I principali errori del test A/B sul sito di un negozio online e come evitarli
Quando si tratta di test A/B di un negozio online, sembrerebbe che tutto sia semplice: dividiamo gli utenti in due gruppi, mostriamo diverse versioni della pagina e confrontiamo . Ma cosa succede se una piccola cosa fa sì che tutti i tuoi sforzi vadano in malora? Immagina che i creatori di un negozio online di successo abbiano condotto uno di questi test, cambiando solo un pulsante. Sì, solo uno, ma il risultato è stato l'opposto di quello che ci si aspettava. Di quali errori loro e migliaia di altre aziende non hanno tenuto conto? Proviamo a capirlo insieme.
Glossario
🎯 Test A/B: Metodo di valutazione modifiche al sito creando due versioni della pagina (A e B) e misurandone l'efficacia per gli utenti.
❌ Test suddivisi: Varietà A/ B test, che prevede la divisione del traffico in segmenti uguali e l'invio a diverse versioni della pagina per valutare le modifiche.
🕒 Periodo di prova: Tempo durante il quale A Il test /B viene eseguito per raccogliere dati sufficienti per l'analisi.
🎯 Ipotesi: Un'ipotesi da verificare in fase di test A/B, che presuppone che determinate modifiche porteranno a metriche migliorate.
🎨 Design: componente visiva del sito , inclusi caratteri, colori, immagini ed elementi di navigazione.
📈 Metriche di superficie: metriche di livello superiore , come clic e visualizzazioni di pagina, che non sempre riflettono il reale comportamento degli utenti.
👥 Focus group: segmenti di pubblico specifici selezionati partecipare ai test per ottenere dati rilevanti.
📉 Traffico scarso: la situazione in cui il sito non ha abbastanza visitatori per condurre un test A/B statisticamente significativo.
📊 Dati quantitativi: indicatori digitali come coinvolgimento, vendite e tempo sul posto utilizzati per analizzare i risultati dei test.
📄 Pagine insignificanti: pagine del sito che lo fanno non svolgono un ruolo chiave nel percorso dell'utente o negli obiettivi aziendali.
🔄 Test simultanei: Condurre più A/ B test allo stesso tempo, il che può portare a risultati contrastanti e conclusioni errate.
🔍 Dettagli: Elementi piccoli ma importanti, come la dicitura dei pulsanti, il posizionamento degli elementi e modifiche visive minori che influiscono sull'esperienza dell'utente.
⚙️ Impostazioni di analisi: configurazione dello strumento di raccolta e interpretazione dei dati di test.
📚 Database dei risultati: raccolta dati sistematizzata e risultati di test precedenti utilizzati per supportare decisioni future.
🔄 Area singola: concentrarsi su una parte sito o un elemento, trascurando altre opportunità di miglioramento.
🗺️ Segmenti: divisione degli utenti in gruppi in base a determinate caratteristiche per un'analisi più accurata dei risultati dei test.
🔄 Versioni di ipotesi: vari approcci e opzioni cambiamenti testati per confermare o smentire un'ipotesi.
🚀 Cambiamenti su larga scala: cambiamenti significativi al sito relativo a design, funzionalità o struttura che comporta un rischio elevato.
Errore n. 1 – Rifiutarsi di dividere i test o eseguirli in modo irregolare
Posso affermare con certezza che uno degli errori più gravi quando si eseguono test A/B sul sito web di un negozio online è il rifiuto di condurre split test su tutti o la loro attuazione irregolare. Nella mia esperienza, ho riscontrato che molti proprietari di negozi online considerano l'esecuzione di test costanti una perdita di tempo e risorse. Tuttavia, posso assicurarti che i test A/B regolari sono la chiave per migliorare continuamente l'esperienza dell'utente e aumentare le conversioni.
Esempi di test falliti nella mia pratica
📉 Uno dei clienti ha deciso di effettuare il test A/B solo una volta, ritenendo che questo sarebbe stato sufficiente per ottenere i risultati desiderati. Sfortunatamente, senza un'analisi regolare e l'implementazione di nuove idee, i risultati dei test non hanno avuto un effetto a lungo termine e la conversione è tornata presto ai livelli originali.
