Il test A/B, noto anche come split test o bucket test, è un potente metodo statistico utilizzato nel campo dell'analisi e della sperimentazione dei dati.
Consente ad aziende e ricercatori di prendere decisioni informate confrontando due o più versioni di una particolare variabile, come una pagina web, una funzionalità di un'app o una campagna di marketing, per determinare quale ha il rendimento migliore in termini di un risultato o una metrica specifica.
Esplora i concetti fondamentali delle statistiche dei test A/B, la loro importanza nell'ottimizzazione delle strategie e il loro ruolo nel guidare decisioni basate sui dati per migliorare prestazioni e successo.
Perché le aziende hanno bisogno di test A/B?
Il test AB non è certo un concetto nuovo; è utilizzato da oltre un secolo, nonostante il fatto che i test AB siano solitamente collegati a siti Web e app. Tuttavia, questa piattaforma è utilizzata da oltre il 75% dei rivenditori.
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Le aziende possono utilizzare i test AB per:
- Ulteriori informazioni sui punti deboli degli utenti della canalizzazione di conversione.
- In che modo le aziende possono ottenere un ritorno sul traffico attuale?
- Come migliorare l'esperienza dell'utente.
- Perché il test AB è così importante ora?
Il comportamento dei clienti sta cambiando rapidamente a causa della crisi pandemica dell'anno precedente. Di conseguenza, le aziende devono adeguarsi ai test AB per stare al passo con l’evoluzione dei modelli comportamentali. Di conseguenza, le aziende potrebbero effettuare selezioni migliori.
Le aziende devono passare rapidamente alla modalità online e sviluppare il proprio business online per colmare il divario tra marchi e clienti. Il test AB è la tecnica più rapida per reindirizzarli a informazioni utili.
Cambiamenti in una varietà di settori:
- Sempre più aziende si stanno spostando verso il mondo online, segnalando la fine dei negozi fisici.
- Molte organizzazioni si stanno concentrando sempre più sul fornire un livello più profondo di soddisfazione del cliente, diventando più antropocentriche anziché orientate al profitto. Ad esempio, Shopify ha fornito una prova gratuita di novanta giorni ai clienti nell'interesse di assisterli.
- Anche l'interazione conversazionale è in aumento, con i clienti che passano da "Voglio sapere" a "Voglio fare". Di conseguenza, ora è il momento di connettere i consumatori ad alto contenuto per generare più contatti.
- Molte aziende stanno cambiando le loro tattiche di marketing dalla fidelizzazione dei clienti e verso l'acquisizione di nuovi clienti.
- Tutti questi cambiamenti nel comportamento dei clienti richiedono la conduzione di ricerche sui clienti e lo sviluppo di nuove idee di test per risolvere i problemi dei clienti. È ora di rivedere la procedura del test addominali.
Statistiche dei test A/B in generale
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1. Il mercato del software di test A/B raggiungerà i 1,151 milioni di dollari entro il 2025 con un CAGR dell’11.6%:
Secondo i dati di QY Research, l'industria del software dei test A/B è stata valutata 485 milioni di dollari nel 2018 e si prevede che continuerà ad espandersi nel 2019.
Si prevede che il mercato globale dei software di test A/B raggiungerà i 1,151 milioni di dollari entro il 2025 con un CAGR dell’11.6%.
Inoltre, l'analisi prevede che la crescita annuale continuerà a essere costante al 12.1% fino alla fine del 2025, quando si prevede che il settore raggiungerà poco più di un miliardo di dollari.
(Fonte: ricerca QY)
2. Il test A/B è la strategia CRO più efficace:
Secondo stime recenti, il test A/B è l'approccio principale utilizzato dai professionisti della pubblicità per migliorare i tassi di conversione, con il 60% delle organizzazioni che già lo utilizza e un altro 34% che prevede di utilizzarlo.
Il 59% dei professionisti del marketing utilizza l'ottimizzazione del testo nel lavoro quotidiano e un altro 29% prevede di farlo in futuro.
Gli esperti di marketing hanno affermato di utilizzare sondaggi online e feedback dei clienti (58%), nonché analisi del percorso degli utenti, oltre ai test A/B (55%). Per il 49% delle aziende, il miglioramento del tasso di conversione inizia con i test di usabilità.
