Nel 2021 dovrebbe essere chiaro più o meno a tutti: il successo di un’attività dipende dalla sperimentazione.
Sperimentare e testare per migliorare costantemente i risultati del proprio business.
Quindi se lavori nel digital o sei un imprenditore conoscerai bene cos’è un A/B test.
“E’ una forma di test per verificare un’ipotesi su 2 campioni. E’ meglio A o è meglio B?”
Può sembrare una cosa semplice, ed in effetti lo è. Ma vedo che molti Marketers e molti imprenditori continuano ad avere un approccio sbagliato.
Mi è capitato più volte a colloquio con degli imprenditori di chiedere:
“State eseguendo degli A/B test?”
La risposta di solito è qualcosa del tipo:
“Sì guarda, abbiamo testato il pulsante verde e il pulsante arancione. Converte di più quello arancione”.
Questo mi ha fatto capire che sì, il settore è sempre più consapevole dell’importanza di sperimentare, ma non si ha la più pallida idea di cos’è un processo di sperimentazione.
Notate bene: ho parlato di “processo”.
Infatti non è il singolo AB test che fa la differenza, non sarà un semplice test a farà svoltare il tuo business.
Ma è l’approccio e i processi che ci sono dietro i test a portare nel lungo termine risultati degni di nota.
Dietro un test ci deve essere un approccio strategico, e non un approccio una tantum. In questo articolo voglio mostrarvi le procedure che utilizzo io stesso e il mio team per pianificare una strategia di A/B testing.
Primo step: la strategia
In ogni campo del marketing la strategia viene prima di qualsiasi cosa. Vi riporto la famosa citazione di Abramo Lincoln:
Se avessi a disposizione otto ore per abbattere un albero, ne passerei sei ad affilare l’ascia.
La stessa cosa avviene anche negli A/B test. I test sono estremamente importanti per una strategia, e la strategia è estremamente importante per i test.
La relazione che hanno è di “ipotesi-risposta”.
La strategia pone delle ipotesi aziendali, l’A-B test ci dà una risposta. “Perché c’è bisogno di ipotesi in una strategia?”
Ogni singola strategia ha bisogno di domande e ipotesi. Non esiste una strategia che funziona al 100% in ogni suo singolo aspetto.
Tutto è migliorabile.
Se partiamo con questo presupposto diventa tutto più semplice da capire.
E come possiamo migliorare?
Con un approccio scientifico tramite A/B testing.
Con i test, la matematica e la statistica la nostra strategia non viene orientata da ipotesi soggettive, prive di un fondamento matematico.
Ma viene orientata dai dati che ci hanno dato le persone, il nostro mercato.
In questo modo abbiamo una strategia sia data-oriented che people-oriented.
Perché le nostre decisioni sono prese sulla basi di dati oggettivi, dati che ci sono stati forniti dal nostro mercato di riferimento.
Quindi da dove partire?
1° Step - Domande aziendali
L’approccio da utilizzare in questi casi è puramente interrogativo e introspettivo:
Le prime domande che dobbiamo porci sono:
- Quali sono i nostri obiettivi aziendali?
- Come si traducono in obiettivi di marketing?
- Quali sono le metriche che misurano questi obiettivi di marketing?
Questo è un processo importantissimo, andiamo ad analizzare meglio la singola domanda:
“Quali sono gli obiettivi aziendali?”
Questa è una domanda banale quanto difficile. Quali sono i reali obiettivi aziendali?
La risposta più classica è “vendere di più”.
Ecco, non dobbiamo fermarci così superficialmente.
Qua dobbiamo scavare più a fondo per capire le reali necessità aziendali.
Il vendere di più” infatti dev’essere declinato in obiettivi più specifici. Vi porto di qualche mio caso reale:
“Quest’anno voglio aumentare il fatturato, non importa più di tanto la marginalità, in questo periodo voglio saldare delle importanti relazioni con i fornitori.”
Oppure:
“Devo aumentare gli utili quest’anno e capitalizzare l’attenzione che si è creata attorno al brand.”
Ecco serve una risposta così, molto dettagliata.
Qualche volta il proprietario di un business potrebbe non avere le idee chiare, ed è compito nostro andare a conversare per tirare fuori una risposta di questo tipo.
Senza obiettivi aziendali specifici non abbiamo una meta, e senza meta non possiamo valutare se il viaggio che stiamo facendo è nella direzione giusta.
Ora che abbiamo capito qual è la meta passiamo alla seconda domanda:
“Quali sono gli obiettivi di Marketing?”
Una volta capiti gli obiettivi aziendali dobbiamo tradurli in obiettivi di Marketing.
