Migliori Strumenti di test A/B in 2026
Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2
Strumenti di test A/B in evidenza a colpo d'occhio
Buyer's Guide: Test A/B
Questa descrizione è fornita dal venditore.
Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
Gli utenti apprezzano la facilità d'uso in VWO, apprezzando la sua rapida configurazione e il supporto accessibile per i test.
Gli utenti apprezzano il supporto clienti reattivo di VWO, rendendo la risoluzione dei problemi e l'assistenza senza intoppi durante i test.
Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva e le potenti funzionalità di VWO, rendendo i test A/B semplici ed efficaci.
Gli utenti notano le funzionalità mancanti come le mappe di scorrimento e i modelli, che limitano la funzionalità per gli utenti non tecnici.
Gli utenti affrontano funzionalità limitate su VWO Testing, spesso necessitando di sviluppatori per esperimenti complessi e funzionalità.
Gli utenti trovano che le limitazioni sulle funzionalità e integrazioni in VWO Testing limitano le loro capacità di test e flessibilità.
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Gli utenti trovano AB Tasty una soluzione facile da usare, che consente test e personalizzazione efficienti senza uno sviluppo estensivo.
Gli utenti elogiano il supporto clienti reattivo di AB Tasty, migliorando la loro esperienza con un'assistenza rapida e utile.
Gli utenti apprezzano il eccellente supporto clienti e gli strumenti intuitivi di AB Tasty, migliorando significativamente i loro sforzi di ottimizzazione.
Gli utenti riscontrano difficoltà nei test con bug QA e prestazioni incoerenti, influenzando la loro efficienza durante le implementazioni dei test.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento difficile e la complessità impegnativa, specialmente per i membri del team non tecnici.
Gli utenti affrontano sfide di gestione con AB Tasty, specialmente per i team non tecnici e le configurazioni di esperimenti complessi.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di Statsig, che consente esperimenti rapidi e risultati chiari per decisioni informate.
Gli utenti apprezzano la velocità e la facilità di sperimentazione con Statsig, che consente un rapido processo decisionale e test A/B efficienti.
Gli utenti apprezzano la facilità di eseguire esperimenti con Statsig, consentendo un'analisi delle prestazioni rapida e approfondita.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento sull'analisi avanzata impegnativa, richiedendo tempo extra per padroneggiare le funzionalità di Statsig.
Gli utenti notano una curva di apprendimento ripida con le funzionalità avanzate, richiedendo tempo extra per padroneggiare le capacità di Statsig.
Gli utenti trovano funzionalità mancanti in Statsig, in particolare per gli SDK e tipi specifici di esperimenti, limitando la funzionalità.
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Gli utenti trovano la facilità d'uso di LaunchDarkly notevole, semplificando la gestione delle funzionalità e la collaborazione del team senza sforzo.
Gli utenti amano la facilità di gestione delle feature flags con LaunchDarkly, migliorando i processi di rilascio e supportando app ad alta concorrenza.
Gli utenti apprezzano la gestione delle funzionalità intuitiva di LaunchDarkly, migliorando la sicurezza operativa e facilitando processi di sviluppo fluidi.
Gli utenti affrontano sfide con la gestione delle feature flag, trovando il processo noioso e inefficiente a causa dei requisiti di abilitazione individuale.
Gli utenti evidenziano incoerenze e limitazioni nella gestione dei flag delle funzionalità, influenzando la casualità e l'accuratezza dei test utente.
Gli utenti desiderano più funzionalità mancanti come la modifica di più ambienti e una migliore integrazione con GitHub per una funzionalità migliorata.
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Gli utenti trovano la facilità d'uso della piattaforma di Netcore ideale per automatizzare il marketing e progettare percorsi omnicanale senza sforzo.
Gli utenti lodano Netcore per il suo supporto clienti eccezionale e l'integrazione senza soluzione di continuità, migliorando significativamente l'efficacia del loro marketing.
Gli utenti apprezzano il supporto clienti eccezionale di Netcore, migliorando la loro efficacia e semplificando l'integrazione.
Gli utenti trovano che la limitazione delle funzionalità mancanti in Netcore renda difficile l'adozione efficace per le piccole imprese.
