Cosa sono gli A/B test e perchè dovresti iniziare a farli?

Guida pratica con esempi

Nei siti web, così come nelle app, nelle email e in qualsiasi piattaforma digitale, ogni dettaglio conta. La posizione degli elementi in pagina, il copy di un titolo o il testo di un’informazione chiave possono trasformare un utente sul punto di abbandonare in uno che decide di interagire.

Ma come possiamo sapere cosa funziona meglio di altro?

Gli A/B test sono uno degli strumenti più efficaci per rispondere a questa domanda, permettendoci di basare le decisioni su dati concreti anziché su ipotesi soggettive o intuizioni.
In questo articolo scoprirai:

• Cosa sono gli A/B test e come funzionano.
• Come progettarli in modo efficace.
• Perché è importante farli.
• Due esempi pratici di A/B test.

1. Cosa sono gli A/B test?

Gli A/B test sono un metodo di sperimentazione che consente di confrontare due (o più) versioni di una pagina web, di un’email o di un elemento di un’interfaccia digitale, per determinare quale performa meglio in base a dati concreti.

Nella pratica, si mettono a confronto:

• Variante A (detta anche “controllo”): la versione originale.
• Variante B: una versione modificata (ad esempio, un colore diverso per un pulsante o un titolo più breve).

Grazie agli strumenti di testing, il traffico viene suddiviso in modo equo e casuale tra le due versioni (es. 50%-50%). Questa distribuzione randomica è fondamentale per garantire risultati attendibili e privi di distorsioni.

Al termine del test (dopo un periodo stabilito), si analizzano i dati in base ai KPI definiti in partenza, come CTR (Click-Through Rate), tasso di conversione, bounce rate o altri.

I possibili esiti di un A/B test sono:

• Positivo e statisticamente significativo → La variante B performa meglio della A, e il risultato non è dovuto al caso.
• Negativo e statisticamente significativo → La variante B performa peggio della A, e il risultato non è dovuto al caso.
• Non significativo → Non ci sono evidenze sufficienti per affermare che una variante sia migliore dell’altra.

2. Come si progetta un A/B test efficace?

Progettare un A/B test efficace significa partire da una domanda fondamentale:
“Perché voglio fare questo test?” Rispondere a questa domanda aiuta a definire un obiettivo che solitamente nasce da un insight di ricerca o da una necessità di business che evidenziano un problema o un’opportunità.

Dopo aver stabilito l’obiettivo, il passo successivo è formulare un’ipotesi di test, seguendo questa struttura:

• Se… [descrizione della modifica + eventuale segmento di traffico]
• Allora… [impatto atteso sul comportamento degli utenti o sulle metriche]
• Perché… [motivazione basata su dati, best practice o insight]

Esempio:

La durata di un A/B test dipende dal traffico disponibile e dall’obiettivo, che vengono utilizzati per calcolare il MDE (Minimum Detectable Effect), ovvero il minimo miglioramento rilevabile.

In generale, un test dovrebbe durare almeno 2 settimane per coprire eventuali fluttuazioni settimanali del traffico e non superare le 4-5 settimane, per evitare che fattori esterni influenzino i risultati.

Non tutte le ipotesi però hanno lo stesso impatto, quindi è importante dare priorità ai test più promettenti. Un metodo molto usato è il framework ICE, che valuta ogni test in base a tre criteri:

• Impact (Impatto): Quanto potrebbe migliorare il risultato desiderato?
• Confidence (Fiducia): Quanto siamo sicuri che funzionerà?
• Ease (Facilità di implementazione): Quanto è semplice eseguire il test?

Sommando i punteggi di questi tre fattori (da 1 a 10), otteniamo una priorità che aiuta a selezionare i test più strategici.

3. Perché fare A/B test?

Gli A/B test permettono di superare alcuni degli errori più comuni che molte aziende commettono quando prendono decisioni sul proprio sito web.

