Glossario
Torna alla lista Torna alla lista

A/B test

L’A/B Test, a volte anche chiamato Test A/B o split testing, è una metodologia di marketing digitale che prevede di sviluppare contemporaneamente due versioni di una singola pagina web che si differenziano per una variabile soltanto, in modo da determinare quale delle due performi meglio in termini di efficacia nel periodo di prova.

Questo metodo si basa su un esperimento casuale e controllato in cui due o più varianti (classicamente chiamate A e B, da cui il nome) vengono mostrate a utenti diversi allo stesso tempo, e l’analisi statistica viene utilizzata per determinare quale variante porta a un miglioramento delle prestazioni.

Il concetto di A/B test ha radici nella ricerca scientifica e nel design sperimentale, dove tradizionalmente venivano confrontati due gruppi (uno di controllo e uno sperimentale) per valutare l’effetto di una variabile modificata. Nel contesto del marketing digitale, l’A/B test è stato adottato come strumento per migliorare e ottimizzare le pagine web, le email, le landing page e altri elementi di marketing, confrontando due versioni (A e B) che differiscono per un singolo fattore distintivo, come il colore di un pulsante, il testo di una call-to-action o il layout di una pagina. In generale, gli ambiti di applicazione sono vasti e includono tra gli altri il web design, la pubblicità online, il content marketing e l’email marketing.

Nel corso degli anni, l’A/B test è diventato uno strumento indispensabile nel toolkit dei professionisti del digital marketing, grazie anche all’avvento di software e piattaforme che semplificano la creazione e la gestione dei test. Le aziende di tutti i settori utilizzano l’A/B test per prendere decisioni basate sui dati, ridurre i rischi associati al lancio di nuove iniziative e massimizzare l’efficacia delle loro strategie di marketing e comunicazione. Questa tecnica si rivela utile perché fornisce dati empirici su cosa funziona meglio con un determinato pubblico, eliminando le congetture e permettendo di prendere decisioni basate su risultati concreti.

In particolare, il test è prezioso per ottimizzare i tassi di conversione, migliorare l’engagement degli utenti e aumentare il ROI delle campagne di marketing.