Test multivariati e test A/B: una guida per gli esperti di marketing digitale

Crea esperimenti di marketing che ti aiuteranno a raggiungere gli obiettivi del tuo brand quest'anno imparando le differenze tra test multivariati e test A/B.

Il tuo successo online dipende dalla tua capacità di innovare il tuo marketing digitale. Questo può essere fatto attraverso la sperimentazione di marketing. Che tu stia eseguendo esperimenti per migliorare la pubblicità a pagamento, l'email marketing o l'esperienza utente complessiva (UX), devi conoscere le basi della sperimentazione per essere in grado di ottimizzare le campagne e ottenere vantaggi digitali per la tua attività oggi.

L'analisi A/B e i test multivariati sono alcuni dei metodi più basilari ma essenziali di sperimentazione di marketing nel settore. Per utilizzare questi metodi di test in modo efficace, devi comprenderne le definizioni, i casi d'uso e le differenze, in modo da poter decidere quale funzionerà meglio per gli obiettivi che hai in mente per il successo della tua azienda.

Sei entusiasta di utilizzare questi due metodi per migliorare il tuo marketing e ottenere vantaggi digitali per il tuo marchio? Quindi continua a leggere questa guida di Propelrr per scoprire come utilizzare oggi stesso i test multivariati rispetto ai test A/B nell'email marketing, nella pubblicità a pagamento, nell'UX e altro ancora.

Spiegazione del test A/B

Fondamentalmente, il test A/B è un tipo di test che confronta due versioni di un annuncio, una pagina di destinazione, un sito Web o un'e-mail, per vedere quale versione offre il rendimento migliore. Conosciuto anche come split test, questa tecnica ti consente di ottimizzare le tue esecuzioni di marketing digitale e migliorare le prestazioni complessive online.

I vantaggi di questo metodo di sperimentazione includono:

• Semplicità. I test A/B migliori e più efficaci confrontano solo due varianti di una singola variabile in una campagna di marketing. Ciò conferisce un senso di semplicità che le analisi multivariate non necessariamente hanno.
• Chiarezza nei risultati. Finché la progettazione e la metodologia della ricerca sono valide, otterrai risultati che identificheranno chiaramente una variante vincente del tuo esperimento di marketing.
• Natura iterativa. Data la natura iterativa di questo tipo di sperimentazione, potrai sviluppare e migliorare le tue esecuzioni in modo altamente mirato e graduale.
• Integrazione della piattaforma. Poiché questa è una delle forme più basilari di analisi comparativa, troverai integrazioni di esperimenti A/B su tantissime piattaforme di social media, come sull'ottimizzazione degli annunci di Facebook.

Gli svantaggi di questo metodo, invece, includono:

• Approfondimenti limitati. Dopotutto, puoi ottenere così tante informazioni solo quando confronti solo due varianti l'una con l'altra.
• Potenziale di falsi positivi. A meno che non imposti un tasso di falsi positivi all'inizio dell'analisi, corri il rischio di concludere erroneamente che vi sia una differenza statisticamente significativa tra le tue varianti, quando non ce n'è affatto una nel tuo test su piccola scala.
• Può richiedere molto tempo. Dato che puoi testare solo due varianti di una singola variabile alla volta, avrai bisogno di molto più tempo per analizzare ogni singola variabile che desideri migliorare in qualcosa di complesso, come una pagina di destinazione o un sito web.
• Può consumare risorse. Considerato il tempo necessario per questa forma di sperimentazione, è logico utilizzare le risorse anche durante questa serie di analisi delle varianti.

Considerati questi pro e contro, potresti essere interessato a conoscere i casi specifici in cui è meglio utilizzare questo tipo di sperimentazione per le tue esigenze di marketing. Di seguito troverai alcuni scenari ed esempi di quando utilizzare l'analisi A/B per migliorare le campagne scelte.

Ecco alcuni scenari di casi d'uso per l'utilizzo dello split test nel tuo percorso di ottimizzazione:

• Confronto degli elementi di Google AdWords. Puoi ottimizzare il testo del tuo annuncio passando da due diversi Google AdWords e vedendo quale ottiene i clic in modo più efficace.
• Testare i colori di un collegamento ipertestuale. Che cosa ha una percentuale di clic migliore, un collegamento ipertestuale verde o un collegamento ipertestuale blu? Puoi confrontare questi due colori per vedere quale funziona meglio su una pagina.
• Modifiche limitate per un annuncio pubblicitario a pagamento. Probabilmente vorrai che il tuo annuncio pay-per-click (PPC) ottenga conversioni, quindi assicurati di ottimizzare la sua grafica confrontando le immagini degli eroi e vedendo quale è più efficace dell'altra.
• Variazioni di base su un pulsante CTA. Indipendentemente dal fatto che ciò si riferisca al colore, al posizionamento, al testo o alla forma del pulsante di invito all'azione (CTA) del tuo sito web, puoi testarne le varianti di base per vedere quale versione ottiene un clic o un tasso di conversione più elevato.

