Cos'è l'A/B testing? Guida illustrata per principianti su come farlo

Riepilogo dell'articolo

• L'A/B testing è un metodo che consiste nel mostrare due versioni di una pagina e scegliere, con i numeri, "quella che ottiene i risultati migliori"
• Il vantaggio principale è poter decidere in base ai dati di comportamento reali dei visitatori, non in base a istinto o preferenze
• Il processo prevede 5 passaggi: "ipotesi → creazione delle due versioni → suddivisione del traffico → raccolta dati → adozione della versione vincente"
• I principianti devono prestare attenzione a "numero di campioni e durata", "non cambiare troppe cose in una volta" e "verificare che la differenza non sia casuale"

"Se cambiassi il colore del pulsante, forse aumenterebbero le richieste?" — anche pensandolo, non si può sapere se il cambiamento porterà davvero un miglioramento senza provarlo. D'altra parte, modificare subito il sito in produzione fa paura. Ed è qui che torna utile l'A/B testing.

Cos'è l'A/B testing?

L'A/B testing è un metodo che consiste nel mostrare in modo casuale ai visitatori due versioni (A e B) di una pagina e confrontare quale delle due ottiene risultati migliori.

• A (Control / versione originale): la pagina attuale
• B (Variant B / versione modificata): la pagina con una parte modificata

Ad esempio, si mostra la versione A a metà dei visitatori e la versione B all'altra metà, confrontando "la percentuale di clic sul pulsante di richiesta". Se B ottiene un risultato migliore, B vince.

Perché l'A/B testing è necessario

Un errore comune nel migliorare un sito è modificarlo perché "sembra funzionare meglio" solo intuitivamente. Ma la sensazione di chi crea il sito e la reazione reale dei visitatori spesso non coincidono.

Con l'A/B testing si può decidere in base ai dati reali, non all'istinto. Poiché si mantengono solo le modifiche che hanno effettivamente funzionato, i risultati si accumulano in modo solido a ogni miglioramento.

Elementi comunemente testati con l'A/B testing

Elemento	Esempio di test
Titolo (headline)	Cambiare la formulazione o il punto di forza del messaggio
Testo del pulsante	"Invia" → "Richiedi gratis"
Colore/dimensione del pulsante	Renderlo di un colore più visibile o più grande
Immagini/foto	Confrontare foto del prodotto con foto d'uso reale
Layout/ordine degli elementi	Spostare le informazioni importanti più in alto

Come fare l'A/B testing [5 passaggi]

1. Formulare un'ipotesi: chiarire il motivo del cambiamento, ad esempio "se il titolo fosse più concreto, le richieste dovrebbero aumentare".
2. Creare le due versioni: preparare la versione originale A e la versione B con una sola modifica.
3. Suddividere il traffico: mostrare in modo casuale A e B ai visitatori (ad esempio, 50% ciascuna).
4. Raccogliere dati sufficienti: attendere che si accumulino un numero di visite e un periodo adeguati.
5. Adottare la versione vincente: rendere ufficiale la versione con i risultati migliori e passare all'ipotesi successiva.

Ripetendo il ciclo "ipotesi → verifica → adozione → ipotesi successiva", il sito migliora in modo graduale e costante.

Tre errori comuni per i principianti

• Dati insufficienti o periodo troppo breve: con poche decine di visite si osservano solo differenze casuali. Servono un numero di visite e un periodo adeguati.
• Cambiare troppe cose contemporaneamente: se si modificano titolo, pulsante e colore tutti insieme, non si capisce "cosa ha funzionato". In genere è meglio modificare un solo elemento alla volta.
• Verificare che la differenza non sia casuale: una differenza minima potrebbe essere dovuta al margine di errore. È bene attendere che emerga una differenza chiara.

Combinarlo con le heatmap è particolarmente efficace

L'A/B testing è una funzione per "provare", ma prima è necessario individuare "cosa provare". Ed è qui che le heatmap tornano utili.

Con le heatmap, osservando "le zone più osservate", "le zone più cliccate" e "i punti di abbandono", si possono formulare ipotesi fondate, invece di affidarsi a semplici congetture. "Prima individuare i punti critici con la heatmap, poi verificare come risolverli con l'A/B testing": questo è il percorso migliore per il miglioramento.

Inizia con HeatMapX

HeatMapX è uno strumento che permette di iniziare a misurare le heatmap gratuitamente, semplicemente inserendo una riga di tag. Non è richiesta nemmeno la registrazione della carta di credito. Inizia scoprendo come viene effettivamente visualizzato il tuo sito, per poi avviare un miglioramento basato sui dati.

Conclusione

L'A/B testing è un metodo fondamentale per migliorare in base ai dati, non alle intuizioni. Prova i 5 passaggi "ipotesi → due versioni → suddivisione del traffico → dati → adozione", iniziando con una piccola modifica in un solo punto.