La guida definitiva ai test A/B per l'e-commerce: strategia, tattiche, strumenti, scienza dei dati e casi di studio

Tutti nello spazio online hanno sentito la frase "A/B split-testing". Ma molti marketer e rivenditori sono riluttanti quando si tratta di condurre i propri test.

Non sono sicuri di come coordinare tutte le diverse parti del processo di split test, dal brainstorming alla selezione del software fino all'analisi dei risultati.

E mentre lo split test A/B non è così facile come la maggior parte delle persone pensa, è tutt'altro che difficile. Trascorrere del tempo per implementare processi di split test A/B ben strutturati e testati sarà estremamente positivo per il tuo negozio online.

In questa guida, ti verrà fornita una semplice formula per condurre test divisi. Imparerai anche sugli errori più comuni, vedrai alcuni casi di studio reali e riceverai suggerimenti pratici e specifici su quali elementi in loco e fuori sede testare.

Cosa troverai in questo articolo:

Che cos'è il test A/B?
Come eseguire il test A/B: una panoramica
1. Analisi
2. Raccomandazioni
3. Prototipo e design
4. Codice e test
5. Risultati
Come calcolare la dimensione del campione del test diviso A/B
Quali elementi della pagina del prodotto dovresti suddividere il test?
I migliori 11 errori di test di divisione A / B di e-commerce da evitare
Una rassegna dei migliori strumenti di split test A/B per l'e-commerce
Esempi di case study di test A/B per l'e-commerce
1. Budapester
2. Riservato
3. 4FA
Conclusione

Iniziamo!

Che cos'è il test A/B?

I test A/B comportano l'indirizzamento del traffico verso due diversi contenuti, come annunci, e-mail, pagine Web e così via, per vedere quale funziona meglio. Spesso, l'unica differenza tra i soggetti del test è un singolo elemento come un titolo, CTA (Call to Action), immagine, pezzo di copia, ecc. In alternativa, i test divisi possono essere tra due tipi di contenuto completamente diversi, come Facebook annunci pubblicitari, e-mail di marketing o persino interi funnel di vendita.

Quindi cosa rappresentano di solito le varianti "A" e "B" nei test A/B? Ogni volta che si esegue un test, è necessario un insieme di risultati "a livello del suolo" o "di controllo". "A" in genere comprende i risultati attuali o la prima iterazione della variante di test. "B" è la variazione con cui confronterai i risultati di "A".

Un esempio generico di un test A/B. (Fonte)
Diciamo, ad esempio, che una pagina di prodotto riceva diverse centinaia di visitatori al giorno. Decidi di eseguire un test diviso in cui aggiungi una notifica sulla consegna il giorno successivo accanto al pulsante "Aggiungi al carrello". Quindi, utilizzando il tuo software di test A/B, crei una pagina simile e dividi il traffico equamente tra entrambe le pagine e misuri i risultati. La pagina corrente è il soggetto del test "A". La variante è il soggetto di prova "B".

In alternativa, potresti prepararti per una campagna e-mail promozionale in cui indirizzi i tuoi abbonati a una pagina di destinazione per inserire un omaggio gratuito. Hai creato due landing page – “A” e “B” – ma vuoi vedere quale attrae più partecipanti. Ancora una volta, utilizzando il tuo software di split test, indirizzi metà del traffico e-mail alla pagina "A" e metà alla pagina "B". Anche se non hai ancora alcun risultato, "A" è la pagina di controllo e "B" è lo sfidante.

Il "test multivariato" funziona secondo lo stesso principio, ma prevede il test di varianti che includono più modifiche. L'obiettivo è determinare quale combinazione di variabili funziona meglio. In uno split-test A/B, ad esempio, puoi testare un pulsante CTA verde contro uno rosso. In un test multivariato, potresti cambiare sia il colore che il testo CTA allo stesso tempo. In un test con due modifiche sulla pagina, ciò creerebbe quattro varianti:

1. colore uno e testo uno,
2. colore uno e testo due,
3. colore due e testo uno,
4. e colore due e testo due.

Il vantaggio del test multivariato è che elimina la necessità di eseguire molti test divisi uno dopo l'altro. Lo svantaggio è che richiede molto traffico.