Andiamo a capire meglio prendendo gli esempi di prima:
Obiettivo aziendale = “Quest’anno voglio aumentare il fatturato, non importa più di tanto la marginalità, in questo periodo voglio saldare delle importanti relazioni con i fornitori.”
Obiettivo di marketing = “Aumentare le vendite dei brand X e Y, forniti da quei determinati Fornitori”
Oppure:
Obiettivo aziendale = “Devo aumentare gli utili quest’anno e capitalizzare l’attenzione che si è creata attorno al brand.”
Obiettivo di marketing = “Creare campagne mirate sul database clienti”; “Aumentare il numero di acquisti per cliente”
Ed ecco che siamo passati da un obiettivo aziendale ad un obiettivo capibile dal reparto marketing che può dunque effettuare delle azioni precise per raggiungere quel determinato risultato.
Ora dobbiamo capire effettivamente come misurare questo risultato.
Se il nostro obiettivo fosse “perdere peso”, dobbiamo capire innanzitutto quanto pesiamo per poter valutare i progressi nel tempo.
Ed ecco che passiamo alla terza domanda:
“Quali sono le metriche che misurano questi obiettivi di marketing?”
Una volta individuati gli obiettivi di Marketing dobbiamo quindi capire quali sono i numeri che dobbiamo guardare.
Questa è una fase delicata: prova ad andare su Google Analytics senza una domanda specifica, ti troverai a navigare delle ore tra diecimila numeri, senza tirar fuori niente di davvero pratico.
Abbiamo bisogno di metriche precise da andare ad analizzare, e da andare a ottimizzare grazie alla strategia di Testing
Quindi sempre prendendo l’esempio di prima:
Obiettivo aziendale = “Quest’anno voglio aumentare il fatturato, non importa più di tanto la marginalità, in questo periodo voglio saldare delle importanti relazioni con i fornitori.”
Obiettivo di marketing = “Aumentare le vendite dei brand X e Y, forniti da quei determinati Fornitori”
Metriche = “Conversion Rate di chi ha visto brand X e Y”; “ATCCR (Add to Cart Conversion rate) prodotto X e Y”; “CTR campagne”, etc.
Grazie a questo processo adesso abbiamo delle metriche da andare a guardare sulle nostre dashboard di Analytics.
E soprattutto abbiamo delle metriche precise su cui possiamo lavorare tramite A/B test.
Con questo processo abbiamo estrapolato nel marasma di metriche che abbiamo a disposizione delle KPIs (Key Performance Indicators).
Le KPIs sono ciò che ci indica se ci stiamo avvicinando alla meta oppure no.
Potete vedere come grazie a questo processo composto da 3 domanda abbiamo trasformato un obiettivo aziendale generale in delle metriche precise misurabili e ottimizzabili.
Solo dopo questo processo possiamo andare a creare una strategia di AB testing con uno scopo specifico.
2° Step: Brainstorming
Una volta individuate le nostre KPIs possiamo ipotizzare una serie di test che si possono fare per ottimizzare quelle singole metriche.
Questa fase consiste nel riunire i vari reparti all’interno dell’azienda per avviare un processo creativo per la nascita di idee.
Esistono parecchi metodi che si possono fare in un gruppo di lavoro per stimolare il brainstorming e ipotizzare strategie.
Ma inizialmente basta un incontro con le varie parti del team in cui si fa il più classico dei brainstorming.
Ogni idea che viene fuori dal brainstorming va appuntata, io consiglio solitamente un Google Spreadsheet.
Ho comunque preparato una video-guida pratica in cui vi mostro l’esatto processo che utilizzo con i miei clienti.
Se siete interessati commentate sotto questo post con “A-B”.
PS: Se raggiungiamo un numero consistente di commenti magari vi condivido direttamente il link al template 
Tornando a noi:
Dopo il brainstorming vi troverete con una lista di decine e decine di A/B test che si possono effettuare per migliorare la vostra strategia.
In una situazione di questo tipo ovviamente non possiamo testare tutto contemporaneamente.
E non possiamo nemmeno agire “a sentimento”.
Quale test implementare prima?
Ed ecco che arriviamo al terzo step:
3° Step: Prioritizzazione
A che cosa dobbiamo dare priorità del listone di test che abbiamo ipotizzato?
Anche qui c’è bisogno di un approccio che limiti “le decisioni di pancia” e i vari Bias umani che caratterizzano ogni nostra singola scelta.
Esistono perciò diversi framework che ci permettono di dare una priorità ad ogni singolo A/B test.
Un framework non è altro che un modello che cerca di semplificare la complessità della realtà.
