Il test A/B è uno degli strumenti più diretti per ottimizzare il tasso di conversione di un e-commerce. Produce prove reali su ciò che funziona nel tuo negozio, con i tuoi clienti. Per un'introduzione completa all'ottimizzazione del tasso di conversione e al perché migliorarlo conta quanto aumentare il traffico, leggi cos'è l'ottimizzazione del tasso di conversione e perché conta.
Cos'è il test A/B per un negozio online?
Un test A/B divide i tuoi visitatori in due gruppi e mostra a ciascun gruppo una versione diversa di una pagina o di un suo elemento. Un gruppo vede la versione originale, chiamata controllo. L'altro vede la versione modificata, chiamata variante. La modifica riguarda un solo elemento specifico. Può essere il testo di un pulsante, la disposizione di una pagina prodotto o la posizione di un badge di fiducia. Tutto il resto resta uguale.
I visitatori attraversano il negozio come fanno di solito. Non sanno di far parte di un test. Alla fine del periodo di test confronti i tassi di conversione dei due gruppi e stabilisci quale versione ha funzionato meglio. Poiché le due versioni girano nello stesso momento con traffico confrontabile, i fattori esterni come la stagionalità o un cambio nella tua pubblicità influenzano allo stesso modo entrambi i gruppi. La differenza che vedi viene dalla tua modifica, non dal momento.
Perché il test A/B conta per la conversione di un e-commerce?
Ogni modifica che fai al tuo negozio è una scommessa. Scommetti che la nuova descrizione del prodotto convertirà meglio, che il checkout semplificato ridurrà gli abbandoni, che il pulsante spostato otterrà più clic. Senza test non hai modo di sapere se la scommessa ha pagato. Le vendite possono salire per motivi del tutto estranei alla tua modifica. O scendere per lo stesso motivo.
Il test A/B trasforma le scommesse in decisioni. Hai dati che mostrano, entro un margine misurabile, se la modifica ha prodotto un effetto reale. Questo ti protegge da due errori comuni e costosi. Il primo è credere che una modifica abbia aiutato quando non è così. Il secondo è abbandonare una modifica che funzionava perché non le hai attribuito il miglioramento.
Il ragionamento economico è semplice. Un negozio che converte l'uno per cento dei suoi visitatori e passa al due per cento ha raddoppiato i ricavi con lo stesso traffico, senza aumentare la spesa pubblicitaria. Il test A/B sistematico è la strada più affidabile per ottenere questi guadagni.
Cosa puoi testare con un test A/B nel tuo negozio online?
Quasi tutto ciò che un visitatore vede si può testare. Alcune aree del negozio hanno un impatto maggiore sulla conversione di altre, ed è lì che dovrebbero concentrarsi i tuoi primi test.
Pagine prodotto
La pagina prodotto è il luogo in cui si prende la maggior parte delle decisioni d'acquisto. Tra i candidati ad alto impatto ci sono l'immagine principale del prodotto, il titolo del prodotto, il testo e la posizione del pulsante di aggiunta al carrello, la lunghezza e la struttura della descrizione, la posizione delle recensioni dei clienti e se il prezzo viene mostrato con un contesto di supporto, come un prezzo di confronto o un messaggio sulla soglia di spedizione. Per approfondire cosa rende efficace una pagina prodotto, leggi come progettare pagine prodotto che fanno comprare.
Flusso di checkout
Il checkout è il punto in cui i negozi perdono clienti che hanno già deciso di comprare. Test utili sono checkout in una sola pagina contro checkout in più passaggi, richiedere la creazione di un account contro offrire l'acquisto come ospite, il numero e l'ordine dei campi del modulo e il punto del flusso in cui compare il riepilogo dell'ordine. Le modifiche al checkout spesso danno risultati più rapidi e più netti di quelle alla pagina prodotto, perché in quel punto l'intenzione del visitatore è già chiara. Per un quadro delle scelte di progettazione del checkout, leggi come progettare una pagina di checkout che riduce gli abbandoni.
Home page e navigazione
La tua home page e la navigazione definiscono la prima impressione dei visitatori e il percorso che seguono verso le pagine prodotto. Testa il titolo della home page, quali prodotti o collezioni metti nella parte visibile senza scorrere, la posizione dei banner promozionali e se la navigazione per categorie funziona meglio come menu fisso o come serie di riquadri visibili. Le modifiche qui toccano tutto il traffico che passa dal tuo negozio, quindi anche miglioramenti modesti hanno un'ampia portata.
