Come eseguire i test A/B: la guida completa dall'inizio alla fine

Probabilmente sai già che la tecnica migliore per ottimizzare la conversione su un sito web è creare test A/B. Ma quando consideri la creazione di test A/B sul tuo sito web, sorgono molte domande: quali pagine dovrei testare? Che tipo di test A/B devo creare? Come li creo? Quando dovrebbe terminare un test A/B? E, una volta terminato un test A/B, cosa devo fare? Questo post vuole essere una guida per aiutarti a creare test A/B in modo sistematico, rispondere a tutte le domande di cui sopra e assicurarti di ottenere i migliori risultati sul tuo sito web.

Che cos'è un test A/B

I test A/B sono test di progettazione che consentono di apportare variazioni alla stessa pagina per confrontare il comportamento degli utenti nelle diverse opzioni e per poter valutare quale delle versioni ottiene i risultati migliori.

Una volta analizzati i dati, puoi concludere quale versione risponde meglio e quando i risultati sono più positivi. Ad esempio, alcuni anni fa Obama, per aumentare le entrate della sua campagna, ha eseguito un test con diverse varianti della sua landing page web combinando immagini e pulsanti diversi.

E il risultato è stato che con la versione vincente è riuscito ad aumentare i ricavi di un totale di 60 milioni di dollari rispetto alla versione originale. Niente male, vero?

Quando esegui un test A/B, gli elementi da testare sul tuo sito web non devono essere solo le pagine, ma anche menu, widget, temi, modelli, ecc. Normalmente chiamiamo "versione originale", "versione di controllo" o " variante A" alla versione che esisteva prima dell'esecuzione di un test e "variazioni", "varianti" o "alternative B, C e così via" quelle che non sono la versione originale. Le differenze tra le diverse varianti possono variare da modifiche molto sottili rispetto alla versione originale a variazioni con modifiche radicali.

Inoltre, i test A/B vengono creati allo scopo di analizzare il comportamento degli utenti al fine di raggiungere un obiettivo predefinito. Abbiamo già visto nell'esempio precedente che l'obiettivo era ottenere più entrate per una campagna politica ma può anche essere ottenere più iscritti a una newsletter, più risposte a un modulo, più vendite di un prodotto, ecc.

Vantaggi dei test A/B

Immagino che i vantaggi del test A/B siano chiari dall'esempio sopra. I test A/B consentono di aumentare le entrate in modo collaudato, sulla base di dati reali sul comportamento dei nostri visitatori. Ma non si tratta solo di entrate, gli A/B test ci consentono anche di:

• Migliora l'esperienza dell'utente. I test A/B ci consentono di confrontare le diverse preferenze e gusti dei nostri visitatori. Con ogni test che eseguiamo, miglioreremo gli aspetti del nostro sito Web che sappiamo avere più successo e, al contrario, non apporteremo modifiche al design che potrebbero avere un impatto negativo sui nostri utenti.
• Migliora la frequenza di rimbalzo e riduci l'attrito dell'utente. Il test A/B aiuta a migliorare i clic sui nostri prodotti, articoli e annunci. Identifica ciò che funziona meglio e ciò che i nostri visitatori ignorano.
• Migliora il tasso di conversione. Quando si parla di conversione, non si parla solo di migliorare le entrate, ma anche di fare in modo che gli utenti intraprendano qualsiasi azione desiderata, come consultare i dettagli di un prodotto o iscriversi alla nostra newsletter.
• Migliora la nostra analisi. Google Analytics ci fornisce molte informazioni su ciò che accade sul nostro sito Web, ma un test A/B, in modo molto semplice, ci dice se un'alternativa è migliore di un'altra.
• Prova tutto sul nostro sito web. Uno dei grandi vantaggi del test A/B è che ti consente di testare qualsiasi elemento e contenuto di design. Non solo un'immagine e un pulsante, puoi anche testare gli stili dei caratteri, modificare i menu, i moduli o qualsiasi widget che hai o anche provare diversi temi WordPress e vedere quale funziona meglio. L'A/B testing è l'unico strumento che permette di effettuare questo tipo di test.
• Riduci il rischio. E la cosa migliore è che sai, con dati reali e comprovati, che le modifiche che apporti al tuo sito Web, dopo aver eseguito un test A/B, sono molto più affidabili dell'opinione di chiunque altro. Saranno proprio le opinioni dei tuoi utenti che decideranno le modifiche che dovresti apportare per migliorare il tuo sito web.

Prima di creare un test A/B

Se vuoi ottimizzare i risultati dei tuoi test A/B sul tuo sito web, dovresti prima eseguire le seguenti attività. Ti aiuteranno a identificare i dati su cui dovresti agire e quali test A/B dovresti creare.

