Che cos'è il test A/B?
L'A/B testing è un processo in cui due varianti - la versione A (controllo) e la versione B (variante) - sono distribuite uniformemente tra diversi utenti nell'ambito di un esperimento digitale, al fine di determinare statisticamente quale variante abbia prestazioni migliori.
L'obiettivo dell'A/B testing è verificare le modifiche mirate in condizioni reali e misurare oggettivamente se hanno effettivamente un effetto positivo.
Termini come split testing o bucket testing sono spesso usati come sinonimi. In sostanza, descrivono lo stesso principio.
I test A/B apportano questi vantaggi ad ogni azienda
La maggior parte delle decisioni digitali viene presa in condizioni di incertezza...
Quale design converte meglio? Quale messaggio è più convincente? Quale funzione riduce la frequenza di rimbalzo?
I test A/B forniscono risposte affidabili proprio a queste domande e lo fanno con un rischio minimo.
I 5 maggiori vantaggi dei test A/B:
Tassi di conversione più elevati, grazie all'ottimizzazione continua basata sui dati
Rischio minore perché le modifiche vengono introdotte in modo controllato
Migliore comprensione del comportamento degli utenti, perché i dati reali degli utenti sono la base per un ulteriore sviluppo
Insight più rapidi, perché ciò che funziona davvero meglio diventa significativamente più visibile
Uso più efficiente di budget e risorse perché le misure si basano su un impatto dimostrabile.
Le aziende che sono pronte a sperimentare regolarmente creano un chiaro vantaggio per se stesse. Invece di basarsi su ipotesi, imparano cosa funziona davvero attraverso cambiamenti mirati.
Un esempio:
Se un'azienda di medie dimensioni riesce ad aumentare il tasso di conversione dal 3 al 4% ottimizzando il processo di checkout, con 50.000 visitatori mensili e un valore medio del carrello di 100 dollari, ciò si traduce in un fatturato aggiuntivo di 50.000 dollari al mese.
Tuttavia, i test A/B non offrono solo opportunità, ma anche sicurezza:
In questo modo, l'A/B testing non solo consente di testare nuove idee in modo mirato, ma salvaguarda anche tutte le modifiche prima che vengano diffuse su larga scala.
Che si tratti di design, modulo, offerta o processo di acquisto, le modifiche vengono testate in condizioni reali e implementate solo se si dimostrano misurabili.
In questo modo si eliminano tutte le incertezze nelle decisioni, poiché ogni modifica viene verificata in anticipo per verificarne gli effetti.
Esempi specifici di aziende digitali di successo mostrano anche come l'A/B testing possa funzionare.
Nel 2009, Google ha testato un totale di 41 varianti del colore blu per i testi dei link negli annunci di ricerca. L'obiettivo era aumentare il tasso di clic. La differenza tra i colori era minima, ma l'effetto era misurabile: secondo le stime interne, la variante di maggior successo ha generato circa 200 milioni di dollari di entrate annuali aggiuntive.¹
Anche Netflix e Booking.com si affidano a test costanti. Booking a volte esegue 1000 test A/B contemporaneamente per convalidare anche il più piccolo cambiamento prima del rollout.² Netflix sperimenta con copertine, lunghezza dei trailer o presentazione dei contenuti per capire cosa piace davvero agli utenti e per aumentare il tempo di permanenza e il coinvolgimento.
Dove si utilizzano i test A/B?
I test A/B sono utili ovunque sia possibile misurare il comportamento degli utenti in modo digitale. È particolarmente efficace nelle aree in cui anche piccoli miglioramenti possono avere un impatto notevole sulle conversioni, sui clic e, in ultima analisi, sulle vendite.