Ecco due casi di studio di successo che mostrano l'uso appropriato di questo metodo di test:

• Teatro di Århus. Questa compagnia teatrale danese ha semplicemente rivisto il pulsante CTA del proprio sito web da "Kb Billet" ("Acquista biglietto") a "Kb Billetter" ("Acquista biglietti"). Alla fine si è arrivati ​​ad un aumento della vendita dei biglietti del 20% grazie alle istruzioni più chiare della seconda versione della CTA.
• SWISSGEAR. In una variante delle pagine informative dei prodotti in vendita, SWISSGEAR ha utilizzato il rosso per evidenziare solo le sezioni “prezzo speciale” e “aggiungi al carrello”. Ciò ha reso più facile per i clienti vedere cosa c'era in vendita, portando a un aumento del 52% delle conversioni per il marchio.

Pensi di saper eseguire i test A/B quando si tratta delle tue campagne di marketing digitale? Allora è il momento di saperne di più sui test multivariati, per vedere se è la soluzione giusta per la tua sperimentazione odierna.

Presentato il test multivariato

Il test multivariato (MVT) è un metodo che ti consente di analizzare più varianti di un annuncio, di una pagina di destinazione, di un sito web, di un'esperienza utente o di un'altra esecuzione di marketing, per vedere quale combinazione di variabili funziona meglio per tale esecuzione. Poiché puoi testare più versioni contemporaneamente con questo tipo, ottieni risultati più complessi di quelli che otterresti da un'analisi A/B tradizionale.

Data questa definizione, i vantaggi successivi di questo metodo di sperimentazione includono:

• Ottimizzazione efficiente. Con MVT, puoi ottimizzare il tuo annuncio, sito web, UX o pagina di destinazione in modo più efficiente poiché puoi testare più elementi in un periodo di tempo più breve.
• Approfondimenti completi. Poiché raccogli più punti dati da questo tipo di esperimento, puoi ottenere informazioni più complete che ti consentono anche di estrapolare i risultati.
• Elimina la necessità di più test A/B. MVT è essenzialmente un gruppo di test A/B sovrapposti uno sopra l'altro, quindi eseguendo questo metodo di sperimentazione è possibile eliminare la necessità di eseguire diversi test A/B sequenziali di seguito.
• Risultati statisticamente significativi. Questo tipo di test richiede una notevole quantità di traffico sul sito web per funzionare correttamente; ciò significa che puoi garantire risultati statisticamente significativi con questo pool di pubblico più ampio.

Gli svantaggi di MVT , invece, includono:

• Metodologia complessa. Dato che questo tipo testa più variabili da più varianti, puoi aspettarti una metodologia più complessa che richiede un'analisi approfondita delle interazioni di tali variabili tra loro.
• Di natura meno iterativa. Questo metodo può testare tutto ciò di cui hai bisogno per un annuncio in una volta sola, ma se stai cercando di perseguire un approccio più iterativo all'ottimizzazione delle conversioni, allora questo metodo non è quello che fa per te.
• Richiede più traffico sul sito web per essere effettivamente eseguito. Poiché sono necessari dati utente sufficienti per testare tutte le combinazioni delle variabili, MVT richiede una quantità significativa di traffico sul sito Web per funzionare correttamente. Se hai un'impresa nuova o di piccole dimensioni, potresti non avere ancora questo traffico sul sito, il che significa che non puoi effettivamente eseguire un esperimento di successo per il tuo marchio.
• Richiede più esperienza rispetto ai test divisi. Poiché questo tipo confronta più variabili e le loro interazioni tra loro, questo tipo è più adatto per gli esperti di marketing digitale avanzati con maggiore esperienza nella sperimentazione.

Esistono alcune implicazioni sui casi d'uso unici per MVT, alla luce dei pro e dei contro sopra elencati. Scopri le situazioni e gli scenari in cui puoi utilizzare questa forma di analisi consultando gli elenchi seguenti.

Ecco alcuni esempi di scenari in cui puoi utilizzare MVT per ottimizzare l'esecuzione del marketing:

• Modifiche multiple su un modulo di iscrizione. Con questo metodo, puoi sperimentare il posizionamento, la lunghezza e la lingua di un modulo di iscrizione per vedere quale versione raccoglie il maggior numero di iscrizioni riuscite.
• Variazioni complesse su un annuncio a pagamento. Puoi anche cambiare il titolo, il testo e l'immagine di un annuncio per scoprire quale versione ottiene il maggior numero di conversioni. Questo è fondamentale, soprattutto per gli annunci a pagamento che utilizzano risorse critiche.
• Revisione del layout di un'intera landing page. Quale posizionamento del testo guida meglio i tuoi utenti attraverso la tua pagina di destinazione? Ottimizzando con MVT, puoi spostare i titoli e il corpo del testo per vedere quale disposizione guida meglio gli utenti al CTA della pagina.
• Variazioni complesse su un annuncio CTA. Mentre prima potevi testare solo un elemento alla volta, qui puoi modificare il colore, il posizionamento, il testo e/o la forma del pulsante CTA del tuo sito web per vedere quale versione ottiene una percentuale di clic più elevata.

