Migliori Strumenti di test A/B in 2025
Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2
Strumenti di test A/B in evidenza a colpo d'occhio
A weekly snapshot of rising stars, new launches, and what everyone's buzzing about.
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 trovano che l'interfaccia facile da usare di VWO Testing e il team di supporto reattivo migliorano significativamente la loro esperienza di test.
Gli utenti elogiano il supporto clienti reattivo di VWO Testing, migliorando la loro esperienza complessiva e le capacità di risoluzione dei problemi.
Gli utenti apprezzano le potenti e intuitive funzionalità di test A/B di VWO, che consentono un'analisi e una presa di decisioni efficaci.
Gli utenti notano le funzionalità mancanti come le mappe di scorrimento e più modelli, ostacolando l'usabilità per gli utenti non tecnici.
Gli utenti trovano che VWO Testing abbia funzionalità limitate, spesso necessitando dell'aiuto di sviluppatori per esperimenti più complessi e personalizzazioni.
Gli utenti trovano che le limitazioni nella segmentazione e nella struttura dei prezzi limitano le loro capacità di test in VWO.
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Gli utenti amano l'interfaccia intuitiva e flessibile di AB Tasty, rendendo i test e i report rapidi e facili.
Gli utenti apprezzano il eccellente supporto clienti di AB Tasty, apprezzando risposte rapide e utili indicazioni per i test.
Gli utenti apprezzano il supporto clienti eccezionale fornito da AB Tasty, migliorando la loro esperienza complessiva e il loro successo.
Gli utenti affrontano difficoltà nei test a causa di bug QA e problemi con i dati per piccoli test, influenzando l'efficienza.
Gli utenti trovano le funzionalità poco chiare e affrontano sfide con l'integrazione dei dati, specialmente per le grandi organizzazioni con più account.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento difficile di AB Tasty impegnativa, richiedendo competenze tecniche per un uso ed esecuzione efficaci.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di Statsig, semplificando esperimenti rapidi e un'interpretazione chiara dei risultati per le decisioni.
Gli utenti amano la velocità e la facilità di sperimentazione, che consente test AB rapidi per prendere decisioni con fiducia.
Gli utenti apprezzano la facilità di eseguire esperimenti e personalizzare le metriche, migliorando la loro capacità di analizzare le prestazioni in modo efficace.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento sull'analisi avanzata ripida, richiedendo tempo ed impegno aggiuntivi per padroneggiarla.
Gli utenti affrontano una ripida curva di apprendimento con le analisi avanzate di Statsig, richiedendo risorse aggiuntive per padroneggiare le sue funzionalità.
Gli utenti trovano che le funzionalità mancanti e il ritardo occasionale nella documentazione influenzano la loro esperienza complessiva con Statsig.
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Gli utenti amano la facilità d'uso con Netcore, che consente la creazione di campagne senza sforzo e l'interazione in tempo reale con i clienti.
Gli utenti apprezzano il supporto reattivo e il servizio clienti di Netcore, che migliora notevolmente la loro esperienza complessiva.
Gli utenti elogiano il supporto clienti eccezionale di Netcore, garantendo un'integrazione efficace e assistenza continua.
Gli utenti trovano che le funzionalità mancanti nella piattaforma di Netcore limitano l'usabilità e complicano l'esperienza utente.
Gli utenti spesso sperimentano prestazioni lente con Netcore, specialmente durante i picchi di segmentazione e consegna delle email.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento impegnativa, il che può rendere l'uso iniziale e la configurazione piuttosto opprimenti per i nuovi utenti.
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Gli utenti trovano che Bloomreach abbia un'interfaccia facile da usare, rendendola semplice da implementare e utilizzare quotidianamente.
Gli utenti elogiano il supporto clienti eccezionale di Bloomreach, sottolineando l'assistenza reattiva e professionale che migliora la loro esperienza.
Gli utenti elogiano il supporto eccezionale di Bloomreach, sottolineando risposte rapide e assistenza utile per esperienze senza intoppi.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento impegnativa, ma apprezzano le ricompense finali e il supporto disponibile durante il processo.
