L’A/B Testing, o test A/B, è una tecnica di sperimentazione utilizzata nel marketing digitale per confrontare due versioni di un prodotto digitale come una pagina web o un annuncio pubblicitari per comprendere quale versione performa meglio e perchè. Questa metodologia, utile per innovare e migliorare le properties digitali, prevede la creazione di due varianti (A e B) che vengono mostrate casualmente a segmenti del pubblico. La variante A rappresenta l’originale, mentre la variante B include una o più modifiche specifiche.
L’obiettivo dell’A/B Testing è migliorare metriche come il tasso di conversione, il click-through rate (CTR), etc. Ad esempio, un e-commerce potrebbe testare due diverse call-to-action per vedere quale genera più vendite, o un advertiser potrebbe analizzare la demografia di chi risponde ai due diversi annunci per capire cosa funziona meglio per una specifica buyer persona.
Implementare l’A/B test richiede sempre un aumento del budget che va considerato come investimento e una strategia precisa: creare il prodotto, stabilire un’ipotesi di partenza su possibili varianti (es. puntiamo sul fattore ecologia, anziché sul comune prezzo), stabilire le metriche che misurano la variazione (punto sul CTR, e sarà di successo se…) e utilizzare strumenti analitici per raccogliere e analizzare i dati. Strumenti popolari per l’A/B Testing includono Google Optimize, Optimizely e VWO.