Superare le opinioni
“Secondo me questo copy funziona meglio”
Quante volte le decisioni su un sito web si basano su opinioni personali? Senza dati, le idee sono solo ipotesi. Gli A/B test permettono di validare ogni scelta con dati concreti, trasformando intuizioni in evidenze oggettive.

Ridurre i rischi
Anche una piccola modifica a un sito web può avere conseguenze economiche significative, e ogni decisione presa senza dati comporta un rischio per l’azienda. Con un A/B test, invece, si verifica prima l’effetto del cambiamento su un campione di utenti, riducendo l’incertezza e adottando solo le soluzioni che funzionano davvero.

Eliminare l’incertezza
A chi non è mai capitato di implementare una modifica e poi chiedersi: “Ha funzionato davvero?”. Spesso si analizzano i dati del “pre e post” implementazione, ma senza la sicurezza che il miglioramento (o il peggioramento) sia dovuto a quella modifica. Gli A/B test eliminano questo dubbio, dando risposte chiare e misurabili da condividere con interlocutori interni o esterni.

Accelerare l’implementazione di soluzioni efficaci
Infine, molto spesso, i tempi di sviluppo sono lunghi e una modifica che potrebbe migliorare le conversioni resta in attesa per settimane o mesi. Grazie agli strumenti di testing, se una variante funziona meglio, può essere messa live subito, senza aspettare. Questo permette di ottenere benefici in termini di conversioni già durante la fase di sviluppo, ottimizzando tempi e costi.

4. Due esempi pratici di A/B test

Caso studio: Tassomutuo – Ottimizzazione del funnel di conversione

Contesto
Tassomutuo è un sito di comparazione di mutui online. L’analisi dei dati ha evidenziato un calo significativo degli utenti negli ultimi step del funnel, ovvero quelli che portano alla compilazione del form di contatto. L’obiettivo del test era quindi ridurre l’abbandono e aumentare il numero di utenti che completano il processo.

Il test
Abbiamo testato una variante modificando tre elementi chiave negli ultimi passaggi prima della lead:

• Copy delle CTA e dei contenuti principali, per renderli più chiari e persuasivi.
• Peso grafico delle CTA, per migliorarne la visibilità.
• Microcopy di supporto, per anticipare eventuali dubbi e rassicurare l’utente.

Variante A (controllo):

Variante B:

Risultati
La variante B ha portato a un significativo miglioramento nel tasso di prosecuzione verso il form:
✅ +22% di visualizzazioni dello step 2
✅ +46% di visualizzazioni del form

Il test non ha avuto un impatto significativo sul tasso di completamento del form ma ci ha portato a un’ulteriore iterazione del test, sviluppando nuove ipotesi basate sui dati raccolti.

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Caso studio: Migliorare l’attrattività delle promozioni in homepage

Contesto
Su un sito di ricerca e prenotazione viaggi, l’analisi della homepage ha evidenziato che le offerte in promozione, posizionate dopo alcuni scroll, ricevevano poca visibilità e pochi click. L’obiettivo del test era aumentare sia la visualizzazione che l’interazione con queste offerte.

Il test
Abbiamo introdotto una CTA ad ancora visibile nella prima viewport della homepage, che guidava gli utenti direttamente alla sezione delle promozioni.

Risultati
Il tasso di click sui prodotti in promozione è cresciuto significativamente: la CTA ha orientato l’utente verso un’interazione più consapevole, rispetto allo scroll libero.

✅ +21% Click sui prodotti in promozione

Conclusione

Gli A/B test sono uno strumento potente per migliorare costantemente le performance di un sito web o di qualsiasi interfaccia digitale. Testare le proprie idee non solo riduce il rischio di decisioni sbagliate, ma aiuta a comprendere meglio il comportamento degli utenti e a prendere decisioni basate sui dati.

Se non hai mai fatto un A/B test, il momento giusto per iniziare è adesso!