Convertion Rate Optimization (CRO): la guida completa

Benvenuto nella guida completa per la Convertion Rate Optimization!

Che tu sia un marketer, un imprenditore o semplicemente una persona interessata ad ottimizzare il proprio sito web o prodotto per ottenere il massimo successo, beh, sei nel posto giusto.

La CRO è uno strumento potente che ti permette di prendere decisioni basate sui dati relativi al tuo prodotto o sito web, anziché affidarti a congetture o ipotesi.
Confrontando due versioni di una pagina o di una funzione, puoi individuare cosa funziona meglio e apportare modifiche mirate sulla base dei dati reali degli utenti.

Il mondo dell’A/B testing può essere confusionario e travolgente, con un sacco di parole specifiche e di tecnicismi su cui fare affidamento.

Con questa guida vogliamo semplificarti il processo di apprendimento ed aiutarti a condurre con sicurezza A/B test che producano risultati reali. Che tu sia un professionista esperto che cerca di perfezionare la propria strategia di test o un principiante che inizia a esplorare il mondo dell’ottimizzazione, questa guida fa al caso tuo.

Iniziamo quindi a migliorare le tue performance!

 

Che Cosa è la CRO (Convertion Rate Optimization)?

Che cos’è il test A/B?

L’A/B testing, noto anche come split testing o bucket testing, è un metodo per confrontare due versioni di una pagina web, di un’e-mail, di un’applicazione o di un altro prodotto per determinare quella che ha un rendimento migliore.

L’obiettivo del test A/B è identificare le modifiche che migliorano una metrica specifica, come i click, le conversioni o il coinvolgimento.

Per condurre un test A/B, occorre innanzitutto identificare un elemento specifico da testare, come il layout di una homepage o più semplicemente il testo di un pulsante call-to-action.

Successivamente vanno create due versioni di questo elemento, una di controllo (A) e l’altra di variazione (B).

Anche il pubblico va diviso in due gruppi (casuali), in modo da mostrare la versione A dell’elemento al primo gruppo e la versione B al secondo gruppo.

Infine, dopo un determinato lasso di tempo, si andranno a confrontare i risultati per stabilire quale versione è la migliore.

Il test A/B è una parte fondamentale del processo di ottimizzazione, in quanto consente di prendere decisioni mirate sul prodotto o sul sito web basandosi su dati reali anziché su ipotesi. Testando diverse varianti e misurando i risultati, è possibile migliorare continuamente il prodotto e ottenere risultati migliori per l’azienda.

Come funziona il test A/B.

Sei pronto a ottimizzare il tuo prodotto o sito web per ottenere il massimo successo?

Il test A/B è uno strumento potente che può aiutarti, come abbiamo visto a prendere decisioni basate sui dati e a ottenere risultati concreti.

Ma come funziona esattamente?
Innanzitutto, dovrai identificare un elemento specifico da testare.
Può trattarsi di qualsiasi cosa, dal layout della tua homepage al testo di un pulsante di invito all’azione.

Quindi, creerai due versioni di questo elemento: una di controllo (A) e l’altra di variazione (B).

Ora è il momento di condurre il test!

Dovrete dividere il pubblico in due gruppi e mostrare a ciascun gruppo una delle due versioni.

È qui che avviene la magia: man mano che gli utenti interagiscono con il vostro prodotto o sito web, sarete in grado di monitorare come ciascun gruppo risponde alle diverse versioni.

Infine, è il momento di analizzare i risultati.

Confrontando le prestazioni del controllo (A) e della variante (B), è possibile determinare quale versione ha ottenuto risultati migliori e prendere decisioni mirate sul proprio prodotto o sito web sulla base di dati reali.

I test A/B sono una parte fondamentale del processo di ottimizzazione e rappresentano un’opportunità interessante per migliorare il vostro prodotto e ottenere risultati migliori per la tua azienda.