Le aree di applicazione tipiche sono, ad esempio
- Siti web o pagine di atterraggio:
Testate i moduli di lead, i titoli, i processi di prenotazione/registrazione, i funnel di conversione, le call-to-action, le immagini, i layout con l'obiettivo di ottenere più clic, richieste o conversioni. - Negozi online:
Ottimizzate la visualizzazione dei prezzi, il processo di checkout, il posizionamento dei prodotti o la logica dei filtri per ridurre l'abbandono del carrello e incrementare le vendite. - Newsletters & email marketing:
Testate le righe dell'oggetto, i tempi di invio, il contenuto o le call-to-action per migliorare i tassi di apertura e di clic. - Performance Marketing & Ads:
Testate diversi testi pubblicitari, immagini o landing page, misure SEO per massimizzare il ROI delle campagne. - Sviluppo di prodotti e applicazioni:
Ottimizzare le funzioni, i menu o la guida per l'utente - misurabile e senza rischi prima del rollout. - Piattaforme e dashboard SaaS:
Test mirati sulla navigazione, sulle richieste di funzionalità o sull'onboarding per aumentare l'utilizzo e attivare meglio gli utenti. - UX & Usabilità
Migliorare i moduli, semplificare i punti di ingresso o testare nuove funzioni per ottimizzare in modo misurabile l'usabilità, la guida dell'utente e l'esperienza complessiva.
Come si realizza un test A/B?
Un test A/B di successo non segue un principio casuale. Si basa su un obiettivo chiaro, un'ipotesi ben ponderata, la creazione di una variante e una configurazione pulita. Tutto segue un processo strutturato, che mostriamo di seguito:
1. definire e fissare un obiettivo
Un test A/B ha bisogno di un obiettivo chiaro. A seconda del contesto, l'obiettivo può essere diverso: un maggior numero di clic su una call-to-action, una maggiore conversione su una landing page/pagina di prodotto o una maggiore interazione con contenuti o moduli importanti.
È fondamentale che l'obiettivo non sia solo significativo, ma anche misurabile e analizzabile. In questo modo sarà chiaro in seguito dove sono stati compiuti i reali progressi e se una variante ha davvero prevalso in un confronto diretto.
2. formulare un'ipotesi
L'obiettivo è seguito dall'ipotesi. Descrive l'ipotesi di quale cambiamento specifico potrebbe portare a un miglioramento.
Idealmente, un'ipotesi ben fondata si basa su dati esistenti, sul feedback degli utenti o su best practice consolidate e dà al test una direzione chiara.
Esempi:
- Se il colore della CTA è più accattivante, il tasso di clic aumenta.
- Se vengono richiesti meno campi del modulo, la conversione aumenta.
- Più precisamente: Se al visitatore viene mostrato un chiaro effetto prima/dopo sotto forma di 2 immagini,
il tasso di prenotazione aumenta perché la decisione di prenotare o meno un prodotto aggiuntivo viene presa spontaneamente ed emotivamente.
3. impostare il test
Nella terza fase, la variante viene creata e testata rispetto alla versione originale. È importante che le due versioni differiscano solo per un elemento rilevante. In questo modo, l'effetto rimane chiaramente misurabile e assegnabile.
Lo strumento di A/B testing assicura che i visitatori siano distribuiti uniformemente tra le due versioni. Allo stesso tempo, l'obiettivo e gli eventi devono essere memorizzati correttamente nello strumento di analisi web, in modo da registrare tutti i dati rilevanti.
4. avviare ed eseguire il test
Non appena le varianti sono state impostate e tutti i punti di tracciamento funzionano, il test può essere avviato. Da questo momento in poi, la regola è: osservare, ma non intervenire. Un errore comune è quello di cancellare i test troppo presto perché stanno emergendo le prime tendenze.
Un test significativo richiede tempo e dati sufficienti. La durata esatta dipende dal traffico, dall'obiettivo desiderato e dal cambiamento previsto. Si possono fare affermazioni affidabili solo quando si è raggiunto un campione sufficientemente ampio e si è testata la significatività.
5. analizzare e implementare i risultati
Alla fine, il risultato è decisivo: quale variante soddisfa meglio l'obiettivo precedentemente definito? Non conta solo la differenza in sé, ma soprattutto che sia statisticamente significativa. Gli strumenti di A/B testing o i computer esterni aiutano a verificare correttamente la significatività.
Se la variante di prova mostra un chiaro vantaggio, deve essere introdotta in modo coerente.
Se, invece, l'originale ha prestazioni significativamente migliori, si conferma l'approccio precedente e si evita di investire inutilmente in una soluzione più debole.
