Test A/B del sito Web per CRO: Guida rapida 2022

Durante il tuo viaggio alla ricerca di modi per ottimizzare il tasso di conversione del tuo sito web, è sicuro dire che sono previste molte volte di test A/B.

Bene, qual è il test CRO? Perché dovresti iniziare il test CRO A/B per il tuo sito web? Come eseguire efficacemente un test A/B sul tuo sito web?

Abbiamo risposto a tutte queste domande in questo post. Cominciamo con una definizione.

Che cos'è un test A/B per CRO?

Quando si tratta di ottimizzazione del tasso di conversione (CRO), il test A/B (noto anche come split test o bucket test) di solito significa testare i fattori che influiscono sul tasso di conversione di un sito Web: copia, intestazione, immagini, design, inviti a azione e layout, solo per citarne alcuni. È una delle tecniche più utilizzate per garantire che il tuo sito Web sia impostato per aiutare a guidare gli utenti attraverso le pagine e convertire in punti di contatto cruciali.

La differenza tra test A/B CRO e SEO

Il test A/B per CRO è molto diverso dal test A/B per SEO. In questa parte, mireremo a far luce su ciascuna tecnica, su come differiscono e a cosa servono.

1. Scopi e obiettivi

Sebbene i test CRO e SEO utilizzino entrambi i test A/B, i loro obiettivi e il modo in cui vengono eseguiti sono molto diversi. CRO mira a migliorare il tasso di conversione una volta che i visitatori hanno raggiunto il sito; I test focalizzati sulla SEO mirano ad aumentare il numero di visitatori del sito , implementando modifiche tecniche che miglioreranno la posizione del sito web nelle SERP.

2. Controlli e varianti

Nel test CRO A/B , due versioni della stessa pagina vengono configurate ed eseguite in tempo reale contemporaneamente e gli utenti umani vengono reindirizzati a una casuale. Pertanto, sono gli utenti stessi a essere suddivisi in controlli e varianti. I dati vengono raccolti dal modo in cui gli utenti interagiscono con la versione della pagina a cui sono assegnati e confrontati.

Nei test SEO A/B , le pagine sono suddivise in due insiemi: controlli e varianti. Le modifiche vengono apportate solo alle pagine delle varianti e i dati raccolti vengono confrontati con una previsione di rendimento determinata in precedenza.

3. Versioni delle pagine

Il test CRO A/B richiede che due versioni della stessa pagina siano attive contemporaneamente in modo che i dati possano essere raccolti e confrontati.

Nel SEO split test , esiste una sola versione di ogni pagina alla volta. Con Google come determinante del ranking di queste pagine, i contenuti duplicati (contro i quali Google è contrario) non sono incoraggiati.

In sintesi, ci sono diverse differenze chiave tra i test CRO e SEO A/B. Entrambi i test sono passaggi importanti per migliorare le prestazioni online, ma mirano a metriche molto diverse.

Perché dovresti eseguire il test CRO A/B?

Il motivo principale per cui i test CRO sono importanti è che consentono ai marketer di testare la migliore alternativa possibile che ha il potenziale di portare il più alto tasso di conversione possibile investendo meno.

Ad esempio, quando esci dalla pagina "carrello" di un portale di ordinazione online senza effettuare l'ordine effettivo, il sito Web o lo sviluppatore del prodotto inducono a pensare a cosa ti ha portato a farlo. È stata una perdita di interesse? Si è verificato un intervallo di tempo? Il prodotto era più costoso di quanto avevi preventivato? O era solo l'intero processo di ordinazione? A meno che non venga condotto un test, non sarai mai in grado di raccogliere informazioni e analizzare il comportamento dei clienti per valutare il tasso di conversione sul tuo sito web.

I test eliminano le congetture dall'ottimizzazione del sito Web e consentono decisioni informate sui dati che spostano le conversazioni aziendali da "pensiamo" a "sappiamo". Misurando l'impatto che le modifiche hanno sulle tue metriche, sai cosa funziona sul tuo sito web.

È il metodo perfetto per migliorare il tasso di conversione, aumentare le entrate, far crescere la base di abbonati e migliorare l'acquisizione di clienti e i risultati di generazione di lead.

3 Top software di test A/B degno di CRO

L'esecuzione di un test A/B di successo richiede un'ipotesi supportata dai dati, uno strumento di test A/B efficace e un sistema per raccogliere feedback a tua disposizione per eseguire e analizzare i risultati in modo accurato.

In questa parte, presentiamo per te 3 software di test A/B gratuiti ea pagamento degni di CRO.

Quindi, distruggiamo questo.

1. Google Optimize: inizia il tuo test A/B con lo strumento gratuito di Google

Google Optimize è uno strumento di test diviso fornito con Google Analytics. Se stai cercando una potente soluzione di test AB senza costi monetari, non cercare oltre.