Siete pronti a iniziare? Immergiamoci più nello specifico e ti assicuro che alla fine di questa guida sarai perfettamente in grado di portare a termine i tuoi test A/B!

 

Il test A/B/n o test Multivariato.

Il test A/B/n, noto anche come test multivariato, è un metodo utilizzato per confrontare più versioni di una pagina web, di un’e-mail, di un’applicazione o di un altro prodotto in modo da determinare la combinazione più performante.

I test A/B/n consentono di testare più variabili contemporaneamente, anziché una sola variabile come nei test A/B tradizionali.

Per condurre un test A/B/n, occorre innanzitutto identificare i diversi elementi da testare, come il layout di una homepage, il testo di un pulsante call-to-action e il colore di uno sfondo.

Si creano quindi più versioni di ciascun elemento, ognuna delle quali rappresenta una variante diversa.

Successivamente, si utilizza una combinazione di queste varianti per creare più versioni del prodotto o della pagina web e si mostra ogni versione a un gruppo diverso di utenti.

È quindi possibile monitorare la risposta di ciascun gruppo alle diverse versioni e confrontare i risultati per determinare la combinazione migliore.

I test A/B/n possono essere più complessi dei tradizionali test A/B, in quanto prevedono la verifica di più variabili contemporaneamente.

Tuttavia, può anche essere uno strumento più potente per l’ottimizzazione, in quanto consente di testare più elementi e di identificare la combinazione migliore per migliorare metriche specifiche.

 

Quanto devono durare i test A/B?

La durata di un test A/B dipende da alcuni fattori, tra cui le dimensioni del pubblico, la complessità del test e la metrica specifica che si sta cercando di ottimizzare.

E’ importante eseguire il test A/B per un tempo sufficiente a raccogliere dati per prendere una decisione significativa, ma non così lungo da rischiare di perdere slancio o opportunità.

In linea generale, dovreste puntare a eseguire il vostro test A/B per almeno una settimana, in modo da avere il tempo sufficiente per far interagire un campione statisticamente significativo di utenti con il vostro prodotto o sito web.

Tuttavia, se il pubblico è poco numeroso o se il test è complesso, potrebbe essere necessario eseguire il test più a lungo per raccogliere dati sufficienti.

È anche importante considerare la metrica specifica che si sta cercando di ottimizzare.
Se stai testando una modifica importante che probabilmente avrà un impatto significativo sulla tua metrica, potresti essere in grado di prendere una decisione dopo un periodo di test più breve. Tuttavia, se stai testando una modifica minore o una metrica che non cambia rapidamente, potresti aver bisogno di eseguire il test più a lungo per vedere una differenza significativa.

In definitiva, la durata del test A/B dipenderà dai tuoi obiettivi specifici e dal pubblico, ed è importante considerare attentamente questi fattori quando si decide la durata del test. Il mio consiglio è farlo durare almeno 7 giorni per eliminare le fluttuazioni nei risultati tipici della settimana.

Perché si dovrebbe fare un A/B test?

Ci sono diversi motivi per cui il test A/B è uno strumento importante per le aziende e i team di prodotto.

Alcuni dei vantaggi del test A/B sono:

1. Processo decisionale basato sui dati: I test A/B consentono di prendere decisioni mirate sul prodotto o sul sito web sulla base di dati reali, anziché basarsi su ipotesi o congetture. Confrontando le prestazioni di due versioni di una pagina o di una funzione, è possibile vedere quale funziona meglio e apportare le modifiche necessarie.
2. Miglioramento dell’esperienza utente: I test A/B possono aiutarti a identificare le modifiche che migliorano l’esperienza dell’utente e portano a risultati migliori per la tua azienda. Testando diverse varianti e misurando i risultati, è possibile trovare la migliore combinazione di elementi che aiuta gli utenti a raggiungere i loro obiettivi e stimola il coinvolgimento.
3. Aumento delle conversioni: I test A/B possono aiutarvi a ottimizzare il vostro prodotto o sito web per ottenere il massimo delle conversioni, che si tratti di vendite, iscrizioni o altre azioni specifiche. Identificando e implementando le modifiche che portano a risultati migliori, è possibile aumentare le conversioni e migliorare le prestazioni complessive del prodotto e il Convertion Rate.
4. Ottimizzazione continua: Il test A/B è un processo continuo che consente di migliorare continuamente il prodotto o il sito web nel tempo. Effettuando regolarmente i test e prendendo decisioni basate sui dati, è possibile mantenere il prodotto o il sito web ottimizzato e rimanere all’avanguardia rispetto alla concorrenza.

