{"id":6561,"date":"2023-12-14T15:13:00","date_gmt":"2023-12-14T13:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/masterbase.com\/es\/es\/es\/es\/es\/?p=6561"},"modified":"2024-01-19T19:19:21","modified_gmt":"2024-01-19T17:19:21","slug":"test-a-b-tre-sfide-da-superare-per-ottenere-grandi-guadagni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/masterbase.com\/it\/pruebas-a-b-tres-desafios-que-debes-vencer-para-obtener-grandes-beneficios\/masterbase\/","title":{"rendered":"Test A \/ B: tre sfide da superare per ottenere grandi benefici"},"content":{"rendered":"

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I risultati possono essere misurati e comunicati chiaramente ai clienti. Esistono centinaia di storie di successo con i test A\/B, come una strategia di e-commerce che ha generato 36% di chiusure di carrello in pi\u00f9 o un test di marketing sanitario che ha aumentato i contatti di 638%.<\/p>\n

Ma questo livello di risultati non \u00e8 facile da raggiungere. Lavorando con le aziende per ottimizzare le conversioni utilizzando i test A\/B, abbiamo osservato alcuni punti in comune nelle sfide affrontate dalle aziende, siano esse grandi o piccole, B2B o B2C, di e-commerce o di lead generation.<\/p>\n

Sfida 1: sapere cosa testare<\/h3>\n

Non si possono pubblicare due versioni dello stesso pezzo di comunicazione e aspettarsi semplicemente un aumento delle metriche di coinvolgimento. Gli esperti di marketing imparano rapidamente che alcune piccole modifiche, interessanti perch\u00e9 facili da implementare, non hanno un impatto sufficiente a determinare un cambiamento. Sanno anche che le modifiche drastiche possono causare perdite.<\/p>\n

Per sapere cosa testare, bisogna prima sapere dove testare. In questo caso i dati dei clienti possono essere molto decisivi. Eseguite un'analisi delle metriche all'interno del ciclo di vita, dell'imbuto di vendita o del tipo di comunicazioni che fate, per spostarli da uno stato all'altro e identificare dove stanno filtrando. Dove cadono i potenziali clienti?<\/p>\n

Sfida 2: Esecuzione di test validi<\/h3>\n

In questo caso si potrebbe commettere l'errore di credere che sia stata scoperta una formula per aumentare la conversione, mentre non \u00e8 cos\u00ec. Un altro possibile errore \u00e8 quello di trascurare un aumento della conversione.<\/p>\n

Il test A\/B \u00e8 una tattica di successo grazie al suo potere predittivo. Affinch\u00e9 i risultati del test svolgano un ruolo realmente predittivo, \u00e8 necessario assicurarsi che riflettano il comportamento del cliente e che sia stata la modifica apportata nel test a scatenare i nuovi risultati.<\/p>\n

A tal fine, l'esperimento deve essere impostato e monitorato in modo scientifico e devono essere evitate le minacce alla validit\u00e0:<\/p>\n