Come eseguire il test A/B: una panoramica

Diamo un'occhiata a una formula di base per condurre gli split test A/B. Non preoccuparti troppo dell'aspetto tecnico del test A/B in questa fase. C'è una gamma di strumenti disponibili per semplificare e automatizzare tutto, dalla creazione della pagina all'interpretazione dei risultati, e delineeremo le migliori app e soluzioni in un attimo.

Il test diviso A/B è solitamente in sede o fuori sede. I test in loco riguardano cose come le pagine dei prodotti, le pagine di destinazione, i moduli di pagamento e così via. I test in loco potrebbero essere condotti anche sulle pagine di un'app, ad esempio se si dispone di un'app per lo shopping mobile o un programma fedeltà. Fondamentalmente, "test in loco" è per qualsiasi pagina del tuo sito che ha un obiettivo singolare e un CTA primario corrispondente.

I test fuori sede riguardano varianti di annunci (in particolare annunci a pagamento), e-mail, post sui social media, notifiche push e così via.

È essenziale eseguire i test contemporaneamente con lo stesso campione di traffico. Il traffico e il periodo di tempo costituiscono le due maggiori variabili che possono distorcere i risultati. Non c'è assolutamente alcun vantaggio, ad esempio, nel confrontare i risultati di due varianti se una è stata testata ad Halloween e l'altra alla festa della mamma.

Utilizza il seguente processo per strutturare i tuoi test A/B:

1. Analisi

In questa fase, determini i tuoi obiettivi e dai la priorità a quali elementi della pagina testare.

Gli obiettivi saranno incentrati sull'aumento delle metriche di conversione chiave e le "conversioni" potrebbero essere clic, registrazioni o vendite. Potresti anche optare per metriche di successo "più ampie" come coinvolgimento o copertura, specialmente durante il test degli annunci. In ogni caso, è necessaria una metrica chiara con cui misurare il successo o il fallimento relativo delle varianti.

Una volta stabiliti gli obiettivi, puoi ricercare e stabilire le priorità dei test da eseguire. Dovresti ricercare quei modelli di pagina (pagine di prodotto, pagine di categoria, moduli di pagamento, ecc.) Che sono più importanti per i tuoi obiettivi e quindi determinare quali hanno il maggior potenziale di miglioramento. Guarda le pagine con alte frequenze di rimbalzo, conversioni insolitamente basse, basso coinvolgimento, alto tasso di abbandono e così via.

Una volta identificate le pagine che sono importanti e che hanno del potenziale, dovresti classificarle in base alla facilità con cui puoi eseguire i test. È meglio, soprattutto quando si implementa una nuova strategia, puntare al risultato più basso, passando a test più complessi man mano che si acquisiscono più dati. Questa metodologia fornirà i maggiori rendimenti nel più breve periodo di tempo.

L'elemento di test scelto potrebbe essere un invito all'azione, un titolo nel testo pubblicitario, un'immagine su una pagina di destinazione, una riga dell'oggetto in un'e-mail o un post sui social media che pubblicizza uno sconto. La cosa fondamentale da ricordare è che i soggetti del test dovrebbero di solito costituire un elemento, mentre tutto il resto rimane lo stesso. L'eccezione a questa regola si verifica quando si testano due varianti separate, come pagine di destinazione o canalizzazioni di vendita costituite da e-mail e pagine univoche.

2. Raccomandazioni

Dopo aver identificato quali test si desidera eseguire, è necessario fare un brainstorming delle variazioni e formulare ipotesi.

Poni la domanda: "Quali modifiche potrebbero portare a risultati migliori per le pagine e perché?"

Un'ipotesi è una valutazione del motivo per cui una pagina o un elemento non funziona come dovrebbe e come potresti migliorarlo. Quando esegui un test A/B, stai essenzialmente testando un'ipotesi.

Potresti concludere, ad esempio, che i CTA della tua pagina prodotto attuale non si distinguono abbastanza e che i visitatori hanno difficoltà a trovarli. Il modo per risolvere questo problema sarebbe utilizzare un colore più luminoso per il pulsante CTA.