Se il test non produce un chiaro vincitore, anche questo è un risultato prezioso. Dimostra che la modifica testata non ha avuto un'influenza rilevante e fornisce informazioni su dove potrebbe essere utile un'ulteriore ottimizzazione.
Ogni test fornisce spunti che possono essere incorporati direttamente nella fase di ottimizzazione successiva. In questo modo si crea un processo di miglioramento continuo che porta a maggiori conversioni e a decisioni migliori nel lungo periodo.
Tipi di test A/B
A seconda dell'obiettivo e dell'impostazione, esistono diversi tipi di test che variano per complessità e ambito di applicazione. Il più comune è il classico test A/B, in cui un elemento della variante viene modificato in modo specifico. Altre tipologie sono riportate nella seguente panoramica:
Test A/B classico
Quando si parla di test A/B, di solito si intende proprio questo tipo di test. Una cosiddetta variante di controllo A (l'originale) viene confrontata con una variante B specificamente ottimizzata. Entrambe vengono eseguite allo stesso modo per misurare quale versione ha un rendimento statisticamente migliore.
Ideale per risultati rapidi e a basso rischio. Il grande vantaggio: facile da impostare, chiaro da analizzare e spesso con un effetto chiaramente misurabile.
Test multivariato
In un test multivariato, diversi elementi vengono modificati contemporaneamente e riprodotti in diverse combinazioni. Ad esempio, tre varianti di un titolo combinate con due immagini. In questo modo si creano diverse versioni (ad esempio A, B e C) che vengono testate in parallelo.
L'obiettivo è scoprire quale combinazione funziona meglio. Il test mostra come i diversi elementi si influenzano a vicenda e quale combinazione ottiene l'effetto più forte.
La valutazione è notevolmente più complessa rispetto a un classico test A/B. È necessario un traffico maggiore per ottenere risultati affidabili. È quindi importante verificare in anticipo se ci sono abbastanza visitatori per poter analizzare tutte le combinazioni in modo significativo.
Test URL suddiviso
Nel test URL split si effettua un classico test A/B, ma utilizzando URL diversi, come testing.de/original e testing.de/variante. Gli utenti vedono solo una delle varianti alla volta.
Questo metodo è particolarmente adatto per confronti completi di layout o concetti, ad esempio per riprogettazioni o landing page alternative.
Tecnicamente, il test viene solitamente implementato sul lato server, in quanto l'utente viene indirizzato a una variante prima del caricamento della pagina. Alcuni strumenti di test consentono anche l'implementazione sul lato client, ma ciò può risultare problematico in caso di grandi differenze tra le pagine.
Test A/A
Nel test A/A viene riprodotta due volte esattamente la stessa variante. L'obiettivo non è l'ottimizzazione, ma la validazione tecnica. Lo strumento di test A/B è impostato correttamente? Il tracciamento funziona correttamente? La distribuzione del traffico è uniforme? Il comportamento degli utenti è registrato correttamente?
Con un test A/A, le possibili fonti di errore possono essere riconosciute in una fase iniziale, prima che inizi un vero e proprio test A/B. È particolarmente utile quando si utilizza per la prima volta una nuova configurazione di test o per garantire l'affidabilità dei risultati in seguito.
Test del bandito a più braccia
Nel test multi-armed bandit, il traffico non è distribuito uniformemente tra le varianti. Al contrario, la distribuzione si adatta dinamicamente. Una logica di apprendimento riconosce la variante più performante e indirizza gradualmente più utenti verso questa versione.
In questo modo si risparmia tempo e si utilizza il traffico esistente in modo più efficiente. Rispetto al classico test A/B, questo approccio fornisce risultati affidabili in tempi più rapidi, senza dover aspettare a lungo per ottenere la significatività statistica.
Tuttavia, ciò richiede una chiara definizione del target e un traffico sufficiente. Se la configurazione non è corretta, si rischia di optare prematuramente per una variante apparentemente vincente, anche se non è chiaramente superiore dal punto di vista statistico.
Test delle caratteristiche
Nel feature testing, le funzioni nuove o modificate vengono testate in modo specifico in diverse varianti. Ad esempio, si può trattare di diverse versioni di una funzione di ricerca, di un menu di navigazione o di un componente di raccomandazione. L'obiettivo è scoprire quale versione offre un'esperienza migliore all'utente, prima che la funzione venga estesa a tutti.
