{"id":190,"date":"2011-09-06T12:59:05","date_gmt":"2011-09-06T10:59:05","guid":{"rendered":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/manuale-abtesting\/"},"modified":"2011-09-06T12:59:05","modified_gmt":"2011-09-06T10:59:05","slug":"manuale-abtesting","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/manuale-abtesting\/","title":{"rendered":"Introduzione ai test A\/B"},"content":{"rendered":"

I dati sono uno strumento inestimabile per i web designer che devono prendere delle decisioni riguardanti la user experience. I test A\/B, o split test, sono uno dei modi pi\u00f9 semplici per misurare l’effetto di diversi design, contenuto o funzionalit\u00e0. I test A\/B ci permettono di creare degli elementi di user experience altamente performanti che potete implementare nel vostro sito. Ma \u00e8 importante essere sicuri di raggiungere dei risultati statistici significativi ed evitare le false tracce. Vediamo come fare.<\/p>\n

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Cos’\u00e8 un test A\/B?<\/h2>\n

In un test A\/B si paragonano due versioni di un elemento della pagina per un certo tempo, con lo scopo di verificare quale abbia una miglior performance. Gli utenti vedranno una versione oppure l’altra e voi misurerete le conversioni per ciascun insieme di utenti. I test A\/B aiutano i designer nel confronto dei contenuti, come ad esempio titoli differenti, il testo per una call to action o la lunghezza del testo principale. Le scelte di design e di stile possono essere anch’esse testate. Ad esempio, potete testare dove mettere un pulsante per il login o quanto deve essere grande. I test A\/B possono inoltre essere d’aiuto per misurare i cambiamenti di funzionalit\u00e0: ad esempio, come e quando vengono mostrati i messaggi di errore.<\/p>\n

In aggiunta, gli split test possono esserci d’aiuto quando stiamo operando dei cambiamenti drastici nel design, che pertanto devono essere mitigati, come ad esempio un redesign della homepage. Potete prendere dei pezzi del design modificato e testarli per ogni passo che fate dal vecchio design al nuovo, senza preoccuparvi del fatto che un cambiamento drastico possa alienare la vostra base di utenti o causare una grande diminuzione delle conversioni.<\/p>\n

I risultati dei test A\/B hanno un impatto duraturo. E’ importante sapere quali design pattern funzionano meglio per i vostri utenti, cos\u00ec che possiate ripetere i risultati \u201cvincenti\u201d dei test A\/B su tutto il vostro sito. Sia che apprendiate il modo in cui gli utenti rispondono al tono del contenuto, alle call to action o al layout, potete applicare quello che imparate man mano che create del nuovo contenuto.<\/p>\n

I dati vanno molto bene anche per i decision-maker che non sono designer. I test A\/B possono aiutare a prevenire le diminuzioni nel conversion rate, l’alienazione degli utenti abituali e le diminuzioni delle entrate. I clienti apprezzano questo tipo di dati. Le conversioni che misurate potrebbero effettivamente essere gli acquisti di determinati prodotti, i click su un link, il numero di visite di ritorno al sito, la creazione di account o qualunque altra azione misurabile. Gli split test possono aiutare il vostro team a prendere decisioni basate sui fatti piuttosto che sulle opinioni.<\/p>\n<\/div>\n

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Decidere cosa testare<\/h2>\n

Innanzitutto, dovete decidere quali elementi della pagina vorreste sottoporre a un test. Le differenze tra le versioni A\/B dovrebbero essere nette: un piccolo cambiamento nel colore, un leggero riordinamento delle parole o dei cambiamenti trascurabili della funzionalit\u00e0 potrebbero non costituire dei buoni test A\/B, perch\u00e9 potrebbero non registrare delle grandi differenze nella user experience, dipendendo dalla dimensione della base degli utenti. La differenza tra le versioni dovrebbe influenzare il conversion rate e dovrebbe essere qualcosa da cui imparare per i futuri design. I migliori test A\/B dovrebbero confrontare:<\/p>\n