📉 Un altro esempio tratto dalla mia pratica è un'azienda che ha condotto test in modo irregolare e senza un piano chiaro. I risultati di tali test sono stati caotici e non sempre hanno portato a miglioramenti.
Come evitare errori e migliorare i risultati
👨🔬 Credo che il metodo corretto L'approccio implementerà un piano sistematico per condurre test A/B. Test regolari consentono di identificare tempestivamente le aree problematiche e di adattarsi ai cambiamenti del mercato.
📊 Ti incoraggio a esaminare l'approccio strutturato ai test. Ciò include:
- 📅 Pianificazione - Crea un programma di test regolare e rispettalo .
- 🎯 Obiettivo focalizzato - Definisci obiettivi specifici per ciascun test.
- 📝 Documentazione - registra tutti i risultati in modo da poterli analizzare nel tempo.
- 📈 Analisi - analisi regolare dei dati ottenuti e aggiustamento della strategia in base ai risultati.
💡 Consigli per migliorare la frequenza dei test:
- 🤖 Automazione dei processi di test utilizzando strumenti specializzati.
- 📚 Formare i dipendenti per creare una cultura di miglioramento continuo.
- 🛠 Utilizzo di metriche e KPI per valutare l'efficacia di ciascun test.
Esempio personale di un test riuscito
📈 Uno dei miei progetti ha mostrato risultati impressionanti, grazie ai test A/B regolari. Abbiamo testato diverse varianti di titoli, descrizioni di prodotti, immagini e persino colori dei pulsanti. Grazie ad un approccio sistematico, siamo riusciti ad aumentare la conversione del 25% in sei mesi. Questa esperienza mi ha convinto che i test regolari sono la chiave del successo.
Totale
Quindi, consiglio vivamente di non commettere l'errore di non eseguire test A/B regolari o di eseguirli in modo irregolare. Questo processo richiede disciplina, ma ne vale la pena.
| Pratiche utili | Errori evitabili |
|---|---|
| 📅 Test regolari | ❌ Test irregolari |
| 📊 Approccio strutturato all'analisi | ❌ Caotico e mancanza di pianificazione |
| 📝 Documentare e analizzare i risultati | ❌ Ignorare le capacità di analisi |
| 🎯 Definizione di obiettivi specifici | ❌ Test senza obiettivo o struttura |
Sono certo che seguendo queste linee guida potrai apportare miglioramenti consistenti e significativi al sito del tuo negozio online.
Errore n. 2 – Breve periodo di prova
I Posso affermare con sicurezza che uno degli errori chiave da evitare quando si eseguono test A/B sul sito web di un negozio online è la durata insufficiente del test. Nella mia pratica, ho riscontrato situazioni in cui gli imprenditori avevano fretta di interrompere i test e, di conseguenza, le tendenze identificate si sono rivelate errate.
Quando ho fatto uno dei primi test, ho deciso che due settimane sarebbero state sufficiente per la raccolta dei dati sarà sufficiente. I risultati sembravano incoraggianti e mi affrettai a prendere una decisione. Tuttavia, dopo alcune settimane, ho notato che i numeri erano cambiati nella direzione opposta e le conclusioni precedenti si sono rivelate non valide. Da allora, sono convinto che quanto più a lungo continueranno i test, tanto più accurati e affidabili saranno i risultati. Ciò consente di tenere conto delle fluttuazioni stagionali, dei fine settimana e dei giorni festivi, nonché dei cambiamenti numerici del pubblico.
Quale periodo dovrei scegliere per il test?
🔵 Idealmente, la durata minima del test dovrebbe essere di 2-3 settimane. Ciò consente di coprire l'intero ciclo di importanti processi aziendali.
🔵 Si consiglia di evitare le festività principali e le alte stagioni. Durante tali periodi, i dati potrebbero non essere rappresentativi e le conclusioni potrebbero non essere plausibili.
🔵 Considera i fattori esterni: tassi di cambio, cambiamenti nelle condizioni di mercato e altre circostanze che possono influenzare il comportamento degli utenti.