In generale, il test A/B è uno strumento essenziale per le aziende e i team di prodotto che vogliono ottimizzare il loro prodotto o sito web per ottenere il massimo successo. Testando diverse varianti e misurando i risultati, è possibile prendere decisioni informate che portano a risultati migliori e migliorano l’esperienza dell’utente.

Cosa testare attraverso i test A/B?

Ci sono molti elementi diversi che puoi sottoporre a A/B test sul tuo prodotto o sito web, e gli elementi specifici che sceglierai di testare dipenderanno dai tuoi obiettivi specifici e dal tuo pubblico.

Alcuni elementi comuni che le aziende e i team spesso sottopongono a test A/B sono:

• Titoli e testi: Il testo del tuo sito web o del tuo prodotto può avere un grande impatto sulle conversioni, quindi vale la pena di testare diverse varianti di titoli e testi per vedere quali sono i più efficaci.
• Layout e design: Il layout e il design del sito web o del prodotto possono influire sull’esperienza dell’utente e sulle conversioni, per cui vale la pena di testare diverse varianti per vedere quali sono le più efficaci.
• Call to action: Il testo e il posizionamento delle chiamate all’azione (CTA) possono avere un forte impatto sulle conversioni, per cui vale la pena di testare diverse varianti per vedere quali funzionano meglio.
• Immagini e grafica: Le immagini e la grafica del tuo sito web o del tuo prodotto possono influire sull’esperienza dell’utente e sulle conversioni, quindi vale la pena di testare diverse varianti per vedere quali sono quelle che danno i risultati migliori.
• Prezzi: Il prezzo del tuo prodotto o servizio può avere un forte impatto sulle conversioni, quindi vale la pena di testare diverse strategie di prezzo per vedere quali sono le migliori.

Priorizzare le idee per i test A/B.

La definizione delle priorità delle idee per i test A/B è una fase importante del processo di ottimizzazione, in quanto consente di concentrarsi sui test che hanno maggiori probabilità di avere un impatto maggiore sull’azienda.

Ecco alcuni suggerimenti per dare priorità alle idee dei test A/B:

• Identificate i tuoi obiettivi: Prima di stabilire le priorità delle idee per i test A/B, è importante avere una chiara comprensione dei propri obiettivi. Cosa stai cercando di ottenere con i tuoi test A/B? Vuoi migliorare le conversioni, aumentare il coinvolgimento o ottenere qualche altra metrica specifica?
• Fai un’analisi dei dati: Utilizza strumenti di analisi dei dati, come Google Analytics, per identificare le aree del tuo sito web o del tuo prodotto che potrebbero essere poco performanti o che presentano margini di miglioramento. Questo può aiutarti a identificare potenziali idee per i test A/B e a classificarle in base al loro impatto potenziale.
• Consultate il tuo team: Parla con il tuo team e con gli stakeholder per raccogliere le loro intuizioni e le loro idee per i test A/B. Potrebbero avere intuizioni e prospettive preziose che possono aiutarti a dare priorità alle idee per i test A/B.
• Considera l’impegno e le risorse necessarie: Alcune idee di test A/B possono richiedere più impegno e risorse per essere implementate rispetto ad altre. Considera le risorse che hai a disposizione e dati priorità alle idee di test A/B in base al loro impatto potenziale e alle risorse necessarie per implementarle.
• Testa prima gli elementi ad alto impatto: Concentrati sul test A/B degli elementi che hanno maggiori probabilità di avere un impatto maggiore sulla tua azienda. Questi possono includere elementi come titoli, inviti all’azione e prezzi.