Inviti all'azione
Testo, colore, dimensione e posizione dei pulsanti influiscono tutti sul fatto che i visitatori facciano il passo successivo. "Aggiungi al carrello" e "Acquista ora" sono le coppie di pulsanti testate più spesso. Puoi anche testare se aggiungere un linguaggio d'urgenza vicino a un pulsante ("Ne restano solo 3") o una prova sociale ("Più di 200 ordini questa settimana") cambia la percentuale di clic.
Presentazione dei prezzi e offerte
Il modo in cui presenti i prezzi influenza le decisioni d'acquisto oltre il prezzo stesso. Testa se mostrare il prezzo originale barrato accanto al prezzo in offerta aumenta le conversioni rispetto al mostrare solo il prezzo in offerta. Testa se un messaggio "spedizione gratuita per ordini sopra X" vicino al carrello porta ordini più grandi. Testa se una garanzia soddisfatti o rimborsati mostrata sulla pagina prodotto, e non solo nel piè di pagina, cambia il tasso di completamento del checkout.
Come si svolge un test A/B?
Formula un'ipotesi
Ogni test parte da una domanda con una risposta misurabile. "Se cambio l'immagine del prodotto con una foto di stile di vita che mostra il prodotto in uso, più visitatori cliccheranno su aggiungi al carrello?" Quella domanda definisce cosa cambi, cosa ti aspetti che succeda e come saprai se ha funzionato. Scrivi l'ipotesi prima di iniziare. Un test senza ipotesi è solo un cambiamento non monitorato.
Scegli la metrica di successo
Definisci la metrica che misuri prima dell'inizio del test. Per la maggior parte dei test e-commerce è il tasso di conversione a un passaggio specifico. Può essere il tasso di aggiunta al carrello, il tasso di avvio del checkout o il tasso di acquisti completati. Scegli la metrica che corrisponde direttamente all'elemento che testi. Se testi un elemento della pagina prodotto, misura come incide sul tasso di aggiunta al carrello. Se testi un elemento del checkout, misura il tasso di completamento del checkout. Usare i ricavi complessivi del negozio come metrica introduce troppo rumore dalle altre parti del funnel.
Imposta il test
Usa uno strumento di test A/B per creare la variante e dividere il traffico tra le due versioni. Una divisione 50/50 è lo standard. Fai funzionare il negozio normalmente durante il periodo di test. Evita di lanciare promozioni importanti o di cambiare in modo significativo la pubblicità mentre un test è attivo, perché spostano il comportamento dei visitatori in modi che influirebbero in modo disuguale sui due gruppi e renderebbero difficile interpretare i risultati.
Lascia che il test arrivi alla fine
Non fermare il test in anticipo perché una versione sembra vincere. I primi risultati sono spesso fuorvianti. Il comportamento dei visitatori cambia con il giorno della settimana, e gli schemi che compaiono nei primi giorni spesso non reggono dopo una o due settimane complete. Fermarsi presto quando una versione sembra promettente aumenta moltissimo la probabilità di agire su un falso positivo. Continua il test fino a raggiungere la dimensione del campione che ti sei dato come obiettivo.
Analizza e applica il risultato
Quando hai abbastanza dati, confronta i tassi di conversione tra controllo e variante. Se la variante supera il controllo con una significatività statistica, applica la modifica. Se i risultati non sono conclusivi, la modifica non ha fatto una differenza misurabile: tieni l'originale e scegli un altro elemento da testare. Se la variante è andata peggio, resta con l'originale e rivedi la tua ipotesi. Ogni esito ti insegna qualcosa di utile.
Quanto deve durare un test A/B?
Due fattori determinano quanto far durare un test. Uno è il volume del tuo traffico. L'altro è l'entità del miglioramento che vuoi rilevare.
I miglioramenti più piccoli richiedono più traffico per essere rilevati in modo affidabile. Se il tuo negozio converte al due per cento e vuoi rilevare un miglioramento relativo del 20 per cento, servono molti più visitatori che per rilevarne uno del 50 per cento. Per la maggior parte dei negozi con traffico moderato, da due a quattro settimane è il minimo consigliato. I negozi con molto traffico possono raggiungere la significatività prima. Quelli con poco traffico possono aver bisogno di più tempo.
