Evita gli errori nei test A/B per avere successo
Nell'era digitale, ogni secondo conta. Secondo recenti esperimenti condotti da giganti della tecnologia come Amazon e Google, anche lievi aumenti dei tempi di caricamento possono influire significativamente sulle vendite e sui ricavi. Questa scoperta evidenzia l'importanza dell'ottimizzazione dei processi digitali, un compito reso possibile da un metodo noto come A/B testing online.
L'A/B testing online è un approccio strategico utilizzato dalle aziende per prendere decisioni basate sui dati. Consiste nel presentare diverse versioni di un asset digitale a un sottoinsieme di utenti e nel misurare l'impatto sul comportamento degli utenti, l'engagement e i tassi di conversione. Compagnie come Microsoft Bing, note per il loro test che ha aumentato i ricavi del 12%, hanno adottato questo metodo insieme ai leader del settore come Amazon e Google, noti per l'ampio utilizzo dell'A/B testing per l'ottimizzazione delle conversioni e dei ricavi.
Il processo inizia dividendo casualmente il pubblico in gruppi, con ciascun gruppo esposto a una variante diversa. Tracciando le interazioni degli utenti come i clic, le conversione, il tempo trascorso su una pagina o qualsiasi altra metrica predefinita, l'A/B testing misura le prestazioni di queste varianti. Tuttavia, è importante evitare strategie di ottimizzazione miopi che si concentrano esclusivamente sugli obiettivi a breve termine. Invece, considerando l'impatto a lungo termine, il canale attraverso cui gli utenti interagiscono e gli effetti di primarietà e novità, è possibile migliorare i risultati di questi test.
L'effetto di primarietà si riferisce alla confusione o alla perdita tra gli utenti esperti a causa dei cambiamenti negli asset digitali. L'effetto di novità si verifica quando gli utenti sono tentati di interagire con le nuove funzionalità a causa della loro novità, ma questo effetto potrebbe svanire rapidamente. Comprendere questi fenomeni può aiutare le aziende a adattare i loro test in modo più efficace, assicurandosi che i cambiamenti non siano solo inizialmente accattivanti, ma mantengano anche l'engagement degli utenti a lungo termine.
Le metriche dell'impatto a lungo termine potrebbero includere l'evaluazione della soddisfazione e la ritenzione del pubblico, come il tempo di visione di un video o il tempo trascorso nella lettura di un articolo. Eseguire gli esperimenti per diverse settimane può aiutare a osservare come il comportamento degli utenti cambia nel tempo, fornendo una comprensione più completa degli effetti dei cambiamenti.
Un limite dell'A/B testing online è comprendere le ragioni per cui gli utenti preferiscono un'opzione rispetto all'altra, noto come "canale" nella ricerca scientifica. Per affrontare questo problema, l'integrazione di ulteriori domande di sondaggio può fornire informazioni sulle motivazioni degli utenti e minimizzare le interpretazioni
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