Tipologie di testing software: Il Test A/B (o Split Test o Bucket Test)

Che cos’è il test A/B?

Il Test A/B, conosciuto anche come Split Testing o Bucket Testing, può essere definito come un esperimento controllato con due varianti di una singola variabile. Durante il processo di test A/B, viene eseguita un’analisi comparativa di due varianti di una pagina web o di un’app mobile per determinare quale funziona meglio. I dati e le statistiche così ottenuti vengono quindi utilizzati per giustificare l’incorporazione di nuove modifiche al prodotto, che ne aumentano le visualizzazioni su Internet o aiutano a raggiungere l’espansione della base di utenti.

Sebbene simile al test multivariato e al test multinomiale, questo tipo di test si concentra solo sul test di due variabili di una pagina, app, blog, campagna, ecc. Alla volta.

Perché dovresti fare test A/B?

Una pagina web o un’app mobile testata in modo A/B consente alle aziende di ottenere di più dal traffico degli utenti su Internet. Questo fa un mondo di differenza ed è visto sotto forma di una maggiore generazione di nuovi contatti e vendite. Ovviamente questo si traduce in un aumento significativo dei ricavi e delle quote di mercato dell’azienda. Altri motivi per considerare il test A/B sono:

• Offre alle persone l’opportunità di apportare modifiche necessarie e attente, che possono migliorare l’esperienza dell’utente.
• Migliora il tasso di conversione nel periodo di tempo.
• Migliora il coinvolgimento dei contenuti implementando l’ottimizzazione dei contenuti e del sito Web, che aiuta ad aumentare le conversioni.
• Riduce le frequenze di rimbalzo e converte i visitatori in possibili lead.
• Offre la facilità di analizzare risultati reali o fattuali.

Come funziona il test A/B?

Ci sono una serie di elementi in una pagina web / app che influenzano il comportamento dell’utente. Alcuni dei primi sono:

• Titoli;
• Testo del paragrafo;
• Collegamenti e immagini;
• I media menzionano premi e raccomandazioni;
• Call to Action.

La pagina web o l’app da sottoporre a split test viene chiamata come controllo. Uno degli elementi viene scelto per creare una versione modificata del controllo chiamata variazione. Sia il controllo che la variazione vengono mostrati a due diverse metà del normale traffico web.

L’esperienza utente con ciascuna versione viene misurata e raccolta in un motore di analisi per l’analisi attraverso strumenti statistici come grafici e grafici a torta. È quindi facile determinare quale effetto ha avuto ciascuna versione sotto forma di feedback positivo, negativo o neutro.

Due importanti utilizzi del test A/B

Oltre a confrontare due versioni della stessa variabile, ci sono altri importanti usi del test A/B. Il team di tester può eseguire un test per i test A/B anche per i seguenti motivi:

1. Ottimizzazione: con l’assistenza del test A/B, il team di tester può ottimizzare le pagine Web e le applicazioni testando le versioni della pagina e apportando le modifiche appropriate. Inoltre, può aiutare a ottimizzare elementi importanti come immagini, layout, intestazione, invito all’azione, post di blog, tra gli altri componenti che influiscono sul tasso di conversione.
2. Convalida: oltre all’ottimizzazione dei prodotti, con l’assistenza del test A/B il team può anche convalidare quale versione del prodotto è più adatta e offre una migliore esperienza utente. Ciò può essere ottenuto conducendo l’analisi dei dati.

Come vengono eseguiti i test AB?

Il processo di test A/B prevede vari passaggi, che consentono al team di gestire e ottimizzare efficacemente i componenti e ottenere feedback reali che possono migliorare l’efficacia del prodotto e il tasso di convergenza. Questi passaggi sono:

1. Identifica il problema: il primo passaggio del processo è identificare il problema e i componenti mancanti nel tuo sito web, applicazione o campagna.
2. Comprendi la tua buyer persona e il tuo pubblico di destinazione: una volta identificato il problema, concentrati sulla comprensione del tuo pubblico di destinazione e delle loro esigenze. Ciò può essere ottenuto con l’assistenza di Google Analytics o qualsiasi altro strumento di analisi che ti consenta di comprendere il comportamento online del tuo pubblico di destinazione.
3. Identificare l’obiettivo: il passaggio successivo del processo è identificare l’obiettivo del test A/B. Ciò sarà utile per creare un piano di test efficace che possa aiutarti a raggiungere l’obiettivo desiderato.
4. Formulare un’ipotesi: durante questa fase il team fa delle ipotesi sull’output del test e decide i criteri, che li aiuteranno a identificare la versione migliore tra le due.
5. Crea versioni: è durante questa fase del processo che il team crea finalmente due versioni del prodotto, con piccole variazioni. Questi possono essere cambiamenti nel colore, nel layout o altro.
6. Esegui esperimento: infine, l’esperimento viene eseguito dal team, che attende quindi che i visitatori partecipino e prendano la decisione finale riguardo alle versioni.
7. Eseguire l’analisi dei dati: i dati dei test vengono accumulati e testati per discernere l’impatto dei test. Questo viene fatto confrontando la versione originale del prodotto. Se non vengono generati cambiamenti o modifiche significative, il team esegue ulteriori test.
8. Report: Alla fine, i risultati / output, i feedback, le intuizioni e altri dettagli necessari vengono registrati e riportati alle persone interessate e agli stakeholder del progetto.

Questo processo può essere eseguito anche con l’assistenza di vari strumenti di test A/B disponibili sul mercato.

Cosa è possibile testare con il test A/B?

