Come sfruttare al meglio i test A/B per aumentare i tassi di conversione

Uno dei tipi più semplici (e più comuni) di test CRO è chiamato test A/B. Un must nella cintura degli strumenti di ottimizzazione di qualsiasi marketer, il test A/B può sembrare intimidatorio a causa della sua natura tecnica e statistica. In realtà, è in realtà uno dei modi più chiari ed efficienti per migliorare i tassi di conversione. Individuando variazioni specifiche degli elementi della tua campagna che si comportano bene con il tuo pubblico, i test A/B eliminano le congetture dal CRO e trasformano la teoria in applicazione.

Pronto a fare il salto? Esaminiamo di cosa tratta il test A/B e discutiamo alcune best practice per farti testare come un professionista in pochissimo tempo.

Per chi preferisce guardare piuttosto che leggere...

Che cos'è il test A/B?

Le basi

In poche parole, il test A/B è la versione del marketer di un esperimento controllato. Conosciuto anche come test diviso, un test A/B ti consente di testare le variazioni di alcuni elementi di una campagna, come una pagina di destinazione, l'una accanto all'altra. I risultati ti permetteranno di determinare quale versione è l'opzione più efficace. A causa della sua natura abbastanza semplice, è uno dei test più popolari utilizzati nell'ottimizzazione del tasso di conversione.

Come funziona il test A/B

Il test A/B inizia con la creazione di due (o più) versioni di un contenuto. Qualsiasi variabile desiderata può essere modificata ed è considerata la migliore pratica rendere queste versioni sostanzialmente diverse l'una dall'altra, ma in un solo modo. I pezzi vengono quindi presentati a un pubblico di dimensioni simili e la reattività e i tassi di conversione di ciascun gruppo vengono registrati e analizzati con test CRO e/o software di analisi.

Ottieni il tuo elenco di controllo per l'ottimizzazione della campagna per aiutarti a identificare quali parti della tua campagna hanno prestazioni insufficienti in modo da poter dare priorità ai tuoi sforzi di test

Processo di test A/B

Quindi scendiamo al nocciolo della questione ed esaminiamo in dettaglio come viene eseguito un test A/B efficace.

1. Scegli la tua variabile

Come con il metodo scientifico, vuoi isolare una "variabile indipendente" da testare. Per chiarire, A/B consente di testare più di una variazione, purché vengano testate una alla volta. Qualsiasi elemento di layout o design di cui sei stato curioso è in fase di test, dai caratteri della pagina di destinazione al posizionamento del pulsante CTA alle righe dell'oggetto dell'e-mail. Considera di sviluppare un'ipotesi da valutare utilizzando i tuoi risultati e ricorda di mantenere le cose semplici: non testare più variabili contemporaneamente!

2. Decidi le metriche

La "variabile dipendente" sarà la metrica su cui sceglierai di concentrarti durante il test. Il tasso di conversione sembra il più ovvio, ma altre metriche rilevanti per il CRO possono includere il tasso di abbandono del carrello, il tempo trascorso su una pagina, la frequenza di rimbalzo e Prenditi del tempo per trovare i KPI (indicatori chiave di prestazione) più rilevanti per il pezzo specifico da testare.

Un'altra considerazione è la significatività statistica desiderata dei risultati. Impostare il livello di confidenza su una percentuale più alta equivale a investire nell'accuratezza dei risultati. Vediamo una scarsa alfabetizzazione statistica nel mondo CRO riguardo a questo argomento e suggeriamo questo blog sulle statistiche dei test A/B per impostarlo correttamente.

3. Configura i tuoi gruppi

L'elemento rimanente dell'esperimento che deve essere determinato è il controllo, che sarà la versione inalterata del pezzo che testerai. Con il controllo e il test creati, puoi dividere il tuo pubblico in gruppi randomizzati di uguali dimensioni per i test. Se sembra difficile da implementare, non preoccuparti: è un lavoro per i tuoi strumenti di test, una componente cruciale della tua strategia CRO.

La dimensione del campione dipenderà sia dalle capacità dello strumento utilizzato che dalla natura del test. Quando si testa qualcosa come una pagina web, con un numero di visitatori in costante aumento, la durata del test determinerà direttamente la dimensione del campione; esaminare i tassi di visita esistenti per avere un'idea di quanto tempo condurla. Quando si esegue il test A/B delle e-mail, d'altra parte, si consiglia di eseguire il test su una determinata parte della propria mailing list.

