Che cos’è il test A/B nell’UX? | Ricerca UX #26

Il test A/B è un eccellente metodo di ricerca per testare due versioni alternative di una data soluzione contemporaneamente. Leggi il nostro articolo per scoprire come condurre test A/B e vedere i loro benefici e limitazioni.

Test A/B nell’UX – indice dei contenuti:

1. Cosa sono i test A/B nel contesto della ricerca UX?
2. Quando applicare il test A/B?
3. Come condurre il test A/B?
4. Riepilogo

Cosa sono i test A/B nel contesto della ricerca UX?

Il test A/B consente di testare due versioni di un prodotto/soluzione (versione A e versione B) e valutare quella che ottiene maggiore approvazione da parte degli utenti. Il modo per misurarlo include il tasso di conversione, il tempo trascorso sul sito o il feedback dei partecipanti e la loro propensione a raccomandare il sito/prodotto. Prima del test, è necessario definire e determinare cosa significherà “successo” per una particolare versione.

Quando applicare il test A/B?

Puoi utilizzare i test A/B per testare prototipi, durante la fase di sviluppo del prodotto, così come per costruire strategie di marketing e promozione. Sono lo strumento perfetto per prendere decisioni che possono influenzare il bilancio di un’organizzazione. I test A/B sono particolarmente utili quando abbiamo già un’ipotesi basata su ricerche precedenti e vogliamo confermare che sia la soluzione giusta. Le domande di ricerca formulate per i test A/B potrebbero apparire così:

• Quale versione del prodotto genera un tasso di conversione più elevato?
• Quale delle due notifiche push formulate in modo diverso aumenta il coinvolgimento nell’app?

Un buon test A/B dovrebbe includere confronti il più semplici possibile, ad esempio, invece di confrontare due versioni completamente diverse del sito, è meglio testare due stili di intestazione diversi o due posizioni distinte del pulsante CTA. Con confronti minori, riconosceremo precisamente quale font, colore, elemento o posizione influisce di più sull’UX.

Questo metodo di ricerca comprende test di due tipi: univariati e multivariati. Il primo si concentra sulle differenze tra due varianti di un elemento – ad esempio, un pulsante rosso e un pulsante blu. Il multivariato, invece, confronta più di 2 varianti di un pulsante contemporaneamente – ad esempio, rosso, blu, verde e bianco (in aggiunta, possono differire ancora nelle intestazioni, ad esempio “Controlla questo” e “Scopri di più”).

I principali vantaggi del test A/B sono la rapidità e i costi contenuti. Consentono anche di valutare diverse varianti di prodotto su un ampio gruppo di persone reali. Tuttavia, è importante concentrarsi su quegli aspetti che possono avere un impatto reale sulla percezione complessiva di un prodotto. Non confrontare elementi casuali. Fai un’ipotesi, svolgi altre ricerche complementari, poi consulta il tuo team di design e sviluppo. Insieme, deciderete quali caratteristiche essenziali esaminare in numerose versioni conducendo test A/B univariati o multivariati.

Il test A/B sembra una forma rapida di ricerca – anche se non è una regola. Potresti doverli eseguire per un periodo che va da alcune settimane per ottenere dati sufficienti per l’analisi UX (ma potresti anche ottenere risultati in pochi giorni o addirittura poche ore). Il tempo necessario per condurre un sondaggio dipende da molti fattori.

Come condurre il test A/B?

1. Identifica il tuo problema.

Assicurati di applicare gli strumenti analitici giusti per stabilire con precisione la natura del problema.

2. Scopri il più possibile sul problema e sugli utenti. Fai una buona conoscenza di loro.

Individua precisamente la posizione del flusso e cerca di capire perché accade. La sua comprensione dettagliata contribuirà a un’analisi adeguatamente rigorosa.

3. Formula un’ipotesi rispondendo a come risolvere il problema.

Un’ipotesi è un’assunzione testabile. Puoi formularla sotto forma di condizione – “se X accade allora Z”, cioè, ad esempio, “se il titolo è in font 22 invece di 18, la conversione aumenterà”. Il test A/B ti dirà se la congettura presentata nell’ipotesi è corretta.

4. Definisci il tuo obiettivo.

Determina cosa vuoi ottenere con lo studio e attraverso l’intero processo di ricerca e design – ad esempio, vuoi che più utenti clicchino sul pulsante CTA nella homepage.

5. Definisci l’accuratezza statistica.

Determina i numeri e le cifre di cui hai bisogno sia per la valutazione pratica del sondaggio sia per mostrare agli stakeholder aziendali – ad esempio, un aumento del 2% delle conversioni li soddisferà e varrà la pena investire in un sondaggio?

6. Definisci la scala richiesta dei risultati.

Quale numero di rispondenti garantirà l’accuratezza statistica? Quale percentuale della base utenti giornaliera, settimanale o mensile renderà questi risultati preziosi e conclusivi? È imperativo determinare questo prima di procedere con il sondaggio.

7. Crea la versione B e testa la tua ipotesi.

Prepara una variante extra (variante B) del sito/prodotto/funzionalità per la tua ipotesi e inizia a testare. A questo punto, i programmatori intervengono per implementare una seconda soluzione alternativa per il prodotto esistente – e gli utenti si dividono inconsapevolmente in due gruppi (gruppo A e gruppo B) come prima sul sito/app. Durante la valutazione, cerca di guardare ai tuoi dati solo dopo averne raccolti abbastanza per ottenere validità statistica e un risultato valido.

8. Analizza e agisci sui risultati del test.

Se la tua versione B soddisfa la soglia di efficacia stabilita e conferma la tua ipotesi, puoi procedere a implementarla per tutti gli utenti (non più divisi tra le versioni A e B). Tuttavia, se l’ipotesi viene smentita, rimani con la versione originale A o formula e testa una nuova ipotesi. Controlla anche metodi di ricerca alternativi per integrare i dati.

Riepilogo

Il test A/B è un argomento piuttosto tecnico. Richiede di possedere alcune conoscenze di statistica, così come competenze tecniche/programmatiche più specializzate (o una buona relazione con il team di sviluppo dell’azienda). È un metodo diretto – inoltre è abbastanza semplice, veloce ed economico. Consente di confrontare due versioni alternative di un prodotto a basso costo con risultati soddisfacenti. Inoltre, i suoi risultati si basano su utenti reali, sono precisi come puoi ottenere. Tuttavia, ricorda che non puoi testare ogni caratteristica, elemento o piccolo dettaglio sul sito – ecco perché, quando conduci test A/B, è consuetudine eseguire altri metodi di ricerca complementari.

Leggi anche: Metodi di ricerca esplorativa

Se ti piace il nostro contenuto, unisciti alla nostra comunità di api operose su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.