Ottimizzare le tue strategie con approcci oltre i test A/B

Ottimizza le tue strategie con approcci oltre i test A/B

Nel mondo del marketing digitale, la concorrenza è feroce. Ogni azienda desidera creare una strategia di marketing con il valore più elevato: incrementare la fidelizzazione dei clienti, migliorare la soddisfazione dei clienti o raggiungere altri obiettivi aziendali. Tuttavia, non esiste una strategia di marketing perfetta che si adatti a tutti i clienti. Invece, possiamo cercare di individuare una versione migliorata della nostra strategia di marketing. Ecco perché entra in gioco il test A/B.

In poche parole, il test A/B è un esperimento che prevede la suddivisione casuale del pubblico in due gruppi e il confronto tra due versioni di una strategia per vedere quale performa meglio. È il metodo tradizionale e statisticamente comprovato per prendere decisioni basate sui dati.

Quando utilizzare il test A/B

Immagina che tu e il tuo partner abbiate gestito un negozio online di giocattoli per un po’ di tempo. Un giorno, il tuo partner solleva preoccupazioni sul colore dello sfondo della pagina di destinazione. Crede che il colore attuale non stimoli in modo efficace il tasso di conversione dei visitatori (ovvero la percentuale di visitatori che acquistano articoli).

• Attualmente in uso (Strategia A): Arancione
• Suggerimento del tuo partner (Strategia B): Giallo

Identifichi immediatamente che il test A/B è un buon disegno sperimentale. Poiché è relativamente semplice determinare il “vincitore” o il “perdente” in base ai risultati delle misurazioni (ovvero il tasso di conversione di ciascuna strategia), mostrando quale versione del sito web i visitatori trovino più coinvolgente.

• 4 Modi Rivoluzionari per Migliorare il Tuo Team di Governance dei Dati
• La Storia dietro le Reti Bayesiane
• Catena di pensiero per LLM

La figura seguente illustra la situazione di esempio.

Qual è il problema con il test A/B

Il risultato del test A/B conferma che i visitatori del sito sulla pagina di destinazione gialla (strategia B) hanno un tasso di conversione più elevato nel negozio online. Di conseguenza, decidi di implementare la pagina di destinazione gialla per l’intera popolazione di visitatori. Tuttavia, ti rendi presto conto che questo approccio di test comporta un costo: con l’inizio e la fine del test A/B chiaramente definiti, metà del traffico viene assegnato alla strategia peggiore A per l’intero periodo.

La differenza di costo tra la scelta della strategia peggiore A e l’opzione ideale (strategia B in questo caso) può essere rappresentata…