Come punto di partenza pratico, punta ad almeno 100 conversioni per variante prima di trarre conclusioni. Con un tasso di conversione del due per cento, significa almeno 5.000 visitatori per variante. Se il tuo negozio non genera quel traffico in un tempo ragionevole, il confronto prima e dopo diventa un'alternativa più pratica: cambia una cosa, misura per tre o quattro settimane e confronta con lo stesso periodo del mese precedente.
La regola più importante è fissare la dimensione del campione obiettivo prima dell'inizio del test e non controllare i risultati finché non l'hai raggiunta. Controllare ogni pochi giorni e fermarsi quando una versione sembra in vantaggio porta il tasso di falsi positivi ben oltre ciò che la sola significatività statistica suggerirebbe.
Come capisci se i risultati del test A/B sono affidabili?
La significatività statistica è la misura che ti dice se la differenza tra le due versioni riflette probabilmente un effetto reale e non una variazione casuale. Gli strumenti di test di solito la riportano come livello di confidenza. Un livello di confidenza del 95 per cento significa che c'è il cinque per cento di probabilità che il risultato sia dovuto al caso. Per la maggior parte delle decisioni di e-commerce, il 95 per cento di confidenza è abbastanza affidabile per agire.
Controlla anche eventuali fattori esterni che possono aver falsato il test. Un test svolto durante un grande evento di saldi, in un periodo in cui la pubblicità è cambiata molto o in una settimana in cui la tua principale fonte di traffico si è spostata può produrre risultati non rappresentativi del normale andamento del negozio. Se durante il test è successo qualcosa di rilevante, annotalo prima di agire sul risultato.
Un altro controllo utile è guardare le metriche secondarie accanto a quella principale. Se la tua variante ha un tasso di aggiunta al carrello più alto ma un tasso di completamento del checkout più basso, forse la variante attira visitatori meno decisi invece di trasformarne di più in acquirenti. Una variante vincente dovrebbe mostrare un miglioramento al passaggio che interessa senza peggioramenti rilevanti altrove nel funnel.
Quali errori rendono inaffidabili i test A/B?
Testare più elementi insieme è l'errore più comune. Se cambi l'immagine del prodotto, il titolo e il colore del pulsante nello stesso test, non puoi attribuire il risultato a nessuna modifica in particolare. Fai un test per elemento e tieni costante tutto il resto.
Fermarsi troppo presto è il secondo problema più comune. Una variante che sembra vincere nei primi tre giorni può non mostrare differenze, o addirittura invertirsi, dopo due settimane complete. Fissa la durata prevista del test prima di iniziare e non deviare.
Testare troppo presto le pagine con poco traffico è un terzo problema. Se la tua pagina prodotto riceve 50 visitatori a settimana, raggiungere 100 conversioni per variante con un tasso di conversione del due per cento richiederebbe molti mesi. Dai priorità per i test alle pagine con più traffico, e passa a quelle con meno traffico solo dopo aver ottenuto i guadagni disponibili in cima.
Ignorare ciò che già sai è un altro problema. Il test A/B è più efficace quando è guidato dai dati su dove i visitatori abbandonano già, non quando si testano cose a caso. Usa le tue analisi per individuare le pagine e i passaggi da cui esce senza convertire il maggior numero di visitatori. Sono quelli i posti giusti su cui concentrare i test. Per una guida pratica a capire gli abbandoni dei visitatori nel tuo negozio, leggi perché i clienti abbandonano il carrello e cosa puoi fare.
Cosa dovresti testare per primo?
Parti da dove più visitatori perdono interesse. Per la maggior parte dei negozi è la pagina prodotto o il checkout. Il checkout è spesso la priorità più alta, perché i visitatori che ci arrivano hanno già mostrato un'intenzione chiara. Una modifica che migliora il completamento del checkout anche di una piccola percentuale riguarda ogni visitatore che arriva fin lì.
Dopo il checkout, concentrati sulle pagine prodotto con più traffico. Una modifica a una pagina prodotto che riceve 3.000 visualizzazioni al mese ha un potenziale impatto maggiore della stessa modifica su una pagina che ne riceve 100. Dai la priorità in base alla portata potenziale, non a quali pagine ti sembra più interessante curare.