Un esempio dalla mia esperienza: una volta abbiamo condotto dei test sul sito prima del nuovo anno. Volevamo sapere quale versione della pagina di destinazione avrebbe portato a maggiori vendite. Non abbiamo però tenuto conto del fatto che il periodo festivo porta ad un elevato livello di attività di acquisto, cosa atipica per il resto dell'anno. Successivamente, dopo la fine delle vacanze, abbiamo notato che gli indicatori sono diminuiti drasticamente e le conclusioni tratte in precedenza erano inutili. Da allora ho sempre considerato la stagionalità ed evitato periodi di vacanze importanti.
Quando puoi trarre le conclusioni?
È consigliabile trarre le conclusioni dopo aver raggiunto una significatività statistica del 95%. Ciò ti consente di ottenere la massima precisione e sicurezza nei risultati:
🟢 Imposta un periodo minimo di prova.
🟢 Valuta i risultati dopo aver coperto completamente tutti i cicli di vendita.
🟢 Test in parallelo, tenendo conto delle fluttuazioni stagionali e settimanali.
🟢 Presta attenzione alla significatività statistica e ai cicli dei processi aziendali.
Infine, voglio sottolineare l'importanza di un'attenta pianificazione e di un'attenta analisi dei dati. Questo è l'unico modo per evitare errori e ottenere risultati accurati che ti aiuteranno a migliorare il tuo negozio online.
Cosa fare e cosa non fare
| Pratiche utili | Cosa evitare |
|---|---|
| 🟢 Test a lungo termine (2-3 settimane) {{|110|.}} | 🔴 Breve periodo di prova (meno di una settimana) |
| 🟢 Prendere in considerazione i fattori esterni (stagionalità, festività) | 🔴 Ignorare l'influenza delle festività e dell'alta stagione |
| 🟢 Raggiungere la significatività statistica del 95% | 🔴 Prendere decisioni fino al raggiungimento della significatività statistica |
| 🟢 Test paralleli | 🔴 Test separati in periodi diversi |
Consiglio vivamente di tenere in considerazione questi suggerimenti e di pianificare attentamente i tuoi test. Il successo dei test A/B richiede pazienza e attenzione, ma i risultati ripagheranno molte volte.
Errore n. 3 – Condurre un test senza ipotesi chiare
In passato mi è capitato più volte di riscontrare situazioni in cui venivano effettuati test A/B sul sito di un negozio online senza ipotesi esplicite e fondate. Questo approccio può portare a inefficienza e spreco di risorse. Posso affermare con sicurezza che i test casuali raramente producono risultati aziendali significativi. Permettetemi di condividere i miei pensieri e la mia esperienza.
Perché le ipotesi sono importanti?
Consiglio vivamente di formulare ipotesi specifiche prima di iniziare qualsiasi test A/B. Un'ipotesi è un punto di partenza che definisce cosa migliorerai e perché. Ad esempio, una volta ho partecipato a un progetto in cui la visibilità del pulsante “Acquista” sulla pagina principale di un negozio online era bassa, il che riduceva la conversione. Ho suggerito che cambiando il colore e la posizione del pulsante potremmo aumentare il numero di acquisti.
Come costruire ipotesi?
Per costruire un'ipotesi, seguo sempre alcuni passaggi importanti:
🔍 Cos'è il problema? – Prima di tutto definisco chiaramente il problema. Nel nostro caso si è trattato di una conversione bassa.
🔍 Dov'è il problema? – Successivamente, è importante capire in quale fase del processo si manifesta il problema. In questo esempio era la pagina principale.
🔍 Causa del problema? – Determinare la causa del problema è fondamentale. Ci siamo resi conto che il pulsante "Acquista" era difficile da vedere.
🔍 Soluzioni? – Offro possibili soluzioni. Nel nostro esempio, cambiando il colore e il posizionamento del pulsante.
🔍 Quali elementi dovrei cambiare? – È importante definire chiaramente quali elementi verranno modificati per risolvere il problema.
Esempio dalla mia pratica
A scopo illustrativo, fornirò un esempio specifico. Uno dei nostri principali clienti mi ha contattato per un problema relativo a una bassa percentuale di abbonamenti alla newsletter. Abbiamo presupposto che il problema fosse un invito all'azione poco chiaro. Dopo aver formulato un testo chiaro e brillante per il modulo di iscrizione, abbiamo iniziato i test. Dopo tre settimane il numero degli abbonamenti è raddoppiato.
