Misurare, misurare e misurare ancora un po'. Come marketer, la misurazione dei dati è fondamentale per ogni campagna. Quando si testano i dati, si impara ciò che funziona, ciò che non funziona e ciò che potrebbe funzionare con qualche ritocco.
Il test A/B è un must per le campagne di marketing. Ma come si fa a sapere se i risultati che si ottengono dai test split-test sono statisticamente significativi? Un rapido promemoria se è passato un po' di tempo dalla vostra ultima lezione di statistica: La significatività statistica determina se i risultati sono stati ottenuti a causa di fattori specifici o se si è trattato di una mera coincidenza.
Un modo per farlo è quello di utilizzare un calcolatore di significatività statistica che mostra le differenze tra i risultati di due campagne di marketing.
Cos'è un calcolatore di significato statistico?
Un calcolatore di significatività statistica può essere uno strumento semplice o complesso, progettato per aiutarvi a determinare se una modifica alla vostra campagna di marketing ha fatto una differenza statisticamente significativa nel vostro risultato. La differenza può essere positiva o negativa.
Per esempio, diciamo che avete creato due versioni di un pagina di destinazione per uno dei vostri servizi. La pagina A e la pagina B sono identiche, tranne che per un aggiornamento call-to-action avete inserito alla pagina B. La pagina A ha avuto 2000 visitatori e 90 conversioni; la pagina B ha avuto 1500 visitatori e 120 conversioni.
Inserite queste informazioni in una calcolatrice e vedrete che la pagina A ha un tasso di conversione del 5% al tasso di conversione dell'8% della pagina B, dando alla pagina B un tasso di conversione migliore del 78%. Una calcolatrice nota che si può avere la certezza al 100% che la pagina B avrà prestazioni migliori della pagina A sulla base di questi risultati.
È possibile eseguire la stessa analisi su due diverse versioni di un annuncio sui social mediadue diverse versioni del titolo di un post del blog e qualsiasi altro elemento della vostra campagna di marketing per creare una campagna completamente ottimizzata. Se siete esperti in Google Analytics, è possibile condurre test A/B nella piattaforma per confrontare e analizzare due o più varianti di una pagina web per ottimizzare tuo sito web.
Come utilizzare un calcolatore di significato statistico
Ogni calcolatore di significatività statistica funzionerà in modo un po' diverso, ma la maggior parte di essi sono relativamente semplici. Per calcolare la significatività statistica per i test A/B, dovrete concentrarvi su una metrica che differisce nelle due versioni di ciò che state testando, come una pubblicità a pagamento o una landing page.
Utilizzando l'esempio della pagina di atterraggio di cui sopra, si sta cercando di determinare se la chiamata ad un'azione sulla pagina A o sulla pagina B sta ottenendo conversioni migliori. Mantenere tutte le altre metriche uguali per testare accuratamente questo.
Dovrete anche assicurarvi di utilizzare una specifica dimensione del campione o una durata di tempo che sia la stessa per ogni versione. Ad esempio, potreste misurare i dati di ogni pagina per lo stesso periodo di una settimana per ottenere un campione accurato.
I migliori calcolatori di rilevanza statistica
Anche se è possibile calcolare la significatività statistica da soli, può essere molto più facile e veloce usare una calcolatrice per farlo. Fortunatamente, è possibile trovare online diverse calcolatrici gratuite che possono mostrare i risultati in pochi secondi.
Calcolatrice più semplice: Calcolatore del significato dei test A/B di Neil Patel
Se la semplicità è la vostra priorità, allora la calcolatrice di Neil Patel è un'opzione eccellente. Potete confrontare i dati tra le vostre due versioni o aggiungere altre varianti alla calcolatrice. Questa calcolatrice vi chiede il traffico delle pagine e le conversioni complessive per darvi una percentuale e una valutazione di fiducia per i vostri risultati.
Il meglio per i principianti: Calcolatore del significato del test A/B di Convertize
Questa calcolatrice di Convertize è un'altra semplice calcolatrice da usare se non si ha bisogno di un mucchio di metriche aggiuntive e ci si vuole concentrare solo sulle basi. È simile alla calcolatrice di Neil Patel, tranne per il fatto che è possibile aggiungere un livello di confidenza per mostrare quanto statisticamente significativi possano essere i vostri risultati sulla base di diversi livelli di confidenza tra il 90% e il 99%.
La calcolatrice più facile da capire: Calcolatrice di significatività statistica di Act-On Software
Il calcolatore di significatività statistica di Act-On presenta un indicatore di fiducia dei risultati di facile comprensione con colori che ricordano un semaforo che vanno da "probabilmente un colpo di fortuna" (rosso) a "buono per un senso approssimativo" (giallo) a "questa è una cosa sicura" (verde). I risultati sono calcolati utilizzando il test di ipotesi statistica chi-quadrato.
Best for Calculating Revenue Impact: Calcolatore di rilevanza statistica delle entrate per visitatore
Se vi state concentrando sull'impatto delle vostre modifiche sulle entrate per visitatore, questo calcolatore di Blast può essere d'aiuto. Potete caricare un file .CSV con i vostri dati inclusi per la calcolatrice per condividere i vostri risultati. Suggeriamo di scaricare il set di dati campione per giocare prima e avere un'idea di come dovrebbero essere i vostri dati prima di caricarli.
Migliori immagini: Calcolatore di test A/B bayesiano
Il calcolatore Bayesiano A/B Testing Calculator si pone al di sopra di tutto il resto per gli studenti visivi che capiscono più dai grafici che dal testo. Inserite i vostri dati nella calcolatrice facile da usare e il sito visualizzerà i grafici che includono i tassi di conversione, la perdita prevista e la probabilità della migliore variazione.
La migliore calcolatrice basata su Excel: Il Kit di Test A/B completo di HubSpot
HubSpot offre un kit di test A/B gratuito quando ti iscrivi con il tuo indirizzo email. Nel kit è incluso un calcolatore di significatività statistica che utilizza Microsoft Excel. Collegando i dati, è possibile vedere i risultati in tempo reale.
Un calcolatore di significatività statistica può aiutarvi a determinare quanto potete essere sicuri che i risultati del vostro test A/B siano corretti. Intrecciate la calcolatrice che funziona meglio per voi nella vostra strategia di marketing complessiva per aiutarvi a modificare i vostri risultati.
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