Suggerimenti per la progettazione di test A/B per formulare esperimenti di marketing validi

La progettazione dei test A/B è una parte cruciale del successo di ogni operatore di marketing digitale.

Sia che lo utilizzi per la pubblicità pay-per-click (PPC), la progettazione dell'esperienza utente (UX) o qualsiasi altra esecuzione digitale, questo pilastro della sperimentazione di marketing ti aiuterà a identificare le aree di scarso rendimento, creare strategie di miglioramento e ottimizzare i risultati per ogni tua campagna.

Per creare test A/B efficaci per la progettazione UX, la creazione di contenuti e altre forme di marketing digitale, è necessario sapere come creare varianti di test che non siano solo valide, ma anche affidabili. Con l'aiuto di questa guida basata sui dati di Propelrr, puoi prendere decisioni aziendali valide che ti aiuteranno a ottenere risultati di marketing digitale a vantaggio del tuo marchio oggi.

Pronto per approfondire lo split test e la progettazione di varianti? Allora dai un'occhiata a questa guida per saperne di più adesso.

Comprendere la progettazione dell'esperimento di test A/B

Come puoi sapere se un annuncio PPC funziona o no? Esistono modi per ottimizzarne uno a vantaggio delle tue campagne future? Le risposte a queste domande sono semplici: puoi capire se il tuo annuncio funziona o meno e ottimizzarlo per le campagne future, con l'aiuto di test A/B basati sui dati.

Conosciuto anche come split test, questa forma di sperimentazione viene eseguita per testare due o più varianti di un annuncio sui social media, di una pagina di destinazione, di un testo o di altri aspetti della pubblicità online. Aiuta gli esperti di marketing a vedere quale variazione di esecuzione funziona meglio per gli obiettivi di un'azienda, consentendoti così di ottimizzare più campagne a lungo termine.

Uno split test di base mette a confronto una versione originale “A” con una versione variante “B”, da cui il nome “A/B”. Un test multivariato, invece, confronta un numero maggiore di variabili tra loro. Un esperimento su più pagine testa variazioni coerenti su più pagine, consentendo così un'ottimizzazione ancora maggiore su un numero maggiore di pagine di destinazione.

I test aiutano gli esperti di marketing in una miriade di modi. Puoi utilizzarlo per prendere decisioni cruciali sulla campagna, ridurre le perdite di annunci a basso rendimento e persino rafforzare le prestazioni della pagina di destinazione. Puoi anche utilizzare questa forma di sperimentazione per ottimizzare quasi tutte le esecuzioni. Dai formati dei social media all'ottimizzazione delle parole degli annunci, gli split test possono scoprire tantissimi modi per migliorare oggi gli sforzi di marketing a pagamento.

Come progettare test A/B validi e affidabili

Dato il valore dei test per le tue campagne di marketing digitale, è naturale che tu voglia eseguire analisi A/B accurate che restituiscano risultati utili. Per fare ciò, è necessario formulare varianti di test valide e affidabili basate sui dati al fine di ottenere informazioni in grado di rafforzare le prestazioni delle esecuzioni anziché ridurle.

Per creare un test che restituisca risultati basati sui dati per il tuo marchio, tutto ciò che devi fare è seguire questi cinque passaggi:

1. Ricerca il tuo “perché”.

Prima di iniziare qualsiasi esecuzione di test A/B, devi fare le tue ricerche per capire innanzitutto perché stai sperimentando. Quale campagna o aspetto del tuo marketing stai analizzando e perché vuoi migliorarlo per la tua attività?

Senza questa ricerca pre-esperimento, non avrai un'idea chiara degli obiettivi di marketing digitale che desideri raggiungere nel complesso. Stai cercando un invito all'azione (CTA) che raccolga al meglio conversioni per la tua pagina di destinazione delle vendite? Stai confrontando l'efficacia dei titoli delle tue email di marketing?

Studia prima l'esecuzione scelta e conduci delle ricerche per vedere se ci sono cose che puoi migliorare prima di eseguire qualsiasi test. Scopri quali metriche ti servono per misurare il netto miglioramento della tua campagna, come percentuale di clic, conversioni, coinvolgimento e altro ancora.

2. Formulare un'ipotesi chiara.

La prossima cosa che vorrai fare è formulare un'ipotesi chiara e specifica per la tua analisi. Questa ipotesi dovrebbe indicare il problema che stai cercando di risolvere, la metrica che stai cercando di migliorare e il cambiamento che stai cercando di vedere nella tua campagna. Un esempio di base di un’ipotesi potrebbe assomigliare a questo:

Cambiare il colore di un pulsante CTA da blu a rosso aumenterà il numero di clic del 10% in due settimane.

Naturalmente, questa ipotesi ti sarà utile solo se la radicherai nella ricerca che hai condotto nel passaggio precedente. Non commettere l'errore di creare un'ipotesi dal nulla; assicurati di ricercare e studiare i dati passati, gli obiettivi della campagna e le metriche, al fine di formulare un'ipotesi efficace per il tuo esperimento.

