Il test A/B, noto anche come test diviso, è un metodo utilizzato nell'analisi web per confrontare due versioni di un sito web o un'app e determinare quale si comporta meglio in termini di un obiettivo di conversione specifico. Questo viene fatto mostrando le due versioni (A e B) a visitatori simili allo stesso tempo e poi analizzando statisticamente quale versione si comporta meglio su metriche predefinite come il tasso di clic, il completamento di form o gli acquisti.
Ad esempio, un sito web potrebbe testare due diversi design di pagina di atterraggio per vedere quale porta a più iscrizioni alla newsletter. Utilizzando strumenti come Pirsch Analytics, il proprietario del sito può misurare quale versione ha un tasso di iscrizione più alto e poi implementare il design più efficace per tutti i visitatori.
Il test A/B è uno strumento essenziale per l'ottimizzazione del sito web perché permette decisioni basate sui dati, riduce le congetture e migliora l'impegno degli utenti ottimizzando gli elementi in base al comportamento effettivo degli utenti.
