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A/B Testing: definizione, utilizzo e limiti dell'approccio

A/B testing: una definizione

Sebbene il nome stesso della procedura di A/B testing possa già suggerire a grandi linee il suo funzionamento, riteniamo sia utile introdurre il concetto con una definizione dettagliata: un processo controllato in cui, partendo da un singolo progetto, vengono condivise con il proprio pubblico di riferimento due versioni identiche, ad eccezione di un singolo elemento modificato. Dopo aver fatto passare un arco di tempo definito, si raccolgono i dati sulle performance di questo contenuto e si identifica quale dei due abbia avuto un miglior rendimento.

Test A/B accurati possono fare un'enorme differenza per la resa di una strategia marketing. Attraverso la raccolta dati ed il continuo controllo dei risultati sarà possibile identificare, per l’azienda, i prodotti e il pubblico, ciò che funziona. Una volta che ci sono delle prove a sostegno di determinate performance diventerà anche più facile prendere decisioni, creando spesso contenuti marketing più efficaci sin dal primo momento.

Prima di andare a vedere dove si può trarre valore da una procedura di A/B testing, è necessario prima fare una distinzione. Nel caso si vogliano testare più elementi differenti, le alternative a disposizione sono due: la presenza di più combinazioni valide per lo stesso elemento e la volontà di cambiare simultaneamente più elementi all’interno del contenuto. Portando un esempio pratico del primo caso, in cui potrebbero essere presenti tre CTA diverse, si può ancora parlare di A/B testing, ma in questo caso conviene, invece di dividere la propria audience in tre parti, fare dei confronti a coppie e incrociare tutti i risultati; nel secondo caso invece, si tratta a tutti gli effetti di un test multivariato, composto da più A/B test condotti simultaneamente. Per quanto quest’ultimo possa far risparmiare tempo e possa garantire comunque delle indicazioni di massima, è una scelta rischiosa e potenzialmente controproducente.

Dove si può utilizzare l’ab testing?

Nel momento in cui una corretta procedura di A/B testing interviene su un singolo elemento all’interno del contenuto preso in esame, le possibilità sono numerose:

- Copywriting: che si stiano valutando il titolo, i sottotitoli o il contenuto dei paragrafi, la loro lunghezza e formattazione fa un’enorme differenza per la user experience. Suddividere il contenuto con titoli, elenchi e paragrafi garantisce solitamente buone prestazioni, ma in base ai propri interessi una diversa disposizione degli elementi può essere talvolta migliore di un’altra

- Call to action: il richiamo all’azione, il messaggio cardine attraverso cui l’utente deve passare per dare il via ad un processo di conversione. Lo stile, la posizione e le parole utilizzate giocano un ruolo chiave, e navigando online sono presenti centinaia di tutorial e how-to per ottenere il massimo risultato. Proprio in questi casi una buona procedura di A/B testing è in grado di delineare la situazione e trovare, oggettivamente, ciò che funziona.

- Contenuti multimediali: la componente visuale è tanto importante (se non di più, in determinate situazioni) di quella visuale. Le immagini e i video accompagnano il testo nella maggior parte dei contenuti online, guidando l’attenzione del visitatore. Quest'osservazione ci porta all’ultimo punto di questo elenco.

- Impaginazione dei contenuti: i contenuti sono importanti, indubbiamente, ma una corretta presentazione sarà davvero in grado di valorizzarli; testare differenti layout può rivelarsi un’operazione più complessa rispetto al semplice cambio di testo o immagine, e spesso si può sfociare nella già citata necessità di incrociare risultati, dilatando tempo, risorse ed energie.

E-mail marketing e A/B testing

Se l’A/B testing può essere effettuato sulla maggioranza dei contenuti multimediali, con i prodotti di email marketing si può esprimere al massimo potenziale. Gli indicatori di performance legati all’A/B testing infatti sono totalmente sovrapponibili a quelli utilizzati per valutare una campagna DEM: open rate, click-through rate, response rate e conversion rate. La mail infatti contiene al proprio interno, oltre a quanto abbiamo detto, anche un ulteriore elemento di valutazione chiave: l’oggetto del messaggio; da solo, questo è in grado di fare la differenza tra l’apertura della mail o la sua eliminazione. Per ottenere un rendimento apprezzabile da una campagna DEM a performance, l’oggetto del messaggio dovrà essere perfezionato con la massima priorità, in modo da non vanificare il lavoro fatto per quanto presente all’interno.

I limiti dell’A/B testing

Nonostante si tratti di un metodo di valutazione oggettivo, l’A/B testing presenta alcuni limiti nel suo utilizzo.

In primo luogo, essendo un test svolto partendo da punti di vista soggettivi, le opzioni che si sceglie di confrontare potrebbero essere influenzate da un’opinione più o meno forte, rivelandosi magari entrambe peggiori di una terza alternativa non considerata. La selezione del campione in un A/B test deve essere fatta mettendo da parte il proprio ego e i preconcetti, perché l’obiettivo è trovare una soluzione, non la conferma di un pregiudizio.

Trattandosi di un test che per ottenere risultati apprezzabili richiede tempo e un’infrastruttura di raccolta dati, conviene eseguirlo solamente quando la scelta tra una delle due alternative sia davvero in grado di fare la differenza: settimane di test che conducono ad un risultato con scarti di pochi punti percentuali non solo sono inutili, ma anche economicamente svantaggiosi.

Per gli stessi motivi elencati nel capoverso precedente è importante, in caso di A/B test svolti in simultaneo, che i risultati non si influenzino in alcun modo tra di loro. In caso di incroci si può creare un risultato “falso positivo”, difficile da riconoscere in qualsiasi circostanza ma ancora di più se la sua origine non è individuabile in modo chiaro.

Infine, gli ultimi due limiti dell’A/B testing hanno a che fare con il pubblico “target” della campagna. In primo luogo, per avere risultati statisticamente validi è importante raggiungere un ammontare di traffico nell’ordine delle centinaia/migliaia di input; secondariamente, fattori esterni come la presenza di campagne di comunicazione aziendali in parallelo o le variazioni nell’utilizzo degli smartphone (come le festività o i cicli di vita dei propri prodotti) sono in grado di influenzare pesantemente il risultato, e vanno considerati a monte.

L’A/B testing è una pratica in grado di garantire risultati oggettivi, e se eseguita correttamente può portare sul lungo periodo ad una comunicazione più efficiente a parità di costo, soprattutto quando si parla di performance marketing.