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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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Analytics e dati
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A
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Analytics e dati
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In questa pagina 4 sezioni
  1. 01 Che cosa significa A/B Testing
  2. 02 Approfondimento
  3. 03 Come lo applichiamo noi
  4. 04 Voci correlate

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.

  1. 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.

  2. 02

    Si scelgono pochi indicatori decisionali

    Un indicatore serve se qualcuno, leggendolo, cambia una decisione. Gli altri si eliminano dal cruscotto.

  3. 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.

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