Nel frattempo, ecco alcuni esempi di casi di studio in cui MVT è stato utilizzato ed eseguito correttamente:

• Mobili Ashley. Rimuovendo una sezione del tutto irrilevante dalla pagina di pagamento, Ashley Furniture è riuscita a migliorare la propria UX, ridurre la frequenza di rimbalzo del 4% e aumentare le conversioni di vendita del 15%.
• Scoperta. Ottimizzando sia il coinvolgimento dei video che la visibilità degli annunci nelle pagine di contenuti, Discovery è riuscita a generare un aumento del 6% dei clic per i video offerti sulla propria rete di programmi online.

Date tutte queste eccellenti definizioni ed esempi dei metodi A/B e MVT, ora sei meglio attrezzato per capire quale metodo potrebbe funzionare meglio per le tue esigenze di marketing digitale oggi. Continuiamo a rafforzare la tua conoscenza di questi due tipi confrontandoli tra loro nella sezione successiva.

Differenze chiave tra test A/B e test multivariati

Ogni test è utile a modo suo e uno potrebbe non essere un ottimo sostituto dell'altro a causa di alcune differenze fondamentali. Quando confronti ciascun tipo di test per i tuoi obiettivi di ottimizzazione, ricorda di tenere conto anche delle seguenti differenze uniche tra i due metodi:

Il miglior metodo di scelta dipenderà inevitabilmente dalle esigenze di ottimizzazione della campagna di marketing selezionata. Ma a parte l'idoneità del test alle tue esigenze, dovresti anche vedere quali strumenti hai a disposizione per eseguire questi esperimenti nel complesso.

Seguici nella sezione successiva per scoprire quattro strumenti e piattaforme essenziali per eseguire un'analisi A/B o MVT quest'anno.

Considerazioni tecniche per implementare test multivariati e test A/B

Il processo decisionale per la scelta tra questi due tipi dovrebbe includere anche gli strumenti, le piattaforme e le tecnologie a tua disposizione durante l'esecuzione dell'esperimento. Se non disponi degli strumenti necessari per eseguire un'analisi multivariata, ad esempio, potrebbe essere necessario riorganizzare la strategia ed eseguire invece un confronto A/B.

Ecco alcuni esempi di strumenti e piattaforme di test essenziali per impostare i tuoi esperimenti, monitorarne i progressi e raccogliere dati per la tua interpretazione da parte di esperti:

• AB gustoso. Utilizzato da grandi aziende globali come Fenty e Lush, A/B Tasty offre sia analisi suddivise che funzionalità MVT a prezzi competitivi, anche per le piccole e medie imprese.
• Convertire. Scelto da Unicef ​​e Sony, Convert offre ai suoi clienti un'esclusiva prova gratuita di 15 giorni in modo che possano testare le funzionalità A/B e multivariate della piattaforma.
• Evolvi l'IA. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale di Evolv AI consentono alle aziende come la tua di ottimizzare in modo efficiente le campagne attraverso le sue piattaforme di sperimentazione adattiva A/B e MVT.
• In modo ottimale. Utilizzato da Pizza Hut, eBay, Yamaha e Microsoft, Optimizely consente ai marchi di accedere a funzionalità A/B, MVT e multipagina dalla sua vasta gamma di servizi.

Con questo breve elenco di software di grande impatto per la sperimentazione e l'ottimizzazione del marketing, puoi creare un solido punto di partenza per il miglioramento delle tue campagne e dei tuoi contenuti da questo punto in poi.

Potenziare l’innovazione basata sui dati

Indipendentemente dal metodo che scegli, la cosa importante da ricordare è che dovresti sempre sperimentare con i tuoi contenuti. Testare le tue campagne è fondamentale per raggiungere gli obiettivi aziendali; senza di esso, non sarai in grado di innovare le tue esecuzioni in modo efficace e basato sui dati.

Test e sperimentazione potenziano l'innovazione basata sui dati nel marketing digitale. Con loro, puoi affrontare i punti critici, scoprire soluzioni supportate dai dati e promuovere campagne che restituiscono risultati reali per il tuo marchio nel lungo termine.

Punti chiave

Promuovi l'innovazione con i giusti tipi di test oggi stesso. Ecco alcuni promemoria finali da portare con te mentre intraprendi oggi il tuo viaggio nel marketing digitale:

• Identifica il tuo perché. Innanzitutto perché stai conducendo questo esperimento? Stabilendo il contesto e il motivo di questo confronto, sarai in grado di determinare quale metodo funziona meglio per i tuoi obiettivi specifici.
• Guida le tue decisioni con i dati. Una volta stabiliti i motivi per sperimentare, dovresti utilizzare tutti i dati a tua disposizione per determinare se utilizzare l'analisi A/B o MVT per la tua esecuzione.
• Consultare esperti di sperimentazione. Non sei troppo sicuro delle tue capacità analitiche per campagne di marketing più grandi? Non aver paura di avvalerti dei servizi di Propelrr per ottenere ulteriori consigli e indicazioni oggi stesso.

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