3. Crea varianti.

Questo passaggio è il più importante in questa guida. Per creare varianti valide e affidabili per questo confronto, è necessario definire il "controllo" o variabile A e lo "sfidante" o variabile B, in base all'ipotesi ben studiata impostata nel passaggio precedente.

Alcuni esempi di variabili altamente specifiche per cui creare varianti includono:

• Titoli
• copia
• CTA
• immagini
• Sfondi
• Colori
• Dimensioni
• Posizionamento
• Pubblico
• Dati demografici

Queste sono solo alcune della miriade di variabili per le quali è possibile creare varianti di test oggi.

Se è la prima volta che conduci questo tipo di esperimento di marketing, dovresti confrontare solo una variabile alla volta. Se confronti variabili molto diverse tra loro o crei varianti con troppe variabili diverse, avrai più difficoltà a monitorare i dati e individuare risultati accurati per la tua campagna.

Confrontando solo una variabile con un'altra nelle tue varianti, restituirai i risultati più accurati per il tuo esperimento, garantendo così miglioramenti affidabili per la tua pagina di destinazione, il design UX, l'annuncio sui social media o il corpo dell'e-mail a lungo termine.

4. Eseguire il test.

Una volta che hai messo a punto la ricerca, le ipotesi e le varianti, puoi finalmente eseguire la campagna di prova per l'esecuzione del tuo marketing digitale. Ancora una volta, ricorda di mantenere intatte tutte le altre variabili tra le tue varianti in modo da poter effettivamente ottenere risultati accurati dal tuo esperimento. Altrimenti otterrai risultati vaghi e inutili, sprecando così tempo prezioso e risorse per la campagna.

5. Analizzare i risultati e implementare le modifiche.

L'ultima cosa che dovrai fare quando esegui l'esperimento A/B è analizzare i risultati e implementare la rispettiva modifica. Come si sono comportate le varianti di controllo e sfidante nel raggiungere il tuo parametro impostato? Hai notato differenze o anomalie significative per tutta la durata dell'esperimento? Quanto sei sicuro dell'accuratezza dei tuoi risultati?

Con le varianti giuste per la tua analisi, dovresti essere in grado di implementare un modo nuovo e migliorato per rendere più efficace l'esecuzione scelta. Naturalmente, c'è sempre più spazio per l'ottimizzazione: puoi ottimizzare altri elementi sulla tua pagina di destinazione, studiare un altro aspetto della tua UX e persino eseguire un altro confronto di varianti basato sui risultati del tuo primo test.

Tenendo presente questa guida passo passo ai test e alla sperimentazione A/B, ora puoi scoprire modi più raffinati per creare varianti efficaci per il tuo percorso di ottimizzazione oggi stesso. Continua a leggere per scoprire i suggerimenti degli esperti per migliorare le tue varianti di test per un futuro split test.

Cose da preparare per la progettazione del sistema di test A/B

Oltre a condurre ricerche preliminari per il tuo prossimo confronto, dovrai prima preparare alcune altre cose in anticipo. Per creare un progetto di sistema di test A/B che produca risultati validi e affidabili dalle tue varianti, devi:

• Definisci i tuoi parametri di successo. Le metriche di successo sono indicatori quantitativi che utilizzi per valutare le prestazioni delle tue varianti, al fine di determinare la variante vincente. Queste metriche dovrebbero riflettere i tuoi obiettivi aziendali generali e possono includere esempi come percentuale di clic, conversioni e altro ancora.
• Segmenta il tuo pubblico target. Per eseguire in modo efficace confronti sulle varianti, dovresti prima segmentare il pubblico target del tuo test. La segmentazione si riferisce al modo in cui dividi il pubblico target in sottogruppi significativi, in base a caratteristiche o comportamenti rilevanti per il tuo esperimento. Questi potrebbero includere segmenti basati su età, sesso, posizione e altro.
• Attuare la randomizzazione per ridurre i bias. Prima di lanciare la tua analisi sul pubblico target, attua la randomizzazione in anticipo per ridurre le distorsioni nei risultati complessivi. La randomizzazione avviene quando assegni il pubblico a ciascuna variante in modo casuale e uniforme; ciò riduce i bias di selezione e garantisce un'equa comparabilità tra i gruppi.

Considerati tutti questi preparativi per la progettazione del sistema che devi fare in anticipo, dovrai avvalerti dell'aiuto di uno strumento o di una piattaforma di test A/B per automatizzare il processo, risparmiare denaro e fatica e ottimizzare oggi stesso la progettazione dell'esperimento in modo efficiente.