Google Optimize è un utile strumento di test A/B in cui puoi creare, testare e analizzare varie versioni del tuo sito web. Puoi anche eseguire semplici test di split URL e test multivariati, se lo desideri.

Oltre alle funzionalità di test, offre anche test lato server, regole URL personalizzabili, personalizzazione dell'esperienza e altro ancora, in modo da poter testare e fornire esperienze online per coinvolgere i visitatori.

Funzioni principali di Google Optimize:

• Puoi eseguire test A/B, test multivariati, test URL divisi e test di reindirizzamento utilizzando Google Optimize.
• Optimize ha anche un editor WYSIWYG in modo che tu possa creare e distribuire rapidamente le tue variazioni per qualsiasi dispositivo.
• Puoi segmentare il tuo pubblico in base alla fonte, al dispositivo, alla posizione, ecc., per personalizzare la sua esperienza.
• Ti consente di impostare obiettivi e traguardi per misurare il successo della tua ipotesi mentre esegui il test.
• Il motore analitico di Google Optimize utilizza l'inferenza bayesiana per mostrarti le prestazioni in tempo reale delle tue variazioni rispetto al controllo, come le varianti della probabilità di successo, il confronto del tasso di conversione, la significatività statistica, il livello di confidenza, ecc.
• Optimize è anche integrato in modo nativo con Google Analytics in modo da poter ottenere informazioni in tempo reale sul comportamento dei visitatori, sulle prestazioni del sito Web, sulla segmentazione del pubblico, sulle sorgenti di traffico, ecc.

2. In modo ottimale: strumenti A/B e CRO aziendali a prezzi competitivi

Per le grandi aziende, Optimizely è spesso la scelta preferita per gli strumenti di test A/B top di gamma.

Usando il loro potente strumento di sperimentazione A/B e multipagina, puoi eseguire più esperimenti su una pagina contemporaneamente, permettendoti di testare varie variabili del tuo web design.

Optimizely offre anche test su siti Web dinamici, varie dimensioni dell'esperimento come una campagna pubblicitaria, area geografica e cookie e vari parametri di segmentazione dell'esperimento come dispositivo, browser e campagna.

Caratteristiche principali in modo ottimale:

• Esegui in modo efficiente test A/B e test multipagina.
• Offre un potente editor visivo per creare e testare le variazioni.
• Puoi allocare il traffico alle variazioni manualmente o utilizzare Stats Accelerator per distribuire automaticamente il traffico in base al comportamento dei visitatori.
• Motore di raccomandazione: imposta consigli e testa diversi algoritmi
• Include opzioni come: targeting personalizzato, assegnazione di priorità al pubblico, modelli personalizzati, editor visivo, strumenti per sviluppatori e API.

3. VWO – Molto simile in modo ottimale ma molto più conveniente

VWO ((Visual Website Optimizer) è anche un popolare strumento di test A/B nello spazio di marketing. Oltre a essere la scelta migliore per le aziende con budget ridotti, viene spesso utilizzato insieme a Optimizely dalle aziende che eseguono test complessi campagne.

Caratteristiche principali di VWO:

• Esegui test A/B, test multivariati e test URL divisi per testare le tue varianti.
• Offre registrazioni di sessioni, mappe di calore, sondaggi sulla pagina, ecc., per ottenere informazioni reali sul comportamento e l'esperienza dei visitatori.
• Il suo editor visivo facile da usare ti consente di creare variazioni di test in pochi minuti.
• Consente la segmentazione dei visitatori come il traffico mobile rispetto a quello desktop o i visitatori nuovi rispetto a quelli di ritorno, oppure puoi utilizzare dimensioni personalizzate per creare nuove segmentazioni.
• Integrazioni disponibili: Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento e altri.

Come eseguire un test A/B sul tuo sito web?

Indipendentemente dagli strumenti di test A/B che stai utilizzando o dall'oggetto che stai testando, qualsiasi test A/B nel mondo segue schemi simili:

Passaggio 1. Definisci gli obiettivi aziendali principali

Proprio come fare qualsiasi cosa nella vita, hai bisogno di un obiettivo esplicito per sostenere le decisioni di test successive. I tuoi obiettivi sono le metriche che stai utilizzando per determinare se la variazione ha più successo rispetto alla versione originale. Gli obiettivi possono essere qualsiasi cosa, dal fare clic su un pulsante o un collegamento agli acquisti di prodotti e alle iscrizioni tramite e-mail.

E per la maggior parte, dovresti guardare le seguenti metriche di test A/B :

• Risolvere problemi di UX e punti deboli dei visitatori comuni
• Miglioramento delle prestazioni dal traffico esistente (conversioni e ricavi più elevati, aumento dei costi di acquisizione dei clienti)
• Aumento del coinvolgimento generale (riduzione della frequenza di rimbalzo, miglioramento della percentuale di clic e altro).

