split test

Web A(p)Punti: Test A/B, Microconversioni, Call-to-action, Newsletter, navigazione Mobile e no-profit

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  • Showcase di test A/B (split test)

    L’ottimizzazione delle conversioni di un sito web inizia con l’analisi dei dati, la valutazione dei pattern e tutta una serie di congetture/valutazioni basate su esperienza e intuizione. Questo sito raccoglie i risultati di esperimenti effettuati da altri e… vi sfida a indovinare cosa converte meglio.

  • Microconversioni

    Interessante articolo introduttivo sulle “micro-conversioni” e sul perché conviene misurarle.

  • Come creare validi pulsanti call-to-action

    Dal sempre valido SmashingMagazine, una serie di esempi grafici e best practice sulla creazione di pulsanti “call to action” in grado di raccogliere il maggior numero di clic.

  • 20 idee per incrementare gli iscritti alla newsletter

    In questo articolo troviamo un buon elenco di idee/modalità per la raccolta di indirizzi mail con lo scopo di realizzare una newsletter.

  • Come ottimizzare una pagina web per gli smartphone

    Dal guru dell’usabilità, alcuni suggerimenti per adattare una pagina web alla navigazione tramite dispositivi mobile.

  • Google Grants

    Non conoscevo questo servizio: big G offre pubblicità gratuita alle organizzazioni senza fini di lucro.

Web design: verifica delle ipotesi sulle interfacce

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Tra i miei compiti c’è quello di ottimizzare le conversioni di siti e-Commerce, si tratta cioé di fare in modo che il maggior numero di visitatori diventi poi cliente, acquistando uno o più prodotti tra quelli presenti sul sito.

In questi casi l’importanza delle statistiche, ma sopratutto del comportamento e delle sensazioni dei visitatori, è fondamentale. Per comprendere meglio quanto un’interfaccia sia funzionale (cfr questo articolo) e come le persone si muovono su un determinato sito ci sono diverse soluzioni: dai Test A/B alla registrazione dei clic, all’affiancamento e così via.

Heatmap per l'analisi dei clic (su CrazyEgg) Spesso infatti progettiamo il sito (o lo modifichiamo) secondo le nostre ipotesi e i nostri preconcetti che, seppur basati sul fattore esperienza, possono dimostrarsi infondati. Testi, immagini, titoli, link, offerte, prezzi… grazie ad opportuni strumenti possiamo verificare che le persone non si comportano sempre come noi immaginiamo durante le analisi. Questo è il lato divertente! 🙂

Allora possiamo apportare modifiche al sito partendo dalle cose più semplici, piccoli errori/dimenticanze di progettazione di cui non si sa’ nulla fino a che non si provano questi strumenti. Recentemente ad esempio mi è capitato di verificare, con solo due giorni di raccolta dati sui clic in home page, una serie di piccole mancanze nell’interfaccia di un sito:

  • immagini a corredo non linkate a nulla (mentre vengono cliccate praticamente da tutti i visitatori)
  • titoli grafici ad effetto che non portano da nessuna parte (che sono più cliccati dei pulsanti appena sotto)
  • testi in grassetto che per molti navigatori sembrano link (dato che raccolgono molti clic ora inutili)

e così via.

Ecco perché dobbiamo sempre più mettere in dubbio le nostre affermazioni e verificare ogni cosa sul campo: spostarci dalla parte di chi utilizzerà i servizi offerti dal sito è la giusta scelta progettuale, ma verificare la bontà di queste funzioni con le persone che davvero le stanno utilizzando è la scelta vincente.

Migliorare le conversioni: Test A/B

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Ecco uno strumento molto semplice ed efficace per l’analisi ed il miglioramento dell’interfaccia di una pagina web. Lo scopo è quello di aumentarne i risultati (conversioni) di qualsiasi tipo essi siano.

Il metodo AB Testing è stato recentemente introdotto anche da Google negli strumenti per i webmaster chiamati “Web Site Optimizer“. Questo è stato il motivo che mi ha spinto ad una breve ricerca e poi ad utilizzarlo in maniera analoga, ma autonoma, per alcuni progetti ad elevata utenza dove una piccola modifica può portare ad un sensibile miglioramento dei risultati (ad esempio le vendite online).

L’idea di fondo
Il concetto è davvero banale: creare due pagine che differiscano solo nel parametro da verificare, ma che abbiano chiaramente lo stesso scopo, poi si tratta solo di mostrare al 50% dell’utenza la prima pagina (A), mentre al restante 50% mostreremo la seconda pagina (B).
Al termine del periodo stabilito o del numero di visite definito andremo a verificare, tramite uno strumento di statistica, quale delle due pagine è riuscita meglio nel suo scopo.

Nel concreto…
Un esempio reale potrebbe essere il form di registrazione di un sito, dove l’obiettivo della pagina è chiaramente ottenere il maggior numero di iscritti tra le persone che visitano la pagina stessa (la conversione in questo caso è dunque il rapporto tra il numero di persone che visitano la pagina e il numero di queste che completa la registrazione).

Come mettiamo in piedi un Test A/B? In quattro semplici passi: creando le 2 pagine, il sistema di bilanciamento, integrando un sistema di statistiche e infine analizzando i dati.

Supponendo di avere gia’ il primo form (pagina A), dovremo solo creare una variante (pagina B) basata su qualche caratteristica che vogliamo andare verificare, ad esempio potremmo provare ad aggiungere la foto di una donna ammiccante che invita alla registrazione.  😉

Ora dovremo creare un sistema che bilanci il traffico, nel caso di piccoli siti si può risolvere con una funzione altrettanto banale: nelle ore pari visualizzo A, nelle ore dispari visualizzo B. In ASP si fa così:
<%If Hour(Time()) Mod 2 = 1 Then Response.Write “registrazione.asp” Else Response.Write “registrazioneB.asp” End If%>.
Chiaramente ogni link presente nel sito e diretto a questa pagina dovrà utilizzare la funzione.

Rimane l’inserimento di un sistema di tracking che sia in grado di registrare le conversioni e di analizzare le statistiche. Per entrambi questi punti possiamo fare riferimento a Google Analytics. Niente di più.

Alcuni consigli
Un test simile da’ migliori risultati se eseguito su un campione di utenza significativo, basato sul tipo di traffico del sito. Ed è più facile associare meriti e colpe tenendo attivo solo un test per volta.

Perché non ho scelto Google? Perché in questo momento Google può offrire tale servizio solo attraverso il traffico di ADWords e la pratica diventerebbe costosa. Infatti anche se si tratta di un servizio aggiuntivo offerto gratuitamente servirebbe comunque molto tempo (e investimenti) dato che il traffico da Pay Per Clic copre solo una percentuale minoritaria degli accessi al sito.

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