Cosa imparerai

Scopri quando i risultati di un test A/B sono considerati statisticamente significativi per i moduli d'iscrizione di Klaviyo. Questa guida spiegherà la significatività statistica per i moduli d'iscrizione e quando viene stabilita.

Klaviyo decide quando un test A/B ha raggiunto la significatività statistica una volta che 1 variante ha dimostrato matematicamente di ottenere prestazioni migliori rispetto a un'altra. Puoi configurare un test A/B in modo che selezioni automaticamente la variante di modulo vincente e termini una volta che i risultati del test sono considerati statisticamente significativi.

I test A/B ti consentono di misurare il rendimento dei diversi elementi dei moduli, per assicurarti che risuonino con i visitatori del tuo sito e generino un forte coinvolgimento degli utenti. È importante capire se un test può essere considerato statisticamente significativo, così puoi analizzare efficacemente i risultati e determinare quali miglioramenti apportare. Se i risultati del test non sono statisticamente significativi, è più difficile confermare che una particolare variante porterà a un rendimento migliore su larga scala.

Come Klaviyo determina la significatività statistica per i moduli

Per raggiungere la significatività statistica, un test A/B di un modulo d'iscrizione deve soddisfare le seguenti condizioni:

  1. Una probabilità minima di successo del 90% per la variante principale
  2. Un minimo di 1.000 visualizzazioni del modulo per variante

Consulta la sezione seguente per una spiegazione più dettagliata di come Klaviyo considera ciascuno di questi fattori.

  • Probabilità di vincita della variante principale
    • Questa è la probabilità che il tasso di invio del modulo per la variante principale sia davvero più alto del tasso di invio del modulo per tutte le altre varianti. Un’alta probabilità di vittoria significa che ci sono prove solide che la variante principale vincerà perché il modulo è migliore, non per puro caso.
  • Visualizzazioni dei moduli
    • Un modulo deve raccogliere un numero sufficiente di visualizzazioni per garantire che i risultati non siano distorti da eventuali anomalie nelle fasi iniziali del test.

Terminare un test A/B dopo che è stata raggiunta la significatività statistica

Nell'impostazione Selezione del vincitore, puoi configurare il test in modo che termini automaticamente quando c'è 1 variante che supera le altre a un livello statisticamente significativo o quando raggiunge una data specifica. In alternativa, puoi selezionare entrambe le caselle per terminare il test quando viene soddisfatta 1 delle 2 condizioni (ovvero quando il test raggiunge la significatività statistica o arriva alla data di fine).

The Winner selection section of the A/B test settings page where you can choose how a winning form variation will be chosen showing both the statistical significance and date boxes checked.
The Winner selection section of the A/B test settings page where you can choose how a winning form variation will be chosen showing both the statistical significance and date boxes checked.

In alternativa, se scegli di terminare il test manualmente deselezionando entrambe le caselle in Selezione del vincitore, dovrai monitorare i risultati in autonomia e scegliere manualmente sia il vincitore sia la data di fine.

Quando visualizzi i risultati di un test in corso, puoi monitorare la probabilità di vittoria e i dati attuali per ciascuna variante nel menu Panoramica della scheda Risultati del test A/B.

The A/B test results page for an example, in-progress A/B test where you can see the current win probability as well as a data breakdown and graph of the current metrics per variation.
The A/B test results page for an example, in-progress A/B test where you can see the current win probability as well as a data breakdown and graph of the current metrics per variation.

Per maggiori dettagli, vai alla nostra guida sulla revisione dei risultati dei test A/B.

Risorse aggiuntive

  • How to A/B test a sign-up form

    Learn how to use A/B testing to evaluate the performance of various elements of your sign-up forms. By effectively analyzing the results, you can ensure that your forms resonate with site visitors and contribute to list growth.

  • Best practices for A/B testing reference

    Learn best practices for using Klaviyo's A/B testing features to help optimize your communication with customers.

  • Understanding sign-up form analytics

    Learn how to analyze your sign-up forms' performance so you can iterate and optimize based on knowledge of areas you excel in and areas where you can improve. This guide will help you gain a better understanding of your sign-up form analytics and each of the available reporting pages (i.e., Overview tab and A/B test results tab).

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