La fiducia è un'altra area che spesso premia i test. Molti negozi perdono conversioni non per un elemento specifico della pagina, ma perché i visitatori non si sentono abbastanza sicuri del negozio per concludere. Testare dove compaiono i segnali di fiducia e come vengono mostrati può dare risultati significativi. Per una panoramica dei segnali di fiducia che contano di più in un e-commerce, leggi come usare i segnali di fiducia nel tuo negozio online.
Come WEMASY sostiene i tuoi test di conversione
Un buon test A/B parte da dati di base accurati. Devi conoscere il tuo tasso di conversione attuale, dove i visitatori abbandonano e quali pagine rendono meno, prima di poter formulare un'ipotesi utile e misurare se un test ha spostato qualcosa. Analisi e statistiche di WEMASY segue le visite, le prestazioni delle pagine e il comportamento di conversione in tutto il tuo negozio, e ti dà i numeri di base su cui si costruisce il test. Il sistema e-commerce fornisce i dati degli ordini che puoi usare per misurare gli acquisti completati nei periodi di test. Scopri tutte le funzioni nei piani.
Domande frequenti
Posso fare un test A/B se il mio negozio ha poco traffico?
Con poco traffico è più difficile raggiungere la significatività statistica in un tempo ragionevole. Se il tuo negozio riceve meno di 1.000 sessioni a settimana, i test possono richiedere mesi per raggiungere le dimensioni di campione necessarie per risultati affidabili con un tipico tasso di conversione e-commerce. In quel caso, i confronti prima e dopo su un periodo coerente possono essere un'alternativa pratica. Cambia una cosa, misura per tre o quattro settimane e confronta il risultato con lo stesso periodo del mese prima. È meno preciso di un test A/B controllato, ma è più utile che fare modifiche senza alcuna misurazione. Con il creatore di siti di WEMASY puoi impostarlo direttamente sul tuo negozio.
Posso fare più di un test A/B alla volta?
Sì, ma solo su pagine diverse o su elementi chiaramente separati che non interagiscono tra loro. Testare insieme il titolo di una pagina prodotto e il layout del modulo di checkout in genere è sicuro, perché i due test riguardano pagine diverse e punti decisionali diversi del funnel. Testare due elementi diversi sulla stessa pagina nello stesso momento crea lo stesso problema del testare più elementi in un solo test: non puoi isolare quale modifica abbia causato quale risultato.
Qual è la differenza tra test A/B e test multivariato?
Un test A/B confronta due versioni di un elemento: l'originale e una variante. Il test multivariato confronta più elementi modificati insieme, provando ogni combinazione possibile per individuare quale insieme di modifiche dà il risultato migliore. Il test multivariato richiede molto più traffico per arrivare a conclusioni affidabili, perché i visitatori vengono divisi tra più varianti. Per la maggior parte dei negozi il test A/B è l'approccio più pratico. Il test multivariato è più adatto ai negozi con molto traffico che hanno già fatto i miglioramenti più ovvi con i test A/B standard e vogliono esplorare le interazioni tra più elementi della pagina insieme.
E se devo fare altre modifiche al negozio mentre un test è in corso?
Le modifiche minori, estranee alla pagina testata, di solito vanno bene. Le modifiche che toccano le pagine o gli elementi del test sono un problema, perché introducono una seconda variabile che può influire sui risultati. Se devi fare una modifica importante alla pagina testata, l'opzione più pulita è fermare il test, applicare la modifica, lasciar stabilizzare il negozio per qualche giorno e riavviare il test. Conviene anche evitare di lanciare una promozione o una spinta pubblicitaria importante mentre un test è attivo, perché sposta il comportamento dei visitatori in modi che possono non influire allo stesso modo sui due gruppi.
Mi serve uno strumento dedicato per fare i test A/B?
Uno strumento di test dedicato automatizza la divisione del traffico, segue i dati di conversione per variante, calcola la significatività statistica e impedisce che lo stesso visitatore veda entrambe le versioni. Senza strumento dovresti realizzare queste cose a mano, con più errori e risultati meno affidabili. Se il tuo negozio o il tuo sistema per siti non include i test A/B, a quasi tutti i negozi si possono aggiungere strumenti di test di terze parti. L'investimento vale la pena se pensi di testare con regolarità, perché l'affidabilità dei risultati dipende molto da come vengono gestiti la divisione del traffico e la raccolta dei dati.