Glossario · Lettera A · Analytics e dati
A/B Testing
Definizione in breve
L’ A/B Testing è la chiave per ottimizzare qualsiasi tipo di campagna di marketing. Un A/B Testing (o Test dei cesti o split-run testing), nel web analytics, è un esperimento controllato con due varianti, A e B. È una forma di test di verifica d’ipotesi o “test di ipotesi a 2 campioni” nel campo della statistica.
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- 32
- Analytics e dati
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- Analytics e dati
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Che cosa significa A/B Testing
Uno strumento di marketing in cui due o più varianti di una pagina di destinazione, e-mail, annunci o qualsiasi tipo di contenuto online sono tra loro contrapposti al fine di determinare quale produce il più alto tasso di conversione. L’ A/B Testing è la chiave per ottimizzare qualsiasi tipo di campagna di marketing.
Un A/B Testing (o Test dei cesti o split-run testing), nel web analytics, è un esperimento controllato con due varianti, A e B.
È una forma di test di verifica d’ipotesi o “test di ipotesi a 2 campioni” nel campo della statistica. Nel web design, in particolare nella user experience design, l’obiettivo di questo test è di identificare i cambiamenti delle pagine web che incrementano o massimizzano il risultato di un interesse (per esempio: click-through rate per un banner pubblicitario). Formalmente la pagina web attuale è associata a un’Ipotesi nulla.
Approfondimento
L’ A/B Testing è un modo di confrontare due versioni di una singola variabile per testare la risposta del soggetto rispetto alla variabile A o B e determinare quale risulti la più efficace.
Nella statistica multivariata, un test multinomiale è simile a un test A/B, ma verifica più di due versioni allo stesso tempo o usa più controlli. I test A/B semplici non sono validi per situazioni osservazionali, quasi-sperimentali o situazioni non sperimentali, come in dati di una indagine, dati offline, e altri fenomeni più complessi.
03Come lo applichiamo noi
Prima si misura, poi si investe
Il Grado 1 del protocollo Business Automatico è un Data Discovery: si parte dai dati che esistono, si vede che cosa manca e si decide dove conviene intervenire.
- 01
Si fa l’inventario di quello che è già tracciato
Sito, campagne, centralino, moduli, gestionale: si verifica che cosa è registrato e che cosa si perde per strada.
- 02
Si scelgono pochi indicatori decisionali
Un indicatore serve se qualcuno, leggendolo, cambia una decisione. Gli altri si eliminano dal cruscotto.
- 03
Il dato arriva a chi deve agire
Commerciale, produzione e direzione vedono la stessa fonte, con il dettaglio che serve al loro lavoro e non una copia diversa per ciascuno.
04Voci correlate
Per capire A/B Testing nel suo contesto
Le voci del glossario che stanno accanto a questa: leggerle insieme serve più che leggerne una sola.
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Analytics e dati
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