Gli utenti trovano le funzionalità limitate in Bloomreach restrittive, influenzando la loro capacità di personalizzare completamente le campagne.
Gli utenti trovano la difficoltà di apprendimento di Bloomreach impegnativa, richiedendo tempo e formazione significativi per navigare efficacemente.
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Gli utenti trovano che la facilità d'uso e la navigazione intuitiva di LaunchDarkly migliorano la loro esperienza complessiva e produttività.
Gli utenti apprezzano la facilità di gestione delle feature flags in LaunchDarkly, migliorando i processi di rilascio senza ridistribuzione del codice.
Gli utenti apprezzano la commutazione delle funzionalità intuitiva di LaunchDarkly per aggiornamenti senza interruzioni e sperimentazioni più sicure senza tempi di inattività.
Gli utenti hanno difficoltà con la gestione ingombrante delle feature flag, trovando il processo di abilitazione individuale noioso e inefficiente tra gli ambienti.
Gli utenti affrontano incoerenze nella gestione dei flag delle funzionalità, influenzando il targeting degli utenti e la distribuzione casuale per i test.
Gli utenti desiderano funzionalità mancanti, tra cui l'editing multi-ambiente, una migliore integrazione con GitHub e una visibilità migliorata delle flag.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di Webflow, trovandolo intuitivo e di supporto per il design e la collaborazione.
Gli utenti apprezzano la flessibilità del design di Webflow, che consente siti web dinamici e personalizzati senza sacrificare la facilità d'uso.
Gli utenti amano la velocità di costruzione in Webflow, che consente aggiornamenti rapidi e dà potere di controllo ai clienti.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida e spesso necessitano di guida per navigare efficacemente tra le complesse funzionalità di Webflow.
Gli utenti notano le funzionalità limitate di Webflow, in particolare nella gestione del CMS e nelle funzionalità di e-commerce, ostacolando la flessibilità.
Gli utenti notano diverse funzionalità mancanti in Webflow, tra cui l'annidamento del CMS, il caricamento di file e le limitazioni delle prestazioni.
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Gli utenti amano la facilità d'uso di EngageBay, apprezzando la sua interfaccia intuitiva e gli strumenti di automazione del marketing senza soluzione di continuità.
Gli utenti elogiano la facilità dei flussi di lavoro e le caratteristiche robuste, evidenziando il supporto reattivo e gli strumenti efficaci di email marketing.
Gli utenti apprezzano il eccellente supporto clienti di EngageBay, sempre pronto ad assistere e migliorare la loro esperienza.
Gli utenti trovano frustrante la mancanza di funzionalità avanzate, poiché molte integrazioni e analisi mancano in EngageBay.
Gli utenti trovano le funzionalità limitate di EngageBay carenti, specialmente in analisi e elementi di design moderni.
Gli utenti trovano che i problemi di reportistica in EngageBay limitano le analisi avanzate, influenzando la funzionalità complessiva per esigenze approfondite.
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Gli utenti amano la facilità d'uso di PostHog, trovando la sua interfaccia intuitiva e veloce da configurare.
Gli utenti apprezzano la facile configurazione di PostHog, che consente una rapida implementazione e un'esperienza di onboarding fluida.
Gli utenti trovano l'impostazione user-friendly analytics di PostHog e l'interfaccia pulita ideali per monitorare efficacemente il traffico iniziale.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida, poiché i dati e le funzionalità possono essere confusi per gli utenti non tecnici.
Gli utenti sperimentano una ripida curva di apprendimento con PostHog, trovando difficile navigare efficacemente tra le sue caratteristiche complesse.
Gli utenti trovano le funzionalità mancanti in PostHog, come la riproduzione delle sessioni in tempo reale, limitanti per un'analisi efficace.
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Gli utenti evidenziano la facilità d'uso di MoEngage, elogiando la sua interfaccia intuitiva e le capacità di integrazione senza soluzione di continuità.
Gli utenti apprezzano le funzionalità di automazione e analisi robuste di MoEngage, migliorando il coinvolgimento degli utenti e l'efficacia delle campagne.