Gli utenti sperimentano prestazioni lente con ritardi nella segmentazione e nella consegna delle email, particolarmente durante i periodi di punta delle campagne.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento impegnativa, in particolare per i nuovi utenti e le personalizzazioni avanzate che necessitano di supporto.
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Gli utenti trovano l'facilità d'uso di Bloomreach impressionante, migliorando le loro operazioni quotidiane e l'efficacia delle campagne.
Gli utenti apprezzano la facile integrazione e documentazione di Bloomreach, migliorando l'efficienza delle campagne e l'esperienza utente.
Gli utenti apprezzano il supporto eccezionale di Bloomreach, sottolineando risposte rapide e assistenza eccezionale da parte del team.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida, il che può rendere la navigazione e l'uso iniziali impegnativi nonostante i benefici del prodotto.
Gli utenti trovano la difficoltà di apprendimento di Bloomreach impegnativa, in particolare per i nuovi utenti e per l'impostazione delle campagne.
Gli utenti trovano alcune funzionalità mancanti in Bloomreach, come un costruttore di sondaggi limitato e funzionalità avanzate ingombranti.
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Gli utenti trovano MoEngage di eccezionale facilità d'uso, migliorando l'engagement e la fidelizzazione con le sue funzionalità intuitive.
Gli utenti apprezzano le funzionalità robuste di MoEngage per migliorare l'engagement degli utenti e il processo decisionale in modo efficiente.
Gli utenti apprezzano il team di supporto reattivo di MoEngage, apprezzando la loro disponibilità e assistenza efficace senza costi aggiuntivi.
Gli utenti notano funzionalità mancanti come l'impostazione degli eventi poco chiara, capacità limitate dell'IA e l'assenza di una versione mobile.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida a causa dell'impostazione degli eventi poco chiara e delle funzionalità travolgenti per i nuovi utenti.
Gli utenti trovano che la ripida curva di apprendimento e le limitazioni dei dati ostacolino l'efficacia delle funzionalità di MoEngage.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso in Webflow, che consente una creazione di siti web rapida e intuitiva con funzionalità potenti.
Gli utenti apprezzano la flessibilità del design di Webflow, che consente una creazione di siti web rapida, reattiva e personalizzabile con facilità.
Gli utenti lodano Webflow per la sua incredibile velocità e libertà creativa, permettendo uno sviluppo rapido del sito e l'indipendenza del cliente.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida e complicata, soprattutto per coloro che non hanno familiarità con le pratiche di sviluppo web.
Gli utenti notano caratteristiche limitate significative in Webflow, in particolare con l'annidamento del CMS e la gestione inefficiente dei contenuti dinamici.
Gli utenti trovano caratteristiche mancanti come le limitazioni di nidificazione del CMS e l'inadeguata integrazione con altre piattaforme frustranti in Webflow.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di PostHog, evidenziando la sua semplice configurazione e l'accesso a dati utente dettagliati.
Gli utenti apprezzano la facile configurazione di PostHog, che consente un'installazione rapida e un accesso immediato agli strumenti essenziali.
Gli utenti apprezzano la facilità d'uso e le analisi dettagliate offerte da PostHog, migliorando la loro esperienza e le loro intuizioni.
Gli utenti trovano frustrante la ripida curva di apprendimento di PostHog, soprattutto a causa della mancanza di tutorial dettagliati.
Gli utenti affrontano una ripida curva di apprendimento con PostHog, rendendo difficile comprendere le sue caratteristiche e funzionalità complesse.
Gli utenti trovano che la configurazione complessa di PostHog possa essere impegnativa, richiedendo un'attenta configurazione e revisione della documentazione.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di AppMetrica, semplificando l'installazione e fornendo chiari approfondimenti senza sforzo.
Gli utenti trovano facili integrazioni con AppMetrica senza soluzione di continuità, migliorando la configurazione del loro progetto e l'efficienza complessiva.
Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva e le analisi approfondite di AppMetrica, migliorando il loro processo decisionale basato sui dati.