Il modo migliore per formulare ipotesi è utilizzare il seguente semplice modello: Se…, allora…, perché….

Vediamo un esempio:

Se si aggiunge informazioni su di basso stock di pagine di prodotto accanto al CTA, quindi il tasso di add-to-cart (e quindi il tasso di conversione) aumenteranno, perché gli elementi-urgenza costruzione visitatori intervento richiesto.

3. Prototipo e design

Dopo aver formulato ipotesi, molte persone si lanciano e iniziano a organizzare il test. Ma è essenziale fare il brainstorming e verificare le diverse opzioni di progettazione, assicurandosi che l'intero team sia d'accordo e che tutte le idee siano prese in considerazione.

Dovresti iniziare creando wireframe sciolti delle modifiche proposte, confrontando tutte le possibilità possibili. Dopo aver verificato quelli che sembrano più promettenti, puoi creare prototipi completi per scopi di implementazione.

4. Codice e test

Inizia calcolando la dimensione del campione. La tua "dimensione del campione" è la quantità di traffico di cui hai bisogno per affermare in modo conclusivo che eventuali differenze nei risultati non sono dovute al caso. Tratteremo questo argomento in modo approfondito nella sezione successiva. Se attualmente non stai indirizzando alti livelli di traffico verso una pagina specifica o il tuo sito è in fase di sviluppo, puoi sempre acquistare traffico. Esistono molti servizi per questo scopo.

Quindi, con le basi in atto, puoi selezionare gli strumenti giusti e iniziare il test. Strumenti diversi soddisfano esigenze di test diverse. Per i singoli elementi della pagina, è sufficiente un semplice editor web. Per test divisi più complessi, come il confronto di diversi funnel di vendita, potrebbero essere necessari strumenti sofisticati. È disponibile anche un software dedicato per l'email marketing e le campagne pubblicitarie.

Se disponi di un team di sviluppo dedicato per l'implementazione del codice in loco, i progetti che hai creato nel passaggio precedente si dimostreranno preziosi qui.

5. Risultati

Una volta che il test ha fatto il suo corso, puoi valutare i risultati e formulare nuovi split-test. La valutazione ha due scopi: determinare un vincitore e generare nuove idee per i test futuri. A volte i risultati saranno inconcludenti, costringendoti a rivedere o abbandonare le tue ipotesi originali. In altri casi, i risultati saranno così significativi da richiedere test simili su altre pagine correlate o provare varianti ancora più avanzate della modifica originale.

Lo split test è meglio condotto come parte di una strategia a lungo termine. Dovresti mirare a fare molti piccoli cambiamenti nel corso di molte settimane e mesi. Tutti questi cambiamenti si sommano per migliorare notevolmente e costantemente il tuo tasso di conversione complessivo.

Come calcolare la dimensione del campione del test diviso A/B

Calcolare la dimensione minima del campione è relativamente facile una volta compresi i concetti sottostanti.

Ecco alcuni termini che devi conoscere:

• Conversione di base : il tasso di conversione per la tua pagina corrente.
• Effetto minimo rilevabile: l'effetto minimo rilevabile è la variazione percentuale minima rispetto al tasso di conversione di base di cui ti senti entusiasta: può essere 2%, 3%, 5% o 10%. Nei test A/B raramente dovrebbe essere superiore al 10%. Ovviamente, aumenti più piccoli sono più facili da ottenere ma più difficili da dimostrare perché avrai bisogno di più utenti. D'altro canto, aumenti maggiori sono più facili da dimostrare con un minor numero di utenti. Ma di solito è difficile trovare un'idea di prova che avrà un impatto così profondo.
• Significatività statistica – La significatività statistica è il grado in cui sei "sicuro" dei tuoi risultati. In un'impostazione di e-commerce, dovresti mirare a una significatività statistica dall'80% al 95%.
• Livello di significatività: il livello di significatività è l' inverso della significatività statistica. Un livello di significatività del 5%, ad esempio, significa che esiste una probabilità del 5% che i risultati siano dovuti a casualità. Un livello di significatività dal 5% al ​​20% è normale.
• Potenza statistica : spesso messa da parte dagli split-tester A/B, la "potenza statistica" è la percentuale che descrive la probabilità che un test trovi l'effetto minimo rilevabile, supponendo che esista. Ad esempio, supponiamo che imposti l'effetto minimo rilevabile al 5% e la potenza statistica all'80% e, alla fine del test, la tua versione alternativa non vince. Hai l'80% di certezza che la versione perdente non sia migliore del 5% o più.

