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A/B test: qualche domanda prima di iniziare

Ogni tanto leggo robe che mi fanno un po' accapponare la pelle. Un caso tipico è l'argomento seguente:

  1. Il marketing campa di test e di prove.
  2. Ogni elemento della tua comunicazione può far variare il tuo tasso di conversione, anche il colore di un pulsante.
  3. Perciò si deve testare tutto, anche i minimi particolari.
Non è forse vero?
Certo che è vero! È verissimo, in un mondo ideale in cui tutto è gratis - insomma, il mondo in cui non c'è bisogno del marketing.
Qual è il problema? Il problema è che i test, come tutto nel marketing, non sono a budget zero.
Anzi.
Costano, e costano anche parecchio.
Adesso tu immagina di avere una landing page. Vuoi massimizzare l'efficienza della tua comunicazione, ovviamente, e vuoi abbassare il più possibile i costi di lead generation o di conversione. Davvero la prima cosa che fai è diversificare i colori dei pulsanti?
No, spero bene di no. Se sei arrivato a questo punto, infatti, vuol dire che hai già testato decine di soluzioni più di "sostanza" (titoli, pay off, layout, visual, call to action...) a tal punto da essere sicurissimo che la tua landing page è davvero la più performante in assoluto - oppure, il che è più probabile, vuol dire che non hai la benché minima idea di come effettuare dei test di marketing che abbiano un qualche senso.

A/B test: qualche domanda prima di iniziare

1. documenta ipotesi e obiettivi di test

Se stai testando, immagino che tu sappia già il perché.
Insomma, se stai effettuando un test, lo stai facendo per verificare un'ipotesi, giusto? Nessuno testa un'idea che ritiene perdente: se stai effettuando un A/B test, è perché ritieni che la variante B possa essere più performante della variante A, e vuoi esserne sicuro.


A questo punto, ciò che devi fare è ipotizzare: di quanto più performante? Tanto più sarà piccolo il risultato incrementale che ti aspetti, tanto più lungo (e costoso) dovrà essere il test necessario per dimostrare che hai ragione.
A questo punto chiediti: il risultato vale davvero l'investimento economico necessario per effettuare il test, fatto di costi di implementazione, costi di campagna, costi di monitoraggio e costi di analisi dei risultati?
Fatti queste domande tutte le volte: sono pronto a scommettere che spesso ti risponderai di no.

2. analizza la sensibilità economica delle varianti in gioco

Parlando di ipotesi, è di fondamentale importanza verificare a priori che quanto stiamo testando abbia dei fondamenti nella realtà.
Ad esempio, se stai testando delle offerte o degli sconti uno contro l'altro, faresti bene a verificare che la sensibilità al prezzo possa realisticamente essere talmente elevata da consentirti di sostenere l'impatto economico della variante che intendi testare.
Immagina ad esempio di avere un prodotto che ti dà un certo ricavo per pezzo venduto, e che ti costa in termini promozionali 10 euro a conversione. Vuoi testare l'elasticità della domanda sulla base del prezzo, per cui decidi di abbassare il prezzo di 5 euro, diciamo da 49 a 44 euro. L'ipotesi è ovviamente che, complice il prezzo più favorevole, il costo promozionale si abbassi sotto i 5 euro per conversione (altrimenti deprimeresti il valore percepito del prodotto per nulla).
Come sarebbe possibile questo risultato?
Ovvio: a parità di costo contatto, dovresti raddoppiare il tasso di conversione. Ora sta a te: sulla base della conoscenza (documentata) del tuo target, ritieni possibile che uno scarto di 5 euro sul prezzo del prodotto possa provocare un raddoppio del tuo tasso di conversione?
Se la risposta è negativa, non iniziare neppure!

3. scegli accuratamente il periodo in cui effettui il test

Ci sono momenti in cui effettuare dei test è semplicemente sbagliato.
Ad esempio, immagina che io stia effettuando un test di campagna per stabilire qual è la comunicazione migliore per il mio prodotto in vendita. Decido, per accorciare i tempi, di effettuare i miei test nel periodo natalizio, quando la gente è più predisposta ad effettuare acquisti online.
Sto facendo bene?
No, ovviamente: il periodo indicato ha infatti la caratteristica di influenzare in modo decisivo lo shopping behaviour del mio target, innescando dei comportamenti che non sono rappresentativi, perché non rispecchiano quanto accadrebbe nel corso dell'anno.
Se ci sono stagionalità in cui il pubblico è diverso da quello che solitamente produce risultati, o se il pubblico adotta comportamenti particolari (ad esempio è al mare col cellulare invece che sul computer dell'ufficio o di casa) il test può dare risultati inconcludenti o del tutto sbagliati.

4. Verifica la letteratura online

Ogni business fa storia a sé, siamo d'accordo.
Se però trovi documentato 99 volte online che un form con 3 campi da compilare ha una conversione migliore di un form che ne ha 4, forse puoi anche evitare di effettuare il centesimo test che quasi sicuramente confermerà ancora una volta ciò che tutti già sanno. I Case Study sono lì apposta per risparmiarti la fatica di arrivare - con mezzi spesso più limitati - alle stesse conclusioni di chi ha potuto effettuare studi appositi con budget più ampi del tuo.
Vanno presi per oro colato?
No di certo. Anzi: si dice che il caso di successo di un altro può essere la tua rovina.
Però quantomeno vanno presi con quel po' di buonsenso che dovrebbe essere alla base di qualsiasi pianificazione di marketing. Evita di scoprire l'ombrello ogni volta che piove, quindi, e dedicati alle specificità del tuo business per trovare soluzioni che siano davvero innovative!

L'A/B testing e il colore delle Call to Action

Vedi bene, da quanto scritto, che il classico esempio del colore delle Call to Action delle tue landing page non si cala propriamente nella realtà di tutti i giorni, specialmente delle piccole e medie imprese, che hanno bisogno di ottimizzare ancora i principi base di costruzione del proprio sito web e delle proprie campagne di marketing.
Favorire una cultura dei test e del ricorso alla web analytics vuol dire allora iniziare a parlarne seriamente, inserendo nella discussione non solo quanto è bello e quanto è buono testare "tutto", ma anche qual è il costo d'impresa per intraprendere un percorso serio di web analytics, e quali i benefici reali.

Benefici che, evidentemente, non si trovano mai a livello estetico, ma all'unico livello che abbia un senso economico reale: quello del miglioramento e dell'ottimizzazione concreta del percorso di conversione a un punto tale da giustificare ampiamente gli stessi costi di analisi e di implementazione.
Altrimenti, il gioco non vale la candela.

CIAO! Grazie per essere arrivato a leggere fino a qui.

Porto avanti questo blog solo per passione, senza voler fare altro se non avviare un confronto con chi condivide con me l'interesse per tutto ciò che è marketing. Se ti è piaciuto questo post, la soddisfazione più grande che potrai darmi sarà quella di condividerlo sui social media e di lasciare un tuo commento.

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