A/B Test: cos'è e come utilizzarlo per aumentare le performance di una pagina web

Per migliorare le performance del sito della propria azienda è necessario misurare le azioni dei propri utenti perché spesso ci si trova nella condizione in cui la campagna avviata non rende come previsto o che qualche servizio proposto nel sito non ottenga i risultati attesi. Invece di ristrutturare totalmente la pagina o di continuare a domandarsi in cosa si stia sbagliando senza ottenere cambiamenti rilevanti è importante imparare a realizzare un A/B test.

L'A/B test è uno strumento di marketing che permette di condurre un vero e proprio esperimento sul proprio sito, testando e identificando gli elementi che effettivamente potrebbero migliorare le performance di una landing page o sito web. L'A/B test può essere utilizzato per migliorare diversi KPI: la riduzione del bounce rate, l'aumento della permanenza su una pagina, l'efficacia di una newsletter o di una campagna ADWords, oppure l'aumento delle vendite di un prodotto nel caso di un e-commerce.

Modificare anche solamente un elemento all'interno di una pagina web può fare la differenza, aumentando efficacemente il numero di conversioni (obiettivi realizzati) e di conseguenza le performance dell'azienda. Per procedere nel modo corretto si utilizza l'A/B test, ovvero una comparazione fra due diverse versioni di una pagina, sottoposte contemporaneamente a due segmenti di pubblico per comprendere quale sia la più efficace.

L'A/B Test viene utilizzato in svariati modi nel web marketing. Il metodo più semplice, offerto anche da Google Analytics, consiste nel confrontare una versione A e una versione B (quella che contiene le modifiche proposte) di una stessa pagina, per comprendere, al termine di un periodo di campionamento, se gli interventi suggeriti siano effettivamente migliorativi nel contesto della strategia di marketing adottata. Con questi interventi si possono ad esempio testare titoli, testi, colori, immagini e layout della pagina. Nell'A/B test è consigliato testare una modifica per volta, per non inficiare l'esperimento in corso ed essere certi che sia effettivamente quella modifica ad aver provocato un cambiamento nella performance.

Affinché l’esperimento possa essere significativo è necessario basarsi su un numero specifico di dati quantitativi raccolti su ognuna delle due versioni di pagina. Considerando che l'obiettivo del caso di studio che stiamo per valutare consiste nell'acquisire più clienti, bisogna avere diverse decine di conversioni, sia sulle rispettive versioni che sulla differenza fra le due. Per formulare delle considerazioni accurate abbiamo scelto di raccogliere due campioni di almeno 500 sessioni per versione.

Cerchiamo di capire meglio come funziona attraverso il caso di studio realizzato per Gaia Informatica, azienda veneta che offre servizi informatici d'avanguardia per aiutare le imprese a gestire al meglio il proprio business, attraverso nuove tecnologie e l'aggiornamento di software.

L’obiettivo dell’esperimento è ottimizzare la performance di una landing page di supporto ad una campagna di web marketing. In particolare la landing si propone di far scaricare gratuitamente un e-book che illustra le migliori strategie per ottimizzare la logistica di magazzino delle aziende.

In primo luogo sono stati analizzati i dati di Google Analytics e la landing page originale per sviluppare una nuova strategia.

VERSIONE A

Abbiamo analizzato gli elementi della pagina web originale, il layout originale non appariva molto convincente per tre specifiche motivazioni:

1. l'assenza di logo Gaia al principio della pagina, condizione che non rendeva subito riconoscibile l'autore, rendendo inaffidabile la pagina a primo impatto;
2. l'assenza del form (modulo di contatto);
3. la lunghezza eccessiva del testo e la ripetizione dei concetti. 

Considerate le tre criticità abbiamo deciso di creare una versione B sulla quale apportare le modifiche. L'urgenza ci ha imposto di testare tutte e tre le modifiche contemporaneamente, senza testarne una per volta.

VERSIONE B

Abbiamo realizzato una versione B della pagina, con le modifiche che abbiamo ritenuto necessarie per migliorare il tasso di conversione:

1. abbiamo inserito il logo di Gaia in alto a sinistra nella pagina
2. abbiamo inserito in alto nella pagina un form di contatto chiaro
3. abbiamo snellito i testi, eliminando ripetizioni e compattando le informazioni nel blocco di testo above the fold
4. Abbiamo ribilanciato i pesi della sezione di pagina above the fold, in modo da evitare vuoti sulla pagina.
   
   

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Una volta pubblicata la versione B abbiamo lanciato l’esperimento di Google Analytics: inserendo un apposito codice nell’HTML della pagina, abbiamo istruito Analytics perché distribuisse il traffico diretto alla pagina A al 50% sulla versione A e al 50% sulla versione B. In questo modo siamo riusciti a raccogliere due campioni omogenei da comparare.

RISULTATI OTTENUTI

Quando viene avviato un A/B Test è importante stabilire una data di scadenza per l'ottenimento dei feedback e per analizzare i dati di Google Analytics.

La variante B della pagina originale si è rivelata effettivamente più performante: ha registrato un aumento delle conversioni del +31,51%, grazie alle diverse strutturazioni dei contenuti e alle diverse combinazioni degli elementi della pagina. Già dopo una settimana dal lancio dell’esperimento la versione B aveva generato venti conversioni in più. Il campione dati era sufficientemente grande per stabilire che la versione B era effettivamente più efficace.

CONCLUSIONI

L’A/B test è un ottimo metodo per apportare migliorie continue e verificate ad una pagina o sito web, inoltre è rapido perché permette di togliersi velocemente qualsiasi dubbio sulla performance del proprio sito. Vengono osservati i singoli elementi per realizzare aggiornamenti incrementali, non profondamente diversi, quindi avvicinandosi ai propri KPI con una possibilità ridotta di fare investimenti sbagliati.

L'esperimento evidenzia l'importanza di non basarsi su assunti ma su dati quantitativi, considerando che vengono analizzate le azione degli utenti senza che diano opinioni, permettendo di osservare il loro comportamento in modo spontaneo.

Non basta infatti ipotizzare modifiche basate sull’esperienza o sulle linee guida del web marketing, occorre adottare un approccio sistematico e valutare eventuali interventi da apportare direttamente online. Solo dopo aver avuto riscontro dei miglioramenti dati dalle variazioni su pagina, è possibile procedere con le modifiche effettive del sito web o landing page.

L’A/B test è uno strumento molto utile per effettuare variazioni grafiche ad una pagina/sito, ma anche di contenuto o programmazione. Per questo motivo è uno strumento fondamentale dell’UX.