Salva il tuo test A/B evitando questi 3 costosi errori

Evita 3 costosi errori nel tuo test A/B.

I dettagli che faranno la differenza

Foto di Christian Stahl su Unsplash

In passato utilizzati esclusivamente in ambito accademico, in particolare nella ricerca medica, gli esperimenti controllati randomizzati sono ora un metodo popolare per le aziende per prendere decisioni basate sui dati. In particolare, il testing A/B online è facile da implementare e potenzialmente estremamente efficace per ottimizzare i processi digitali. Confrontando due o più varianti, le organizzazioni possono valutare l’efficacia di diverse opzioni e determinare l’esito più favorevole. Tuttavia, è fondamentale riconoscere e affrontare determinate limitazioni per garantire che i pregiudizi non influenzino l’affidabilità e la validità dei risultati. In questo articolo, esploreremo tre limitazioni chiave da considerare prima di eseguire un test A/B online per evitare costosi pregiudizi. Prima di passare alla lista di quello che personalmente penso siano i tre problemi principali, permettetemi di definire brevemente il testing A/B e concetti importanti.

Cos’è il testing A/B?

Il testing A/B prevede la presentazione di diverse versioni/varianti, A e B, a diversi soggetti di studio (ad esempio, clienti). Il testing A/B online può esplorare variazioni di una pagina web, di una campagna di email, di un’interfaccia utente o di qualsiasi altro asset digitale a un sottoinsieme di utenti. Le varianti differiscono tipicamente in uno o più elementi specifici, come design, layout, schema di colori, call-to-action o contenuto. Attraverso esperimenti attentamente controllati, le organizzazioni possono misurare l’impatto di queste variazioni sul comportamento, l’interazione e i tassi di conversione degli utenti.

Randomizzazione

Il processo inizia dividendo casualmente il pubblico in due o più gruppi, con ogni gruppo esposto a una variante diversa. Il gruppo di controllo riceve la versione originale (chiamata anche linea di base o controllo, fintanto che esiste una versione originale), mentre gli altri gruppi ricevono versioni modificate. Monitorando le interazioni degli utenti, come clic, conversioni, tempo trascorso su una pagina o qualsiasi altra metrica predefinita, le organizzazioni possono confrontare le performance delle diverse varianti e determinare quale produce i risultati desiderati.

Immagine dell'autore. Qui è rappresentato un processo di testing A/B. Inizialmente, suddividiamo casualmente il campione tra controllo e trattamento (A e B). Successivamente, osserviamo l'esito (ad esempio, il tasso di conversione), rappresentato qui dal colore nero/verde.

Causalità