A/B test: 6 errori statistici che invalidano i risultati

Un A/B test mal fatto è peggio di nessun test: ti fa prendere decisioni sbagliate con falsa certezza. Il 70% dei test che vedo nelle PMI italiane ha almeno 2-3 errori statistici. Ecco i 6 più comuni e come evitarli.

1. Sample size insufficiente

Test con 200 visite per variante non dice nulla statisticamente. Calcolo veloce: per rilevare un cambio di +20% di conversion rate, servono ~3.500 visite per variante (a base 5%). Sotto, è solo rumore.

2. Durata troppo breve

Test fermato dopo 3 giorni "perché abbiamo già vinto". Errore. Minimo 1 settimana per coprire la variazione settimanale del comportamento (lun vs sab molto diversi). Idealmente 2-4 settimane.

3. Stop appena hai "statistical significance"

Significance del 95% raggiunta al giorno 4? Non fermare. È noto che fermarsi al primo momento di vincita inflaziona del 30-50% il tasso di falsi positivi (peeking problem). Stabilisci durata in anticipo, rispettala.

4. Test 5 varianti contemporaneamente

Multiple comparisons inflazionano il falso positivo. Se testi 5 varianti, c'è il 23% di probabilità che almeno una sembri "vincere" per puro caso. Correzione: test sequenziali (1 vs 1) o correzione Bonferroni.

5. Cambiare il test mid-stream

"Aggiungiamo una terza variante a metà". No. Resetta tutto e ricomincia. Cambiare durante test invalida la base statistica.

6. Non considerare la significance pratica

Cambio statisticamente significativo (+1.2% conversion) ma economicamente trascurabile. Se costa €5.000 implementare per €600/anno di gain, non vale. Sempre calcolare ROI implementazione.

Per A/B test seri serve disciplina e tool statistici. Strumenti consigliati: Google Optimize è morto, alternative gratuite VWO Free o A/B Tasty per PMI. Tool incluso nel pacchetto Conversion Site.

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