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Testare,	Misurare,	Ottimizzare
L’importanza	dei	test	A/B	e	Multi-variati
A	cura	di	Leonardo	Bellini,	DigitalMarketingLab.it
Cos’è	l’A/B	testing
Metodo	scientifico	per	confrontare	2	versioni	differenti	e	stabilire	quella	che	performa meglio
Dove	si	applica	l’A/B	Testing
• Metodo	per	comparare	2	versioni	di	una	pagina	web	o	di	una	Web	
App rispetto	ad	uno	specifico	obiettivo	e	parametro	di	valutazione
• Puoi	paragonare	tutto.	Alcuni	esempi:
• 2	subject di	una	newsletter	o	di	una	DEM
• 2	titoli	per	un	Blog	post	
• 2	immagini	banner	di	una	campagna	pubblicitaria
• La	collocazione	di	un’immagine	o	di	un	form in	una	landing page
• I	contenuti	di	2	web	page
• L’interfaccia	di	2	mobile	app
• L’efficacia	di	2	hashtag	in	un	social	post
• .....
Perché	testare
• TIMITI:
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(Jim Sterne	– Digital	
Analytics	Association
Founder)
Processo	di	ottimizzazione
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Quando	usare	gli	Split	A/B	test
Cosa	testare
• Possiamo	testare	e	comparare	di	tutto,	dal	copy	alle	immagini,	alle	
landing page,	al	numero	dei	campi	di	un	form per	verificarne	l’effetto	
sul	tasso	di	iscrizione	fino	alla	scheda	prodotto	di	un	sito	di	
ecommerce o	mobile	friendly.
Possiamo	adottare	un	approccio	A/B	testing per	esempio	 per:
• comparare	2	o	più	subject della	nostra	newsletter
• comparare	il	contenuto	di	una	pagina	web	(ecommerce,	landing page,	
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• comparare	2	annunci	testuali	su	AdWords
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Analisi	Titolo	Post	con	
CoSchedule Headline Analyzer
Social	Media	per	Startup
Testare	l’efficacia	di	un	titolo	di	un	Post
http://coschedule.com/headline-analyzer
4	parametri	da	considerare
• parole comuni:	favoriscono	la	leggibilità	del	titolo	(dal	20	al	30%)
• parole non	comuni:	conferiscono	maggiore	sostanza	al	titolo	(dal	10	
al	20%)
• Parole emozionali:	fanno	scattare	empatia	emozionale	importante	
per	far	scattare	il	click	e	la	condivisione	(dal	10	al	15%)
• Parole potenti:	attirano	l’attenzione	e	inducono	all’azione	(Almeno	1	
parola	nel	titolo)
Analisi	di	un	titolo	con	CoSchedule Headline
Analyzer
Testare	il	subject di	un’email	con	
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Testare	il	Subject di	un’email	con	Mailchimp
• Per	chi	usa	una	piattaforma	di	email	marketing	come	Mailchimp avrà	
provato	almeno	una	volta	a	creare	un	A/B	test	per	ottimizzare	il	
soggetto	della	propria	neewsletter.	In	questo	caso	i	fattori	
determinanti	sono,	oltre	al	soggetto	dell’email:
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• Con	Mailchimp è	possibile	effettuare	dei	Test	multipli	considerando	
più	combinazioni	di	questi	fattori.
Cosa	vorresti	testare?
Definisci	il	criterio	di	valutazione	per	assegnare	il	
vincitore
• Una	volta	che	avete	scelto	quale	
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devote	decidere	quale	criterio	
considerare	per	stabilire	quale	
combinazione	risulta	vincente.	
• Oltre	al	tasso	di	apertura	
potreste	considerare	Click	rate	o	
altri	fattori	come	il	ricavo	totale	
(se	state	tracciando	le	
conversioni	sul	sito).
Un	caso	reale
• Comparazione	di	2	subject per	invio	di	una	email	promozionale
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Content	Experiments con	GA
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Content	Experimentscon	GA
Definisci		un	obiettivo	per	il	tuo	sperimento
Il	1° passo	è	definire	e	scegliere	un	obiettivo	per	l’esperimento.	
Puoi	stabilire	una	soglia	raggiunta	la	quale	l’esperimento	 ha	termine.
Nell’immagine	qui	sotto	ho	scelto	un	obettivo e	stabilito	una	
percentuale	di	traffico	su	cui	effettuare	il	mio	A/B	test.
Confronta	due	contenuti
Puoi	aggiungere	N varianti
In	questo	caso	creo	2	pagine	alternative:	una	è	la	pagina	originale,
l’altra	è	la	variante	1.	Posso	creare	più	varianti.
Inserisci	il	codice	dell’esperimento
Una	volta	impostato	l’esperimento
devo	copiare	e	incollare	nella	pagina	(nell’header)
il	codice	di	tracciamento	che	mi	fornisce	Google.
Testare	FB	Ads con	AdEspresso
Social	Media	per	Startup
Testare	l’incidenza	dei	parametri	di	targeting per	
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• Sto	utilizzando AdEpresso.com,	la	Startup	online	cofondata da	Massimo	
Chieruzzi che	permette	di	gestire	e	ottimizzare	al	meglio	le	campagne	
Facebook.
• Al	momento	della	creazione	di	una	campagna	potete	decidere	quali	
parametri	desiderare	comparare.
• Potreste	per	esempio	valutare	l’efficacia	della	opzioni	di	targeting come:
• fascia	di	età
• location
• lingua
• interessi
• Livello	di	istruzione
Cosa	vuoi	testare?
Scelgo	alcuni	criteri	da	confrontare
Confronto	prestazioni	in	base	agli	interessi
• Confronto	in	che	modo	la	variabile	di	targeting “interessi”	ha	influito	
sui	risultati
Confronto	prestazioni	2	campagne	Facebook
Conclusioni
• Vi	ho	mostrato	solo	alcuni	esempi	in	cui	è	non	solo	possibile	ma	anzi	
auspicabile	applicare	l’A/B	testing.	
• Ricordate	di	non	prendere	un	campione	troppo	grande,	di	effettuare	
test	ravvicinati	per	ottimizzare	di	volta	in	volta	una	variabile,	a	meno	
che	non	vogliate	effettuare	dei	test	multi-variati.
Ab testing

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