In termini tecnici, si usano spesso i feature flag. Consentono di indirizzare gli utenti a diverse versioni del codice senza dover effettuare distribuzioni separate. Molti strumenti moderni consentono anche configurazioni no-code, in modo che anche i team non tecnici, come il product management o l'UX, possano eseguire test di funzionalità in modo indipendente.
Il giusto setup: Il test A/B necessita di questi strumenti
Per implementare l'A/B testing in modo professionale, sono necessarie due basi tecniche: uno strumento di A/B testing e uno strumento di tracciamento o di analisi web.
Lo strumento di A/B testing si occupa della riproduzione delle varianti e garantisce che il traffico sia diviso in modo netto tra la versione originale e la variante di prova. In questo modo si garantisce un confronto equo tra l'originale e la variante.
Lo strumento di tracciamento o di analisi web ha il compito di registrare il comportamento degli utenti e di collegarlo alla rispettiva variante visualizzata. Misura i clic, i completamenti o altri eventi rilevanti e mostra quindi quale variante ha avuto un determinato effetto.
L'importante è che l'allocazione sia esattamente corretta e che entrambi i sistemi funzionino perfettamente.
Quale sia lo strumento di A/B testing più adatto dipende dalla configurazione, dai requisiti, dalle proprie risorse e dal budget disponibile. Nella panoramica che segue, presentiamo una selezione di strumenti di A/B testing comuni a confronto:
| Strumento | Varify.io | Ottimizzare | VWO | AB Gustoso |
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Sito web |
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Caratteristiche |
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Paese di origine |
Germania |
STATI UNITI D'AMERICA |
India |
Francia |
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Caratteristiche speciali |
Traffico illimitato a prezzo fisso Le analisi di prova possono essere implementate con gli strumenti di analisi web esistenti. Sviluppato da esperti di CRO |
Uno dei primi strumenti di A/B testing e il più grande fornitore. Oggi è un prodotto puramente aziendale con un'attenzione particolare ad altre aree che vanno oltre l'A/B testing. |
Lunga storia e uno dei maggiori fornitori. Posizionato maggiormente nel segmento aziendale. Include anche heatmap e registrazioni di sessioni.
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Presenta una serie di widget e integrazioni interessanti.
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Prezzi trasparenti |
Sì |
No |
Sì |
No |
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Modello di fatturazione |
Tariffa forfettaria |
Su richiesta |
Traffico (scaglionato) |
Su richiesta |
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Mensile cancellabile? |
Sì |
Non trovato |
Sì |
Non trovato |
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Prezzo per 100.000 utenti al mese |
$129 |
Da $665 |
Su richiesta |
Su richiesta |
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Prezzo per 500.000 utenti al mese |
$129 |
$2961 |
Su richiesta |
Su richiesta |
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Versione gratuita |
No |
No |
Sì (fino a 50000 utenti/mese, gamma limitata di funzioni) |
No |
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Versione di prova |
30 giorni |
Su richiesta |
30 giorni |
Su richiesta |
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Traffico forfettario? |
Sì |
No |
No |
No |
Cosa porta davvero l'A/B testing: due esempi reali
Progetti specifici dimostrano l'efficacia dei test A/B nella pratica. Gli esempi che seguono provengono da due settori diversi, ma hanno un elemento in comune: piccoli cambiamenti con un'ipotesi chiara hanno portato a risultati nettamente migliori.
a) Carglass: +28,5 % di prenotazioni in più grazie all'overlay mirato
Carglass è nota soprattutto per la riparazione e la sostituzione dei parabrezza delle auto. Meno presente: l'azienda offre anche servizi aggiuntivi come l'impermeabilizzazione dei parabrezza e proprio questi dovrebbero essere messi maggiormente in evidenza attraverso test A/B mirati.
Originale (A)
👉 Processo di prenotazione standard senza riferimento aggiuntivo a "Protect" (sigillante per parabrezza)
Variante (B)
Situazione iniziale:
Il servizio aggiuntivo era già prenotabile, ma raramente veniva selezionato attivamente. L'obiettivo era quello di renderlo visibile nel momento cruciale senza interrompere il flusso delle prenotazioni.
