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.

Informazioni sensibili come il numero di telefono vengono date con maggiore facilità se si rassicura l’utente su come verranno utilizzate.

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.

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