Best practice per Journey Optimizer Experimentation Accelerator content-experiment-best-practices
Cos’è il test A/B?
Il test A/B è il processo di confronto di due o più versioni di un elemento per determinare quali prestazioni sono migliori rispetto a un obiettivo definito.
I partecipanti vengono assegnati in modo casuale a una versione, nota come variante, e il loro comportamento viene tracciato. I risultati mostrano se una versione ha prestazioni statisticamente superiori alle altre.
Terminologia chiave
Best practice per l’esecuzione di esperimenti
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Inizia con un'ipotesi chiara
Un'ipotesi forte include cosa stai cambiando, cosa ti aspetti che accada e perché.
Esempio: Si ritiene che la modifica di X determinerà un aumento di Y a causa di Z. -
Definire una metrica di successo significativa
Scegli una metrica che sia allineata ai tuoi obiettivi più ampi. Evita metriche "vanity" dall’aspetto positivo ma che non riflettono l’impatto reale.
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Verifica una modifica alla volta (quando possibile)
L’isolamento delle variabili semplifica l’interpretazione accurata dei risultati. Se esegui il test di più modifiche contemporaneamente, potresti non sapere cosa ha causato l’effetto.
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Eseguire il test abbastanza a lungo
Conclusioni premature possono essere fuorvianti. Prima di agire, attendi una dimensione del campione statisticamente significativa.
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Presta attenzione ai fattori esterni
La stagionalità, le festività e altri cambiamenti nell’ambiente possono distorcere i risultati. Documenta tutto ciò che potrebbe influenzare il comportamento durante il test.
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Utilizza la segmentazione con attenzione
La suddivisione dei risultati per segmento di pubblico può rivelare pattern nascosti, ma evitare di interpretare in modo eccessivo piccole dimensioni del campione.
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Documenta e condividi gli insegnamenti
Conserva un registro chiaro di ciò che è stato testato, perché e ciò che hai imparato. Questo costruisce la conoscenza istituzionale e previene gli errori ripetuti.
Metriche comuni
Cosa rende un buon esperimento?
Un buon esperimento non produce solo una vittoria, produce un apprendimento chiaro e actionable.
Ecco cosa cercare:
✓ Affidabilità statistica: è improbabile che la differenza tra le varianti sia dovuta al caso.
✓ Allineamento con obiettivi: la metrica principale riflette i progressi significativi verso un obiettivo aziendale.
✓ Impatto secondario: nessun effetto collaterale negativo significativo sulle metriche correlate.
✓ Scalabilità: il risultato può informare decisioni future o essere generalizzato in altre aree.
✓ Chiarezza: la causa del risultato è ragionevolmente isolata e compresa.
La sperimentazione non consiste solo nel trovare la versione "migliore", ma nel costruire la conoscenza attraverso test e iterazioni. Se eseguiti correttamente, gli esperimenti rivelano informazioni che guidano decisioni più intelligenti, esperienze utente migliori e risultati migliorati.
Esempio:
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Società: catena alberghiera
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Ipotesi: se si utilizza un linguaggio più urgente nella home page, verranno effettuate più prenotazioni.
- Controllo: versione originale
- Variante: aggiunta nuova versione con urgenza
- Metrica principale: tariffa di prenotazione
- Metriche secondarie: percentuale di mancato recapito, tempo sul sito
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Risultato: la variante ha prodotto un incremento del 14% nella tariffa di prenotazione, senza variazioni negative in altre metriche.
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Azione: valuta l'implementazione della variante e l'esecuzione di esperimenti di follow-up per testare approcci simili in altre aree.