Test A/B

A questo scopo, dividete il pubblico del vostro sito web in due gruppi uguali: uno vede la versione A e l'altro la versione B.

Al termine dell'esperimento, analizzate quale pagina ha portato a un maggior numero di azioni desiderate, come iscrizioni, acquisti, visualizzazioni di pagine, ecc.

I test A/B aiutano a incrementare il tasso di conversione del vostro sito web, rivelando come le modifiche a contenuti, struttura e design influenzino il comportamento degli utenti. Inoltre, vi permette di verificare come le vostre ipotesi influenzano metriche come il valore totale dell'ordine, il tempo trascorso su pagine o sezioni specifiche, ecc.

Inoltre, i test A/B possono aiutare a risolvere i dibattiti interni e le incertezze sulle decisioni relative al design e all'interfaccia, fornendo informazioni chiare e basate sui dati su ciò che funziona effettivamente. Grazie a queste informazioni, è possibile ottimizzare il sito web per garantire che sia il più semplice e intuitivo possibile per gli utenti che desiderano raggiungere i loro obiettivi.

Per migliorare le prestazioni del vostro sito web, iniziate a testare le ipotesi relative agli elementi che influiscono direttamente sulle conversioni, come il messaggio principale nella sezione hero, i pulsanti CTA (call-to-action), i moduli e le immagini.

Prima di lanciare un test, prendetevi un momento per valutare se è veramente necessario in questo momento e se ci sono le condizioni giuste per eseguirlo in modo efficace.

Per ottenere risultati affidabili, è necessario disporre di una quantità sufficiente di traffico, di conversioni costanti (come iscrizioni, richieste o acquisti) e di un sistema di analisi web correttamente configurato.

Se manca una di queste condizioni, è meglio soprassedere, altrimenti è probabile che il test fornisca risultati fuorvianti. Ma se tutto è a posto, siete pronti a partire.

Prima di iniziare i test, identificate e formulate chiaramente l'ipotesi specifica che intendete convalidare. Una definizione precisa dell'ipotesi è fondamentale per generare approfondimenti significativi e perseguibili.

La vostra ipotesi deve essere fondata su dati e non su supposizioni. Basatevi su metriche quantitative e osservazioni qualitative del comportamento degli utenti sul vostro sito web.

Idealmente, la vostra ipotesi dovrebbe basarsi sui risultati di una ricerca approfondita.

• Parlate con i vostri utenti o clienti per scoprire cosa apprezzano di più del vostro prodotto o servizio e quali problemi li aiutano a risolvere.
• Analizzate le richieste di assistenza e i ticket per identificare i punti dolenti comuni. Esaminate i dati analitici del vostro sito web per individuare problemi come un'elevata frequenza di rimbalzo o tassi di conversione insolitamente bassi in sezioni specifiche.
• Utilizzate strumenti di heatmap e di registrazione delle sessioni come Microsoft Clarity o Hotjar:possono mostrarvi esattamente come i visitatori interagiscono con il vostro sito web e aiutarvi a scoprire i blocchi o i punti deboli nel percorso dell'utente.

Ad esempio, secondo i dati analitici del vostro sito web, i visitatori raramente fanno clic sul pulsante "Acquista ora". Forse è troppo piccolo, si confonde con lo sfondo o si trova troppo in fondo alla pagina per essere notato facilmente.

Potreste avere diverse idee da testare, ma è meglio concentrarsi su una sola ipotesi per ogni esperimento. Ad esempio, quando si testa il pulsante, si eseguono test separati per la dimensione e il colore. Se si testano più modifiche contemporaneamente, non si saprà quale ha fatto effettivamente la differenza.

Una volta scelta l'ipotesi da testare, si devono definire i criteri per valutarne il successo o il fallimento.

Questi criteri possono includere: Tasso di rimbalzo (la percentuale di visitatori che se ne vanno subito dopo l'atterraggio), tempo totale trascorso sul sito web, numero di contatti o iscrizioni, numero di acquisti, valore medio dell'ordine e altre metriche rilevanti.

Quando scegliete le metriche, concentratevi sempre sul problema principale che intendete risolvere.

Per esempio, se vendete un corso online di fitness e benessere e volete incrementare le vendite di un programma specifico evidenziando la sua sezione nella pagina con un colore diverso, la vostra metrica principale dovrebbe essere la vendita di quel particolare programma.

Non importa quanto tempo i visitatori sono rimasti sulla pagina, quante richieste di informazioni sono state inviate, quanti altri programmi sono stati acquistati o il fatturato complessivo: l'attenzione deve essere rivolta esclusivamente all'aumento delle vendite dell'offerta evidenziata.

Dopo aver scelto le metriche, assicuratevi di aver collegato e impostato correttamente un servizio di analisi web per tracciare con precisione tutti i dati pertinenti.

Scegliete un singolo elemento da testare che supporti direttamente la vostra ipotesi. Ad esempio, se credete che un pulsante rosso attiri l'attenzione e aumenti le iscrizioni, allora dovreste testare solo il colore del pulsante e non la sua dimensione o il carattere.

Dopo aver scelto l'elemento, creare un duplicato della pagina con la modifica apportata. Anche in questo caso, tenete presente la regola empirica: Un'ipotesi, una modifica per ogni test.

Stimate in anticipo il numero di visitatori di cui avrete bisogno perché i risultati siano statisticamente significativi: questo vi aiuterà a evitare di scambiare fluttuazioni casuali per risultati significativi che non possono essere replicati o di cui non ci si può fidare.

In genere, più grande è l'effetto atteso, per esempio un aumento della percentuale di conversione, meno persone vi serviranno per determinare se è efficace.

Non è necessario calcolarlo manualmente: ci sono strumenti appositi, come il Sample Size Calculator di Evan Miller.