Descrizione
Test A/B: decidere con i dati, non con le ipotesi
Il Test A/B confronta due versioni di una pagina, un pulsante o un’offerta mostrandole a gruppi diversi di utenti, per scoprire con i dati quale converte di più. Niente più scelte basate sul “secondo me”: decidi sui numeri reali.
Cosa include il servizio
Il lavoro comprende: definizione delle ipotesi da testare, creazione delle varianti, configurazione tecnica del test, raccolta dei dati e analisi dei risultati con la versione vincente e i prossimi test da fare.
Quanto costa e con quale durata
Test A/B ha un costo di 300 € per ciclo di test; la durata dipende dal traffico necessario a raggiungere risultati statisticamente affidabili (in genere 2-4 settimane).
Quando scegliere questo intervento
È la scelta giusta se vuoi migliorare le conversioni in modo scientifico, se hai dubbi su quale versione di una pagina funzioni meglio, o se vuoi ottimizzare con metodo invece che a intuito.
SEO e GEO: ottimizzare ciò che porta traffico
Testare le pagine valorizza il traffico di SEO e GEO: le visite che arrivano da Google e dalle citazioni in ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google AI Overview vengono convertite al meglio grazie a pagine validate dai dati.
Domande frequenti sui test A/B
Cos’è il Test A/B?
È un esperimento in cui si confrontano due versioni di una pagina, un pulsante o un’offerta (A e B) mostrandole a gruppi diversi di utenti, per scoprire con i dati quale converte di più ed eliminare le decisioni basate sulle ipotesi.
Perché fare test A/B?
Perché elimina il ‘secondo me’. Invece di indovinare cosa funziona, lasci che siano i dati reali dei tuoi utenti a dirtelo: anche piccole variazioni testate possono portare aumenti significativi e duraturi delle conversioni.
Cosa comprende il servizio?
Definizione delle ipotesi da testare, creazione delle varianti, configurazione tecnica del test, raccolta dei dati e analisi dei risultati con indicazione della versione vincente e dei prossimi test da fare.
Quanto costa il Test A/B?
Il servizio costa 300 € per ciclo di test e include definizione delle ipotesi, creazione varianti, configurazione, analisi dei risultati e raccomandazioni basate sui dati.
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