

• Testo dell'annuncio: Sperimenta diverse varianti del testo degli annunci, inclusi titoli, descrizioni e CTA nelle tue campagne Google Ads, per vedere quali generano i tassi più elevati di clic e conversione.
• Parole chiave: Prova diverse varianti di parole chiave e tipi di corrispondenza per identificare quelle più efficaci nel generare conversioni.
• Strategie di offerta: Sperimenta diverse strategie di offerta (ad esempio, offerta manuale rispetto a offerta automatizzata) per ottimizzare la spesa pubblicitaria e massimizzare il ROI.
• Parametri di targeting: Prova diversi parametri di targeting, tra cui dati demografici, interessi e comportamenti, per identificare i segmenti di pubblico più reattivi.

Ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO)

• Titoli e descrizioni meta: Sperimenta diversi tag del titolo e meta descrizioni per vedere quali producono tassi di clic più elevati nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP).
• Strutture degli URL: Prova diverse strutture e formati degli URL per determinare quali sono più intuitivi per gli utenti e ottimizzati per i motori di ricerca. Un accorciatore di URL può aiutarti a creare varianti in questo ambito.
• Varianti dei contenuti: Prova diversi formati, lunghezze e argomenti dei contenuti per vedere quali risuonano meglio con il tuo pubblico e attirano un numero maggiore di visitatori.
• Collegamenti interni: Sperimenta diverse strategie di collegamento interno e varianti del testo di ancoraggio per migliorare la navigazione del sito e la scansionabilità da parte dei motori di ricerca.

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Casi di studio: esempi di test A/B

Per illustrare tutto ciò che ho spiegato finora in questo articolo, ecco tre casi di studio che puoi consultare come esempi di test A/B in azione.

Highrise: marketing della pagina di destinazione

I test A/B sul sito di marketing di Highrise hanno dato ottimi risultati. Il team pensava che una versione grafica semplice chiamata "Pagina personale" avrebbe attirato più utenti e ottenuto più iscrizioni. Così ha eseguito un test confrontandola con una versione grafica più lunga. 

Il risultato? La "Pagina personale" ha ottenuto ben il 47% in più di iscrizioni a pagamento (più del doppio delle prestazioni del progetto grafico originale). Ma quando hanno arricchito il progetto grafico con informazioni aggiuntive, le iscrizioni sono crollate del 22%.

In un altro test, hanno scoperto che le foto grandi e sorridenti dei clienti e le testimonianze aumentavano le iscrizioni, indipendentemente dalla persona raffigurata!

MailerLite: marketing via e-mail

MailerLite ha inoltre sperimentato diversi elementi nelle proprie e-mail per scoprire quali producessero i risultati migliori.

Una delle cose testate è stato l'uso degli emoji nelle righe dell'oggetto. Inizialmente, nel 2020, non sembrava fare molta differenza. Ma continuando a eseguire test, hanno notato una tendenza: gli emoji hanno iniziato a conquistare il pubblico. I risultati dei test A/B più recenti hanno mostrato che le righe dell'oggetto con emoji avevano un tasso di apertura significativamente più elevato—37.33% rispetto al 36.87% senza emoji.

Un altro esperimento interessante riguardava la lunghezza degli oggetti delle e-mail. È emerso che gli oggetti più brevi ottenevano risultati migliori nel generare clic da parte degli iscritti. In effetti, gli oggetti concisi hanno raggiunto un tasso di apertura del 100% e un impressionante tasso di clic dell'85.71%.

Questi risultati evidenziano l'importanza di testare diversi elementi nelle campagne e-mail per capire cosa risuona meglio con il tuo pubblico.

Tomer Dean: e-commerce con contenuti generati dagli utenti

Tomer Dean ha analizzato se i contenuti generati dagli utenti (UGC) o le foto d'archivio funzionassero meglio per la propria strategia di e-commerce. Hanno condotto numerosi test, soprattutto su articoli di moda, confrontando persone reali con foto d'archivio realizzate professionalmente.

Per esempio, un confronto metteva a paragone una foto d'archivio di un reggiseno sportivo Nike con una proveniente da Instagram. I risultati del test A/B? La foto di Instagram ha portato molte più persone all'acquisto: 0.90% rispetto ad appena 0.31% con la foto d'archivio. Hanno ripetuto lo stesso test con una gonna Zara e delle scarpe Nike, ottenendo risultati contrastanti. Ma quando hanno combinato una foto d'archivio di décolleté rossi con tre foto degli utenti su una pagina di destinazione, le vendite sono aumentate notevolmente.

Questi test hanno dimostrato che gli UGC possono incrementare le vendite. E non è tutto: i siti di e-commerce generano circa 3 $ per visitatore, ma con test efficaci come questi, questo valore può aumentare del 50%!

Errori comuni nei test A/B da evitare

Per ottenere il massimo impatto con il minimo sforzo, segui il mio consiglio ed evita di:

• Testare troppe variabili contemporaneamente: limita il numero di modifiche tra le varianti per isolare con precisione l'impatto di ogni variazione.
• Ignorare la significatività statistica: assicurati che la dimensione del campione sia sufficiente e che i risultati siano statisticamente significativi prima di trarre conclusioni.
• Testare un traffico non equilibrato o per una durata errata: mantieni coerente la distribuzione del traffico tra le varianti ed esegui i test per una durata adeguata, in modo da tenere conto delle variazioni nei modelli di traffico.

P.S. Se vuoi saperne di più sui test A/B, abbiamo preparato un ottimo elenco di corsi di ottimizzazione del tasso di conversione in cui puoi approfondire l'argomento.

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I test A/B sono uno strumento fondamentale per i professionisti del marketing, poiché consentono di prendere decisioni basate sui dati e di migliorare continuamente. Dalla modifica delle CTA all'ottimizzazione delle pagine di destinazione e delle campagne e-mail, offrono informazioni preziose per ottimizzare le strategie.

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