Gli utenti esprimono frustrazione per le funzionalità mancanti in AppMetrica, limitando la loro capacità di interagire efficacemente con il pubblico.
Gli utenti esprimono frustrazione con segnalazione di problemi in AppMetrica, citando limitazioni nella personalizzazione e sfide di prestazioni.
Gli utenti criticano le funzionalità di reporting inadeguate di AppMetrica, in particolare per ROAS e il tracciamento pubblicitario personalizzabile.
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Gli utenti apprezzano il eccellente supporto clienti di Kameleoon, beneficiando di team disponibili e assistenza rapida.
Gli utenti trovano Kameleoon molto facile da usare, consentendo un'implementazione semplice e esperimenti senza soluzione di continuità per l'ottimizzazione.
Gli utenti apprezzano la facilità di implementazione e analisi con il test A/B di Kameleoon, migliorando le loro capacità di sperimentazione.
Gli utenti scoprono che la dipendenza dagli sviluppatori può complicare l'impostazione dei test A/B e ritardare significativamente le tempistiche.
Gli utenti trovano che la difficile curva di apprendimento della piattaforma di Kameleoon ostacoli la loro capacità di utilizzare efficacemente le sue funzionalità.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida, lottando con test complessi e l'usabilità intuitiva della piattaforma.
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Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva di Optimizely Web Experimentation, rendendo la sperimentazione web accessibile a tutti.
Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva di Optimizely Web Experimentation, rendendo l'esperimento complesso accessibile e facile da insegnare.
Gli utenti apprezzano la flessibilità e facilità d'uso di Optimizely Web Experimentation per test A/B efficaci e aggiornamenti.
Gli utenti trovano la ripida curva di apprendimento per le funzionalità avanzate impegnativa, soprattutto per coloro che mancano di esperienza o risorse precedenti.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento difficile di Optimizely Web Experimentation impegnativa, soprattutto per coloro che non sono familiari con la piattaforma.
Gli utenti trovano Optimizely Web Experimentation difficile da usare senza esperienza precedente, complicando la curva di apprendimento per i nuovi utenti.
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Pro e contro sono compilati dai feedback delle recensioni e raggruppati in temi per fornire un riassunto delle recensioni degli utenti facile da comprendere.
Gli utenti amano la facilità d'uso di EngageBay, che consente una rapida implementazione e una gestione efficiente delle attività.
Gli utenti apprezzano l'automazione che fa risparmiare tempo di EngageBay, organizzando senza problemi le richieste e migliorando l'efficienza complessiva.
Gli utenti amano le potenti funzionalità di email marketing di EngageBay, lodando la sua facilità d'uso e l'eccellente supporto clienti.
Gli utenti trovano che EngageBay manchi di funzionalità essenziali, inclusa l'analisi avanzata dei dati e integrazioni funzionali, rendendolo difficile da usare.
Gli utenti trovano che le funzionalità limitate di EngageBay manchino di profondità nelle analisi e di un design moderno per i modelli di email.
Gli utenti trovano la mancanza di analisi avanzate e report personalizzabili una limitazione nella Suite EngageBay.
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Gli utenti elogiano Omniconvert per il suo supporto clienti eccezionale, costantemente reattivo e rapido nel risolvere qualsiasi problema.
Gli utenti apprezzano il supporto clienti reattivo di Omniconvert, garantendo risoluzioni rapide e assistenza per qualsiasi richiesta.
Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di Omniconvert, trovandolo semplice e intuitivo per i test A/B.
Gli utenti notano una curva di apprendimento ripida con Omniconvert, rendendo l'uso iniziale impegnativo per i principianti nel marketing digitale.
Gli utenti trovano il supporto clienti carente a causa della documentazione limitata e della difficoltà nel trovare risposte in modo autonomo.
Gli utenti esprimono un bisogno di dipendenza dagli sviluppatori per test A/B complessi, richiedendo conoscenze tecniche per un utilizzo completo.
Scopri di più su Strumenti di test A/B
Cosa sono gli strumenti di test A/B?
Gli strumenti di test A/B misurano come i clienti interagiscono con i contenuti creativi digitali di un marchio. Attraverso la conduzione di test sull'interazione dei clienti, le aziende possono estrarre dati reali e metriche per ottimizzare i prodotti.
