Cos’è un A/B test? A/B test è un’analisi strategico-comparativa che aiuta ad aumentare il tasso di conversione dei potenziali clienti. Come funziona un A/B test? E’ semplice, veloce, attendibile ed inoltre a costo zero.

Vuoi aumentare il tasso di conversione dei potenziali clienti? A/B Test ti aiuta

Quando mai un marketer è pienamente soddisfatto del tasso di conversione delle proprie campagne pubblicitarie? Se va bene, molto di rado. Altrimenti: mai. Niente paura, mal comune, mezzo gaudio. D’altronde è consustanziale alla natura del marketer non essere soddisfatto, perché c’è sempre quel punto percentuale in più che si sperava come minimo di raggiungere e che non si è raggiunto.

A/B Test è un'analisi strategico - comparativa utilizzata nel digital marketing per aumentare il tasso di conversione di potenziali clienti.

E anche se i punti percentuali raggiunti sono più di quelli mancati, be’, è a quelli mancati che si guarda con rammarico. E allora, per tentare di aumentare il tasso di conversione, perché non eseguire un A/B test?

Cos’è l’A/B test?

A/B test è un vero e proprio esperimento secondo il quale si rendono disponibili due versioni (la A e la B) di uno stesso elemento (una landing page o una CTA, ma anche titoli, layout, immagini) che verranno inviate a due sezioni di pubblico per capire quale delle due funziona e converte meglio.

A volte, infatti, anche ciò che sembra palesemente intuitivo non rende esattamente come si scommetterebbe. Un esempio? Guardate questi due moduli. Secondo voi qual è il più cliccato?

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Se avete risposto la A, come avrei risposto io, avete sbagliato. Nein. Kaputt. Chiunque penserebbe che la certificazione di sicurezza riportata in basso sul primo modulo potesse ispirare più fiducia all’utente, invece no. Secondo l’ultimo eBook pubblicato da MailUp A/B test: la guida definitiva“, la versione B, priva del certificato di sicurezza,  ha generato il +12,6% di registrazioni, ossia ha funzionato meglio.

Misteri del web. Ma ciò significa che non sempre le strategie buone per un certo brand o un determinato sito web, sono valide in assoluto. A volte se ci attendiamo di ottenere gli stessi numeri applicando le medesime strategie che diamo per assodate potremmo restare delusi. Com’è noto, tra teoria e pratica spesso esiste un notevole scarto. Ecco che con l’A/B test si riesce invece a ottenere una prova empirica della migliore soluzione per noi, nel nostro settore, rispetto ai i nostri clienti, nella nostra localizzazione, magari con differenze legate al tipo di visitatore (nuovo o di ritorno, proveniente da Google o dai social network).

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Come analizzare un A/B test?

Impostare e analizzare un A/B test non è difficile – è veloce, semplice, automatico, a costo zero e con una risposta molto efficace in termini di ROI del canale e delle conversioni -,  ma va fatto correttamente: la logica sottesa ai test è fondamentale, perché consente di fornire una base rigorosa e attendibile al test e ottenere risultati scientificamente plausibili.

Come funziona un A/B test?

Bene, chiariti i concetti fondamentali dell’A/B test, vediamo come funziona.
Innanzitutto dobbiamo definire cosa andiamo a testare: può essere dal colore del bottone di conversione della CTA ad una intera landing page. L’unica cosa di cui si deve tener conto, quando si aggiungono più differenze tra due versioni di contenuto è che si potranno misurare i risultati di ogni versione nel loro complesso, non per ogni singola modifica inserita. Altro errore da non fare mai: “Proviamo a cambiare titolo e immagine nell’header e vediamo come reagiscono i visitatori.

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Che significa: “come reagiscono i visitatori“? Vogliamo sapere se migliora la durata della visita? lo scroll di pagina? la compilazione di un modulo? una qualsiasi altra conversione? Bisogna sempre ricordare di definire prima l’obiettivo che vogliamo misurare.

Qual è pertanto l’obiettivo? Misurare come il colore del CTA botton influisce sulla conversione? Forse il test più semplice da effettuare. Se invece vogliamo ottenere più visite alla landing page, il numero di clic sul bottone della CTA sarà l’indicatore di successo.