(Fonte: Smart Insights)
3. Il test A/B è molto utile per migliorare i tassi di conversione:
Quando si tratta di migliorare i tassi di conversione, il 60% delle aziende ritiene che i test A/B siano estremamente vantaggiosi.
Sebbene molti fattori influenzino le conversioni, l'attuale ricerca sui test A/B mostra che la maggior parte delle aziende ritiene che sia uno dei modi migliori per aumentarle.
Il test A/B non è difficile da implementare per quasi i due terzi degli intervistati (63%). Solo il 7% non è d'accordo, concordando sul fatto che mettere in atto i test A/B sia un compito difficile.
(Fonte: InvespCRO)
4. I test A/B sui siti di e-commerce possono aumentare le entrate per visitatore del 50.7%:
Test A/B efficaci sui siti di e-commerce potrebbero comportare un aumento del 50.7% delle entrate tipiche per visitatore
Se fatto in modo efficace, il test A/B potrebbe essere molto gratificante. Sui siti Web di eCommerce, il guadagno medio per visitatore unico è di $ 3. Con un adeguato test A/B, questo reddito può essere notevolmente aumentato.
1/3 dei tester A/B inizia esaminando funzionalità come il 20% dei titoli dei test, il 20% dei pulsanti di invito all'azione del test, il 10% dei layout dei test e l'8% delle copie del sito Web di test, secondo le tendenze dei test A/B.
(Fonte: VWO)
5. Minimo 5000 visite uniche necessarie per la significatività statistica nei test A/B:
Uno dei fattori principali per cui diversi professionisti del marketing non riescono a ottenere i risultati attesi dai test A/B è la mancanza di traffico.
Per la significatività statistica nei test A/B è necessaria una soglia di 5000 visite uniche. Come da test A/B statistica, solo un test A/B su sette è statisticamente sufficiente per aumentare i tassi di conversione.
Secondo un altro studio, per ottenere risultati statisticamente significativi o un tasso di affidabilità del 5,000% è necessario un sondaggio di test A/B di 100 visite uniche per variazione, nonché 95 conversioni su ogni obiettivo per variazione.
(Fonte: AB Tasty)
6. Oltre il 50% delle aziende utilizza strutture di priorità dei test:
I framework di prioritizzazione, o meccanismi per assegnare la priorità ai test, sono una parte importante del processo CRO di un'azienda.
Secondo le statistiche dei test A/B, il 56.4% delle organizzazioni utilizza un framework di prioritizzazione dei test, indicando che un numero crescente di aziende sta migliorando.
La grande notizia è che la percentuale di aziende che non utilizzano un framework di prioritizzazione dei test è salita dal 43.6% al 47.1% nell'ultimo anno.
(Fonte: CXL)
7. Il test A/B ottiene una valutazione di 4.3 su 5 dagli esperti di ottimizzazione per CRO:
Secondo un sondaggio condotto da CXL e VWO, il test A/B è una priorità assoluta per i professionisti dell'ottimizzazione del tasso di conversione.
Quando gli esperti hanno valutato il successo degli approcci CRO esistenti, hanno assegnato ai test A/B un punteggio di 4.3 su 5, in base ai dati di ottimizzazione e test A/B.
Ciò mostra chiaramente che pochi altri mezzi offrono agli esperti di marketing tanta esperienza e la flessibilità per testare praticamente qualsiasi idea o piano.
(Fonte: Finanze online)
8. Il 77% delle organizzazioni esegue test A/B sul proprio sito web e il 60% sulla propria pagina di destinazione:
Il test A/B è più comunemente utilizzato per aumentare il tasso di conversione dei siti Web aziendali, con il 77% delle aziende che lo fa. Circa il 71% esegue 2-3 test simili al mese.
Nel frattempo, pagina di destinazione I dati dei test A/B mostrano che le pagine di destinazione sono cruciali per qualsiasi attività online perché sono il luogo in cui si verificano le conversioni. Non sorprende che il 60% di tutte le aziende utilizzi questa pratica per aumentare le prestazioni dei propri siti web.
(Fonte: InvespCRO)
9. 1/3 degli esperti di marketing è soddisfatto dei tassi di conversione dopo i test A/B:
Solo il 28% dei marketer si accontenta dei rapporti di conversione ottenuti dai test A/B. Sta tutto nel come lo fai, ecco perché. Il test A/B è efficace solo se eseguito correttamente, quindi assicurati di fare uno sforzo in più.
