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C’è una terza via nel test A/B

 
AB

“La filosofia dell’incremento
è il
peggior nemico dell’innovazione”

N. Negroponte

Siamo dentro un
grande esperimento sociale senza rendercene conto.
La metà di noi fanno parte
dell’esperimento, l’altra del gruppo di controllo. 
Amazon, Google e molte
imprese online fanno migliaia di esperimenti giornalieri sulle cavie, ossia sui
nostri comportamenti nella Rete. Sperimentano come e quanto le loro istruzioni
producono in noi le azioni di acquisto. 

Lo strumento è il
famoso test A/B
, e ci
sono imprese come Optimizely che prosperano su questo trend.

Il test A/B è utile,
instabile e pericoloso:

Utile
Il test misura in
modo semplice il tasso di conversione
, cioè un rapporto tra quante persone visualizzano una
pagina e quante effettivamente procedono all’azione (iscrizione, acquisto,
etc.). 
Per dettagli,
consultare il libro
 e il blog di G. Diegoli che spiegano
bene come fare. 

Per essere chiari,
è uno strumento utile perché è quantitativo (ecco un esempio
 segnalato da Luca Conti) ma impone dei limiti non sempre evidenti a chi lo
utilizza.

Instabile
È instabile,
perché le persone potrebbero cambiare la scelta inaspettatamente. Se si prova a
offrire uno stesso bene a prezzi differenti il continuo scambio d’informazioni
tra gli utenti potrebbe portare a delle proteste (e sappiamo che Amazon ha
avuto non pochi problemi con il pubblico nel passato). 
Le persone non
sono sempre intercambiabili: cambiando il campione, in un momento successivo,
potrebbe cambiare il risultato. Trattasi in ogni modo di una ricerca quantitativa, si può giungere attraverso misurazioni corrette a conclusioni errate. 

Pericoloso
Pericoloso perché
si migliora continuamente ma non si cambia mai paradigma. È pericoloso quando diventa un abito mentale della misurazione e si perde la consapevolezza del costo-opportunità delle modifiche. 
 Il problema è che
non è facile fermarsi, si pensa sempre a migliorare l’infinitesimo tra le
migliaia di variabili a disposizione. 

Ed è da impiegare con cautela anche perché non è qualitativo, non ci dice perché alcuni visitatori che arrivano
sul sito fanno le azioni previste. 
Il test A/B è un
metodo basato sull’evidenza dei fatti, e non è sempre un bene. Di certo non è uno strumento ideale per stimolare la creatività.

Cerca invece l'incremento del business attraverso l’efficienza, sempre rivolta a spingerci di corsa alla cassa, dove troviamo già un carrello pronto. Tutto per
ridurre il numero dei click, per vendere di più, e più in fretta possibile.

L’ossessione del
tasso di conversione così diventa una misura della “nostra” produttività sulla
loro piattaforma. 
Al posto di tale
efficienza avremmo bisogno di più innovazione (non solo di prodotto ma anche di
modelli di business, di processo). 

Cioè, non è il
consenso dato dalla maggioranza che deve determinare la tirannia dei risultati.
Oltre il bivio, A o B, ci possono essere altre strade da percorrere per avere più
benefici.

È purtroppo una riedizione dell’ottimizzazione
di massa, proprio come avviene nel mondo offline, dove i suoi ritorni sono
decrescenti. Nell’online abbiamo la possibilità della personalizzazione di
massa. Molto più difficile, ma i suoi ritorni sono crescenti. Fino al margine
dell’ultima persona.

Alcune probabili
critiche: se non si misura, come si può capire?
C'è da rispondere che n
on si può capire se non si vede, oltre i numeri, con l’immaginazione. 
Il rapporto tra la
precisione della logica e l’arte dell’immaginazione l'ha espresso una volta per
tutte uno dei più grandi scienziati:

"Logic will get you from A to B. 
Imagination will take you everywhere." 

Albert Einstein

Twitter: @massimochi