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A/B Test

Con la dicitura “A/B Test” si indica lo strumento che consente di testare due diverse versioni di un messaggio, di un’immagine, di una pagina web, di un testo, o di qualsiasi altro elemento grafico e contenutistico al fine di individuare la versione più performante.

In ambito marketing, l’A/B Test è molto utilizzato, si tratta infatti di una pratica che interessa diverse attività che possono spaziare dalla creazione di campagne ADS alla realizzazione di campagne di email marketing, fino a tutte le attività che riguardano anche la parte di content marketing.
Affinché un A/B Test venga effettuato correttamente,
è importante che venga effettuato seguendo un iter preciso.
Analizziamole gli step principali:

  • definizione dell’obiettivo da misurare;
  • scelta del pubblico target;
  • modalità di somministrazione dell’esperimento (solitamente si divide il target in due insiemi omogenei);
  • scelta dell’elemento da testare;
  • durata del test.

L’A/B Test è molto utilizzato e, come anticipato, può essere applicato per valutare diversi elementi come:

  • contenuti testuali (headline, CTA, copy annunci ADS…)
  • elementi grafici (font, colori, pulsanti, immagini..)
  • prezzi (offerte e sconti, formule per risparmiare)
  • usability (struttura del sito, articoli suggeriti, layout, landing page..)

Effettuare un A/B test è fondamentale poiché consente di raccogliere dati ed informazioni qualitative importanti a fini marketing e non solo.
Dati i numerosi campi di applicazione, esso consente infatti di analizzare diverse tipologie di performance e di trovare la soluzione migliore, permettendo di massimizzare l’efficienza di ogni attività.

La sua rapidità di implementazione rende l‘A/B test uno strumento potente e facilmente implementabile tutte le volte in cui si rende necessario, anche grazie all’impiego di numerosi strumenti.

Tra questi non possiamo non ricordare le piattaforme di marketing automation , come Adabra, che, proprio in virtù delle loro funzionalità legate alla personalizzazione dell’esperienza utente, all’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning e all’utilizzo di efficaci sistemi di profilazione e segmentazione dell’audience, rappresentano soluzioni efficaci e complete.

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