L’ A/B Test è un test che valuta due varianti di uno stesso progetto e stabilisce quale delle due varianti è più performante cioè in grado di catturare e coinvolgere di più l’attenzione degli utenti.
Ma, in pratica, come si fa un A/B test?
Prendiamo ad esempio la home di un sito. Immaginiamo due versioni perfettamente identiche di questa pagina e due modelli differenti di call to action: nella variante A l’elemento che contiene la call to action è posta ad esempio in una sezione della pagina web poco prima del footer. Nella versione B si prova a inserire l’elemento da monitorare in un’altra posizione più in vista, ad esempio nella parte above the fold. Oppure, si prova a creare una seconda versione della variante A, cambiando il colore o la formattazione del testo, o l’immagine.
Grazie all’osservazione dei risultati che offre l’A/B test, si determina quale delle due varianti è più performante, cioè quale delle due versioni di call to action converte più utenti. Per valutare le performance della variante A e quelle della variante B è necessario pubblicarle entrambe, inviare abbastanza traffico sulle pagine oggetto del monitoraggio, così da generare una maggior quantità di dati da analizzare per di scegliere quella definitiva da utilizzare.
Oltre al bottone della call to action, è possibile testare tutti gli elementi di una pagina: il layout, il copy, l’immagine di un prodotto, il prezzo di un’offerta. Perché l’A/B test sia efficace, bisogna però provare una sola di queste variabili per volta. Di conseguenza, se sperimento due differenti versioni di prezzo di un’offerta (con colori e grandezze differenti) tutti gli altri elementi devono restare identici.
Prima di fare un A/B test bisogna indicare anche i parametri in base ai quali misurare il rendimento delle due varianti A e B. Questi parametri devono essere coerenti col tipo di progetto che si vuole testare. Ad esempio, nel caso della call to action si quantificano i click e le conversioni. Ma se invece voglio testare il tasto di iscrizione alla mia newsletter, prenderò in considerazione come parametro il numero di abbonamenti che ho ricevuto in più dal momento del test.
Se voglio che il mio A/B test funzioni al meglio, le variabili A e B devono essere testate simultaneamente e per lo stesso periodo di tempo. Inoltre, il test deve essere coerente nel senso che: se sto testando l’efficacia di un tasto, presente in più punti della mia pagina, questo deve essere presentato con la stessa variante nei vari punti.
Lo scopo dell’A/B testing è dunque quello di capire cosa preferiscono i consumatori quando navigano su un sito e rendere quel sito conforme alle loro aspettative per catturarne l’interesse e ottimizzarne il traffico.
