Test A/B

Cos’è un test A/B (split test)?

Un split test — spesso chiamato test A/B — mostra due o più varianti di una pagina o di un elemento a porzioni separate di traffico reale contemporaneamente e confronta una metrica scelta, in genere il tasso di conversione. Poiché i visitatori sono suddivisi in modo casuale e testati in parallelo, puoi isolare l’effetto esatto della modifica che stai testando anziché fare supposizioni basate su dati prima e dopo. Un test A/B puro modifica un singolo elemento sulla stessa URL, mentre un test split-URL invia i segmenti di traffico a pagine completamente diverse.

Perché un test A/B è importante?

In un negozio online ogni ipotesi costa denaro: un nuovo testo su un pulsante, un’immagine o un prezzo possono facilmente ridurre le vendite tanto quanto aumentarle. Un test A/B ti offre prove reali invece di affidarti all’istinto. Esegui sempre il test fino a quando non raggiunge la significatività statistica e una dimensione adeguata del campione — interrompere i test in anticipo su una manciata di visitatori rischia di decretare un vincitore del tutto casuale.

Casi d’uso comuni

• Testare i pulsanti di CTA (call to action): testo, colore e posizionamento sulle pagine di prodotto.
• Prezzi e soglie per la spedizione gratuita per verificarne l’impatto sul valore medio dell’ordine.
• Immagini dei prodotti, titoli e descrizioni l’uno contro l’altro.
• Flusso di checkout, campi dei moduli e opzioni di pagamento.
• Layout e titoli delle landing page per il traffico a pagamento.

Prospettiva di Shopify

Shopify non ha una funzionalità di test A/B nativa per la vetrina, quindi la maggior parte dei commercianti utilizza app come Intelligems, Shoplift o Neat A/B Testing per dividere il traffico e misurare i risultati. Evita di eseguire più test sovrapposti sullo stesso traffico contemporaneamente, poiché possono contaminare i dati a vicenda — isola i test o eseguili in successione. Verifica inoltre che la suddivisione operata dall’app non crei pagine duplicate o sfarfallii (flicker) che possano distorcere sia la misurazione sia l’esperienza utente.