{"id":20147,"date":"2021-09-16T12:34:51","date_gmt":"2021-09-16T11:34:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nexoya.com\/blog\/the-university-of-zurich-x-nexoya-the-a-z-of-a-b-testing\/"},"modified":"2024-05-23T10:33:31","modified_gmt":"2024-05-23T09:33:31","slug":"the-university-of-zurich-x-nexoya-the-a-z-of-a-b-testing","status":"publish","type":"blog_posts","link":"https:\/\/www.nexoya.com\/it\/blog\/the-university-of-zurich-x-nexoya-the-a-z-of-a-b-testing\/","title":{"rendered":"L\u2019Universit\u00e0 di Zurigo x Nexoya: La A-Z dei test A\/B"},"content":{"rendered":"<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_af4d15-05\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05 mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_af4d15-05\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05 img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_af4d15-05[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_af4d15-05\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_af4d15-05 wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_af4d15-05\">Suggerimenti e trucchi per eseguire un A\/B test di successo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Condurre esperimenti sul campo non \u00e8 cos\u00ec facile come potrebbe sembrare. Sulla base dell&#8217;esperienza di un ampio studio condotto per 8 mesi in collaborazione con l&#8217;Universit\u00e0 di Zurigo, le intuizioni pi\u00f9 importanti sono riassunte di seguito. Questo studio faceva parte di un progetto pi\u00f9 ampio di ricerca dell&#8217;UZH.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nell&#8217;odierno panorama del marketing digitale, variegato, complesso e veloce, pu\u00f2 essere una sfida enorme capire esattamente che tipo di impatto abbiano le tue campagne marketing sui risultati.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le vendite sono aumentate grazie alla nuova campagna display appena lanciata o perch\u00e9 il lancio della campagna \u00e8 coinciso con qualche altro fattore, come un evento stagionale come la Pasqua o, prendendo come esempio il 2020, un lockdown legato a una pandemia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naturalmente, con l&#8217;esperienza arriva anche la conoscenza, quindi probabilmente siete in grado di riconoscere l&#8217;interazione tra i vari canali marketing e i fattori esterni, ma cosa succede se state testando una nuova soluzione di marketing o se state utilizzando una tecnologia innovativa?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A questo punto entrano in gioco gli A\/B test. Sono un elemento fondamentale del kit di strumenti di un marketer e un modo eccellente per capire quale sia l&#8217;impatto di una particolare area della vostra attivit\u00e0 di marketing sui vostri profitti, con la certezza che gli effetti osservati non siano dovuti al caso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per la collaborazione di Nexoya con l&#8217;Universit\u00e0 di Zurigo, questo \u00e8 esattamente ci\u00f2 che abbiamo fatto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per la sua tesi di laurea magistrale, Flavia Wagner voleva capire come l&#8217;utilizzo dell&#8217;IA rispetto agli esperti di marketing influisse sui risultati complessivi. Nexoya era la soluzione perfetta da mettere alla prova: utilizziamo l&#8217;IA per ottimizzare i budget di marketing cross-canale e fornire l&#8217;allocazione ideale della spesa per ottenere le migliori prestazioni, pi\u00f9 efficienti dal punto di vista dei costi, su base dinamica e continua.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;ipotesi di Wagner era semplice: l&#8217;ottimizzazione basata sull&#8217;IA ha risultati migliori rispetto ai budget di marketing ottimizzati manualmente da un esperto di marketing?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Poich\u00e9 questo esperimento era destinato a una tesi di laurea magistrale che sarebbe stata sottoposta a una severa revisione, era estremamente importante che i risultati fossero in grado di resistere all&#8217;esame statistico. Lo standard di riferimento sono gli esperimenti randomizzati sul campo che forniscono stime affidabili e generalizzabili dell&#8217;effetto.&nbsp; Applicando molteplici analisi statistiche ai dati raccolti nel corso di un semestre, Wagner ha potuto concludere che l&#8217;ottimizzazione del budget guidata dall&#8217;intelligenza artificiale di Nexoya ha prodotto il <strong>19% di clic in pi\u00f9<\/strong> rispetto all&#8217;esperto di marketing e<strong> il 77% in pi\u00f9<\/strong> rispetto al gruppo di controllo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Grazie al test A\/B, siamo stati in grado di dimostrare in modo definitivo l&#8217;impatto del nostro strumento di marketing sui risultati delle campagne.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Zurich-experiment-results-IT.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-20151\" srcset=\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Zurich-experiment-results-IT.png 1024w, https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Zurich-experiment-results-IT-300x169.png 300w, https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Zurich-experiment-results-IT-768x432.png 768w, https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Zurich-experiment-results-IT-350x197.png 350w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><strong>Quindi, senza ulteriori indugi, ecco i nostri suggerimenti e trucchi per l&#8217;impostazione del A\/B test :<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_1fbd34-a4\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4 mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_1fbd34-a4\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4 img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_1fbd34-a4[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_1fbd34-a4\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_1fbd34-a4 wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_1fbd34-a4\"><strong><strong>Includere un gruppo di controllo<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Avere una base di attivit\u00e0 durante la quale non vengono apportate modifiche significa poter garantire che non ci siano fattori esterni che influenzino i risultati in uno dei gruppi di test e non nell&#8217;altro. In ciascuno dei nostri due cicli di esperimenti, abbiamo fatto funzionare le nostre campagne per 7 giorni senza apportare modifiche prima di iniziare l&#8217;ottimizzazione. Nel secondo esperimento abbiamo avuto anche un gruppo di controllo in funzione per tutto il tempo, per vedere come Nexoya e l&#8217;esperto si sarebbero confrontati con una campagna di marketing senza ottimizzazioni di budget. In questo modo \u00e8 stato possibile effettuare un&#8217;analisi dei risultati per differenza.