# Calcolatore gratuito per test A/B | Calcola l'impatto dei tuoi test A/B | Jotform

# Calcolatrice gratuita per test A/B

Vuoi aumentare l'engagement dei tuoi contenuti o i tassi di conversazione e ottenere risultati migliori per le tue campagne? Esegui test A/B per generare campagne di successo con il Calcolatore di Test A/B di Jotform. Misura i risultati dei test, crea report e genera subito campagne di maggior successo.

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Varianti

Visitatori

Conversioni

Tasso di conversione

A

1.00%

B

1.14%

Ipotesi

One-sided 

Two-sided 

Confidenza 

90% 

95% 

99% 

Il numero di risposte non può essere superiore al numero di persone che hanno ricevuto il sondaggio.

### Risultato significativo

Variant B’s conversion rate (1.14%) was 14%higher than variant A’s conversion rate (1.00%). You can be 95% confident that variant B will perform better than variant A.Variant B’s conversion rate (1.14%), which was 14%higher than Variant A’s conversion rate (1.00%), but you cannot say, with 95% confidence, that variant B will perform better than variant A.

**Potenza:**86.69%

**valore p:**0.0314

Link Copiato

## Modelli gratuiti per test A/B

Non sai come creare il tuo primo modulo di controllo? Nessun problema. Scegli uno dei nostri modelli già pronti per iniziare. Personalizzalo in base alle tue esigenze, condividilo con i tuoi utenti e inizia a raccogliere le informazioni necessarie per eseguire i tuoi test A/B.

### Modulo Monitoraggio AB Test

![Image 1: AB Test Log Form](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/form1.svg)

**Usa Template**

### Sondaggio Ricerca di Mercato

![Image 2: Market Research Survey](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/form2.svg)

**Usa Template**

### Modulo di Raggruppamento del Pubblico Target

![Image 3: Target Audience Grouping Form](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/form3.svg)

**Usa Template**

Generatore Moduli

## Raccogli facilmente i dati

Misura i KPI e promuovi campagne di marketing più efficaci con il Calcolatore di Test A/B di Jotform. Utilizza il nostro generatore drag-and-drop per personalizzare i tuoi moduli di test A/B, quindi condividili tramite link diretto o incorporali nel tuo sito web o portale online.

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![Image 4: Form Builder](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/builder.svg)![Image 5: Form Builder Background](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/builder-before.svg)

Tabelle Jotform

## Segmenta il tuo pubblico

Utilizza le tabelle Jotform per monitorare e gestire le risposte degli utenti da un unico posto centralizzato. Valuta quale versione della tua campagna funziona meglio. Identifica facilmente sottogruppi, tendenze e altro ancora per iniziare a costruire relazioni più significative con gli utenti.

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![Image 6: Jotform Tables](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/tables.svg)![Image 7: Jotform Tables Background](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/tables-before.svg)

Generatore Report

## Analizza e visualizza i dati

Con il Generatore di Report Jotform, puoi creare report professionali utilizzando i dati dei tuoi moduli di test A/B. Personalizza i tuoi report per valorizzare il tuo brand e condividili con clienti e collaboratori.

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![Image 8: Report Builder](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/reports.svg)![Image 9: Report Builder Background](https://cdn.jotfor.ms/p/ab-test-calculator/assets/img-min/reports-before.svg)

## Domande frequenti sul calcolatore dei test A/B

*    
### Che cosa sono i test A/B? Il test A/B, a volte chiamato split test, è un tipo di test che confronta due varianti di qualcosa per individuare quale versione sia preferibile. Viene spesso utilizzato per campagne di marketing o simili. Nel test A/B, gli utenti vengono selezionati casualmente per ricevere una delle due opzioni e l'analisi statistica viene condotta in base al loro feedback.   
*    
### A cosa servono i test A/B? I test A/B vengono utilizzati in molti settori per diversi motivi. I professionisti del marketing e della pubblicità li utilizzano comunemente per determinare l'opzione migliore da utilizzare nella progettazione di siti web, nelle offerte online, nei titoli, nelle email e nelle descrizioni dei prodotti.   
*    
### Come vengono calcolati i test A/B? I test A/B vengono calcolati confrontando i tassi di conversione di due diverse varianti per verificare se una ha una significatività statistica maggiore dell'altra. Alcuni fattori chiave da considerare nel calcolo del test A/B sono il punteggio z, il valore p, la dimensione del campione, l'intervallo di confidenza e il punteggio di confidenza.   
*    
### Come posso comprendere il successo di un test A/B? La significatività statistica del test A/B dovrebbe idealmente essere del 95% e non inferiore al 90%. In caso contrario, il test non avrà successo.   
*    
### Quanti campioni occorrono per un test A/B? La dimensione del campione richiesta dipende dal test A/B e da cosa misura. È necessario eseguire calcoli per determinare la dimensione minima del campione richiesta per il test A/B in questione.   
*    
### Qual è la significatività statistica nei test A/B? Nei test A/B, la significatività statistica garantisce che la differenza tra il gruppo di controllo e quello di prova dell'esperimento non sia dovuta al caso o all'errore. Maggiore è la significatività statistica, maggiore è la probabilità che la differenza tra i gruppi sia accurata. In breve, la significatività statistica è una misura della probabilità che l'ipotesi nulla sia vera.   
*    
### Qual è la formula della significatività statistica? La formula della significatività statistica è:

χ2= ∑(O−E)2/E   
*    
### Cos'è il punto z? Il punto z è una misura statistica che indica quanto un dato valore si discosta dalla deviazione standard. In parole povere, indica quanto il punto dati testato si discosta dalla media.   
*    
### Che cos'è il valore P? Il valore P è la probabilità che non vi sia alcuna differenza tra i gruppi di test e che il miglioramento indicato sia del tutto casuale.   
*    
### Che cosa è un'ipotesi nulla? L'ipotesi nulla si riferisce al presupposto di base secondo cui non vi è alcuna connessione tra due serie di dati.   
*    
### Qual è il “potere statistico” di un test? La potenza statistica di un test è la probabilità che il test rilevi una differenza statistica tra i gruppi di test, discostandosi di fatto dall'ipotesi nulla.   
*    
### Qual è la differenza tra test unilaterali e bilaterali? Un test unilaterale può determinare se una (e una sola) media è maggiore o minore di un'altra media. Un test bilaterale può determinare se due medie sono diverse tra loro.   
*    
### Che cos'è un punteggio di confidenza A/B? Un punteggio di confidenza A/B valuta la validità di un test A/B superato. Generalmente, un punteggio superiore al 95% è ideale.   
*   
 
### Come posso eseguire un test A/B? 

È possibile eseguire un test A/B seguendo i passaggi riportati di seguito:

    *   Inserisci il numero di visitatori e conversioni per la tua variante A.
    *   Inserisci il numero di visitatori e conversioni per la tua variante B.
    *   Determina l’intervallo di confidenza del tuo test.
    *   Calcola, analizza e condividi i tuoi risultati.

*    
### Come posso creare un test A/B? Puoi creare il tuo test A/B con Jotform partendo da zero o scegliendo uno dei nostri modelli già pronti. Crea e personalizza diversi moduli di test A/B per testare le tue opzioni e vedere quale sia la più efficace agli occhi del tuo pubblico.   
*    
### Posso personalizzare il mio test A/B? Sì, puoi personalizzare i moduli dei test A/B con il generatore drag-and-drop di Jotform. Aggiungi o rimuovi campi del modulo, modifica il testo, carica risorse o immagini di branding, scegli font e colori, e altro ancora, a seconda delle tue esigenze.   

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