Il multivariate testing è una tecnica di ottimizzazione che permette di capire quale combinazione di elementi su una pagina web funziona meglio. A differenza dell’A/B test, che mette a confronto due versioni intere di una pagina, qui si sperimentano più variabili contemporaneamente. Colori dei pulsanti, titoli, immagini, disposizione dei contenuti: tutto può essere messo in gioco allo stesso tempo per capire quale mix produce il risultato più efficace.
Perché conta nel digitale
Nel marketing online ogni dettaglio pesa. Spesso non è un singolo elemento a determinare il successo, ma l’interazione tra più fattori. Il multivariate testing consente di misurare queste interazioni e di andare oltre la semplice domanda “quale versione vince?”. Si tratta piuttosto di chiedersi: “quale combinazione di dettagli spinge davvero l’utente a compiere un’azione?”.
Applicazione in un progetto web
In un progetto digitale il multivariate testing si inserisce nella fase di ottimizzazione. Una web agency come The Rope, ad esempio, può usarlo per testare diverse varianti di un form di contatto: la posizione del bottone, la lunghezza dei campi, il colore del titolo. Il test non valuta ogni aspetto separatamente ma ne analizza gli incroci, così da capire quali elementi funzionano meglio insieme. Questo porta a decisioni basate su dati concreti e non su intuizioni isolate.
Come valorizzarlo in agenzia
Un’agenzia digitale può sfruttare il multivariate testing per massimizzare la performance di landing page, campagne di lead generation e percorsi di checkout. È utile quando si vuole spremere il massimo da un traffico già acquisito, evitando sprechi di budget. Non è un’attività che si improvvisa: servono numeri consistenti di visitatori per avere risultati attendibili e strumenti di analisi integrati al sito. Quando gestito con metodo, diventa un alleato prezioso per dimostrare con chiarezza il ritorno sull’investimento.
Errori comuni da evitare
Il rischio più frequente è avviare un multivariate test senza avere abbastanza traffico: i risultati sarebbero poco affidabili. Altro errore è cambiare troppe variabili in contemporanea senza un disegno logico, rischiando di non capire quale combinazione ha davvero generato il miglioramento. A volte si confonde questo approccio con l’A/B testing e si usano le due tecniche in modo improprio. Ogni metodo ha il suo campo ideale e serve saperli distinguere.
Un esempio pratico
Immaginiamo una pagina di iscrizione a una newsletter. Si testano due titoli diversi, due immagini e due colori di pulsante. Con il multivariate testing non si fanno tre test separati, ma si mettono insieme tutte le varianti e si osserva quale combinazione porta più iscrizioni. Magari il titolo A funziona meglio con il pulsante blu e l’immagine 2, mentre il titolo B rende bene solo con il pulsante arancione. Il bello è proprio scoprire che non esiste un “migliore assoluto”, ma la combinazione giusta per quel contesto e quel pubblico.