Usa questo calcolatore di Evan Miller per calcolare il tuo campione minimo e leggi questo post sulla significatività statistica se vuoi saperne di più

Quali elementi della pagina del prodotto dovresti suddividere il test?

Le pagine dei prodotti soddisfano perfettamente i criteri per la selezione dei candidati al test. Sono tra le pagine più importanti e con il maggior traffico su un sito di e-commerce. Sono anche facili da dividere.

Ecco alcuni degli elementi della pagina del prodotto che possono avere il maggiore effetto sulle conversioni:

• Titolo : il titolo è la prima cosa che i clienti vedono quando arrivano sulla pagina di un prodotto. Identifica l'articolo e lo distingue dagli altri prodotti. Puoi sperimentare includendo (o escludendo) nomi di marchi, caratteristiche chiave e USP e campionando diverse versioni del nome del prodotto generico.
• Immagini : le immagini dei prodotti possono influenzare in modo significativo le conversioni. In particolare, l'immagine del prodotto di punta, quella che i clienti vedono prima di scorrere le immagini successive, ha molto peso. Esegui diverse varianti di questa immagine per vedere quale i clienti trovano più attraente.
• Descrizione : le descrizioni persuasive obbligano i clienti a fare clic sul CTA principale. Sperimentare con le descrizioni aggiungendo elementi persuasivi alla tua copia può produrre risultati interessanti. Prendi in considerazione la possibilità di citare premi, menzioni nei media, sponsorizzazioni di celebrità, recensioni di spicco e altro ancora.
• Prezzo – Praticamente ogni singolo visitatore di una pagina guarderà il prezzo. È possibile testare numerose modifiche, tra cui colore, taglia, posizione e qualsiasi informazione inclusa immediatamente accanto al prezzo, ad esempio il prezzo barrato originale prima degli sconti o una scadenza per un prezzo promozionale.
• Opzioni delle funzionalità : spesso i visitatori dovranno selezionare le caratteristiche degli articoli come il colore e le dimensioni prima dell'acquisto. Se queste opzioni non sono chiare o sono difficili da usare, possono creare molti attriti per gli acquirenti. Livelli ambigui delle scorte possono anche portare all'incertezza.
• Informazioni sulla consegna : i tempi e i costi di spedizione sono un altro fattore importante nel processo decisionale. Puoi eliminare i dubbi mostrando le informazioni di consegna nel modo giusto e persino aumentare la disponibilità all'acquisto mostrando in modo visibile la consegna gratuita, il giorno stesso o il giorno successivo.
• CTA – Questo è grande. Tre caratteristiche sono più importanti quando si tratta di CTA: forma, dimensione e colore. Gli inviti all'azione dovrebbero distinguersi dagli altri elementi della pagina ed essere facili da fare clic, soprattutto sui dispositivi mobili.
• Valutazione a stelle : gli acquirenti online adorano le recensioni. Prendi in considerazione la possibilità di testare le varianti di una valutazione a stelle mostrata sotto il titolo e rendi più facile per i clienti navigare nella sezione delle pagine dei prodotti dedicata alle recensioni.
• Funzionalità di creazione di urgenza: elementi di creazione di urgenza, come timer per il conto alla rovescia, consegna limitata nel tempo, sconti speciali e così via, possono aumentare notevolmente le conversioni di una pagina. Ulteriori informazioni sulla creazione di urgenza nelle pagine dei prodotti.

Se desideri vedere alcuni esempi delle pagine dei prodotti più performanti, insieme a idee su come aumentare le conversioni, dai un'occhiata al nostro post sull'argomento.

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I migliori 11 errori di test di divisione A / B di e-commerce da evitare "

Se non eseguito correttamente, lo split-test può essere una colossale perdita di tempo e denaro.