Suggerimenti per creare varianti efficaci

Dopo aver preparato una progettazione del sistema equa e affidabile, puoi creare varianti con cui eseguire un'efficiente metodologia di test A/B. Per fare ciò, assicurati di:

• Varianti di progettazione che si allineano con la tua ipotesi. Radicando la tua variante nella ricerca condotta e nell'ipotesi impostata per la tua analisi, sarai in grado di rispondere più facilmente alla domanda problematica e garantire risultati dei test che riflettano più chiaramente anche i cambiamenti nella tua campagna.
• Implementa modifiche significative e misurabili dalla tua variante. Una volta terminato l'esecuzione del test e scelta la variante migliore, implementa le modifiche da detta variante per vedere se migliora davvero la tua campagna, la tua UX o l'esecuzione del marketing. Quindi, assicurati di misurare questi cambiamenti per l'ottimizzazione e la sperimentazione futura.
• Evita potenziali insidie ​​​​nella creazione di varianti. Non testare più variabili contemporaneamente, altrimenti confonderai il pool di test e otterrai risultati vaghi. Ricorda di determinare in anticipo il tuo pubblico di destinazione in modo da poter eseguire l'esperimento sul segmento di utenti appropriato. Infine, identifica per quanto tempo prevedi di eseguire l'analisi per ottenere la significatività statistica del test.

Seguendo questi suggerimenti per creare le tue varianti, otterrai risultati più chiari che comunicheranno le modifiche esatte che devi apportare per ottimizzare l'esecuzione del marketing digitale per il successo della tua azienda a lungo termine.

Affidabilità e riproducibilità dei test

Vuoi garantire l'affidabilità e la riproducibilità della progettazione della ricerca e della metodologia di test in tutte le campagne? Ecco alcuni suggerimenti da tenere in considerazione oggi:

• Comprendere i tipi di validità del test. La validità interna si riferisce al modo in cui la tua metodologia è in grado di isolare le modifiche da una variante (rispetto alle modifiche di altri fattori), rendendo così i risultati più validi. La validità esterna si riferisce al modo in cui il progetto di ricerca può essere reso sufficientemente generale da poter essere applicato a risultati esterni provenienti da altre situazioni, come diversi dispositivi, browser o segmenti di pubblico. Comprendendo questi tipi, puoi monitorare la validità dei risultati e riprodurre in modo affidabile il tuo progetto con altre variabili e varianti.
• Identifica le minacce alla validità del tuo test. Identifica tutte le potenziali minacce alla validità del tuo progetto di ricerca, come segmentazione impropria del pubblico, durata del test o dimensione del campione. Quindi, assicurati di rimuovere queste minacce dalla tua metodologia per migliorarne l'affidabilità e la riproducibilità complessive.
• Ridurre al minimo le variabili confondenti. Le variabili di confusione sono variabili che emergono nel mezzo di un'esecuzione di test A/B, ponendo così una minaccia alla validità dei risultati. Gli esempi includono aggiornamenti agli algoritmi dei motori di ricerca, interruzioni di siti Web o server e altri cambiamenti improvvisi. Per ridurre al minimo il rischio di variabili confondenti, assicurati di tenere traccia di tutte le potenziali minacce e di programmare saggiamente la tua esecuzione per evitare di incorrere in modifiche inaspettate al test.

La coerenza è fondamentale quando si tratta di analisi A/B. Rendi il tuo progetto di ricerca affidabile e riproducibile garantendo la coerenza per tutta la durata dell'esecuzione iniziale dell'analisi divisa.

Come analizzare accuratamente i risultati A/B

Per analizzare accuratamente i risultati del tuo esperimento A/B, torna sempre alla tua ipotesi originale. Il risultato finale ha soddisfatto le aspettative della dichiarazione del problema o ha dimostrato il contrario? Cosa significa se hai restituito risultati opposti alle tue aspettative?

Una volta tornato alla tua ipotesi originale, assicurati di visualizzare i dati raccolti dall'esecuzione dell'esperimento. Ciò ti aiuterà ad analizzare i tuoi risultati in modo più chiaro, aiutandoti così a ottenere più approfondimenti da altri fattori come i segmenti di pubblico, la durata o la dimensione del campione.

Se trovi difficile eseguire questa parte dell'analisi A/B, rivolgiti agli esperti nel tuo campo per ottenere analisi accurate per le esigenze attuali della tua azienda.

Punti chiave

Progetta i tuoi split test come un professionista quando sai come creare varianti efficaci per il confronto oggi stesso. Ecco alcuni promemoria finali da portare con te quando inizi la tua ricerca sull'analisi A/B per il successo del marketing digitale:

• Radica le tue strategie nei dati. Che tu stia formulando un'ipotesi o creando una variante per il confronto, assicurati di radicare le tue scelte nei dati delle precedenti campagne di marketing per garantire l'accuratezza e la pertinenza dei risultati che otterrai.
• Prenditi il ​​tuo tempo per realizzare l'esperimento. Non puoi precipitarti in uno split test e aspettarti di restituire risultati affidabili fin dall'inizio. Prenditi il ​​tuo tempo per elaborare l'analisi per garantire l'affidabilità dei risultati e la riproducibilità del progetto di ricerca.
• In caso di dubbi, contattaci. Non sei ancora troppo sicuro delle tue capacità di test A/B? Non aver paura di avvalerti oggi stesso dei servizi esperti di marketing digitale di Propelrr per analisi qualificate e sperimentazioni di marketing.

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