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_459da1-20\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20 mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_459da1-20\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20 img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_459da1-20[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_459da1-20\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_459da1-20 wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_459da1-20\"><strong><strong>Siate meticolosi nel suddividere i gruppi di test<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00c8 possibile suddividere i gruppi di test in molti modi diversi, ma \u00e8 fondamentale prendere in considerazione tutti i fattori che possono influenzare i gruppi e controllarli. Inoltre, \u00e8 importante che non vi siano interazioni o sovrapposizioni tra i gruppi. Negli esperimenti di Nexoya per UZH, i gruppi sono stati divisi per regioni geografiche. Per garantire che le dimensioni e gli interessi dell&#8217;audience fossero il pi\u00f9 possibile uguali tra i blocchi geografici, li abbiamo definiti in base a fattori quali la popolazione, il PIL, l&#8217;interesse dell&#8217;audience (ad esempio, il numero di aziende tecnologiche rilevanti per il nostro prodotto) e i volumi di ricerca.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_4da8a2-aa\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_4da8a2-aa\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_4da8a2-aa[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_4da8a2-aa\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_4da8a2-aa wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_4da8a2-aa\"><strong><strong>Avere una potenza statistica sufficiente<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Per garantire che i risultati siano statisticamente validi, \u00e8 molto importante avere una potenza sufficiente. Il nostro test A\/B \u00e8 stato condotto in quattro blocchi geografici distinti, in cui i budget sono stati ottimizzati come campagna individuale, in modo da avere 4 gruppi per trattamento. Questo ci ha permesso di aumentare la potenza per ottenere risultati statisticamente significativi. La regola generale \u00e8: pi\u00f9 dati ci sono, meglio \u00e8.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_8f1810-6c\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_8f1810-6c\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_8f1810-6c[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_8f1810-6c\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_8f1810-6c wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_8f1810-6c\"><strong><strong>Controllo del maggior numero possibile di fattori durante la configurazione<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Questo pu\u00f2 sembrare abbastanza ovvio, ma quando si gestiscono pi\u00f9 campagne su pi\u00f9 canali, a volte le cose passano inosservate. \u00c8 fondamentale che se si apporta una modifica a una campagna nel gruppo A (come il segmento di pubblico a cui ci si rivolge), la stessa modifica venga replicata nel gruppo B. Altrimenti, \u00e8 estremamente difficile dire che, ad esempio, l&#8217;ottimizzazione del budget \u00e8 stata la ragione per cui un gruppo ha ottenuto risultati migliori dell&#8217;altro. Quando si controlla con attenzione questo aspetto, \u00e8 molto pi\u00f9 chiaro quale sia l&#8217;impatto effettivo sulle prestazioni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_479e80-9b\"]{font-style:normal;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b mark.kt-highlight, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_479e80-9b\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b img.kb-inline-image, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading20147_479e80-9b[data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_479e80-9b\"] img.kb-inline-image{width:150px;vertical-align:baseline;}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading20147_479e80-9b wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading20147_479e80-9b\"><strong><strong>Utilizzare modelli statistici appropriati<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>I marketer spesso guardano ai risultati di un test A\/B nel loro formato grezzo (ad esempio, il gruppo A ha registrato 400 conversioni e il gruppo B 500, quindi il gruppo B ha ottenuto risultati migliori), ma l&#8217;esecuzione di un&#8217;analisi statistica sul test vi dar\u00e0 risultati molto pi\u00f9 solidi. Per questo motivo, \u00e8 importante scegliere i modelli giusti da utilizzare per l&#8217;analisi. Nel nostro caso, per analizzare i risultati abbiamo utilizzato la Difference-in-Differences e l&#8217;ANOVA. L&#8217;inclusione di fattori aggiuntivi nell&#8217;analisi, come il denaro speso, il giorno della settimana e gli effetti fissi regionali, migliora ulteriormente l&#8217;accuratezza dei risultati.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I test A\/B sono in definitiva un modo molto potente ma relativamente semplice per scoprire come i vari sforzi di marketing influiscono effettivamente sui risultati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel nostro caso, siamo riusciti a concludere che s\u00ec, l&#8217;ottimizzazione del budget basata sull&#8217;intelligenza artificiale ha ottenuto risultati migliori rispetto alla stessa ottimizzazione eseguita da un esperto di marketing, in particolare <strong>il 19% in pi\u00f9.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Un ringraziamento speciale a Flavia Wagner e al Dr. Markus Meierer dell&#8217;Universit\u00e0 di Zurigo per questa collaborazione.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Suggerimenti e trucchi per eseguire un A\/B test di successo Condurre esperimenti sul campo non \u00e8 cos\u00ec facile come potrebbe sembrare. 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