Evita di commettere i seguenti errori:

1. Pagine di test divisi che non influiscono sulle conversioni : non sono utili le pagine di test divisi che non influiscono in modo significativo sulle conversioni. Con tempo e risorse limitati, è fondamentale ricercare e dare priorità ai migliori candidati per i test.
2. Test di più elementi in un unico test : se si eseguono test con più elementi, non è possibile sapere quali variazioni sono responsabili dei risultati positivi. Ciò influisce negativamente sulla tua capacità di formulare ipotesi in futuro ed è anche probabile che porti a risultati non ottimali per le pagine su cui hai eseguito i test.
3. Utilizzando una piccola dimensione del campione - Se non aderisci a una buona scienza dei dati - calcolando una dimensione del campione con una significatività statistica compresa tra l'80% e il 95% - i tuoi risultati saranno inconcludenti. A lungo termine, questo porterà molto probabilmente a cambiamenti trascurabili ai tuoi obiettivi.
4. "Prendere in prestito" tutte le tue idee di test : la ricerca della concorrenza e l'uso di casi di studio per informare le tue ipotesi è una buona pratica. È un errore quando si generano solo idee di test da loro. Molti dei tuoi migliori risultati verranno probabilmente da test che i tuoi concorrenti non hanno condotto.
5. Test divisi sporadici – Come dice un vecchio proverbio: lo split test è per la vita, non solo per Natale. Per ottenere i maggiori guadagni di conversione e per una strategia in grado di adattarsi al cambiamento del comportamento dei consumatori, i test dovrebbero essere condotti in modo sostenibile a lungo termine.
6. Mancanza di separazione tra i processi di progettazione e sviluppo – Dovrebbe esserci una chiara distinzione tra le attività quando si tratta di raccogliere idee (progettazione) e implementarle (sviluppo e codifica). Spesso i rivenditori confondono questi ruoli, risultando in un brainstorming inefficace o in un'implementazione scadente. Anche se una persona è responsabile di entrambi i lavori, è essenziale assicurarsi che disponga delle competenze adeguate.
7. Basare le ipotesi su intuizioni e ipotesi – Ogni team di test divisi avrà una serie di ipotesi su ciò che rende una "buona idea di test". Ma è importante essere il più aperti possibile e creare ipotesi che possano sembrare controintuitive. L'intero scopo dello split test è identificare i cambiamenti originali positivi. I processi dovrebbero sfidare il più possibile i presupposti sottostanti e incoraggiare i progettisti a pensare fuori dagli schemi.
8. Mancata formazione di ipotesi adeguate – È importante conoscere le ragioni alla base dei cambiamenti positivi. Se generi idee senza alcuna previdenza, ti stai mettendo in una posizione di svantaggio. Comprendere le basi dei risultati di successo ti consente di formulare una comprensione più chiara del comportamento della tua base di clienti nel tempo e di generare ipotesi solide in futuro.
9. Analisi inadeguata dei risultati : quindi CTA "B" converte al 10% mentre CTA "A" converte solo al 5%. Questa è la fine della storia, giusto? No! I dati di test contengono informazioni utili sui clienti, incluse informazioni su segmenti ad alta conversione, tempi di conversione di picco, ostacoli sulla pagina e altro ancora. Utilizza una piattaforma di analisi come Google Analytics per approfondire i risultati dei test.
10. Trascurando piccoli guadagni : i rivenditori spesso si aspettano risultati enormi e spesso scontano variazioni del 2% o 3% come insignificanti. In un certo senso, questo è comprensibile. La preponderanza di casi studio di grande successo sul web ci ha condizionato a provare a rispecchiare gli stessi risultati. Ma questo è un errore. Piccoli aumenti, quando hanno una significativa significatività statistica, sono validi tanto quanto risultati più grandi. I test che hanno un'elevata potenza statistica possono rilevare un piccolo effetto e sono tutti ugualmente validi.
11. "Sbirciare" nei risultati : interrompere prematuramente i test divisi (prima di aver raggiunto il numero desiderato di utenti testati) è un grande no-no. Spesso, i tester concludono l'efficacia di una variante rispetto a un'altra sulla base dei risultati a metà del test. Quando si esegue questa operazione, si ignora la varianza che può manifestarsi nel corso di un test ed è normale che le variazioni si sovrappongano arbitrariamente l'una all'altra in determinati momenti.
    

