La landing page della tua campagna non performa? Nonostante il form nel tuo sito, non ricevi contatti? Forse c’è un problema di usabilità. Un A/B test può permetterti di ottimizzare la fruibilità di un sito o di una pagina e aumentare le conversioni.
Sia che si tratti di migliorare una landing page o un bottone con CTA (Call To Action), l’A/B testing aiuta a capire cosa non funziona in un prodotto digitale e cosa, pur funzionando, può funzionare ancora meglio!
In questo modo si prendono decisioni a partire dai dati e si attuano miglioramenti che aumentano il tasso di conversione e ottimizzano il budget.
Infatti anche piccole modifiche possono migliorare nettamente la fruibilità della pagina.
E, come abbiamo già visto, rendere l’esperienza dell’utente più fluida e soddisfacente aiuta anche il nostro sito a ottimizzare il proprio posizionamento online.
Cos’è un A/B Test e come funziona
L’A/B testing, chiamato anche “split-testing”, è un esperimento controllato tra due varianti, A e B, di un elemento che serve a capire quale sia la più adatta al raggiungimento di un obiettivo stabilito.
L’A/B testing è uno strumento indispensabile per ottenere un sito performante e ottimizzare il budget. Dopo aver deciso l’obiettivo del test e quale sia il KPI che si vuole migliorare, vengono create due versioni di uno stesso elemento per misurare quale sia la più performante.
Se, ad esempio, si vuole ottimizzare il tasso di conversione di una pagina del sito web o le aggiunte al carrello di una pagina prodotto dell’ecommerce, si testano varie ipotesi per vedere quale performa meglio.
Vediamo come.
Come funziona un A/B Test
Cosa serve per condurre un A/B test?
- Un elemento da testare in due varianti diverse: decidere cosa misurare, se dei piccoli cambiamenti relativi a dettagli, ad es. un bottone o il microcopy di una CTA, o se elementi più complessi, come intere pagine, ad es. landing page.
- Un’ipotesi da vagliare e un obiettivo da raggiungere: misurare l’efficacia di una variante A rispetto alla B (ad es. il microcopy di una CTA sul bottone di iscrizione alla newsletter) sulla base del tasso di conversione (ad es. aumento di iscrizioni alla newsletter).
- Un campione di utenti a cui presentare il test o una piattaforma che permetta di raggiungere un target di riferimento.
Per svolgere questi test si può ricorrere a tool sviluppati appositamente per lo split-testing (ad esempio Google Optimize). Facebook e Google Ads, invece, per la gestione delle campagne di advertising, prevedono già all’interno delle piattaforme di Gestione delle inserzioni la possibilità di condurre in modo automatizzato degli A/B test grazie al machine learning.
Ecco degli esempi di elementi che si possono testare:
- quale layout della scheda prodotto ottiene maggiori aggiunte al carrello;
- quale configurazione del processo di checkout comporta meno abbandoni;
- quale copy è più convincente e dunque fa ottenere più conversioni;
- quale CTA porta più utenti a compilare il form contatti;
- quale immagine è più empatica e induce un CTR maggiore;
- quali elementi, se aggiunti in pagina, aumentano la propensione alla conversione.
All’interno di una strategia di ottimizzazione, questo strumento permette un testing continuo con l’obiettivo di migliorare costantemente e massimizzare il ritorno sugli investimenti.
Anche piccole modifiche e migliorie, infatti, possono portare a risultati importanti in termini di ricavi, come dimostra questo caso studio sull’ottimizzazione di un ecommerce da mobile.
Le fasi di un A/B Test
Si svolge così:
- preparare una variante A e una variante B dell’elemento da testare;
- scegliere il tool più adatto al nostro scopo oppure, nel caso di un test condotto in autonomia, predisporre un campione rappresentativo di utenti a cui sottoporre il test e dividerli in due gruppi;
- distribuire attraverso il tool o presentare a ciascun gruppo una versione diversa dell’elemento in fase di test;
- raccogliere e analizzare i risultati;
- implementare l’elemento che è risultato più efficace.
Perché l’A/B test è importante
L’A/B testing è uno strumento molto utile per eliminare dubbi e incertezze relativi all’efficacia di un progetto, sia che si tratti di un nuovo design, di una landing page o dei testi di un sito.
Questi sono alcuni dei vantaggi:
- prendere decisioni basate sui dati;
- confermare la validità del progetto sulla base delle conversioni;
- costante possibilità di misurazione e implementazione;
- migliorare la user experience nel tempo;
- ottimizzare il tasso di conversione.
Ma è anche un validissimo strumento per chi non si accontenta e vuole intraprendere un percorso di ottimizzazione costante del proprio progetto.
Sono numerosi infatti gli aspetti di un progetto o di un design che possono essere misurati e implementati attraverso questo test: spesso anche il più piccolo dettaglio può fare la differenza in termini di conversioni.
Vi sembra esagerato?
Pensate che all’epoca della creazione di Google si narra che siano state testate 41 gradazioni di blu diverse per decidere quale dovesse essere usata per la toolbar della pagina web! E tutto per capire quale sarebbe stata la preferita dagli utenti del browser!
L’A/B testing richiede del tempo affinché le ipotesi vengano testate e i risultati siano raccolti. I vantaggi che derivano da questo genere di test, però, sono maggiori rispetto alle risorse necessarie per condurlo.
Un tasso di conversione maggiore significa un’esperienza utente ottimizzata -quindi molti utenti felici- e anche un evidente ritorno sugli investimenti -quindi un’azienda felice!