Gli strumenti di test A/B consentono a marketer, pubblicitari e sviluppatori web di testare diverse versioni di contenuti digitali per trovare l'esperienza digitale preferita dai clienti e la personalizzazione per vari personaggi. I visitatori del sito web reagiscono inconsciamente a ogni elemento su una pagina web, come il colore e l'aggressività di un pop-up di chat dal vivo, la formulazione di un pulsante di invito all'azione (CTA) o il posizionamento della barra di ricerca. Le soluzioni di test A/B forniscono ai creatori di contenuti web gli strumenti per eseguire i test, determinare il pubblico di destinazione e analizzare i risultati dell'esperimento. Questi strumenti vengono utilizzati per migliorare il tasso di conversione e i tassi di rimbalzo, nonché il successo complessivo di un sito web.
Il modo principale in cui viene testata la creatività digitale è attraverso un test A/B rotante. Questo viene fatto utilizzando due iterazioni di un design e vedendo quale ottiene il tasso di clic più alto. Un'azienda può condurre un test con la versione A per 500 utenti del pubblico di destinazione e poi un altro test sulla versione B per 500 utenti con una variante completamente diversa. L'azienda può quindi vedere quale ottiene il tasso di clic più alto e, in definitiva, determinare quale variante dovrebbe essere utilizzata.
Il test A/B può offrire i seguenti casi d'uso per migliorare le prestazioni di un'azienda:
- Creare la versione di maggior successo del sito di e-commerce, in particolare la home page e le chiamate all'azione (CTA)
- Aumentare il traffico del sito web e ridurre i tassi di rimbalzo
- Ottenere informazioni sul comportamento degli utenti
- Analizzare tutti i segmenti di test per scoprire opportunità chiave
- Aumentare i tassi di conversione e i profitti dell'e-commerce
- Personalizzare i contenuti e gli obiettivi dell'e-commerce attraverso test continui
- Determinare l'impatto del consumatore di design e formati diversi sull'ottimizzazione del sito web
Quali tipi di strumenti di test A/B esistono?
Test A/B proprietari
Le soluzioni proprietarie richiederanno tempo e risorse ma si adatteranno a casi di studio e personalizzazioni molto specifici. I prodotti proprietari forniscono anche supporto clienti e semplificano il processo di configurazione, monitoraggio e analisi dei test.
Test A/B open-source
Le soluzioni open-source hanno un costo molto basso (se non nullo). Sebbene il software open-source non offra lo stesso tipo di report e funzionalità affinate delle soluzioni proprietarie, offre l'accesso a un'intera comunità di programmatori e sviluppatori con una vasta esperienza di test.
Quali sono le caratteristiche comuni degli strumenti di test A/B?
Test A/B/n: Questo tipo di test diviso porta il test A/B al livello successivo analizzando più versioni di un prodotto creativo, una variabile alla volta. Ciò consente a un'azienda di determinare la migliore variazione attraverso una moltitudine di test che misurano gli indicatori chiave di prestazione (KPI) su diverse iterazioni. Gli strumenti di analisi utilizzati per un semplice test A/B misureranno anche gli stessi KPI per le molteplici variazioni.
Test multivariato: Il test multivariato utilizza gli stessi metodi del test A/B, ma invece di testare solo due variabili, ne testa un numero maggiore. Questo è essenzialmente come avere due test combinati in uno. Questo è un modo per condurre combinazioni di test. Ad esempio, un test multivariato può testare se la combinazione di un'intestazione blu e testo bianco funziona meglio di un'intestazione rossa con testo grigio. Poi, può testare cosa succede quando la combinazione viene invertita: se un'intestazione blu funzionerebbe meglio con testo grigio o un'intestazione rossa funzionerebbe meglio con testo bianco. Un test multivariato eseguito con successo mostrerebbe quindi quale combinazione ha avuto il tasso di clic più alto. Il principale vantaggio del test multivariato è risparmiare tempo e garantire che la migliore combinazione con il tasso di conversione più alto venga presentata sul sito web.