Definisci gli obiettivi, i KPI e le metriche di conversione target per il tuo sito web

Innanzitutto, identifica cosa vuoi ottenere con il tuo sito web, quali sono i tuoi obiettivi di conversione, i KPI e le metriche di conversione target per il tuo sito web. Ad esempio, se hai un ristorante, uno degli obiettivi del tuo sito web potrebbe essere aumentare le prenotazioni online. In questo caso, un KPI sarà il numero di prenotazioni effettuate tramite il modulo di contatto del tuo sito Web e la metrica di conversione target potrebbe essere quella di ricevere, ad esempio, 100 moduli di prenotazione online.

Vediamo un altro esempio: vendiamo abbonamenti ai plugin di WordPress e uno di questi è Nelio A/B Testing. Un modo per promuoverlo è pubblicare post sul blog come quello che stai leggendo in questo momento, in cui cerchiamo di aiutare i nostri lettori a saperne di più sui test A/B. In questo caso, uno degli obiettivi di conversione del blog è far sì che il lettore finisca per visitare i piani di Nelio A/B Testing e la pagina dei prezzi. Il KPI è il numero di visite a quella pagina e la nostra metrica target è di ottenere 2.000 visite al mese.

Cioè, prima di ogni tipo di analisi, individua il funnel di conversione dei tuoi visitatori: i passaggi che attraversano e le diverse pagine che visitano dal momento in cui atterrano sul tuo sito fino a quando non vengono convertiti (ovvero compiono quelle azioni che soddisfino gli obiettivi del tuo sito web).

Raccogli informazioni e analizza se stai raggiungendo i tuoi obiettivi

Dal tuo funnel di conversione, dai tuoi obiettivi, KPI e metriche target, analizzi con gli strumenti che hai attualmente quali risultati stai ottenendo e la differenza rispetto alle aspettative delle metriche target che avevi impostato. Ricorda che abbiamo bisogno di dati su cui possiamo agire. Per fare ciò, inizia eseguendo un'analisi euristica, ovvero valuta ogni pagina della tua canalizzazione di conversione in base al seguente insieme di criteri e valuta se potresti migliorare i risultati:

• La pagina web soddisfa le aspettative dell'utente in termini di contenuto e design? Come possiamo migliorarlo?
• Il contenuto e le offerte di questa pagina sono il più chiari possibile? Possiamo renderlo più chiaro o più semplice?
• Che cosa provoca esitazione in questa pagina o rende difficile il processo? Possiamo semplificarlo?
• Cosa c'è nella pagina che non aiuta l'utente ad agire?
• E infine, possiamo aumentare la motivazione degli utenti?

Google Analytics è un buon strumento che fornisce molte delle informazioni necessarie per rispondere alle domande di cui sopra. Ad esempio, puoi vedere il tempo medio su ogni pagina, la frequenza di rimbalzo, dove gli utenti fanno clic ecc. Altri strumenti molto utili in questa fase sono le heatmap, le clickmap e le scrollmap. Questi forniscono informazioni aggiuntive su ciò che cattura l'attenzione dell'utente in ogni pagina, nonché su ciò che stanno ignorando. In breve, ti aiuta a capire meglio il comportamento del tuo utente.

Ad esempio, con Google Analytics abbiamo visto che quasi la metà dei visitatori della pagina di Nelio A/B Testing ha visitato la nostra pagina dei prezzi, il che non è male. Ma la mappa di scorrimento ci ha aiutato a identificare che la maggior parte dei nostri visitatori non è andata oltre la prima piega della pagina di destinazione per saperne di più sul nostro prodotto. Qui siamo stati in grado di trovare una potenziale area di miglioramento.

Dopo questa analisi, ottieni un elenco dettagliato di tutti gli aspetti che pensi di poter migliorare sul tuo sito web. Nell'esempio sopra, abbiamo concluso che dovremmo migliorare la pagina dei test A/B di Nelio per cercare di far scorrere i visitatori verso il basso.

Genera ipotesi di miglioramento

Successivamente, per ciascuno dei problemi individuati, generare un'ipotesi di miglioramento. Ad esempio, se al punto precedente abbiamo individuato che abbiamo avuto il problema della permanenza dei nostri visitatori nella prima piega della pagina di Nelio A/B Testing, forse se modifichiamo la dimensione della prima piega e rendiamo più appetibile il titolo e il testo , i nostri visitatori saranno incoraggiati a guardare il resto della pagina.

Alla fine, otterrai un elenco di problemi insieme alle tue ipotesi di miglioramento.

