Che cos’è la funzione A/B testing di Amazon?
L’A/B Testing è uno strumento messo a disposizione da Amazon che permette di confrontare le performance di due versioni di contenuti per capire quale di queste possa suscitare maggiore interesse negli utenti, generando maggiori visualizzazioni, clic e vendite, ottimizzando al meglio la scheda prodotto.
Come funziona?
Il funzionamento dell’A/B testing su Amazon è basato sulla suddivisione degli utenti in due gruppi distinti. Il 50% degli utenti è esposto alla versione di controllo (A), mentre l’altra metà viene presentata con la versione di test (B). Al termine del periodo di test, vengono generati dati dettagliati, consentendo di valutare l’efficienza relativa di ciascuna versione in base a diversi parametri di interazione degli utenti.
Perchè questo strumento è così importante?
Si tratta di uno strumento importante perché consente di confrontare l’interazione degli utenti con la versione A e la versione B, individuandone le preferenze e determinando se il numero di visualizzazioni, clic e acquisti differisce tra le due.
Quando è utile utilizzare l’A/B Testing?
L’A/B testing è utile quando si desidera apportare modifiche a elementi critici come il titolo di un prodotto, l’immagine principale, i contenuti A+ e i bullet point.
Capire i risultati
L’analisi dei risultati dell’A/B testing comprende parametri come la probabilità che una versione sia più efficiente dell’altra, le vendite, il tasso di conversione e le unità vendute per utente in euro e in unità, fornendo così un quadro completo delle prestazioni di ciascuna variante. Inoltre, vengono indicati i possibili incrementi annuali delle vendite scegliendo la versione più efficiente.
Come impostare un A/B test?
Per avviare un A/B test su Amazon, è necessario pianificare attentamente l’esperimento, definendo chiaramente gli elementi della scheda prodotto da sperimentare. Successivamente, attraverso l’interfaccia di gestione esperimenti, è possibile creare una versione alternativa del contenuto (Versione B) e avviare l’esperimento. L’analisi dei risultati è fondamentale per identificare la versione del contenuto che offre le prestazioni migliori, e il risultato vincente può quindi essere implementato al fine di ottimizzare la scheda prodotto e ottenere migliori risultati.