Test a imbuto multipagina: Il test a imbuto multipagina è un modo per testare variazioni di diverse pagine web consecutive. Questo è un ottimo modo per vedere se i clienti trovano ciò che stanno cercando nel modo più rapido possibile. Il caso d'uso del test a imbuto multipagina può essere facilmente applicabile al retail, all'e-commerce e a qualsiasi altro sito web in cui l'azienda vende un prodotto. Questo può testare quanto velocemente un utente è passato attraverso l'imbuto dell'acquirente dall'interesse iniziale fino all'obiettivo finale di acquistare il prodotto. Un test a imbuto multipagina può aiutare a testare il modo più efficace per convertire l'interesse del cliente in un acquisto del cliente.
Targeting del pubblico: Il targeting del pubblico fornisce la possibilità di scegliere dove verrà eseguito il test e per chi. Il test A/B può essere condotto per vedere quali condizioni dei visitatori mostrare l'esperimento e su quali URL specifici l'esperimento dovrebbe essere eseguito sul sito. Per aumentare il coinvolgimento degli utenti mobili che utilizzano Google Chrome, il targeting del pubblico può condurre il test A/B su questi utenti specifici. Questo aiuta ad aumentare il coinvolgimento con un pubblico particolare.
Analisi dell'imbuto: L'analisi dell'imbuto consente alle aziende di analizzare i dati nel percorso dell'acquirente e apportare le modifiche necessarie per facilitare l'ottimizzazione del tasso di conversione. Il test A/B con analisi dell'imbuto aiuta a capire se elementi come le pagine di registrazione o le opzioni di abbonamento al sito web stanno portando più persone a convertire o se stanno allontanando i clienti. Questo consente al tester di vedere se è necessario apportare modifiche a determinate fasi per aumentare il coinvolgimento.
Mappe di calore: Le mappe di calore sono uno strumento molto efficace per visualizzare su quali link gli utenti cliccano quando visitano un sito web. Le mappe di calore applicate a un test A/B mostreranno determinati link su una pagina web in blu, giallo o rosso per indicare quanto spesso quei link vengono cliccati. In questo modo, i tester possono analizzare come impostare efficacemente una pagina e garantire che i link più importanti siano in punti che vengono cliccati di più.
Sondaggi: Una caratteristica preziosa nel software di test A/B sono i sondaggi. Questo consente alle aziende di chiedere direttamente agli utenti quale tipo di variante preferiscono attraverso una varietà di domande diverse. I dati del sondaggio possono quindi essere tradotti in grafici o diagrammi, il che rende più facile per il tester visualizzare i risultati. Questo può aiutare le aziende a individuare quali varianti specifiche stanno funzionando bene e quali varianti stanno fallendo. Può anche fornire alle aziende maggiori dettagli su dove dirigersi per migliorare i loro design chiedendo domande che fanno spiegare agli utenti in dettaglio piuttosto che chiedere semplici domande sì o no.
Analisi della rilevanza statistica: L'analisi della rilevanza statistica aiuta a confermare se un test A/B ha un campione abbastanza grande. Gli utenti possono monitorare i loro dati in tempo reale e vedere se il test ha bisogno di più tempo o se c'è abbastanza traffico per confermare che una variante ha performato meglio di un'altra. Questo aiuta gli utenti a fermare il test e non utilizzare più tempo di quanto necessario. Raggiungere la giusta dimensione del campione garantisce che la significatività statistica dei risultati del test sia raggiunta durante il processo di test.
Pianificazione dei test: Le piattaforme di test A/B consentono agli utenti di pianificare i test in anticipo per garantire che vengano condotti durante un periodo in cui si prevede che il sito web riceva molto traffico.
Quali sono i vantaggi degli strumenti di test A/B?
Il software di test A/B è uno strumento essenziale per l'ottimizzazione e la crescita. Il modo migliore per migliorare le prestazioni di un prodotto è condurre continuamente nuovi test per vedere cosa funziona e cosa no. Di seguito sono riportati i motivi per cui i fornitori traggono vantaggio dall'utilizzo di questi strumenti.