 

Dare priorità ai test A/B con la matrice basata su urgenza, impatto e sforzo

Per prioritizzare gli A/B test, è possibile utilizzare una matrice di valutazione che consideri tre fattori principali: l’urgenza della modifica, lo sforzo necessario per implementarla e l’impatto che genererà sull’azienda.

L’urgenza può essere valutata in base alla criticità della situazione e alla necessità di apportare rapidamente la modifica per risolvere un problema o sfruttare un’opportunità.

Lo sforzo necessario può essere valutato in base al tempo e alle risorse richieste per implementare la modifica, inclusi sviluppo, design e testing.

L’impatto sull’azienda può essere valutato in base ai benefici attesi, come aumento delle entrate o della retention degli utenti, o ai costi, come la diminuzione dei ricavi o la perdita di clienti.

Una volta raccolti i dati per ciascun fattore, è possibile utilizzare una matrice di valutazione per assegnare un punteggio a ciascun test e quindi ordinarli in base alla priorità.

Per prioritizzare i test puoi assegnare un valore da 1 a 5 per i parametri appena citati:

Urgenza:

1 – Bassa urgenza: la modifica può essere rimandata senza causare problemi significativi.

2 – Urgenza moderata: la modifica dovrebbe essere apportata entro un periodo di tempo ragionevole, ma non è critica.

3 – Alta urgenza: la modifica deve essere apportata il prima possibile per evitare problemi significativi.

4 – Urgenza critica: la modifica deve essere apportata immediatamente per evitare danni significativi.

5 – Urgenza estrema: la modifica deve essere apportata immediatamente per evitare perdite significative.

 

Sforzo:

1 – Basso sforzo: la modifica può essere implementata con pochissima o nessuna risorsa.

2 – Sforzo moderato: la modifica richiede alcune risorse, ma non troppe.

3 – Sforzo elevato: la modifica richiede molte risorse e un significativo impegno.

4 – Sforzo critico: la modifica richiede un grosso sforzo e molti risorse.

5 – Sforzo estremo: la modifica richiede uno sforzo e risorse praticamente impossibili.

 

Impatto:

1 – Basso impatto: la modifica avrà un impatto minimo sull’azienda.

2 – Impatto moderato: la modifica avrà un impatto significativo, ma non critico, sull’azienda.

3 – Impatto elevato: la modifica avrà un impatto critico sull’azienda.

4 – Impatto critico: la modifica avrà un impatto estremamente critico sull’azienda.

5 – Impatto estremo: la modifica avrà un impatto devastante sull’azienda.

Seguendo questi suggerimenti, potrai dare priorità alle tue idee di test A/B e concentrarti sui test che hanno maggiori probabilità di avere un impatto maggiore per la tua azienda.

 

Come impostare un test A/B.

Per impostare un test A/B, procedi come segue:

1. 1. Identificare l’elemento da testare: Il primo passo per impostare un test A/B è identificare l’elemento da testare. Può trattarsi di qualsiasi cosa, dal layout di una homepage al testo di un pulsante di chiamata all’azione.
   2. Creare il controllo e la variante: Successivamente, dovrai creare il controllo (A) e la variazione (B). Il controllo deve essere la versione attuale dell’elemento da testare, mentre la variazione deve essere la versione modificata che si vuole testare.
   3. Determinare la dimensione del campione: determinare la dimensione del campione necessaria per ottenere la significatività statistica del test. Questo dipende dalle dimensioni del pubblico e dalla metrica specifica che si sta cercando di ottimizzare.
   4. Dividere il pubblico in due gruppi: un gruppo vedrà il controllo (A) e l’altro gruppo vedrà la variazione (B). – lo puoi fare attraverso software di terze parti come Google Optimize e Crazy eggs
   5. Eseguire il test: Eseguite il test mostrando il controllo (A) a un gruppo e la variazione (B) all’altro gruppo.
   6. Tracciare e analizzare i risultati: traccia i risultati del test raccogliendo dati sulle prestazioni del controllo (A) e della variazione (B). Utilizza strumenti di analisi dei dati, come Google Analytics, per confrontare i risultati e determinare quale versione ha ottenuto risultati migliori.

