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A/B test

Consente di comprendere come l’utente reagisce al nostro prodotto/servizio e a una sua variante, non con ipotesi e congetture, ma con numeri e percentuali registrati.
Risponde alle seguenti domande

Cosa preferisce il nostro pubblico rispetto a due versioni alternative di uno stesso elemento?

Quale tra le due versioni alternative è più efficace?

Quale alternativa permette di raggiungere al meglio l’obiettivo fissato?

Purpose

A/B Test serve a supportare il processo decisionale di validazione del prodotto/servizio attraverso l’osservazione dei diversi comportamenti dell’utente nell’interazione con due o più configurazioni alternative.

Viene usato come strumento di ricerca dai progettisti, sviluppatori e advertiser che devono scegliere tra due elementi alternativi.

Step by step

A/B Test è la pratica di mostrare contemporaneamente due o più  varianti della stesso elemento (es. pagina Web, applicazione) a diversi segmenti di visitatori e confrontare la variazione che genera più consensi. In concreto si definisce cosa si andrà a testare, si chiarisce l’obiettivo del test e si specifica l’audience su cui si andrà a testare le alternative.

Steps:

  1. Selezionare quali elementi della pagina testare
  2. Performing Research
  3. Collezionare i dati attraverso
  4. Formulazione delle ipotesi
  5. Creare una variante
  6. Testing
  7. Analisi dei risultati e conclusioni

 

Il test richiede la visualizzazione casuale di ciascuna versione a un numero uguale di utenti, quindi si analizzano i comportamenti e quale versione ha raggiunto l’obiettivo in maniera più efficace.

Expected Outcome

Verificare le metriche e gli indicatori elaborati a supporto del test. Avere un dato (sottoforma di numeri e percentuali) a supporto di una o l’altra versione. Avere una visione chiara di quale sia l’alternativa più adatta in base ai feedback degli utenti.

What’s next

Sviluppare la versione che è stata validata dal test e testare un’ulteriore elemento della pagina.

Tips
  • limitare il test a due versioni concorrenti
  • testare ciascuna versione su un numero uguali di utenti