Test A/B - Calcolo della significatività


Avete effettuato un test A/B? Molto bene!

Il passo successivo è verificare se i risultati sono statisticamente significativi.

Con il nostro Calcolo della significatività è possibile calcolare facilmente il tasso di conversione, l'aumento e, naturalmente, l'importanza del test A/B in pochissimo tempo.

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Quando è significativo il risultato del mio test A/B?

Quando si esegue un test A/B sul proprio sito web, l'obiettivo è ovviamente che la versione personalizzata abbia prestazioni migliori rispetto a quella originale. Per assicurarsi che questo miglioramento non sia semplicemente basato sul caso, è necessario eseguire un test di significatività.

A tal fine, è sufficiente inserire nel nostro calcolatore le visite e le conversioni dell'originale (A) e della variante (B). Determinate anche il livello di confidenza.

Il livello di confidenza indica in percentuale quanto possiamo essere certi che le nostre stime statistiche siano corrette e quindi significative.

Ad esempio, se si seleziona un livello di confidenza di 95%, il calcolo viene considerato significativo se si raggiunge almeno un livello di confidenza di 95%.

Esempio di un test A/B significativo:

Nel nostro esempio, l'originale (A) con 85000 visitatori e 3326 conversioni ha ottenuto un tasso di conversione di 3,91%.
Con 83000 visitatori e 3403 conversioni, la variante (B) ha ottenuto un tasso di conversione di 4,10%. Ciò significa un aumento di 4,78%.
Il livello di confidenza supera la nostra condizione di 95%. Ciò significa che il nostro test A/B può essere classificato come corretto con una probabilità di 97,47% ed è quindi significativo. 

Nel nostro esempio, l'originale (A) con 85000 visitatori e 3326 conversioni ha ottenuto un tasso di conversione di 3,91%.
Con 83000 visitatori e 3403 conversioni, la variante (B) ha ottenuto un tasso di conversione di 4,10%. Ciò significa un aumento di 4,78%.
Il livello di confidenza supera la nostra condizione di 95%. Ciò significa che il nostro test A/B può essere classificato come corretto con una probabilità di 97,47% ed è quindi significativo. 

Informazioni più dettagliate sul calcolo della significatività

Condizioni per il calcolo

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