I Test A/B sono al centro dell’evidence-based marketing. Imparare a condurre test A/B che offrano risultati validi e generalizzabili è un impegno di lungo termine. Ma ne vale la pena, perché un buon programma di test A/B può avere un impatto significativo sulla tua attività.
Sono molte le ragioni che portano ad affidarsi ai test A/B; tra le più comuni c’è la volontà di testare l’impatto crescente dei media. Questo test risponde alla domanda: qual è l’impatto dei diversi media, insieme oppure singolarmente? Conoscere la risposta a questa domanda ti permette di allocare i budget dedicati ai media in modo più efficace, per ottenere migliori risultati commerciali.
Qui sotto trovi quattro buone pratiche di test A/B che ti aiuteranno a sviluppare un programma efficace.
1 – Per iniziare, non complicarti la vita
Quando si inizia con i test A/B, è inevitabile fare qualche errore nel procedimento di test end-to-end. Iniziando con un test semplice, il tuo team può concentrarsi sulla comprensione delle basi, identificando e risolvendo i problemi più facilmente.
Segui queste istruzioni per realizzare un test agnostico monocanale:
- Formula un’ipotesi semplice basata sulle entrate.
- Progetta il tuo test: decidi il pubblico target dei media e determina la quantità di esposizione e di entrate desiderata, per ottenere risultati chiari.
- Pianifica i media in base ai requisiti del test.
- Identifica il pubblico target e il pubblico del test. Il pubblico del test, e non il pubblico target, deve essere in grado di vedere i media.
- Una volta completato il test, misura l’aumento delle entrate tra il pubblico target e quello del test.
Una volta comprese le basi, rendi il test gradualmente più complesso con:
- l’esecuzione di test simultanei e trasversali;
- la suddivisione dei test in diversi gruppi (test A/B/C/…/Z);
- la misurazione dell’aumento incrementale su punti di conversione non tradizionali.
Nell’aggiungere le variabili, ricorda che un test semplice che porti a decisioni chiare e precise è più redditizio di un test sofisticato con dati poco integrali.
2 – Definisci le decisioni adottate dalla tua società in funzione dei risultati dei test progressivi
I test non riveleranno esattamente il ROI dei tuoi media. Ti permettono di individuare una gamma più o meno ampia, a seconda di come viene condotto il test e dal numero di clienti testati.
La precisione dei risultati corrisponde, in teoria, alla risoluzione necessaria per prendere importanti decisioni. Se la tua organizzazione richiede un certo livello di certezza prima di modificare la strategia legata ai media o alla spesa, puoi prevedere la durata del test in base all’esposizione degli individui e alla portata dell’impatto a cui stai puntando. Questo permette di scongiurare il rischio di eseguire test che non generano alcun valore commerciale.
Ricorda, però, che per questo passaggio il coordinamento tra il dipartimento dedicato ai media e quello di analisi deve essere impeccabile. Se prima di questo momento non ci sono state occasioni di collaborare, i test progressivi possono essere un buon inizio.
3 – Identifica i gruppi test/target solo dopo aver sincronizzato il pubblico con una piattaforma di Identity Resolution
Più i gruppi test e target sono vicini all’ambiente dei media, meglio potrai ridurre il rumore. Procedendo in questo modo, eviterai di includere individui che non possono essere influenzati da questi media.
Un esempio: il marchio A voleva creare gruppi test e target su diversi segmenti di pubblico nel suo CRM. Cercando di evitare i problemi di performance del test senza log di esposizione ai media o file di corrispondenza, sorge in realtà un altro problema: non sapere quali clienti corrispondano (o meno) alla fine del periodo di test.
È meglio integrare il pubblico intero con cui desideri lavorare tramite una piattaforma di Identity Resolution per garantire l’affidabilità delle informazioni people-based.
4 – Usa i dati CRM per il test A/B
Includere i dati del CRM può arricchire notevolmente la qualità delle informazioni. Includere i dati del CRM nel test A/B permette di misurare meglio la performance tra i segmenti di pubblico e l’impatto digitale della società sul pubblico target.
Nell’usare i file del CRM come informazioni che permettono di leggere i test, collabora con i team di analisi e CRM per capire quale percentuale di vendite/conversioni totali viene tracciata nel CRM.
Gli acquisti effettuati dal pubblico più fedele sono più facili da tracciare con un sistema POS o CRM rispetto a quelli dei nuovi clienti. Se non dedichi tempo a effettuare questa estrapolazione, corri i rischio di sottovalutare il ROI dei media testati sui nuovi clienti.
Ciò risulta particolarmente importante per la vendita al dettaglio, in cui i sistemi POS non necessariamente raccolgono le informazioni che potrebbero permettere la connessione al CRM in occasione di una conversione.
Calcolare il ROI effettivo: si può fare!
È vero che il processo sviluppato qui sopra è abbastanza complesso, ma può cambiare radicalmente il modo in cui le società misurano l’efficacia della spesa dedicata al marketing. Effettuare diversi test A/B ripetuti permette di affinare continuamente le informazioni dei clienti. Sarà inoltre possibile individuare un legame causa-effetto tra interazioni specifiche e acquisti, rendendolo indispensabile per il calcolo del ROI effettivo, che è esattamente quello a cui tutte le società aspirano.