Tassi di conversione più alti: Le aziende possono condurre un test per vedere cosa produrrà il miglior tasso di conversione. I test A/B rotanti possono fornire ai creatori di contenuti una rappresentazione accurata di quanto velocemente gli utenti possono trovare ciò che stanno cercando su un sito web. Questo può portare i clienti ad acquistare più rapidamente o a iscriversi più frequentemente alle newsletter, portando a maggiori conversioni e maggiori entrate per l'azienda.
Test in tempo reale: Il test A/B può far risparmiare molto tempo alle aziende testando le variazioni in tempo reale. Invece di dover mettere da parte le persone per condurre prove, i test rotanti vengono condotti sugli utenti che stanno attualmente visitando il sito web.
Test genuino: Un altro grande vantaggio del test A/B è il test genuino. I test vengono condotti su visitatori effettivi che stanno visitando il sito web, il che significa che i risultati non sono distorti da incentivi o conoscenze preconcette all'interno di una prova. Poiché il test viene eseguito su visitatori completamente casuali, l'azienda otterrà l'immagine più accurata di come i clienti si comportano in tempo reale.
Riduzione del tasso di rimbalzo: Uno degli obiettivi principali degli strumenti di test A/B è testare modi per mantenere le persone su un sito web il più a lungo possibile. Questo può essere fatto incorporando diversi layout di pagina, link che riportano al sito web e pulsanti CTA. I tassi di rimbalzo elevati sono la principale causa di bassi tassi di conversione, quindi testare modi per ridurre il tasso di rimbalzo di una pagina di destinazione è un modo critico per mantenere i clienti coinvolti.
Chi utilizza gli strumenti di test A/B?
Mentre gli strumenti di test A/B e il software di personalizzazione generalmente si integrano con sistemi che funzionano sia sul front-end che sul back-end dei siti web, il software non è solo per sviluppatori web tecnici specializzati in codifica. Gli utenti con competenze diverse possono utilizzare il software per migliorare i loro siti web esistenti. Appropriatamente, i fornitori di software di test A/B pubblicizzano chiaramente la facilità d'uso (incorporando solo una riga di codice) o la flessibilità con cui possono essere condotti i test (eseguendo esperimenti a livello diviso). Ecco alcuni modi in cui vari membri del team possono utilizzare questi strumenti per migliorare le prestazioni:
Team di marketing digitale: I team di marketing digitale possono utilizzare il software di test A/B in vari modi. Possono misurare l'efficacia dei CTA, dei titoli, delle immagini e dei testi per vedere quali variazioni avranno tassi di clic più alti con gli utenti. Inoltre, possono misurare la frequenza dell'abbandono del carrello per testare quanto è probabile che un cliente si converta in una vendita.
Team di design: Perfezionare il design di un sito web è un processo continuo. I team di design possono utilizzare il test A/B per ottimizzare le prestazioni di un sito web e la qualità dell'esperienza utente assicurandosi che i visitatori rimangano per un tempo sufficiente. Possono farlo testando quanto velocemente le persone trovano ciò che stanno cercando, dove posizionare i link su una pagina per ottenere il maggior numero di clic e altri aggiustamenti del layout web per aumentare il coinvolgimento dei clienti.
Team di ricerca e sviluppo: I team di ricerca che si concentrano sull'ottimizzazione delle prestazioni del sito web possono utilizzare i sondaggi all'interno degli strumenti di test A/B per vedere quali varianti attraggono più utenti. Possono chiedere dei desideri dei clienti, delle demografie e di qualsiasi altro dettaglio che possono estrarre per migliorare il loro prodotto e il sito web.
Software correlato agli strumenti di test A/B
Il test A/B può essere integrato con una vasta gamma di altri software che testano anche i tassi di conversione e la generazione di lead:
Software di email marketing: Il software di email marketing include funzionalità di test A/B, che possono essere utilizzate per testare quale delle due opzioni di campagna email sarà più efficace. Durante questo processo, due variazioni di una campagna email vengono inviate a due diversi gruppi di destinatari. Qualunque gruppo abbia il tasso di clic più alto sulla campagna email indicherà quale sarà più efficace. I risultati possono indicare il tasso di apertura, il tasso di clic e il numero di abbonati influenzati dalla campagna email. Questo è un ottimo strumento per garantire che la campagna di marketing sia efficace e che genererà più entrate e clienti più soddisfatti.
