Test A/B delle pagine di destinazione | Weboptim

Test A/B in Google Analytics

Si può imparare molto da un test A/B.
Può essere utilizzato per determinare se concentrarsi su un singolo obiettivo di conversione o se puntare a più obiettivi. Può aiutarvi a decidere quali elementi di design e quali messaggi sono più convincenti per il vostro pubblico.

Prima di iniziare il test, è necessario definirne lo scopo.

Selezione del target sperimentale

L'opportunità degli esperimenti per il Comportamento/Esperimenti si trovano sotto le voci di menu.
Fare clic sul pulsante "creare un esperimento" opzione.
Per prima cosa, dobbiamo dare un nome all'esperimento.

A "scopo dell'esperimento", è necessario specificare l'indicatore che si desidera utilizzare per valutare i risultati, ad esempio Adsense, e-commerce, obiettivi, utilizzo del sito, ecc.

• se si desidera migliorare i clic o la visualizzazione, selezionare l'opzione Adsense Opportunità
• se l'obiettivo è quello di aumentare le entrate o il numero di transazioni, allora Commercio elettronico
• se abbiamo un obiettivo predefinito, come la durata, la partecipazione a un evento o i clic, allora l'obiettivo Obiettivi viene utilizzata l'opzione
• se si desidera un'esperienza utente migliore o un tempo di permanenza più lungo sulla pagina, è possibile utilizzare l'opzione Utilizzo del sito web è la scelta migliore

Impostazione di un esperimento

Qui possiamo impostare il valore "Kla percentuale di fatturato testata nell'esperimento".. Questo vi dirà quanti visitatori vedranno la pagina di prova e quanti vedranno l'originale.

- Per ottenere un risultato rapido, possiamo anche aggiungere altri visitatori.

- Tuttavia, se l'esperimento è rischioso, è bene dare solo una piccola percentuale.

È inoltre possibile attivare una notifica via e-mail per il test.

A Impostazioni avanzate è possibile impostare se il traffico deve essere suddiviso equamente tra le varianti. Se l'opzione è disattivata, l'esperimento segue il comportamento predefinito, ossia modifica dinamicamente le varianti per tenere conto del traffico.
Qui è possibile inserire un altro "tempo minimo di funzionamento": 3 giorni, 1 settimana, 2 settimane.
È possibile "Soglia di affidabilità" da specificare. Si tratta del livello minimo che deve essere raggiunto per determinare il vincitore. Più alta è la soglia, più possiamo essere sicuri che la pagina dichiarata vincitrice da Google Analytics sia molto migliore dell'altra.

Per accompagnare ilimposta codice rlet

Il passo successivo consiste nello specificare la pagina originale e quella di prova. È sufficiente inserire l'URL. Controllare le anteprime della pagina per assicurarsi di aver inserito l'URL giusto.
A passo successivo per ottenere il codice.
Se il codice di tracciamento GA è installato correttamente sul sito web, nella casella verrà visualizzato un codice di esperimento.
Questo codice viene inserito subito dopo l'etichetta di apertura. Salvare e passare alla fase successiva.

Visualizzare e avviare

Una volta aggiunto il codice, il GA lo convalida e se trova un errore, lo stampa.
A volte non è possibile trovare il codice. In questo caso, saltare la fase di convalida, ma solo se si è sicuri che il codice è impostato correttamente.

Controllo dei risultati

Al termine dell'esperimento, Google Analytics annuncerà il vincitore in base alle metriche definite in precedenza e alla soglia di fiducia.

Sembra semplice. Ma funziona?
Google Analytics è uno strumento gratuito e molto semplice da configurare.
C'è uno svantaggio: Non supporta i test multivariati, un metodo ben noto per i test. Non può nemmeno essere utilizzato per testare le campagne e-mail. Ma è ancora la scelta migliore per eseguire test A/B.

Alcune linee guida

Eseguire un solo test alla volta
Testare più di una cosa alla volta può confondere i risultati. Se si testa A/B una campagna e-mail che indirizza gli utenti direttamente alla pagina di destinazione nello stesso momento in cui si testa A/B, i risultati possono essere confusi. Come facciamo a sapere quale cambiamento ha causato l'aumento?

Testate una variabile alla volta
Stesso principio del precedente. Per valutare l'efficacia dell'elemento 1-1 della pagina, dobbiamo separare la variabile del test A/B. Modificare e testare solo un elemento alla volta.

Test A/B dell'intera "batteria"
Vale certamente la pena di testare i diversi colori dei pulsanti o le tonalità dello sfondo, ma si dovrebbe anche prendere in considerazione la possibilità di testare l'intera pagina di destinazione, la versione call-to-action. Invece di semplici elementi di design come titoli e immagini, progettate due landing page completamente diverse e testatele l'una con l'altra. Questo tipo di test può produrre i maggiori miglioramenti.

Testiamo piccole modifiche
Nonostante spesso si pensi che solo i grandi cambiamenti rivoluzionari possano aumentare il numero di contatti, i piccoli dettagli sono spesso altrettanto importanti. Mentre costruiamo il nostro test, ricordiamo che piccole modifiche, come le immagini della landing page o il colore del pulsante CTA, possono fare una grande differenza. Questi tipi di cambiamenti sono di solito molto più facili da misurare rispetto a quelli più grandi.

Misurare anche la profondità del canale, se possibile.
Certo, il test A/B può avere un impatto positivo sui tassi di conversione della landing page, ma che dire dei numeri di vendita? Potremmo notare che la landing page che abbiamo convertito sta generando più vendite.

Decidete cosa volete testare
Ci sono molte variabili che possono essere testate. Non è necessario limitarsi alle immagini o al testo. Si può trattare di design, formulazione o layout. In effetti, in alcune aree il test potrebbe non essere immediatamente riconoscibile. Ad esempio, è possibile testare diversi tipi di pubblico, tempistiche, ecc.

Dividere il campione in gruppi casuali
Per ottenere risultati definitivi, è necessario testare 2 o più pubblici equivalenti.

Test "allo stesso tempo"
La tempistica gioca un ruolo fondamentale nei risultati di una campagna di marketing, sia che si tratti dell'ora del giorno, della settimana o del mese dell'anno. Se si esegue il test A per un mese e poi il test B un mese dopo, non si sa se il tasso di risposta sia dovuto a un modello diverso o a un mese diverso. I test A/B consentono di eseguire 2 o più variazioni contemporaneamente.

Decidere la necessità prima di eseguire i test
Prima di iniziare il test, pensiamo a quali risultati significativi ci aspettiamo di vedere, tanto da rendere la modifica effettiva.

Altri strumenti di test A/B

unbounce.com - Permette di costruire, pubblicare e testare landing page responsive senza alcuna conoscenza di HTML.

vwo.com - Uno degli strumenti più semplici per i test A/B, che consente di modificare titoli, pulsanti, immagini o altri elementi.

fivesecondtest.com - Il test dei 5 secondi consente di perfezionare le landing page e gli elementi delle call-to-action scoprendo cosa le persone ricordano del design dopo aver visualizzato la pagina per 5 secondi.

convertire.com - Consente di effettuare test A/B cross-domain con strumenti di sviluppo come jQuery, Javascript e CSS.

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