Che cos'è l'A/B test nell'e-commerce di moda?
Un metodo per confrontare due versioni di una pagina, di un messaggio o di una funzione mostrandole ciascuna a un gruppo casuale di utenti e misurando quale ottiene risultati migliori.
In breve
L'A/B test è un metodo per confrontare due versioni di qualcosa, come una pagina prodotto, un'email o una funzione, mostrando in modo casuale ciascuna versione a un diverso gruppo di utenti. Si mantiene la versione che ottiene i risultati migliori su una metrica concordata, come il tasso di conversione.
Come funziona in pratica?
Un team definisce un'ipotesi, ad esempio che mostrare per prime le immagini indossate nella PDP aumenterà il tasso di aggiunta al carrello. I visitatori vengono suddivisi casualmente in due gruppi: il gruppo A vede la pagina attuale e il gruppo B la nuova versione. Dopo un numero sufficiente di visite, i risultati vengono confrontati con un test statistico per verificare se la differenza è probabilmente reale. I test con più di due varianti o con più elementi modificati si chiamano test multivariati.
Perché è importante per le aziende di moda?
Piccole modifiche a immagini, indicazioni sulle taglie, messaggi sulla consegna o filtri possono cambiare il modo in cui i clienti acquistano, e all'interno di un'azienda le opinioni spesso divergono. L'A/B test fornisce evidenze prima che una modifica venga estesa a tutti. Nel B2B i brand possono testare con i buyer retail le funzioni del portale, come scorciatoie per il riordino o promemoria sui minimi d'ordine, anche se il traffico più basso fa sì che i test debbano spesso durare più a lungo.
Come lo sta cambiando l'IA?
Gli strumenti di IA possono generare molte varianti di testi o immagini da testare e analizzare i risultati più rapidamente. Metodi come i multi-armed bandit spostano automaticamente il traffico verso le versioni più performanti mentre il test è in corso. I motori di personalizzazione vanno oltre e mostrano versioni diverse a segmenti di clienti diversi, il che richiede un'attenta progettazione dei test per non confondere gli effetti.
Errori frequenti
- Interrompere un test non appena una versione sembra in vantaggio, prima che i risultati siano affidabili.
- Misurare i clic ignorando resi, margine o valore del cliente a lungo termine.
- Eseguire test sovrapposti sulla stessa pagina che si influenzano a vicenda.
- Testare durante saldi o campagne non rappresentativi della normale attività commerciale.
Domande frequenti
Quanto dovrebbe durare un A/B test?
Abbastanza a lungo da raggiungere la dimensione del campione prevista e da coprire almeno un intero ciclo settimanale. La durata necessaria dipende dal traffico, dal tasso di conversione di partenza e dall'entità dell'effetto da misurare.
Che cosa possono testare i brand di moda con l'A/B test?
Test comuni riguardano immagini di prodotto, indicazioni su taglie e vestibilità, layout delle pagine, opzioni di ricerca e filtro, logiche di raccomandazione, messaggi su consegna e resi, oggetti delle email e passaggi del checkout.
