A/B Testing – come aumentare le conversioni del tuo sito web

Se non lo puoi misurare non lo puoi migliorare.

Che cos'è un A/B Testing?

L’a/b testing è un metodo di ricerca quantitativo che serve a confrontare 2 versioni diverse della stessa pagina web per determinare la variante più performante.

Si tratta di un esperimento che consiste nel far vedere ai tuoi utenti in maniera randomica o controllata, una versione A ed una versione B di una pagina web. Viene definito anche split testing.

A seconda dell’obiettivo che ti sei posto a priori, alcune metriche ti saranno utili per decretare la versione vincente, ovvero quella che verrà poi pubblicata nel tuo sito web. Fa parte delle attività di CRO o Conversion Rate Optimization; ovvero tutte le azioni necessarie per migliorare l’esperienza utente all’interno della tua piattaforma e ricevere maggiori conversioni. Ma andiamo un po' più nel dettaglio.

Un test A/B è un esperimento randomizzato che utilizza due o più varianti della stessa pagina web (A e B).

Perché dovresti fare un Test a/b?

Semplicemente per sfruttare l’enorme vantaggio che ha il web marketing rispetto alla comunicazione offline: tutto online è misurabile.

Le decisioni riguardo al tuo website o la tua campagna di digital marketing devono essere data driven.
Ogni scelta quindi deve basarsi su dati oggettivi e non opinabili.

Un a/b testing ti consente di affidarti ai dati nel processo di ottimizzazione del tuo sito web o e-commerce. Saranno loro a guidarti nell’incremento del tuo tasso di conversione.

Cosa posso testare con un a/b test?

In realtà non c’è un vero e proprio limite.

A seconda dell’obiettivo che ti poni puoi testare:

L’ordine degli elementi della tua homepage o landing page: per aumentare la profondità della visita dei tuoi utenti;
I contenuti testuali: il test sul copy è molto diffuso soprattutto per attività di newsletter e banner display. Inoltre, testare le label delea proprie CTA, è molto utile per trovare la nudge migliore per stimolare il tuo utente alla conversione.
La diversa disposizione degli elementi principali di cui si compone la scheda prodotto del tuo e-commerce. Ad esempio: la posizione delle spese e dei tempi di spedizione, della disponibilità e della descrizione prodotto, icone, immagini, etc...
Il colore delle tue call-to-action o di qualsiasi altro elemento importante per il tuo conversion rate.
L’immagine in first viewport: fondamentale per avere un impatto positivo dell’internauta sin dai primi secondi di navigazione del tuo servizio digitale.

Potrei continuare all’infinito.
Il consiglio che mi sento di darti, frutto di diversi anni di esperienza nel settore della user-research, è di non inserire nella versione B troppe modifiche rispetto alla versione A (l’originale).

Questo perché l’eventuale risultato, positivo o negativo, risulterebbe di difficile attribuzione alle diverse modifiche implementate. Non avresti la certezza quindi che la versione B possa essere ulteriormente migliorata eliminando o modificando 1 o più degli elementi che hai già testato.

Se il tuo obiettivo è ambizioso e necessita di tante modifiche, piuttosto opta per un test multivariato (MVT).

Che cos'è un test multivariato?

Un test multivariato (MVT) prova nello stesso momento diverse varianti di due o più porzioni di una pagina per vedere quale combinazione crea il risultato migliore.

Esempio di MTV:

Variante nr 1 – Call-to-action Arancione + Immagine A
Variante nr 2 – Call-to-action Arancione + Immagine B
Variante nr 3 – Call-to-action Blu + Immagine A
Variante nr 4 – Call-to-action Blu + Immagine B

Con un test multivariato puoi testare più elementi allo stesso tempo. Alla fine valuterai la performance generata dalla combinazione di questi elementi.

Come si esegue un test a/b?

Le 5 fasi per la realizzazione del tuo a/b test

Gli step da seguire sono simili a quelli del design thinking, un processo continuo centrato sulle persone che permette di risolvere problemi complessi attraverso visione e gestione creativa.

1. Ideazione

Tutto parte dalla definizione del tuo obiettivo. Se hai un e-commerce ad esempio, probabilmente il tuo goal principale sarà l’aumento del tasso di conversione e di conseguenza del numero di acquisti all’interno della tua piattaforma.

Ovviamente hai bisogno di alcune metriche che sappiano guidarti verso l’obiettivo. Solitamente una miglior user experience aumenta la probabilità che i tuoi utenti convertano. Ecco che, metriche come: la durata della visita media, la frequenza di rimbalzo, la percentuale di scroll, il numero di pagine per sessione, etc… possono esserti utili in tal senso.

2. Definizione delle ipotesi

Devi decidere dove e su cosa agire. Ti suggerisco, anche per questa fase, di non affidarti alla tua opinione soggettiva. Analizza i dati che hai in tuo possesso; software come Google Analytics e Hotjar possono darti dei grandi spunti per comprendere quali sono ad esempio le pagine che performano peggio e che hanno quindi necessità di essere migliorate.

3. Costruzione del test a/b test

Il web brulica di software che ti consento di settare il tuo split test. Google Optimize è sicuramente il più utilizzato perché è facilmente integrabile a qualsiasi piattaforma. Inoltre, ti permette di modificare in maniera più o meno flessibile tutti gli elementi del sito che vuoi testare senza avere particolari competenze da sviluppatore.

4. Avvio del test

Questa è la fase che ti richiede meno impegno. Avvia il test e raccogli traffico e dati per generare la versione migliore.
Ricordati una cosa però! Pagine con scarso volume di traffico impiegheranno molto più tempo per restituire dei risultati, rispetto a pagine con elevata visibilità.

Questo avviene perché l’a/b testing, decreta una variante vincente solo al raggiungimento di un volume di traffico tale per cui è possibile decretare con elevata affidabilità statistica la variante vincente.

Anche in questo caso, Google Analytics può guidarti nella selezione delle pagine da testare. Ti consiglio di dare priorità a quelle che malgrado l’elevato volume di traffico, non risultano incidere, o lo fanno solo negativamente, sul funnel di conversione del tuo internauta.

5. Analisi dei dati

Hai appena ottenuto la tua versione A o B vincente. Non ti fermare al solo responso del software ma scava più a fondo.
Comprendi il motivo per cui quella determinata variante è risultata la migliore. Perché? I test quantitativi, rispetto a quelli qualitativi, consentono di replicare le soluzioni adottate anche su altre piattaforme. Se sei il proprietario o gestore di più servizi digitali quindi, potresti quindi applicare tale modifica anche ad altre piattaforme (con prodotti/servizi e obiettivi correlati).

6. Ripeti il tutto

Non finisce mai. La CRO non è un’attività una tantum.
Non si spegne e si accende come un’auto. È necessario continuare costantemente il proprio processo di ottimizzazione. Da un singolo a/b test possono nascere idee per costruirne altri 2, 3, 4, n!

Quindi quando pensi di essere arrivato alla fine, è proprio qui che ricomincia il processo. In base all’obiettivo, pensa ad altre pagine, altri elementi da sottoporre a test. Ricorda inoltre che l’a/b testing è una metodologia che può essere applicata anche al di fuori della tua piattaforma; ad esempio alla tua comunicazione digitale.

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Stefano Civiero

Co-fondatore di NeuroWebDesign e specialista di User Experience, il suo ambiente preferito è la mente. La esplora, la studia, ne approfondisce i processi: sa come funziona e sa renderlo un vantaggio per te.

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