Che cos’è il test A/B nella scienza dei dati?

I test A/B comportano il confronto dell’efficacia di due versioni dello stesso contenuto con gli utenti. L’obiettivo è determinare quale versione dell’applicazione, pagina web, e-mail… genera la maggior parte del traffico web. Offre l’originale o “copia di controllo” e la versione modificata.

Questo permette Valutare l’adeguatezza del miglioramento e il suo impatto sul comportamento dell’utente. In linea di principio, l’efficienza della nuova versione dovrebbe tradursi in una migliore esperienza utente e in un tasso di conversione migliorato.

Elaborazione della banca dati

Elaborazione dati

Disporre di un database affidabile e coerente è essenziale prima di condurre un test A/B. Ciò garantisce l’accuratezza dei risultati e la pertinenza delle interpretazioni. deve quindi Unisci, correggi o addirittura rimuovi i dati corrotti o irrilevante.

Inoltre, i dati aggiornati di recente garantiscono l’affidabilità dei risultati. In effetti, il comportamento degli utenti è in continua evoluzione e Le statistiche variano da periodo a periodo. I dati aggiornati facilitano soprattutto la selezione del target di riferimento. Potrebbe essere potenzialmente, utenti esistenti… Questo passaggio è importante tanto quanto il campionamento.

copia di controllo

È essenziale comprendere chiaramente le prestazioni della copia di controllo prima di condurre test A / B. Il tasso di conversione delle pagine Web o delle campagne pubblicitarie a pagamento verrà utilizzato come riferimento nell’analisi dei risultati. Scopri le caratteristiche della versione A Porta la sua importanza nel resto del processo. Permette di identificare i punti che devono essere migliorati e i punti di forza da sfruttare per aumentare il traffico del sito web.

Modificare il programma di prova

Al fine di garantire l’affidabilità dei risultati, è importante garantire l’omogeneità del comportamento del pubblico target. Succede anche che il software utilizzato per il test influisca sul processo. Pertanto il test A/A è necessario per anticipare tali possibilità. Esso consiste in Invia la stessa pagina separatamente Per monitorare il comportamento degli utenti. In linea di principio, i risultati dovrebbero essere simili. Se si verifica una deviazione significativa, è necessario apportare modifiche al database o al programma di test.

credibilità

Risultati del test A/B

indice di fiducia

I risultati dei test hanno anche un “indice di confidenza” o “livello di confidenza”. Indica l’attendibilità dei risultati di un test A/B, tiene conto della rappresentazione statistica del test e valuta la probabilità che i risultati si riproducano effettivamente. generalmente prende indice di confidenza maggiore o uguale al 95% Per garantire la credibilità del testo.

Potere statistico

Per quanto riguarda la durata del test, dipende dalla dimensione del campione. In genere, sono necessarie almeno tre settimane per convalidare i risultati di un test A/B.Questo periodo minimo consente di assegnare Potenza statistica maggiore o uguale all’80%.

Diversi fattori determinano la forza statistica del test A/B:

  • La dimensione del campione costituita dal numero di visitatori. Maggiore è il traffico, più affidabile è il test.
  • La differenza tra i tassi di conversione della versione B e della versione di controllo. Se la differenza tra le due versioni è piccola, è necessario un campione più grande.
  • Rappresentazione statistica.

Traduzione

Risultati del test A/B

ipotesi nulla

L’interpretazione dei risultati consente di beneficiare del test e di valutare l’opportunità di migliorare il sistema esistente. Capita Le pagine A e B si comportano più o meno allo stesso modo. In questo caso, la modifica di un mezzo di marketing o di una pagina non influisce sul comportamento dell’utente. Questa è chiamata ipotesi nulla, o H0.

ipotesi alternativa

È invece considerata un’ipotesi alternativa se la pagina B ha un tasso di conversione più alto della pagina A. In altre parole, la modifica di una o più variabili richiede agli utenti di agire.

Prendiamo l’esempio del ridimensionamento di un pulsante

chiamare all’azione. L’ipotesi è nulla se non ha effetto su

percentuale di clic. Al contrario, è un file ipotesi

Alternativa se la pagina B ha un CTR più alto copiare il controllo.

Un’ipotesi nulla non significa in alcun modo che un processo sia fallito

Aumenta il traffico del sito. Al contrario, rifiuta le tracce

ridurre le probabilità.

caso pratico

Qualunque sia la loro attività, tutte le aziende sul Web possono utilizzare i test A/B per migliorare il traffico del proprio sito. Le aziende B2C che vendono i loro prodotti online sono interessate Prova due diverse versioni del tuo invito all’azione. Questo aiuta a confermare o escludere i lead per migliorare le percentuali di clic.

Anche le aziende B2B traggono vantaggio dall’uso dei test A/B per migliorare le loro attività. In particolare, possono testare le tue e-mail di prospecting per trovare la formula che genera il maggior numero di conversioni.

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