Software di gestione dei contenuti web: I sistemi di gestione dei contenuti web (WCM) consentono agli utenti di creare, modificare e pubblicare contenuti digitali come testo, file audio e video incorporati e grafica interattiva per siti web. Gli strumenti WCM offrono una serie di pagine web predefinite, tra cui gli amministratori del sito possono sfogliare e scegliere. Poiché l'obiettivo principale della gestione dei contenuti web è massimizzare il coinvolgimento dei clienti, è un ottimo software da integrare con il test A/B. I test A/B possono essere condotti su determinati contenuti web e fornire tassi di conversione più alti.
Software di analisi digitale: Il software di analisi digitale traccia i visitatori del sito web e misura il traffico web. I marketer, gli sviluppatori web e gli analisti utilizzano suite di analisi digitale per riportare sull'efficacia e la popolarità delle esperienze web e per determinare come i visitatori trovano e interagiscono con i loro siti. L'analisi digitale integra il test A/B mostrando alle aziende quali aree necessitano di miglioramenti sul loro sito web. Questo può indicare quali aree necessitano di aiuto da un test per determinare cosa migliorerà il coinvolgimento dei clienti.
Strumenti di mappe di calore: I marketer e gli sviluppatori web utilizzano mappe di calore e analisi in-page per visualizzare dove su una pagina web i visitatori cliccano, passano il mouse e scorrono. Le mappe di calore possono essere integrate con il software di test A/B per impostare efficacemente una pagina e garantire che i link più importanti siano in punti che vengono cliccati di più.
Sfide con gli strumenti di test A/B
Garantire test casuali: È difficile garantire che un test sia veramente casuale. Ad esempio, se un'azienda volesse condurre un test A/B sul traffico di una pagina in un giorno qualsiasi, potrebbe essere difficile valutare se i visitatori fossero meno propensi a venire quel giorno. Se il tempo era bello o era troppo vicino alle vacanze, le persone potrebbero essere meno propense a stare sui loro computer, il che può distorcere i risultati del test.
Testare troppe variabili: I team di prodotto cercano costantemente di reimmaginare le pagine dei prodotti con nuovi design per aumentare le vendite. Tuttavia, il sovratest può essere un problema, specialmente quando gli utenti sono più familiari con un design rispetto a un altro. Questo può portare i team di prodotto a concentrarsi eccessivamente su certi design del sito web che probabilmente non avranno un effetto sull'utente. Il modo migliore per evitare questo problema è concentrarsi su cambiamenti di design importanti, come i layout delle pagine, piuttosto che sulla dimensione del carattere di certe parole.
Campioni di dimensioni ridotte: Spesso, i test A/B vengono condotti su campioni troppo piccoli. Questo significa che non ci sono abbastanza dati per affermare con sicurezza che una variazione è più efficace di un'altra variazione perché non sono state testate abbastanza persone. Il modo migliore per evitare questo problema è condurre un test che si concluda quando il test raggiunge il 95% di confidenza. Anche se questo può richiedere del tempo, può garantire che sia stato condotto in modo efficace.
Come acquistare strumenti e software di test A/B
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per strumenti di test A/B
Quando si cerca lo strumento di test A/B giusto, è importante creare una lista lunga basata su prodotti che contengano alcune delle caratteristiche più necessarie per un esperimento efficace. Dopo che il pool disponibile è stato segmentato in base alle caratteristiche cruciali, si può quindi ordinare in base a ciò che è bello avere, campanelli e fischietti e requisiti software specifici per l'industria.