Come Marketer, e come persone in generale, abbiamo bisogno di framework per organizzare più facilmente i milioni di input che la realtà ci offre.
Andiamo adesso a vedere i framework che reputo migliori da usare per la prioritizzazione delle idee:
METODO ICE
Il metodo ICE è un framework semplice ma altrettanto efficace. E’ stato inventato da Sean Ellis e Morgan Brown agli albori del Growth Hacking.
L’ho usato nella maggior parte dei miei progetti.
Consiste nel dare un punteggio da 1 a 10 a:
Impact = che impatto può avere questo test sul tuo business.
Confidence = quanto sei sicuro che generi un risultato.
Ease = con che facilità puoi implementare questo test.
Moltiplichiamo tra di loro questi 3 punteggi e abbiamo uno score finale che mette in ordine di priorità i test da effettuare.
METODO BRASS
Il metodo BRASS è invece un framework ideato da GrowthTribe, e assegna un valore da 1 a 5 a:
Blink = Cosa dice il tuo istinto rispetto a questo esperimento?
Relevance = Quanto è rilevante questo esperimento ai fini dei nostri obiettivi?
Availability = Con che facilità possiamo implementare questo esperimento?
Scalability = Se l’esperimento si rivela efficace, quanto è scalabile?
Dati i vari punteggi, si moltiplicano i valori e si ottiene la S finale, lo Score.
METODO PXL
Di recente ho scoperto questo metodo di cui mi sono innamorato, si tratta del metodo PXL, ideato dall’agenzia CXL, una delle agenzie di CRO optimization più forti che conosco.
Questo metodo si distingue dagli altri perché ha un modello quasi binario per i punteggi.
L’assunto dietro a questo framework è che per la prioritizzazione dei test bisogna limitare al minimo i pareri soggettivi. Questo modello lo fa ponendosi delle domande, e dando dei punteggi più semplici.
Le domande sono:
- Il test è Above the Fold? Voto: 1 se sì, 0 se no.
- Il cambiamento si nota in meno di 5 secondi? Se mostriamo la variabile A e poi la variabile B, le persone si accorgono di cosa è cambiato in meno di 5 secondi?
Voto: 2 se sì, 0 se no. - Aggiunge o rimuove un elemento? Questo perché i test con cambiamenti più grandi, come la rimozione di una distrazione o l’aggiunta di un’informazione chiave, tendono ad avere un impatto maggiore.
Voto: 2 se sì, 0 se no.
Inoltre questo modello assegna più valore ad ipotesi basate su dati già riscontrati e meno ad ipotesi basate su opinioni. Infatti aggiunge:
- Risolve un problema scoperto tramite dei test utente? I test utente sono test effettuati dal vivo, oppure online, direttamente con le persone per vedere come reagiscono al percorso d’acquisto o direttamente con il prodotto.
Voto: 1 se sì, 0 se no. - Risolve un problema scoperta tramite dei dati qualitativi? Ovvero un problema individuato tramite sondaggi, interviste, recensioni etc.
Voto: 1 se sì, 0 se no. - L’ipotesi è supportate da dati qualitativi emerse tramite
mappe di calore e/o registrazioni sessioni? L’ipotesi è nata grazie al confronto con strumenti come Hotjar, Yandex Metrica o Microsoft Clarity?
Voto: 1 se sì, 0 se no.
Inoltre l’ultimo importante punteggio è da dare al tempo di implementazione. Questo perché la velocità è un aspetto fondamentale da tenere in considerazione per il processo di testing.
Più rendiamo veloce questo processo, più siamo in grado di raggiungere risultati nel lungo termine.
Quindi è importante che nelle riunioni dedicate allo scoring delle idee siano presenti le persone che si occuperanno di implementare tecnicamente il testo.
La domanda che ci dobbiamo porre è:
- Quanto ci si mette ad implementarlo? Qual è il tempo necessario affinché questo testi sia implementato correttamente?
Voto: Meno di 4 ore = 3; Fino a 8 ore = 2; Meno di due giorni = 1; Più di due giorni = 0
Considerazione finali
In questo articolo abbiamo visto approfonditamente qual è il processo a 3 step per creare una strategia di testing che sia al servizio degli obiettivi aziendali.
E’ un processo che ho ideato nel tempo, confrontando diverse fonti e testandolo con diversi team.
Sono convinto che ogni azienda, anche se con poche risorse, può implementare un processo di questo tipo se c’è una reale intenzione di migliorare.
Come già vi ho accennato ho preparato una video-guida pratica e un template pronto all’uso per iniziare ad implementare questi processi.
Io vi auguro una buona crescita,
Thomas
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