Implementando il processo di test A/B, puoi testare praticamente qualsiasi cosa, dal tuo prodotto e le sue caratteristiche di base alle pagine web, alle campagne email e altro ancora. Tuttavia, l’obiettivo di questo test non dovrebbe essere quello di testare ogni singolo componente, ma dovrebbe essere diretto verso il test di aspetti e componenti che influiscono sul comportamento dell’utente e sulla popolarità del prodotto. Alcuni di questi componenti sono:

1. Titoli.
2. Prezzo del prodotto.
3. Immagine del prodotto.
4. Testimonianze.
5. Forme.
6. Invito all’azione.
7. Menzioni sui media.
8. Premi e distintivi.
9. Annunci e offerte.
10. Pagine di destinazione.
11. Esperienza utente.

Test A/B per test multipli

Oltre a utilizzare le varianti e il controllo, il test A/B può essere utilizzato per testare più di due varianti alla volta. Supponiamo di voler testare l’immagine frontale principale di un sito web. Possiamo eseguire un singolo test e dividere il pubblico oi destinatari in tre gruppi. Questo approccio alternativo si è rivelato più efficiente e richiede meno tempo in quanto ci evita la fatica di eseguire tre test separati, ovvero AvsB, BvsC e AvsC.

Cose da considerare durante il test A/B

Durante l’esecuzione del test A/B, il team che esegue il test dovrebbe considerare vari aspetti che possono influire sul risultato del test o, se non considerati, possono aumentare la complessità del processo di test. Pertanto, di seguito sono riportati alcuni punti importanti che devono essere presi in considerazione durante il test A/B.

• Scegli una variabile da testare.
• Identifica il tuo obiettivo prima di iniziare il processo di test A/B.
• Per migliorare l’efficacia del test A/B, dividere il gruppo equamente e in modo casuale.
• Determina la dimensione del campione, che ti aiuterà a capire il numero di persone a cui ti rivolgi.
• Per ottenere risultati che consentano un’adeguata ottimizzazione delle conversioni, è fondamentale eseguire un test alla volta su qualsiasi post del blog, campagna o pagina web.
• Usa uno strumento automatizzato.
• Testare contemporaneamente entrambe le versioni dell’applicazione o della pagina Web.
• È necessario dedicare tempo appropriato al test per ottenere dati utili.
• Richiedi feedback da utenti reali per ottimizzare ulteriormente la tua campagna o applicazione.
• Valuta i tuoi risultati e intraprendi le azioni necessarie sulla base di essi.

Inferenze del test A/B

• Se il feedback dai risultati non è all’altezza delle aspettative, è possibile apprendere lezioni utili per generare nuove ipotesi per il futuro.
• Se il feedback è positivo dopo il confronto delle due versioni, i parametri modificati possono essere incorporati per la creazione di una campagna di marketing più potente. Uno che alla fine porterà ricchi frutti per l’azienda nel prossimo futuro.

Vantaggi e svantaggi del test A/B

Il test A/B è una risorsa preziosa per i tester in quanto consente loro di affrontare vari problemi di progettazione e specifici del prodotto, fornendo allo stesso tempo confronti approfonditi di due varianti dello stesso prodotto. Tuttavia, nessun processo è perfetto e allo stesso modo ci sono anche alcuni svantaggi di questo test. Quindi, di seguito menzionati sono alcuni di questi vantaggi e svantaggi:

Vantaggi:

• Aiuta a ottenere prove chiare e accurate in base al comportamento degli utenti.
• Consente al team di testare nuove idee e componenti.
• Ottimizza il prodotto un passo alla volta.
• Identifica vari problemi con il design, come layout di pagina, immagini, posizionamento dei pulsanti, ecc.
• Offre facilità di analisi.
• Flessibilità nella definizione dei valori delle variabili.

Svantaggi:

• Richiede tempo e risorse eccessivi.
• Si concentra sulla risoluzione di compiti e obiettivi specifici.
• Non offre alcuna soluzione per il guasto del sistema.

Strumenti di test A/B

Sul mercato sono disponibili numerosi strumenti per i test A/B. Ecco una breve descrizione di alcuni di essi:

1. A/Bingo : questo strumento funziona bene con programmi basati su ruby ​​on the rails framework.
2. Ottimizzatore di siti web visivi : si tratta di uno strumento facile da usare con caratteristiche interessanti come mappe dei clic e segmentazione dei visitatori.
3. Unbounce : questo è uno strumento per il creatore di landing page con integrazione aggiunta per i test A/B.
4. A/B Tasty : testa rapidamente le tue varianti con questo strumento a prezzi ragionevoli e ottieni rapporti in tempo reale.
5. Adobe Target : questo popolare strumento aziendale combina test e personalizzazione mirati e testa le varianti target in base alla segmentazione dei visitatori.
6. Apptimize : goditi l’ottimizzazione mobile con questo strumento. Crea rapidamente nuove varianti e scegli come target i diversi segmenti di utenti.
7. ChangeAgain.Me : con questi strumenti sfrutta il vantaggio dei test A/B con l’integrazione di Google Analytics. Ottieni un editor visuale facile da usare e nessun limite per il traffico.
8. Conversione : crea test A/B, multivariati e divisi utilizzando l’editor visuale di Convert, godendo al contempo di un’eccezionale assistenza clienti tramite la chat dal vivo.

Conclusioni

Possiamo concludere dicendo che, con il tipo di importanza che i social media e Internet hanno acquisito per le organizzazioni aziendali, il test A/B è uno strumento estremamente vantaggioso per ottenere una valutazione accurata dei punti di forza e di debolezza inerenti al prodotto. Quando viene utilizzato con altri metodi di test, il test A/B diventa uno strumento prezioso che aiuta a perfezionare il design funzionante del prodotto e ad attirare più utenti.