Ipotesi:
Una nota breve e contestualizzata direttamente prima della conclusione, formulata in modo chiaro e supportata visivamente, aumenta la probabilità che gli utenti aggiungano attivamente l'offerta.
Impostazione del test:
Le due varianti sono state eseguite utilizzando lo strumento di test A/B di Varify.io. L'unica differenza è stata la sovrapposizione. Per il resto, il design e il processo sono rimasti invariati
Risultato:
La variante B ha ottenuto un aumento di 28,5 % nel tasso di prenotazione per "Protect". Dopo ulteriori iterazioni, è stato raggiunto un aumento cumulativo di 81,9 %. A lungo termine, il tasso di prenotazione per il servizio aggiuntivo è aumentato di +182 % nel corso dell'anno.
b) AlpacaCamping: +33 % di conversioni in più grazie a un piccolo cambiamento UX
AlpacaCamping riunisce i viaggiatori con piazzole eccezionali su terreni privati. L'autenticità e l'emozione sono al centro dell'esperienza dell'utente. Ma è proprio qui che è emerso un punto debole della ricerca.
Originale (A)
Variante (B)
Situazione iniziale:
La maggior parte degli utenti accede tramite la pagina di ricerca. Per impostazione predefinita, questa mostrava solo una mappa. Se si volevano vedere più dettagli su una piazzola, bisognava passare attivamente alla visualizzazione dell'elenco. Molti non l'hanno fatto e hanno annullato la ricerca all'inizio.
Obiettivo:
Creare maggiore visibilità per le piazzole direttamente all'ingresso, senza ulteriori clic. L'elenco dovrebbe mostrare immediatamente agli utenti cosa possono aspettarsi.
Ipotesi:
Se un luogo specifico è visibile immediatamente all'ingresso, la connessione emotiva aumenta e con essa la probabilità di interazione e prenotazione.
Impostazione del test:
Il test A/B si è svolto nell'arco di 16 giorni con una distribuzione uniforme del traffico su entrambe le varianti. In totale hanno partecipato oltre 92.000 utenti. Il test è stato condotto tramite Varify.io, con una significatività statistica del 97,7%.
Risultato:
La variante con un'anteprima visibile ha ottenuto tassi di conversione più alti del 33% e il 21% in più di utenti che hanno iniziato il processo di checkout.
Il test A/B è durato 16 giorni con oltre 92.000 utenti. Il risultato è stato statisticamente significativo, pari al 97,7%.
Conclusioni:
I punti di ingresso visivi si attivano più velocemente di una sobria visualizzazione della mappa. L'emozione batte la posizione. L'anteprima è ora parte integrante dell'esperienza di ricerca, con un chiaro impatto sulla conversione.
Statistiche nei test A/B: cosa conta davvero
I test A/B forniscono informazioni reali solo se il risultato è statisticamente affidabile. Una differenza di pochi punti percentuali nel risultato appare spesso impressionante sulla dashboard. Ma è davvero migliore o è solo una coincidenza?
Perché il significato è fondamentale:
Un test viene completato solo quando si può affermare con certezza che una variante ha prestazioni significativamente migliori. In pratica, un livello di confidenza del 95 % si è affermato come standard comune. Ciò significa che esiste una probabilità massima del 5% che la differenza sia dovuta solo al caso.
È necessario conoscere questi tre termini statistici per i test A/B:
- Livello di confidenza (livello di significatività): Indica la certezza del risultato. Un valore di 95 % significa: il risultato è confermato in 95 casi su 100.
- Dimensione del campione: Indica il numero di utenti necessario affinché il risultato sia significativo. Troppo pochi visitatori = nessuna dichiarazione affidabile.
- Intervallo di confidenza: L'intervallo in cui si trova il valore effettivo con un'alta probabilità. Più stretto è l'intervallo, più preciso è il risultato.
Ciò di cui ha bisogno un test valido:
- Un chiaro obiettivo metrico (ad esempio, clic o prenotazioni)
- Distribuzione uniforme del traffico tra le varianti
- Una base di utenti sufficientemente ampia
- Tempo di esecuzione sufficiente (di solito da alcuni giorni a settimane)
- Una valutazione pulita con test statistici
Volete sapere quanti utenti vi servono per il vostro test?