Passaggio 2. Selezione di cosa testare

Quando si tratta di ottimizzare il tasso di conversione del tuo sito web, le tue opzioni di test possono essere raggruppate in 3 tipi principali in base al tuo obiettivo:

• Test degli elementi: singoli elementi all'interno di una pagina. Ad esempio: titolo, pulsanti, copia, ecc.
• Test della pagina : Combinazioni di molti elementi. Es.: layout di pagina.
• Test del flusso di visitatori : l'azione che ti aspettavi che i visitatori facessero entrando nel tuo sito web. Ad esempio: checkout in più passaggi vs checkout in un solo passaggio.

Sulla base di ricerche ed esperienze pratiche, decidi cosa testare per migliorare il tasso di conversione del tuo sito web.

Passaggio 3. Osservare e formulare ipotesi

Un test A/B inizia identificando un problema che desideri risolvere o un comportamento dell'utente che desideri incoraggiare o influenzare. Una volta identificato, il marketer in genere conclude un'ipotesi, un'ipotesi plausibile che convaliderà o invaliderà i risultati dell'esperimento.

Un'ipotesi in genere si presenta così:

"Se si aggiunge un badge di prova sociale alle pagine dei dettagli del prodotto , il tasso di conversione aumenterà del 10% perché informa i visitatori della popolarità del prodotto".

Come vedete, un'ipotesi corretta fornisce una panoramica decente di ciò che sarebbe cambiato, qual è l'impatto dei cambiamenti e il meccanismo dietro l'impatto.

Passaggio 4. Crea varianti

Il passaggio successivo nel tuo programma di test dovrebbe essere creare una variazione basata sulla tua ipotesi e testarla A/B rispetto alla versione esistente (controllo). Una variazione è un'altra versione della versione corrente con le modifiche che desideri testare. Puoi testare più varianti rispetto al controllo per vedere quale funziona meglio.

Passaggio 5. Esecuzione del test

Una volta che le variazioni sono pronte, le avvii esattamente nello stesso ambiente per avviare il test. 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.

Passaggio 6. Valutazione e conclusione

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.

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.

Suggerimenti e migliori pratiche per i test A/B

Di seguito sono elencate diverse best practice per i test A/B che possono aiutarti a evitare di incorrere in problemi.

• Garantire l'affidabilità dei dati per la soluzione di test A/B

Esegui almeno un test A/A per garantire un'assegnazione casuale del traffico a versioni diverse.

• Testare una variabile alla volta

Ciò consente di isolare con precisione l'impatto della variabile. Se la posizione di un pulsante di azione e la sua etichetta vengono modificate contemporaneamente, è impossibile identificare quale cambiamento abbia prodotto l'impatto osservato.

• Adatta il numero di variazioni al volume

Se c'è un numero elevato di variazioni per poco traffico, il test durerà molto tempo prima di dare risultati interessanti. Minore è il traffico assegnato al test, meno dovrebbero esserci versioni diverse.

• Test di segmento

In alcuni casi, condurre un test su tutti gli utenti di un sito non ha senso. Se un test mira a misurare l'impatto di diverse formulazioni di vantaggi per il cliente sul tasso di registrazione di un sito, l'invio dell'attuale database degli utenti registrati è inefficace. Il test dovrebbe invece mirare a nuovi visitatori.

• Lascia che i test durino abbastanza a lungo

Anche se un test mostra rapidamente affidabilità statistica, è necessario tenere conto della dimensione del campione e delle differenze di comportamento legate al giorno della settimana. Si consiglia di eseguire un test per almeno una settimana, due idealmente

• Aspetta di avere un'affidabilità statistica prima di agire

Finché il test non ha raggiunto un'affidabilità statistica di almeno il 95%, non è consigliabile prendere alcuna decisione. La probabilità che le differenze nei risultati osservati siano dovute al caso e non alle modifiche apportate è molto alta in caso contrario.

• Sapere quando terminare un test

Se un test impiega troppo tempo per raggiungere un tasso di affidabilità del 95%, è probabile che l'elemento testato non abbia alcun impatto sull'indicatore misurato. In questo caso è inutile continuare il test, poiché ciò monopolizzerebbe inutilmente una parte del traffico che potrebbe essere utilizzata per un altro test.

• Prendi nota delle azioni di marketing durante un test

Le variabili esterne possono falsificare i risultati di un test. Spesso, le campagne di acquisizione del traffico attirano una popolazione di utenti con comportamenti insoliti. È preferibile limitare gli effetti collaterali rilevando questo tipo di test o campagne.

Avvolgendo

Il test A/B è uno dei modi più potenti ed efficaci per migliorare il tasso di conversione. Dopo aver letto questo articolo completo sui test A/B per l'ottimizzazione del tasso di conversione, ora dovresti essere completamente attrezzato per pianificare la tua roadmap di ottimizzazione.

Se hai trovato utile questa guida, spargi la voce e aiuta i compagni di ottimizzazione dell'esperienza a testare A/B senza cadere nelle insidie ​​più comuni. Buon test!