Creare A/B test più intelligenti usando la UX Research
Nel post How to Use UX Research to Create Smarter A/B Test Variations di CXL, uno dei siti leader sul complesso tema della Conversion Rate Optimization, si parla in modo molto chiaro dell’importanza della ricerca con gli utenti per condurre A/B test migliori e più efficaci.
Concordo che tra le principali cause di insuccesso degli A/B test c’è quella di “andare a tentoni”. Vengono testate delle varianti delle pagine da ottimizzare basate su ”sensazioni” e ipotesi senza fondamento.
Avere a disposizione i dati della ricerca qualitativa sui reali bisogni e i problemi affrontati dagli utenti, consente di andare dritti al punto delle criticità.
Grazie a questi insight si riduce la durata dei singoli test e si provano diverse alternative. Inoltre si possono condurre A/B test efficaci anche quando il traffico e il numero di conversioni non sono altissimi.
Conoscere i bisogni e il comportamento degli utenti è fondamentale per fare A/B test
In Doralab abbiamo condotto negli anni centinaia di test con gli utenti in diversi settori (banking, insurance, utility, retail). Conosciamo a fondo i bisogni informativi degli utenti e i loro principali pain point.
Anche nei settori dove non abbiamo una esperienza diretta di ricerca qualitativa possiamo contare su una elevata sensibilità nell’individuare i problemi grazie alla profonda conoscenza dei principali pattern di interazione che le persone hanno con le interfacce digitali.
Ma quindi per fare un A/B test è sempre necessario effettuare la ricerca con gli utenti?
Se il budget lo consente è fortemente consigliato, ma in ogni caso sconsigliamo di effettuare dei tentativi casuali scommettendo sulle ipotetiche cause dei problemi e consigliamo di affidarvi a chi ha una profonda conoscenza degli utenti.