👉 Ecco il calcolatore di significatività
Non è necessario essere esperti di statistica, ma è necessario capire perché la significatività è così importante. Se ci si ferma troppo presto o si fanno test con pochi dati, si prendono decisioni basate sul caso. E questo è il contrario dell'ottimizzazione.
FAQ - Domande e risposte sui test A/B
Per radicare il test A/B nella vostra azienda, ad esempio, iniziate con un workshop che ne dimostri il valore: Come possono i piccoli cambiamenti avere un grande impatto?
Costruire un team interfunzionale che sia a bordo fin dall'inizio per pianificare ed eseguire i test. Stabilite obiettivi comuni e fornite una piattaforma che permetta a tutti di vedere i risultati in tempo reale.
In questo modo, si crea una cultura in cui le decisioni basate sui dati diventano la norma.
Per superare eventuali resistenze, è inoltre essenziale comunicare in modo chiaro e convincente ai decisori il potenziale e l'importanza di questo metodo.
Dimostrare come l'A/B testing fornisca informazioni dirette sul comportamento degli utenti e metta le decisioni su una solida base di dati, portando a un aumento delle conversioni, delle vendite e, in ultima analisi, a prodotti e servizi migliori.
Raccomandiamo:
- Essere consapevoli di possibili resistenze: Affrontare il possibile scetticismo nel team e tra i decisori, nonché la frequente paura del cambiamento.
- Fare opera di convincimento: Dimostrare il ROI e il miglioramento dell'esperienza dell'utente.
- Avere un supporto professionale: Considerare la possibilità di coinvolgere esperti per facilitare il processo di integrazione con competenze e best practice.
Combinando argomentazioni chiare, esempi pratici e la volontà di investire in un supporto professionale, l'A/B testing può essere affermato con successo come uno strumento prezioso in azienda.
I test A/B permettono di capire cosa funziona sul vostro sito web, ma raggiungono i loro limiti quando si tratta di scoprire i motivi più profondi.
Ecco perché è importante pensare fuori dagli schemi...
Immergetevi nel mondo dell'ottimizzazione della conversione e dell'economia comportamentale. Questi campi vi forniscono gli strumenti per riconoscere non solo quali cambiamenti portano al successo, ma anche per capire perché.
Si tratta di sviluppare una comprensione più profonda delle esigenze e delle motivazioni dei vostri utenti e di rendere il vostro sito web un luogo che non solo funziona, ma che affascina e coinvolge.
Una delle sfide più grandi dei test A/B è la pazienza. L'attesa di dati significativi può essere una vera e propria prova di pazienza, in quanto saltare alle conclusioni potrebbe indirizzare male la vostra strategia di ottimizzazione.
È altrettanto importante mantenere un equilibrio tra la quantità e la qualità dei test. Troppi test allo stesso tempo potrebbero farvi annegare in una marea di dati. Mentre un numero insufficiente di test non rivelerà tutto il potenziale che i test A/B offrono per l'ottimizzazione e la comprensione delle preferenze degli utenti.
Il segreto sta nel fare una scelta strategica:
Dando la priorità ai test con il maggior potenziale di insight significativi, si massimizza il valore di ogni test e si evita il sovraccarico di dati.
Per realizzare test A/B in modo efficace e in linea con le pratiche SEO, è essenziale adottare il seguente approccio.
Prima di tutto la buona notizia: i motori di ricerca come Google supportano e incoraggiano i test A/B. Finché vengono implementati correttamente, le classifiche dei motori di ricerca non ne risentiranno negativamente.
Ecco tre linee guida fondamentali che vi aiuteranno:
1. Evitare assolutamente il cloaking: Il cloaking, cioè la visualizzazione di contenuti diversi ai visitatori e ai motori di ricerca, può danneggiare il vostro sito web. È importante che tutti gli utenti, compreso Googlebot, vedano lo stesso contenuto. Questo approccio garantisce che i test A/B rimangano trasparenti e in linea con le linee guida di Google, proteggendo così l'integrità dei vostri sforzi SEO.
