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16 maggio 2017

3 motivi per interrompere un AB Test

In questo articolo ci occuperemo dell'AB Test e, nello specifico vedremo quando è il momento di fermare l'esperimento per evitare negative flessioni di business.

Nell'oceano del web le realtà che hanno maggior successo sono quelle che, con più frequenza, mettono in campo test e variazioni per migliorare le performance di vendita. Se da un lato questa affermazione può essere facilmente condivisa, qual è esattamente la strada migliore da seguire per mettere in atto efficaci fasi di testing?

In questo articolo ci occuperemo dell'AB Test e, nello specifico vedremo quando è il momento di interromperlo per evitare negative flessioni di business.

1. I visitatori non sono tutti uguali

È necessario ottimizzare per i singoli individui. Infatti è importante tracciare i comportamenti dei diversi consumatori per poterli modellare in modo personalizzato.

Questo significa che anche se la versione A può essere la migliore per la maggioranza del target (e probabilmente rappresenta la prima scelta per un nuovo utente) è necessario adattarla alle esigenze di uno specifico visitatore che non ha mai risposto A. Per il suddetto soggetto è possibile provare con la versione B e, nel caso funzioni, continuare con essa.

2. Testare e analizzare il "Perché" invece del "Cosa"

In primo luogo è opportuno non focalizzare la propria attenzione sul colore del bottone o il colore del font della Landing Page (il Cosa). Si deve ottimizzare sulla base della strategia (il Perché), da applicare sul sito, che è stata definita.

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Fondamentale è quindi creare dei profili per ogni utente sulla base di questa strategia, quadri di riferimento che possono essere utili anche per implementazioni future del medesimo approccio.

E il cosa? Non interviene fino al momento in cui il perché non ha delineato le regole del gioco.

3. Non trarre conclusioni durante la fase esplorativa

In linea con il paradigma bayesiano prima di assegnare il successo a una variante è necessario raggiungere i 1000 visitatori. Questo consente all'esperimento di raggiungere la significatività statistica e condurre quindi a risultati concreti, non basati su intuizioni.

Conclusioni

Quelli proposti sono solo alcuni degli aspetti che devono essere considerati prima di pianificare un AB Test. Una volta raggiunti questi obiettivi é opportuno valutare attentamente quando, cosa e dove testare.

 

Conversion Optimization | 16 maggio 2017

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