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Test A/B per siti web. Ottimizza le prestazioni del tuo sito.

Consulenza in digital analytics di Dadobiz

A/B Testing

Uno dei vantaggi più importanti del web è la possibilità di sperimentare, sempre.

Quando ci vengono poste domande riguardo un sito web, il suo layout o i contenuti proposti, la soluzione migliore per trovare una risposta efficace è tramite test A/B con Google Optimize.

Sperimenta con l’A/B testing per ottimizzare il tasso di conversione di e-commerce o del tuo sito aziendale.

Perché fare A/B testing?

Fare A/B test per migliorare il funzionamento del tuo sito internet è l’aspetto centrale del nostro processo di analisi e ottimizzazione. Senza sfruttare prove e esperimenti, nessuna azienda può raggiungere i risultati prefissati.

Sperimentare con Google Optimize è rapido: un’idea di successo ci darà la possibilità di ridefinire gli obiettivi in tempi brevi, portando maggiori profitti e una migliore esperienza per i tuoi clienti.

Dadobiz non si limita a indovinare: le nostre decisioni saranno basate su statistiche e dati affidabili e non su una valutazione soggettiva.
La sperimentazione, nel marketing, è una scienza che esiste da sempre. Sebbene nel mondo offline questa tecnica venga utilizzata molto, nell’online si tende a sperimentare sempre troppo poco.

Ci vuole una strategia

Aumenta le conversioni.

Quando facciamo A/B testing, la nostra attenzione è sempre rivolta all’ottimizzazione del tasso di conversione. Miglioriamo la user experience, coinvolgiamo i tuoi visitatori e li fidelizziamo.

Comprendi i tuoi visitatori.

Testare i tuoi contenuti con Google Optimize ti farà capire in modo approfondito chi sono i tuoi visitatori e come si comportano difronte a diversi elementi delle tue pagine.

Ottimizza tempo e budget.

Concentra i tuoi investimenti su ciò che funziona meglio per il tuo pubblico e i tuoi obiettivi. Gli A/B test ci permettono di apprendere insight utili per decidere la soluzione ottimale.

I vantaggi dell’A/B Testing

I test A/B consistono nel collaudare due o più versioni di una pagina del tuo sito web. Ogni versione della pagina ha caratteristiche specifiche e può differenziarsi rispetto al controllo – ovvero la pagina originale – senza troppa fatica.
L’obiettivo è quello di provare alcune versioni di una pagina e identificare quale di queste fornisce il risultato desiderato.

I test A/B sono particolarmente efficaci per:

  • Analizzare e ottimizzare particolari pagine del tuo sito internet, aumentando il ritorno sugli investimenti (ROI) delle attività qui promosse.
  • Rilevare se su alcune pagine sono presenti problemi legati ai loro contenuti o al modo in cui essi sono presentati, per trovare valide alternative.
  • Raccogliere informazioni utili a ridisegnare un nuovo sito che sia più funzionale e produttivo.
  • Conoscere e comprendere il comportamento dei visitatori e le loro priorità di interesse quando interagiscono con i nostri contenuti.

Testare con Google Optimize

I test A/B sono probabilmente il modo più economico per iniziare a sperimentare, poiché sfruttano risorse che sono totalmente interne all’azienda.

La loro semplicità permette di ottenere risultati utili ad ogni settore, facilmente comunicabili e di immediata intuizione.

Attraverso Google Optimize, possiamo configurare attività di A/B test. Come sempre poi, avremo bisogno di analizzare i dati raccolti con Google Analytics e impostare una corretta strategia di tracking con Tag Manager. Non temere, Dadobiz penserà a tutto questo.

Errori da evitare in fase di test

Senza una corretta interpretazione dei dati, puoi incorrere in un fallimento dei tuoi intenti. È dunque necessario affidarsi a un consulente in Google Analytics, per non finire vittima di analisi parziali o errate a causa dell’utilizzo non corretto della tecnica.

1. Overload di cambiamenti.

Come sempre, la fase di preparazione rappresenta un momento cruciale.
È fondamentale occuparsi con rigore dell’individuazione degli elementi da modificare. Solo così Google Optimize porterà risultati utili al miglioramento del tuo sito.
Nei test A/B si commette spesso l’errore di modificare più elementi contemporaneamente. In questo modo diventa impossibile acquisire dati certi sull’impatto di ogni cambiamento.

2. Eseguire una prova troppo breve o troppo lunga.

Dobbiamo sempre prestare attenzione ai limiti temporali della fase di sperimentazione. Fermare un test troppo presto perché si pensa di aver già ottenuto le informazioni desiderate aumenta statisticamente il rischio di analizzare dati non validi. Allo stesso modo, eseguire un test di sperimentazione troppo lungo farà perdere tempo prezioso in attesa di risultati marginali, impiegando inutilmente risorse che potrebbero essere spese per altre indagini più utili.

A. Kaushik, Web Analytics 2.0, Sybex.
A. Semoli, Digital Analytics, Ulrico Hoepli Editore.
B. Clifton, Advanced Web metrics with Google Analytics, Sybex.