(CXL)
Test A/B sulle statistiche delle email:
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1. Nelle operazioni di mail marketing, il 93% delle aziende statunitensi utilizza test A/B:
Poiché gli esperti di marketing in America sono stati i primi a includere l'analisi dei dati dei test A/B nelle loro tattiche, non c'è da meravigliarsi che la maggior parte delle aziende lo utilizzi.
Inoltre, gli esperti di marketing statunitensi sono quelli che lo fanno di più, in particolare quando si tratta di valutare le prestazioni delle loro iniziative di email marketing.
Secondo le statistiche di email marketing, il 79% delle organizzazioni in Francia utilizza i test A/B nel proprio email marketing (occasionalmente o la maggior parte delle volte), mentre il 77% in Germania.
(Fonte: Advertising Land)
2. Utilizzando l'identità di una persona come mittente è possibile aumentare i tassi di apertura dello 0.53%.:
Statistiche di test A/B per marketing via email potrebbe occasionalmente fornire risultati che sembrano minuscoli ma comportano enormi cambiamenti su scala più ampia.
Ad esempio, nella sezione "Mittente", l'invio di un'e-mail più personalizzata da una persona piuttosto che da un'azienda aumenta le percentuali di apertura e clic rispettivamente dello 0.53% e dello 0.23%.
(Fonte: gestione della campagna)
3. Il test A/B sulla posta viene utilizzato dal 59% delle organizzazioni:
Un altro importante canale di conversione è l'email marketing, che potrebbe essere un settore in cui più professionisti del marketing dovrebbero fare esperimenti.
Secondo le tendenze dei test A/B relativi alla posta, il 59% delle aziende lo sta già facendo. Un altro 58 percento prova strategie di ricerca sponsorizzate con test A/B.
(Fonte: InvespCRO)
4. Quasi il 40% delle organizzazioni nel mondo testa l'oggetto di un'e-mail:
La riga dell'oggetto di un'e-mail è il pezzo più cruciale, il gancio utilizzato per invogliare i clienti a fare clic, secondo un solido 39% delle organizzazioni a livello globale.
Secondo il A / B testing statistiche per l'e-mail marketing, 37% testo di prova, 36% date e orari di invio di prova, 32% si concentra sull'indirizzo del mittente e 39% visualizza le immagini nell'e-mail. Le offerte (28%) e i preheader (23%) sono altri due elementi sottoposti a test A/B.
(Fonte: Finanze online)
5. Gli oggetti con meno parole attirano il 541% di risposte in più:
Secondo i risultati dei test A/B sugli oggetti delle email, sembra che essere creativi non sia l’approccio migliore. Gli utenti tendono a preferire oggetti semplici e concisi.
Rispetto agli argomenti innovativi, gli argomenti con meno parole attirano il 541% in più di risposte
Questo risultato deriva da test di email marketing volti a identificare ciò che i potenziali clienti apprezzano di più.
(Fonte: HebergementWebs)
6. In 1 caso su 8, i test A/B producono risultati tangibili per un'azienda:
Anche se utilizzi il miglior metodo di test A/B, a volte il risultato può essere deludente.
Secondo i dati, solo 1 test A/B su 8 dà come risultato una campagna e-mail di successo, mentre il resto raramente migliora. Spesso si consiglia alle aziende di utilizzare più variabili per ridurre l'irritazione e aumentare i tassi di conversione.
(Fonte: Centro di apprendimento)
Esempi di test A/B più famosi:
1. Microsoft Bing esegue in media 1,000 test A/B al mese:
Le grandi aziende conducono troppi di questi esperimenti a cui quasi sicuramente partecipiamo ogni volta che ci colleghiamo online. Bing testa quasi mille parti diverse della loro esperienza utente ogni mese.
(Fonte: Marketing)
2. Un test A/B ha aiutato Bing ad aumentare le proprie entrate del 12%:
Uno degli sviluppatori di Microsoft ha avuto l'idea di modificare il modo in cui i titoli degli annunci appaiono nelle ricerche di Bing nel 2012.