2. Uso di reindirizzamenti 302: Per i test A/B che richiedono un reindirizzamento dall'URL originale a un URL di test, l'uso di reindirizzamenti 302 è preferibile a quello di 301. Il 302 segnala che il reindirizzamento è solo temporaneo, garantendo che l'URL originale rimanga nell'indice dei motori di ricerca.
3. Uso dell'attributo rel="canonical": Per evitare confusione per i motori di ricerca e per segnalare quale pagina deve essere considerata il contenuto principale, l'attributo rel="canonical" deve essere usato su tutti gli URL di test che rimandano alla pagina originale. Tuttavia, questo vale solo per i test URL suddivisi.
Seguendo queste linee guida, potete assicurarvi che i test A/B integrino i vostri sforzi SEO piuttosto che indebolirli. È fondamentale trarre il massimo vantaggio dai test A/B senza mettere a repentaglio le classifiche dei motori di ricerca.
Quando si sceglie una piattaforma di A/B testing, occorre prestare attenzione alla facilità d'uso, all'integrazione con altri strumenti e al tipo di analisi dei dati.
Una buona piattaforma vi permetterà di creare, gestire e analizzare facilmente i test senza dover diventare uno scienziato dei dati. Assicuratevi inoltre che si integri perfettamente con lo stack tecnologico esistente.
Le piattaforme di alta qualità possono essere costose, quindi è importante trovare un buon rapporto qualità-prezzo.
La nostra piattaforma Varify.io® offre una soluzione completa che non solo soddisfa perfettamente i criteri sopra elencati, ma è anche efficiente in termini di costi. Anche con l'aumento del traffico, i prezzi non aumentano grazie alla nostra tariffa forfettaria per il traffico.
Scoprite qui le funzioni della nostra piattaforma di A/B testing!
I test A/B non sono solo per chi fa marketing online...
I team di prodotto possono usarlo per perfezionare le funzionalità, i team di sviluppo per migliorare l'usabilità e i team di contenuto per misurare l'impatto dei loro testi.
La chiave è che ogni team formuli le proprie ipotesi e realizzi test personalizzati in base ai propri obiettivi. Questo rende l'A/B testing uno strumento versatile che crea valore al di là dei confini dei reparti.
I migliori esperti di A/B testing e ottimizzazione della conversione
Ispirarsi, fare rete, imparare. Queste personalità stanno plasmando il settore dei test A/B e dell'ottimizzazione delle conversioni.
Ronny Kohavi
Professionista della sperimentazione e dei test A/B riconosciuto a livello mondiale. Ha diretto team di analisi e sperimentazione presso Microsoft, Airbnb e Amazon. Coautore di Trustworthy Online Controlled Experiments.
Dan Siroker
Peep Laja
Fondatore di CXL.com, Speero & Wynter. Rinomato leader di pensiero in materia di A/B Testing e CRO, pubblica settimanalmente approfondimenti di ricerca e gestisce il podcast "How to Win" sulle strategie B2B.
Talia Wolf
Fondatore di GetUplift, un'agenzia specializzata in strategie di targeting emozionale e di conversione. Ha sviluppato l'Emotional Targeting Framework, che da oltre 10 anni aiuta i marchi a crescere.
Thomas Kraus
Cofondatore di Varify.io® ed esperto di conversione di lunga data. Sviluppa strategie di ottimizzazione personalizzate per i touchpoint digitali e supporta le aziende nel mettere in pratica le decisioni basate sui dati.
Steffen Schulz
Cofondatore di Varify.io®, sta costruendo un prodotto SaaS che rende i test A/B accessibili e convenienti per le aziende di tutte le dimensioni. Combina una profonda esperienza nell'ottimizzazione della conversione con l'obiettivo di democratizzare i test basati sui dati.
André Morys
Fondatore di KonversionsKRAFT e pioniere nel campo dell'ottimizzazione delle conversioni. Ha sviluppato un proprio framework di conversione e ha pubblicato il libro Conversion Optimisation. Organizzatore del Growth Marketing Summit.
Karl Gilis
Cofondatore di AGConsult, agenzia belga per l'usabilità e l'ottimizzazione delle conversioni. Annoverato da PPC Hero tra i primi 3 esperti di conversione al mondo e riconosciuto a livello internazionale come relatore.
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