4. Esegui quel test!

Sebbene le tue variazioni debbano essere testate contemporaneamente, non c'è niente di sbagliato nel selezionare i tempi di test in modo strategico. Ad esempio, campagne e-mail tempestive forniranno risultati più rapidamente; determinare quali sono questi tempi richiede alcune ricerche sui dati demografici e sui segmenti degli abbonati. Come accennato, a seconda della natura del pezzo, del traffico del tuo sito e della significatività statistica che deve essere raggiunta, il test potrebbe richiedere da poche ore a poche settimane.

Se sei interessato a ottenere ulteriori informazioni sul ragionamento alla base delle reazioni dei tuoi visitatori, considera la possibilità di chiedere un feedback qualitativo. I sondaggi di uscita e i sondaggi possono essere facilmente aggiunti alle pagine del sito per la durata del periodo di test. Queste informazioni possono aggiungere valore ed efficienza ai tuoi risultati.

5. Esaminare i risultati

Utilizzando le tue ipotesi prestabilite e le metriche chiave, è tempo di interpretare i tuoi risultati. Tenendo presente anche i livelli di confidenza, sarà necessario determinare la significatività statistica con l'aiuto del proprio strumento di test o di un altro calcolatore. Se una variante risulta statisticamente migliore dell'altra, congratulazioni! Ora puoi agire in modo appropriato per ottimizzare la parte della campagna.

Ma ricorda solo che la significatività statistica non equivale alla significatività pratica. Devi sempre prendere in considerazione il tempo e lo sforzo necessari per implementare il cambiamento e se ne vale la pena. Se è semplice come inviare un modello di email su un altro con un solo clic di un pulsante, è un gioco da ragazzi. Ma se si tratta di avere uno sviluppatore che rinnova centinaia di pagine di destinazione sul tuo sito, vuoi assicurarti che ne valga la pena.

6. In caso di test “fallito”.

Se nessuna delle variazioni ha prodotto risultati statisticamente significativi, ovvero il test non è stato conclusivo, sono disponibili diverse opzioni. Per uno, può essere ragionevole semplicemente mantenere la variazione originale in atto. Puoi anche scegliere di riconsiderare il tuo livello di significatività o di riassegnare la priorità a determinati KPI dal contesto del pezzo da testare. Infine, potrebbe essere necessaria una variazione più potente o drasticamente diversa. Ancora più importante, non aver paura di testare e testare di nuovo; dopo tutto, gli sforzi ripetuti possono solo aiutare a migliorare l'ottimizzazione.

Test A/B vs. test multivariato

Il test multivariato si basa sullo stesso principio chiave della sua controparte A/B; la differenza sta nel maggior numero di variabili da testare. L'obiettivo è determinare quale particolare combinazione di variazioni funziona meglio ed esaminare la "convertibilità" di ciascuna variazione nel contesto di altre variabili piuttosto che semplicemente in un processo autonomo. In molti modi, può essere una pratica più sofisticata.

Questo tipo di test è un ottimo modo per esaminare relazioni più complesse tra elementi ottimizzabili. In teoria, è possibile testare centinaia di combinazioni fianco a fianco! In particolare, i test multivariati hanno i loro svantaggi, in particolare per quanto riguarda la maggiore quantità di tempo e il numero di visitatori del sito necessari per eseguirli in modo efficace.

Quale test dovrei eseguire?

Il test A/B è un metodo ideale per ottenere rapidamente risultati significativi e evidenti indipendentemente dalle dimensioni dell'azienda, dal traffico del sito o dalle capacità del software. Facile da interpretare e meno intimidatorio per i marketer nuovi al CRO, viene in alcuni casi utilizzato anche a ciclo continuo da grandi aziende che lo preferiscono alla progettazione di test multivariati. Se stai appena iniziando il tuo viaggio nel mondo dell'ottimizzazione, questo potrebbe essere il punto di partenza migliore.

Al contrario, il test multivariato è spesso consigliato per i siti con traffico elevato per soddisfare il numero di variazioni che devono essere testate. Anche la pagina specifica in fase di test deve avere un'esposizione sufficiente. I test multivariati vengono applicati al meglio quando si desidera sperimentare modifiche più sottili a un contenuto e tracciare le interazioni di diversi elementi. Sono anche utili per ottenere risultati che possono essere successivamente applicati sistematicamente al design del tuo sito su scala più ampia.

Ora che sai come eseguire un test A/B, come fai a sapere quale aspetto della tua campagna di marketing affrontare per primo? Abbiamo la risorsa perfetta per te: la Checklist per l'ottimizzazione della campagna. Ti aiuterà a identificare quali parti della tua campagna hanno prestazioni insufficienti in modo da poter dare la priorità ai tuoi sforzi di test e ottimizzazione.

Questo blog fa parte della serie di blog Your Definitive Guide to Conversion Rate Optimization