Gli utenti apprezzano il team di supporto utile di MoEngage, garantendo risoluzioni rapide ed un'esperienza utente eccezionale.
Gli utenti notano le funzionalità mancanti in MoEngage, inclusi strumenti di intelligenza artificiale e opzioni di personalizzazione per campagne e notifiche.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento impegnativa, soprattutto per i nuovi arrivati, nonostante la documentazione utile per padroneggiare il prodotto.
Gli utenti trovano la struttura dei prezzi complicata e costosa, soprattutto con costi aggiuntivi per le funzionalità avanzate.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di AppMetrica, apprezzando la sua semplice integrazione e gli strumenti di tracciamento efficaci.
Gli utenti apprezzano le facili integrazioni di AppMetrica, apprezzando la connessione senza soluzione di continuità con altri servizi Yandex.
Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva e le informazioni sui dati in tempo reale che migliorano la loro esperienza di analisi delle app con AppMetrica.
Gli utenti sono frustrati dalla mancanza di funzionalità come i rapporti ROAS, la personalizzazione limitata e le incoerenze tra iOS e Android.
Gli utenti esprimono frustrazione per problemi di reportistica, citando la mancanza di dati ROAS, prestazioni lente e personalizzazione limitata.
Gli utenti trovano che la reportistica inadeguata in AppMetrica limiti la personalizzazione e influisca sulla loro capacità di monitorare le prestazioni in modo efficace.
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Gli utenti apprezzano il supporto clienti reattivo di Kameleoon, evidenziando team disponibili e assistenza rapida tramite Slack.
Gli utenti trovano Kameleoon una piattaforma facile da usare che semplifica il lancio di esperimenti e personalizzazioni in modo efficace.
Gli utenti apprezzano la facilità d'uso e la flessibilità di Kameleoon per eseguire e analizzare i test A/B.
Gli utenti scoprono che la dipendenza dagli sviluppatori complica le configurazioni dei test A/B, richiedendo spesso supporto aggiuntivo e competenze tecniche.
Gli utenti trovano difficile navigare curve di apprendimento difficili a causa delle complessità tecniche e delle dipendenze della piattaforma.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida a causa di widget complessi e una piattaforma WYSIWYG che non è intuitiva.
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Gli utenti apprezzano la facilità d'uso di Optimizely Web Experimentation, trovandolo rapido e semplice per gestire gli esperimenti.
Gli utenti apprezzano la facilità di sperimentazione dal vivo con Optimizely, che consente un tracciamento e un test semplici su diverse pagine.
Gli utenti amano la UX personalizzabile e i test A/B, migliorando efficacemente gli sforzi di marketing e la comprensione degli utenti.
Gli utenti trovano la curva di apprendimento ripida, rendendo difficile per i nuovi utenti navigare efficacemente sulla piattaforma.
Gli utenti trovano la difficile curva di apprendimento di Optimizely Web Experimentation impegnativa, richiedendo conoscenze pregresse per un uso efficace.
Gli utenti trovano la piattaforma difficile da usare, in particolare per i nuovi arrivati senza esperienza precedente con strumenti di sperimentazione.
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Gli utenti trovano che la facilità d'uso della piattaforma Harness faciliti una rapida implementazione e una gestione efficiente dei progetti.
Gli utenti apprezzano l'architettura scalabile della piattaforma Harness, garantendo risultati coerenti con funzionalità vantaggiose su misura per le loro esigenze.
Gli utenti apprezzano il facile controllo delle funzionalità con i feature flags di Harness Platform, migliorando i processi di test e distribuzione.
Gli utenti notano una mancanza di funzionalità nella piattaforma Harness, in particolare per quanto riguarda la gestione delle API e la flessibilità dell'interfaccia utente.
Gli utenti sperimentano sfide di configurazione con i flag dei clienti e affrontano limitazioni nel controllo dei dati e nei permessi di accesso.
Gli utenti trovano le funzionalità limitate della piattaforma Harness impegnative, poiché mancano opzioni di filtraggio essenziali e ci sono richieste in sospeso.
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.