 

Gli errori da evitare quando si conduce un test A/B.

Ci sono alcuni errori comuni che le aziende e i team commettono quando conducono test A/B.

Uno degli errori più comuni è la mancata impostazione corretta del test, che può portare a risultati errati o inaffidabili.

Ciò può accadere se il controllo (A) e la variazione (B) non sono isolati correttamente o se la dimensione del campione non è sufficientemente grande per raggiungere la significatività statistica.

Un altro errore comune è quello di non definire un’ipotesi o un obiettivo chiaro per il test. Senza un obiettivo chiaro, può essere difficile stabilire se il test ha avuto successo o quali modifiche apportare in base ai risultati.

Un altro errore da evitare assolutamente quando si conduce un test A/B è testare troppe variabili contemporaneamente.

Testare più variabili nello stesso test A/B, può rendere difficile identificare quale modifica specifica abbia causato le differenze osservate nelle prestazioni.

Questo può portare a conclusioni errate e impedire alle aziende di prendere decisioni corrette.

Per evitare questo errore, è importante concentrarsi sul test e testare una sola variabile alla volta.

In questo modo è possibile isolare l’impatto di modifiche specifiche e prendere decisioni corrette.

Se si vogliono testare più variabili, in genere è meglio condurre test A/B separati per ciascuna variabile, piuttosto che testarle tutte contemporaneamente.

In alternativa puoi al creare un test A/B/n o multivariato.

Infine, è possibile incorrere in errori anche quando si analizzano i risultati dei test A/B.

Ad esempio, possono non considerare tutti i dati rilevanti o prendere decisioni basate su dati incompleti o inconcludenti.

 

Come analizzare i risultati dei test A/B.

Per analizzare i risultati di un test A/B, seguite i segui i passaggi:

1. Raccogli i dati: Raccogli i dati sulle prestazioni del controllo (A) e della variazione (B) durante il periodo del test. Questi dati devono includere la metrica specifica che si sta cercando di ottimizzare, nonché qualsiasi altra metrica rilevante che si desidera monitorare.
2. Calcolare la significatività statistica: Utilizza un calcolatore di significatività statistica o uno strumento di analisi dei dati, come Google Analytics, per determinare se la differenza nei risultati tra il controllo (A) e la variazione (B) è statisticamente significativa.
3. Analizzare i risultati: Una volta determinata la significatività statistica dei risultati, è necessario esaminare più da vicino i dati per comprendere le ragioni alla base delle differenze di prestazioni. Prendete in considerazione fattori come il design e il layout delle pagine, il testo e la messaggistica e i segmenti di pubblico specifici che sono stati testati.
4. Prendere decisioni mirate: Utilizza le informazioni ricavate dall’analisi per prendere decisioni precise sul sito. Se la variazione (B) ha ottenuto risultati migliori rispetto al controllo (A), prendete in considerazione l’implementazione delle modifiche su scala più ampia. Se il controllo (A) ha ottenuto risultati migliori, considerate la possibilità di testare una variante diversa o di abbandonare del tutto il test.

Seguendo questi passaggi, potrai analizzare efficacemente i risultati del tuo test A/B.

 

Esempio di KPI da prendere in considerazione per un e-commerce

Per valutare un test su un ecommerce, ci sono alcuni importanti KPI (Key Performance Indicator) da considerare:

1. Tasso di conversione: Il tasso di conversione misura la percentuale di visitatori del sito web che completano un’azione desiderata, come l’acquisto di un prodotto o la compilazione di un modulo di contatto.
2. Entrate per utente: Questo KPI misura quanto denaro un utente medio genera durante una sessione di navigazione sul sito web.
3. Tasso di rimbalzo: Il tasso di rimbalzo misura la percentuale di visitatori che lasciano il sito web dopo aver visitato solo una pagina.