    Una rassegna dei migliori strumenti di split test A/B per l'e-commerce

    Lo split test A/B dovrebbe comprendere la maggior parte degli aspetti delle tue attività di marketing e vendita. Non dovrebbe essere limitato al tuo sito. La maggior parte delle app dedicate, come quelle per l'email marketing, la pubblicità su Facebook, i social media e così via, verranno fornite con i propri strumenti di split test A/B.

Questo elenco delinea i migliori strumenti per eseguire test divisi sul tuo sito di e-commerce . Inoltre, non esiste uno strumento "migliore" completo quando si tratta di test di divisione A/B. Diverse soluzioni sono progettate per diversi tipi di negozi online e la scelta migliore del software dipende da una serie di fattori, tra cui dimensioni, settore, metodi di marketing preferiti e altro ancora.

Ecco la nostra carrellata dei primi cinque strumenti di split test A/B per l'e-commerce:

1. VWO – VWO è uno degli strumenti di e-commerce più popolari sul web per condurre analisi, sviluppare nuove idee ed eseguire test. Come piattaforma, ha tutte le funzionalità necessarie per eseguire campagne di ottimizzazione ed è molto versatile, con una gamma di opzioni per aziende e piccole imprese (e tutto il resto). VWO include eBay nella sua lista clienti.
2. Optimizely - Un altro grande nome nello spazio e-commerce internazionale, Optimizely è uno dei preferiti dai rivenditori online "grandi nomi" . Il software include un potente pacchetto di funzioni per condurre test A/B, consentendo la segmentazione dei campioni, la previsione, il targeting e l'analisi. È perfetto per l'uso sia su dispositivi mobili che desktop.
3. Google Optimize - Uno dei grandi punti di forza di Google Optimize è la sua perfetta integrazione con Google Analytics, anche se "punto di forza" è forse la parola sbagliata poiché è gratuito. Optimize è una piattaforma di test A/B completa e dispone di un proprio editor visivo. Ha trovato un grande seguito soprattutto tra le aziende più piccole, il che è comprensibile dato che manca di molte delle caratteristiche a livello aziendale dei concorrenti. Esiste una versione a pagamento, Optimize 360, a cui gli utenti possono eseguire l'aggiornamento in un secondo momento.
4. AB Tasty : AB Tasty è stato progettato per le aziende più grandi e viene fornito con un set completo di strumenti di test, tra cui una piattaforma di analisi ricca di funzionalità, editor visivo e funzionalità di implementazione automatizzata per l'esecuzione di test.
5. Swiftswap – Non potevamo compilare un elenco dei migliori strumenti di test senza includere il software di Growcode, Swiftswap. Ciò che rende unico Swiftswap è il suo uso dell'intelligenza artificiale per informare e semplificare il processo di test. Si integra con tutte le piattaforme di e-commerce. È inoltre progettato per fornire modifiche di ottimizzazione rapide e coerenti ai negozi di e-commerce ed è disponibile come parte del pacchetto di ottimizzazione in outsourcing di Growcode.

Esempi di case study di test A/B per l'e-commerce

Che aspetto ha in pratica uno split test A/B?

Ecco tre esempi dai file dei casi di Growcode:

1. Budapester

Budapester è un grande rivenditore online che vende borse, scarpe e accessori firmati. L'azienda voleva implementare un piano di test a lungo termine che fosse conveniente. L'analisi ha mostrato che le pagine dei prodotti e il carrello degli acquisti avevano il maggior potenziale di miglioramento.

Leggi il case study completo qui.

Risultato: tasso di conversione aumentato del 12,5%.

Sono state formulate e testate le seguenti ipotesi:

Ipotesi uno: una comunicazione più chiara dell'USP su tutte le pagine aumenterebbe le conversioni.

Prima: l'USP, che include la spedizione gratuita e la disponibilità immediata del prodotto, non veniva mostrato nelle pagine dei prodotti.

Dopo: l'USP è stato incluso sotto la descrizione del prodotto e nell'intestazione.