Controllo e trattamento dell’A/B test

È il momento d’impostare il controllo e il trattamento. Niente di trascendentale. Il controllo è semplicemente la “versione A” del test (quello che normalmente si usa come landing page, e-mail, call-to-action, titolo, eccetera) mentre il trattamento è la “versione B”, quella riportante le modifiche che si vogliono testare. Errore da non fare mai: “Senza usare i tool di esperimento, proviamo a far vedere per una settimana l’originale e la settimana successiva la variante.

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No. In questo modo si rischia d’influenzare il test con fluttuazioni di traffico stagionali, con altre attività di marketing o altri contenuti che influiscono sui meccanismi di utilizzo del web: definiamo il pubblico target (tutti i visitatori o anche tutti i nuovi visitatori è una buona soluzione) e come somministrare l’esperimento (50-50 è l’ideale).

Il rilascio del test

A questo punto siamo pronti per rilasciare il test, quindi, perché sia statisticamente rilevante, va promosso al di fuori del contesto in cui è stato impostato. Potrebbe essere l’invio di una email a una lista di contatti, oppure promuovere la landing page tramite i canali social, o creare una campagna PPC (pay per click), così da avere un campione di visitatori adeguato. Se si sta eseguendo un A/B test per un target specifico bisogna che le campagne che si vanno a creare siano destinate esattamene a quel target.

Per esempio, se si vuole sapere se i nostri followers su Twitter gradiscono la nostra landing page, dobbiamo promuovere il contenuto dell’A/B test esclusivamente su Twitter. Non su Facebook, non tramite mailing, solo attraverso Twitter.

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Calcolare i risultati di un A/B test

Importante è mantenere il test fino a quando i risultati non saranno statisticamente significativi. Per calcolare i risultati esistono anche dei tool. Che succede, però, se nell’arco di tempo definito per l’A/B test non si è ancora ottenuto dati sufficienti per una valutazione? Basta attendere qualche giorno in più, o magari anche un mese aggiuntivo, se necessario, così da essere sicuri di aver ricevuto abbastanza traffico.

Errore da non fare mai: “L’originale ha 20 conversioni, la variante ne ha 15: meglio l’originale”. No, perché basterebbero 6 conversioni nella variante per sovvertire questa conclusione. La durata dell’esperimento deve essere sufficiente a fornire dati significativi. Se poi neppure il tempo aggiuntivo portasse a risultati statisticamente significativi, vorrà dire che il test non ha avuto un impatto sufficiente sulle conversioni e che quindi è necessario passare a un altro esperimento.

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Marketing funnel

Possiamo inoltre analizzare se il test ha avuto anche qualche altro effetto sul nostro marketing funnel. Cos’è il funnel? Il funnel (imbuto) accoglie nella parte superiore (la più ampia) le visite degli utenti, mentre da quella inferiore (quindi da quella più stretta) fa uscire le conversioni.

Il concetto di funnel è applicabile a tutti i siti web, in particolar modo agli E-Commerce. Nel contesto di un A/B test potrebbe essere ingenuo credere che soltanto cambiando il colore del CTA button, si possa ottenere un impatto sulle conversione e quindi sulle vendite. Con Google Analytics, però, è possibile capire se chi ha cliccato su quella specifica CTA, ad esempio, è poi, diventato cliente. Oppure se chi ha cliccato sulla CTA verde si è convertito più velocemente.

A/B Test è un'analisi strategico - comparativa utilizzata nel digital marketing per aumentare il tasso di conversione di potenziali clienti.

Finito? Per niente. Anzi. Una volta compreso il meccanismo è possibile, e consigliabile, testare praticamente ogni elemento del sito o pagina che ci interessano. Nell’esempio dell’A/B test per la CTA, oltre al colore, è possibile cambiare la collocazione della CTA sulla pagina, oppure la dimensione, la forma. E perché non riprovarlo uguale in un arco temporale più adatto?

Se erano giorni di vacanza, per dire, il traffico avrebbe potuto essere condizionato da questo fattore. Per avere un valore statistico il test deve essere eseguito in condizioni standard: meglio evitare Natale, Pasqua, Ferragosto, o eventi particolari.

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