Confrontare i prodotti software di test A/B
Creare una lista lunga
Per creare una lista lunga, gli acquirenti devono assicurarsi che i prodotti presi in considerazione soddisfino questi criteri fondamentali:
- Il software è compatibile con la propria tecnologia e i programmi informatici
- È disponibile l'archiviazione cloud per i dati sperimentali
- Il software offre la scalabilità necessaria per eseguire esperimenti con una certa dimensione n
- Il costo è in linea con il budget
Creare una lista corta
Una volta creata una lista lunga basata su caratteristiche fondamentali, una lista corta dovrebbe essere ulteriormente ristretta in base a ciò che è bello avere e ai campanelli e fischietti:
- Modifica WYSIWYG (What You See Is What You Get)
- Opzioni con poco o nessun codice per le aziende che non hanno dipendenti con un background in informatica
- Capacità di test multivariato dovrebbero sperimentare con più di una variabile da testare simultaneamente
- Capacità di test delle app mobili se un'azienda ha contenuti mobili
Condurre demo
Gli acquirenti devono programmare chiamate con i fornitori sulla lista corta per garantire che il loro prodotto sia adatto. Il modo più sicuro per prendere la decisione giusta è testare effettivamente il software. È importante chiedere ai fornitori come il loro prodotto affronta le esigenze più urgenti dell'azienda.
Selezione degli strumenti di test A/B
Scegliere un team di selezione
Il team di selezione dovrebbe includere il CEO e altri dirigenti di finanza, marketing e IT. Il CEO sarà lì per rappresentare l'intera azienda e i suoi obiettivi aziendali. La finanza sarà in grado di rappresentare l'azienda e l'IT determinerà se il prodotto si adatta bene agli stack tecnologici esistenti e alla tecnologia aziendale. Soprattutto, i rappresentanti del marketing saranno in grado di parlare fluentemente sugli obiettivi del test A/B e sulle esigenze aziendali con il software, poiché il team di marketing sarà l'utente finale di questi strumenti.
Negoziazione
I fornitori di software di test A/B porteranno il loro team più forte per concludere l'affare con un potenziale cliente. Pertanto, è importante arrivare al processo di negoziazione con domande su alcune caratteristiche chiave di cui si ha bisogno. Queste includono (ma non sono limitate a) test multivariato e capacità WYSIWYG, quanta esperienza di codifica è necessaria per utilizzare l'interfaccia e l'IA o l'apprendimento automatico. Gli acquirenti devono fare domande sui costi totali e le spese associate all'acquisto, all'implementazione e all'utilizzo del prodotto. Per evitare sorprese in seguito, è cruciale assicurarsi che i termini e le condizioni siano letti per intero e discussi.
Decisione finale
Potrebbe essere utile creare un modello di punteggio che misuri le varie caratteristiche menzionate nella lista lunga e corta, nonché le note delle chiamate tra il cliente e il fornitore.
Tendenze degli strumenti di test A/B
Chiamate all'azione (CTA): Le CTA sono diventate il test più popolare da condurre all'interno del test A/B. Le chiamate all'azione sono frasi che cercano di indurre urgenza nell'acquirente, come un'offerta che scadrà presto o che deve essere acquistata immediatamente. Sempre più aziende utilizzano link CTA, poiché aiutano con il marketing di fine imbuto e possono portare a una vendita nel modo più rapido possibile. I test A/B comuni da eseguire su un pulsante CTA includono dimensioni del testo più grandi, colori del pulsante più brillanti e qualsiasi altro aggiustamento per rendere il pulsante più attraente o coinvolgente visivamente.
Test A/B mobili: Questi test stanno vedendo un enorme aumento di crescita poiché sempre più utenti si stanno spostando dai desktop ai loro telefoni. Le tendenze del test A/B mobile possono aiutare le aziende ad analizzare come sta performando il layout della loro app mobile e come rendere gli acquisti mobili per i consumatori il più semplici possibile. Poiché la dimensione dello schermo è così drastica dal desktop allo schermo mobile, è importante apportare le modifiche necessarie affinché gli utenti possano vedere le offerte di prodotti su uno schermo più piccolo.
Personalizzazione del sito web: I test A/B consentono agli utenti di eseguire test basati sulle informazioni personali dei clienti. Le aziende possono utilizzare i big data per offrire contenuti personalizzati (basati su ipotesi sul modo in cui un visitatore si comporterà) per evocare la sensazione di un'esperienza di acquisto o navigazione personalizzata. I tester possono eseguire test A/B per esaminare se i contenuti personalizzati portano a più conversioni o coinvolgimento.