 

Cos’è Google Optimize – il miglior strumento gratuito per i test A/B.

Abbiamo parlato di come si imposta un test A/B e come si analizzano i dati, ora posso introdurre lo strumento gratuito che ti permetterà di eseguire, e analizzare i tuoi test!

Google Optimize è uno strumento gratuito che consente di condurre test A/B, test multivariati e test di reindirizzamento sul proprio sito web per migliorare l’esperienza dell’utente e ottenere risultati migliori.

Con Google Optimize potrai testare diversi elementi del tuo sito web.

Uno dei vantaggi principali di Google Optimize è l’integrazione con Google Analytics, che consente di monitorare e analizzare facilmente i risultati dei test.

Offre inoltre una serie di funzionalità avanzate, come il targeting e la personalizzazione, che consentono di adattare i test a segmenti specifici del pubblico.

Nel complesso, Google Optimize è uno strumento potente e facile da usare che consente di condurre test A/B e di ottimizzare il sito web per ottenere il massimo successo.

È un’ottima scelta per le aziende e professionisti che vogliono migliorare l’esperienza dell’utente e ottenere risultati migliori con decisioni basate sui dati.

 

Come archiviare i test A/B passati.

Esistono diversi modi per archiviare i test A/B passati, a seconda degli strumenti e delle piattaforme utilizzate:

• Utilizzare strumenti di analisi dei dati: molti strumenti di analisi dei dati, come Google Analytics, consentono di salvare ed esportare i dati dei test A/B per riferimenti futuri. Puoi usare questi strumenti per creare rapporti o grafici che riassumano i risultati passati.
• Documenta i tuoi test: tieni traccia dei tuoi test A/B documentando i dettagli di ogni test, comprese le variabili testate, la dimensione del campione e i risultati. Puoi utilizzare un foglio di calcolo o uno strumento di gestione dei progetti per tenere traccia di queste informazioni e salvarle per riferimenti futuri.
• Salva le schermate: fai degli screenshot dei risultati dei test A/B e salvatali per riferimenti futuri. Questo può essere particolarmente utile se si desidera confrontare i risultati di test diversi o fare riferimento a punti di dati specifici.
• Utilizza una piattaforma di test A/B dedicata: Alcune piattaforme di test A/B, come Optimizely, Google Optimize, o Crazy Egg, offrono la possibilità di archiviare i test passati e di tenere traccia della cronologia dei test.

 

Conclusione: la guida completa ai test A/B.

Speriamo che questa guida completa ai test A/B ti abbia aiutato a comprendere l’enorme potenza di questo strumento per ottimizzare il tuo prodotto o sito web e aiutare la tua azienda a raggiungere nuovi traguardi.

Con i test A/B puoi prendere decisioni basate su dati reali e verificati per migliorare l’esperienza dell’utente e raggiungere risultati sorprendenti.

Che tu sia un esperto che cerca di affinare la propria strategia di test o un principiante che sta scoprendo il mondo dell’ottimizzazione, il test A/B è un’arma indispensabile per il successo della tua azienda.

Per approfondire l’argomento ti lascio un approfondimento:

Non aver paura di iniziare e di testare le tue idee, perché solo così potrai scoprire ciò che funziona meglio per te e per i tuoi clienti.

Speriamo che questa guida ti sia stata utile e che tu abbia la sicurezza e la determinazione per mettere in pratica ciò che hai imparato.

Se hai ancora domande o hai bisogno di ulteriore supporto, non esitare a contattarci: saremo felici di aiutarti a raggiungere il massimo successo con i test A/B.

Grazie per averci letto e non vediamo l’ora di vedere i risultati che i tuoi test A/B porteranno alla tua azienda!