Test A/B

I test A/B confrontano due o più versioni di una pagina web, un'app, una schermata, una superficie o un'altra esperienza digitale per determinare quale offre le prestazioni migliori. Potrai quindi usare i tassi di conversione e l'engagement degli utenti per scoprire se una determinata versione produce un effetto neutro, positivo o negativo. I risultati ti consentiranno di migliorare le campagne, la customer experience e la conversione, nonché di ottimizzare il targeting dell'audience.

Test A/B
 

Affronta le sfide dei test A/B.


Per avere successo con i test A/B, devi risolvere i problemi a livello di sistema e di governance che possono avere effetti negativi sui risultati e sulle decisioni riguardanti le campagne.
Volume di traffico insufficiente.
Volume di traffico insufficiente.
Mancanza di regole definite per i test.
Mancanza di regole definite per i test.
Siti web con obiettivi non definiti.
Siti web con obiettivi non definiti.
Assenza di metriche mirate.
Assenza di metriche mirate.
 

Raccogli i frutti dei test A/B.

I test A/B consentono di ottimizzare le campagne fornendo risultati misurabili che possono essere messi a confronto per scoprire preferenze, interessi, rischi e non solo.
Azioni basate sul confronto dei risultati.
Azioni basate sul confronto dei risultati.
Eseguendo test che svelano i comportamenti delle audience comparate, puoi generare dati fruibili che ti aiuteranno a migliorare le campagne e a intensificare la segmentazione e il targeting dell'audience.
Decisioni basate sui dati.
Decisioni basate sui dati.
Il testing ti permette di sfruttare l'affidabilità statistica per perfezionare il targeting e la messaggistica, anziché basarti sulle indicazioni dei dirigenti o andare a istinto.
Aumento dei tassi di conversione.
Aumento dei tassi di conversione.
Eseguendo test ripetuti su più contenuti, offerte e prodotti, puoi scoprire quali generano i tassi di engagement più alti e ottimizzare di conseguenza le campagne per ottenere risultati migliori.
Riduzione dei rischi associati alle campagne.
Riduzione dei rischi associati alle campagne.
I test A/B contribuiscono a ridurre il rischio di lanciare campagne basate su informazioni inadeguate mediante la creazione di una cultura di testing fondata sui dati.
 
Test A/B
Adobe può esserti d'aiuto.
Puoi sfruttare le funzionalità di testing e ottimizzazione automatizzate di Adobe Target per scoprire quali sono le esperienze, i messaggi e le offerte che generano il massimo livello di engagement e conversione dei visitatori, senza problemi di codifica e impostazione.
 

I test A/B sono solo un tassello del puzzle dell'analisi.


Scopri come Adobe consente ai marchi di ottenere una visione completa delle proprie analisi per distribuire esperienze personalizzate.
LJ Jones, Direttore, Ottimizzazione, Progrexion
“Usiamo Target per avvalorare o confutare ipotesi. Questo ci offre un po' di possibilità e di libertà in più.”
– LJ Jones,
Direttore dell'ottimizzazione, Progrexion

Ellen Lee, Vicepresidente senior, Global Digital, Hyatt

“Non facevamo molti test A/B... Ora invece rappresentano il fulcro di tutte le nostre attività.”
– Ellen Lee,
Vicepresidente senior, Global Digital, Hyatt

 

Domande frequenti sui test A/B.

I test A/B sono a prova di errore?
No. Un testing efficiente richiede un'ipotesi valida e il rispetto delle best practice in materia di requisiti di traffico e di progetto.
I test A/B compromettono la SEO?
No. Nonostante i miti diffusi sugli effetti negativi dei test dovuti ai contenuti duplicati, i test in realtà migliorano la funzionalità del tuo sito, influenzando in modo positivo la SEO.

Quante varianti devo eseguire?
Testa tutte le varianti necessarie, ma sempre tenendo in considerazione i requisiti per il traffico se vuoi che i risultati siano statisticamente pertinenti per ogni variabile. Puoi anche confrontare le varianti usando segmenti di audience diversi.
Quali elementi del progetto dovrei testare?
È possibile testare la messaggistica e qualsiasi elemento della pagina, come forme, colori e dimensioni. Puoi testare intere esperienze digitali, singole pagine o customer journey completi per studiarne l'impatto sulle metriche e sugli obiettivi di conversione.
Cosa differenzia i test A/B da quelli multivariati?
I test multivariati analizzano contemporaneamente varie combinazioni di elementi, il che può essere utile per scoprire in che misura l'interazione di questi elementi contribuisce ad attivare l'engagement.
Cos'è un'ipotesi nulla?
Si ha un'ipotesi nulla quando dai risultati non emerge una differenza statistica rilevante nei tassi di engagement o conversione tra due o più versioni e le eventuali differenze osservate sono probabilmente dovute a errori sperimentali o di campionamento.

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