Ordina l'elenco degli elementi da migliorare in base al massimo impatto e al minor costo

Quando crei test A/B sul tuo sito web, non puoi testarli tutti contemporaneamente perché i risultati ottenuti sarebbero contrastanti e sarebbe difficile trarre conclusioni affidabili. Per questo motivo, il prossimo compito da svolgere è dare priorità all'elenco ottenuto al punto precedente in modo pragmatico: quali miglioramenti possono avere un impatto maggiore e quali possono essere più facili da modificare.

I miglioramenti che avranno il maggiore impatto sono solitamente quelli che si verificano nelle pagine più visitate e, soprattutto, nelle pagine dei prezzi. Per quanto riguarda il costo delle modifiche, dipenderà dalle ipotesi che hai fatto al punto precedente: non è la stessa cosa cambiare il titolo o un colore come, ad esempio, creare nuovi video multimediali, ecc.

Sebbene idealmente dovresti finire per provare tutti gli elementi per migliorare, la mia raccomandazione è di iniziare con quelli che possono generare risultati migliori.

E questo è tutto. Dopo tutti questi passaggi, puoi iniziare il test A/B del primo articolo della tua lista ordinata.

Come creare un test A/B

Se sei arrivato così lontano, hai già fatto il lavoro più difficile. Creare test A/B è molto semplice se usi lo strumento giusto. Per fare ciò, ti consiglio di leggere il nostro articolo sui diversi plugin di test A/B per WordPress. Sono tutti vantaggi se utilizzi un plugin WordPress, come Nelio A/B Testing, per creare test A/B:

• Puoi creare test di qualsiasi elemento del tuo sito web.

• Definisci le varianti utilizzando gli stessi editor WordPress predefiniti, senza la necessità di utilizzare alcuno strumento esterno.
• Ti consente di definire un'ampia varietà di obiettivi e azioni di conversione.
• E ti consente anche di segmentare i visitatori a cui vuoi partecipare a un test.

In pochi minuti sarai in grado di creare un test per convalidare la tua ipotesi.

Durante un test A/B

Una volta creato il test, con un buon strumento di test A/B, devi solo indicare che il test A/B dovrebbe iniziare. Dividerà i tuoi visitatori in tanti gruppi quante sono le varianti e ogni visitatore vedrà sempre la stessa variante. Inoltre, sarà anche responsabile della raccolta dei dati di conversione in modo che tu possa sapere in ogni momento in quale stato si trova il test.

La pagina dei risultati di uno strumento di test A/B dovrebbe fornire informazioni sul suo stato (se ci sono già abbastanza visite per determinare un vincitore) e diversi grafici sui tassi di conversione della versione originale e sulle varianti che hai creato.

Per quanto tempo deve essere eseguito un test A/B? Dipende dalla sua complessità (più varianti, più complesso) e dal numero di visitatori che visualizzano il test (più visitatori, prima otterrai dati affidabili sui risultati).

Se interrompi un test troppo presto potresti non ottenere un risultato significativo, mentre mantenere un test in esecuzione troppo a lungo può farti perdere conversioni e vendite a causa di una variante del test con prestazioni scadenti, oltre a perdere l'opportunità di creare nuovi test che può darti risultati ancora migliori. I nostri test di solito durano dalle due alle quattro settimane, ma se hai un sito web con molto più traffico, con meno tempo puoi ottenere ottimi risultati.

Alla fine di un test A/B

Un test può essere interrotto per diversi motivi: esiste una variante vincente e i risultati sono statisticamente significativi, la versione originale è vincitrice e anche i risultati sono statisticamente significativi, oppure si decide semplicemente di terminare il test perché è già in corso da troppo tempo senza ottenere risultati che indichino un chiaro vincitore.

Se esiste una variante vincente, congratulazioni! Ora devi solo dire allo strumento di test A/B di applicare la versione vincente come ultima e unica versione che tutti i tuoi visitatori dovrebbero vedere d'ora in poi.

Ma può anche succedere che i risultati ottenuti non siano quelli attesi. In questo caso, il test ti ha aiutato a capire che la tua ipotesi non era corretta. Il test A/B ci aiuta a convalidare le nostre aspettative e ci guida verso la migliore soluzione possibile.

L'ottimizzazione della conversione sul nostro sito Web è un processo ricorrente di analisi dei dati, creazione di ipotesi di miglioramento, creazione di test e trarre conclusioni sui risultati ottenuti. Consiglio vivamente di dare un'occhiata ai diversi test che stiamo creando sul nostro sito Web e ai risultati che otteniamo. Sono sicuro che ti aiuteranno a capire rapidamente in cosa consiste il processo di ottimizzazione delle conversioni di un sito web.

Immagine in primo piano di Bannon Morrissy su Unsplash .