I dati dei test A/B della sua proposta hanno rivelato risultati sorprendenti e hanno aiutato Microsoft ad aumentare i profitti annuali di 100 milioni di dollari solo negli Stati Uniti, rendendola la migliore invenzione nella storia di Bing.
(Fonte: Harvard Business Review)
3. I test A/B hanno aiutato la campagna presidenziale di Barack Obama a generare 75 milioni di dollari:
La campagna presidenziale dell'ex presidente Barack Obama nel 2008 è probabilmente uno dei migliori e più noti esempi di ottimi risultati dei test A/B. L'analisi e-mail di test A/B del team di marketing digitale di Obama fornisce materiale di studio di casi affascinante.
Hanno testato varie immagini, video e layout di siti Web e hanno scoperto che l'aumento del tasso di iscrizione a Internet della campagna del 140% ha aumentato l'importo raccolto di $ 75 milioni.
Hanno eseguito diversi test A/B in relazione ai pulsanti "Unisciti a noi adesso", Iscriviti ora" e "Ulteriori informazioni" e hanno scoperto che "Ulteriori informazioni" riceve circa il 20% in più di iscrizioni per visitatore rispetto allo standard "Iscriviti". ' Ciò ha comportato circa quattro milioni di iscrizioni alle liste e-mail, secondo le statistiche dei test A/B.
(Fonte: Wired)
4. Nel 2000 Google ha condotto il suo primo test A/B:
Per stabilire quanti risultati dovrebbero essere visualizzati su ciascuna pagina, Google ha condotto il primo test A/B in assoluto nel 2000.
Dopo dieci anni, Google eseguiva 7,000 di questi test all'anno. Secondo le statistiche dei test A/B, Google effettua circa 10,000 test A/B all'anno.
(Fonte: Centro di apprendimento)
5. Per la CTA, Google ha eseguito test A/B su 50 colori blu distinti:
Google ha sperimentato 50 diverse tonalità di blu per il suo invito all'azione per vedere quale versione ha convertito il maggior numero di utenti. Altre aziende hanno aumentato le conversioni utilizzando l'analisi dei test A/B per il colore.
Ad esempio, l'utilizzo del colore arancione ha aumentato il tasso di conversione di SAP fino al 32.5%, mentre l'utilizzo del colore rosso ha aumentato il tasso di conversione di Performable fino al 21%, secondo i dati dei test A/B.
(Fonte: Quicksprout)
FAQ
🧐 Come funziona il test A/B?
Il test A/B prevede la suddivisione casuale di un gruppo in due o più segmenti e l’esposizione di ciascuno a varianti diverse. L'analisi statistica viene quindi utilizzata per determinare quale variante ha il rendimento migliore.
📊 Perché il test A/B è importante nell'analisi dei dati?
I test A/B aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati, ottimizzare le strategie e migliorare le prestazioni confrontando le opzioni e scegliendo quella più efficace.
📈 Quali tecniche statistiche vengono utilizzate nei test A/B?
Le tecniche statistiche comuni includono test di ipotesi, test t, test chi quadrato e intervalli di confidenza.
🎯 Quali sono alcuni parametri prestazionali chiave da monitorare nei test A/B?
Le metriche variano a seconda dell'esperimento, ma possono includere tassi di conversione, percentuali di clic, entrate e coinvolgimento degli utenti.
💡 Quali sono alcune best practice per condurre test A/B in modo efficace?
Le migliori pratiche includono la definizione di obiettivi chiari, la randomizzazione dei campioni, l’evitamento di errori, l’esecuzione di test per una durata adeguata e l’iterazione continua in base ai risultati.
📝 Come interpreti i risultati di un test A/B?
I risultati vengono interpretati analizzando la significatività statistica, gli intervalli di confidenza e la significatività pratica per prendere decisioni informate.
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Conclusione: statistica test A/B 2024
L'obiettivo finale di qualsiasi attività commerciale su Internet è convertire gli utenti in clienti paganti. Tutti vogliono vedere il traffico prezioso delle loro campagne pubblicitarie trasformarsi in vendite di successo.
Secondo le statistiche dei test A/B, questo metodo di ricerca potrebbe essere proprio lo strumento di cui hai bisogno per determinare se sei sulla strada giusta verso l'ottimizzazione e che, a sua volta, ti aiuta ad attirare clienti online più soddisfatti
fonti: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, financesonline, martech, g2.com, quicksprout
