gli errori più comuni in un ab test

AB test: i 4 errori più frequenti

Quando non sei soddisfatto dell’andamento di una tua campagna, il modo migliore per aumentare il tasso di conversione è eseguire un AB test.

L’AB test non è altro che un esperimento (eseguito su una landing page, su un’inserzione, etc) che si divide in due versioni molto simili, dove si va variare un elemento mostrandolo a due sezioni di pubblico per capire quale versione funziona meglio.

Nel web marketing, questo tipo di esperimento, è molto importante e non a tutti è presente la sua enorme potenzialità: l’AB test, se ben eseguito, può fornire vantaggi determinanti.

Con questo articolo, voglio mostrarti quali sono gli errori più frequenti da non commettere quando si esegue un AB test.

I 4 errori da non commettere in un AB test

L’AB test, come abbiamo visto, è quindi molto utile nel web marketing. Tuttavia, spesso si tende a commettere errori comuni ma che è possibile identificare e correggere mediante un processo molto semplice. Vediamo insieme quali sono.

#1 Trarre conclusioni affrettate

L’AB test ha bisogno di tempo: necessiti di dati effettivi, visite, statistiche reali. Trarre conclusioni affrettate non porterà a nulla. Come risolvere questo problema?

  • assicurati di avere abbastanza dati per avere statistiche reali sulle varie versioni;
  • esegui test per minimo 7  giorni consecutivi: il comportamento degli acquirenti può variare in base ai giorni della settimana, ad esempio;
  • raggiungi un elevato traffico: solo con un buon numero di visitatori potrai capire quale versione è effettivamente la migliore.

#2 Testare troppe variazioni in un’unico AB test

Un errore molto frequente è quello di creare due versioni con molte variazioni l’una rispetto all’altra. Sbagliatissimo! Cambiando troppi elementi, non capirai mai qual è quello che porta una benefici all’andamento. Come risolvere questo problema?

  • sii paziente, cambia un elemento alla volta per ogni AB test;
  • concentrati prima sulle best practices prima delle prove complesse: colori, grandezze, call to action, offerta, testi.

#3 Pensare che tutti i visitatori siano uguali

Spesso e volentieri, il comportamento e le preferenze dei vari gruppi di utenti sono diversi. Pensare che siano tutti uguali, è un errore madornale. Come risolvere questo problema?

  • monitora quali segmenti di utente funzionano meglio: gruppi di utenti nuovi, utenti che ritornano, se la versione A ha avuto un rendimento migliore ma la versione B è molto affine ai visitatori degli annunci PPC.. informazioni molto utili;
  • monitora le preferenze dei vari gruppi di utenti;
  • monitora il comportamento dei vari gruppi di utenti.

#4 Eseguire test senza ipotesi e processo

Questa tipologia di test dev’essere necessariamente basato su un processo prestabilito e delle ipotesi ben strutturate, non si tratta di test fatti a caso.

Inoltre, un altro errore affine è quello di basarsi su ciò che si ottiene su un singolo passaggio di esperimento: mi spiego meglio, eseguire un solo AB test ed applicare la versione che ha ricevuto risultati migliori tra le due è un errore, dovrà essere canalizzata in altri test. Come risolvere questi problemi?

  • prestabilisci un processo accurato prima di eseguire gli esperimenti;
  • struttura delle ipotesi di test prima di eseguire qualsiasi operazione;
  • canalizza le varie versioni in altri AB test.

Simone Bocchetta

Ciao! Sono un giovane freelance che ha fatto della sua passione un lavoro. Mi occupo di web marketing e realizzazioni siti web. Non trascuro mai l’informazione e lo studio, fondamentale per rimanere aggiornato nel mio settore il quale è in continua evoluzione.

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