A/B Testing
Test controllato che confronta due versioni (A vs B) di una pagina, email o ad per determinare quale performa meglio. Fa parte del Glossario Marketing di Leone Ventures.
Vuoi fare A/B test che portano risultati veri?
Dalla definizione delle ipotesi alla significatività statistica: set-up, durata, segmenti e lettura dati senza bias. Ti aiutiamo a trasformare i test in decisioni.
Richiedi una consulenza personalizzataCos’è l’A/B Testing
A/B Testing è un esperimento controllato che confronta due varianti (A vs B) su un sottoinsieme di utenti per misurare quale versione produce performance migliori (es. conversion rate, open rate, CTR).
Esempio pratico e quando si usa
Esempio: due subject email: A “Sconto 20%” vs B “20% di risparmio su tutto”. B ottiene open rate 32% vs 28% → winner.
- Ottimizzazione continua di conversion rate, copy, design.
- Decisioni data-driven al posto di opinioni.
- Applicabile a landing, funnel, email, annunci, paywall.
Come funziona nella pratica quotidiana
Si parte da un’ipotesi chiara, si definiscono metrica primaria e durata minima, si assegna casualmente il traffico alle varianti e si analizza il risultato al termine dell’esperimento.
Dove si applica
- Progetti Enterprise: roadmap di esperimenti e governance.
- Startup & PMI: cicli brevi su MVP e feature chiave.
- Agenzie & Consulenti: deliverable misurabili per cliente.
- Team interni: cultura dell’ottimizzazione continua.
Consigli da professionisti
- Obiettivi chiari e KPI prima di partire.
- Testa e itera (backlog esperimenti + post-mortem).
- Documenta: ipotesi, set-up, risultati, learnings.
- Forma il team su metodi sperimentali e bias.
- Monitora con dashboard e alert automatici.
Errori comuni da evitare
- Saltare la ricerca (niente analisi preliminare).
- Ignorare gli utenti reali nella validazione.
- Sottovalutare tempi e stagionalità.
- Non misurare: senza KPI non c’è apprendimento.
- Copincolla di best practice senza contesto.
Metriche e KPI
Imposta KPI SMART per dimostrare l’impatto dei test su business e funnel.
- Conversion rate e uplift percentuale.
- CTR/Open rate per email/ads.
- CPA, ROI, ROAS dove rilevante.
- Tempo a significatività e potenza del test.
Strumenti utili
Per analisi economiche e proiezioni:
La scelta delle metriche dipende da obiettivi, traffico e ciclo decisionale.
Domande frequenti
Quanto tempo serve per vedere risultati?
Dipende da traffico e obiettivi. In media: 4–8 settimane per progetti medi; 3–6 mesi per programmi enterprise.
Quali competenze servono?
Metodologia sperimentale, analytics, comunicazione e padronanza degli strumenti standard.
Quanto costa?
In base a scope, team e stack: basic ~€5.000–10.000; enterprise ~€50.000–100.000+. ROI tipicamente in 6–12 mesi.
Meglio interno o agenzia?
Entrambe valide: team interni per contesto e velocità operativa; agenzie per best practice e scalabilità. Il modello ibrido funziona spesso meglio.
Questo articolo fa parte del Glossario
Scopri gli altri termini del Glossario Marketing di Leone Ventures: definizioni chiare, esempi pratici e casi d’uso reali.
Ultimo aggiornamento: Ottobre 2025.