Ipotesi due: l'intestazione occupava troppo spazio e distraeva i visitatori con link e informazioni non necessari.
Prima: l'intestazione non era chiara, con molti piccoli pulsanti, testo difficile da leggere e collegamenti non necessari.

Dopo: l'intestazione è stata semplificata e i pulsanti principali sono stati resi più chiari.

Ipotesi tre: un carrello della spesa semplificato ridurrebbe l'abbandono del carrello.
Prima: nella pagina di conferma dell'acquisto, le informazioni sulla consegna gratuita non erano mostrate e i prezzi scontati non erano evidenziati.

Dopo: consegna gratuita, disponibilità e sconti sono stati tutti inclusi in colori vivaci per renderli evidenti.

2. Riservato

Reserved è il più grande rivenditore di moda nella regione CEE. Il negozio online è stato lanciato nel 2013.

Risultato: aumento del tasso di conversione del 4,6%.

Leggi il case study completo qui.

Sono state formulate e testate le seguenti ipotesi:

Ipotesi uno: l'aggiunta dell'USP alle pagine principali (home page, pagine dei prodotti e pagine delle categorie) aiuterebbe a convincere i visitatori dei vantaggi esclusivi dello shopping con Reserved.

Prima: sulla home page non venivano visualizzati USP chiari.

Dopo: gli USP sono stati visualizzati nella home page appena sotto l'intestazione.

Ipotesi due: l'inclusione dell'USP nelle pagine del carrello degli acquisti ridurrebbe l'abbandono del carrello.
Prima: sono stati mostrati alcuni USP, ma non sono stati spiegati chiaramente. Le informazioni sulla consegna gratuita e sulla consegna del corriere gratuita per acquisti superiori a $ 50 non sono state mostrate.

Dopo: una sezione che mostra le informazioni sugli USP è stata inclusa sulla destra della pagina.

3. 4FA

4F vende abbigliamento sportivo e accessori sportivi. L'azienda si è costruita una reputazione per la qualità, combinando processi di produzione tradizionali con design moderni.

Risultato: aumento del tasso di conversione globale dell'8%.

Leggi il case study completo qui.

Sono state formulate e testate le seguenti ipotesi:

Ipotesi uno: l'inclusione di descrizioni dettagliate sulle pagine dei prodotti allevierà i dubbi e spingerà più visitatori ad aggiungere prodotti al carrello.

Prima: le informazioni sul prodotto erano sparse, difficili da scansionare e lontane dal CTA.

Dopo: i dettagli del prodotto, comprese le informazioni sulla consegna, sono stati scritti per essere scansionabili e posizionati accanto al CTA.

Ipotesi due: mostrare gli sconti in percentuale spingerà più clienti ad aggiungere prodotti al carrello.
Prima: il prezzo scontato è stato barrato e mostrato accanto al prezzo corrente, senza ulteriori informazioni.

Dopo: accanto al prezzo corrente è stata inclusa una cifra che mostra il prezzo scontato in percentuale.

Ipotesi tre: mostrare informazioni sulla consegna in negozio aumenterebbe le conversioni perché è molto importante per i clienti e 4F ha una nota catena di negozi locali.
Prima: le informazioni sulla consegna in negozio erano abbastanza in basso nella pagina.

Dopo: i dettagli della spedizione diretta e della consegna in negozio sono stati visualizzati uno accanto all'altro sopra il CTA.

Come puoi vedere, la maggior parte degli elementi della pagina che sono stati testati sono esempi di test A/B abbastanza generici. Nonostante possano sembrare "sicuri", possono comunque portare a significativi aumenti dei tassi di conversione.

Conclusione

Armati delle informazioni delineate in questo post, puoi iniziare a condurre test che portano a risultati reali e ti avvicinano ai tuoi obiettivi di conversione e entrate.

Ma c'è un punto importante da tenere a mente.

Non dimenticare l'importanza di test divisi continui e coerenti.

L'implementazione di una campagna di ottimizzazione che comporta l'esecuzione di molte piccole modifiche nel tempo ti metterà ben al di sopra della concorrenza. È la strategia che i grandi player come Amazon utilizzano per ottenere tassi di conversione ben al di sopra della media del settore.

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