Questa esperienza di successo mi ha dimostrato quanto sia importante avere ipotesi chiare. Tutte le modifiche dovrebbero basarsi su fatti e osservazioni, non su supposizioni.
"Per un test A/B di successo, formula sempre ipotesi chiare e ragionevoli." – La mia regola principale.
Riepilogo e raccomandazioni
Sono sicuro che la mancanza di ipotesi specifiche sia uno dei gli errori più comuni nei test A/B. Prima di iniziare qualsiasi test, ti consiglio vivamente di:
📝 Formulare ipotesi chiare.
📊 Basali su fatti e dati.
🔄 Identifica chiaramente gli elementi che verranno modificati.
Conduci test per un periodo di tempo sufficientemente lungo per ottenere risultati affidabili.
| Pratiche utili | Errori evitabili |
|---|---|
| Formula ipotesi chiare | Prova senza ipotesi |
| Basare i metodi sui fatti | Agire in modo casuale |
| Definire chiaramente elementi | Estendi le modifiche durante l'intero processo |
| Riporta eseguire test di lunga durata | Eseguire test a breve termine |
Consiglio vivamente a tutti i professionisti del marketing digitale di prestare attenzione alla corretta formulazione delle ipotesi per un test A/B efficace ed efficiente.
Errore n. 4 – Enfasi eccessiva sul design
Da In base alla mia esperienza, posso affermare con sicurezza che uno degli errori più comuni quando si eseguono test A/B sul sito web di un negozio online è un'enfasi eccessiva sul design. Gli imprenditori spesso concentrano tutti i loro sforzi sul cambiamento del design visivo della pagina, dimenticando che l’aspetto chiave è l’aumento della conversione.
Quando ho condotto un test A/B su uno dei progetti, abbiamo prima attenzione focalizzata alla modifica dell'aspetto del sito: colori, caratteri, icone. Ci aspettavamo che ciò portasse a un’impressionante crescita delle vendite. Tuttavia, i risultati sono stati lontani dalle nostre aspettative: la conversione è aumentata solo del 2%. Questo mi ha fatto pensare che il design non è sempre il principale fattore decisivo.
Dopo aver analizzato i dati, abbiamo deciso di cambiare il nostro approccio e prestare attenzione a dettagli più piccoli ma importanti:
✍️ Vendita titoli
Credo che cambiare i titoli sia un importante elemento di ottimizzazione. I titoli dovrebbero essere luminosi, interessanti e pertinenti alle esigenze dell'utente. Ad esempio, invece di "Le nostre migliori offerte", abbiamo cambiato il titolo in "Sconti esclusivi solo oggi: non perdere l'occasione!" Ciò ha attirato l'attenzione degli utenti e ha aumentato notevolmente il loro interesse per l'offerta.
📄 Corpo del testo
Il corpo del testo non dovrebbe essere solo unico, ma anche specifico. Invece di dichiarazioni generiche sul prodotto, consiglio di utilizzare descrizioni che rispondano specificamente alle esigenze dei clienti. Ad esempio: «Le nostre sneakers sono ideali per le lunghe passeggiate e per lo sport, grazie alla loro suola leggera e comoda».
💡 Pulsanti CTA
Inviti all'azione chiari e comprensibili sono fondamentali. Sono convinto che i pulsanti con testo come "Acquista ora" o "Ottieni sconto" funzionino meglio del semplice "Avanti" o "Maggiori dettagli". Nel mio caso, la modifica del testo dei pulsanti ha aumentato la conversione del 15%.
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🗺️ Posizione degli elementi
{{|2 |.}} Anche la disposizione degli elementi sulla pagina gioca un ruolo importante. Ho scoperto che spostare i pulsanti CTA più in alto nella pagina migliora l'esperienza dell'utente e quindi migliora i tassi di conversione. Ad esempio, abbiamo posizionato i pulsanti “Acquista ora” accanto alle immagini dei prodotti e alle loro brevi descrizioni.🔍 Esempi di test riusciti
In uno dei progetti, prima abbiamo modificato solo il design e non abbiamo ottenuto un effetto significativo. Successivamente, applicando i metodi sopra descritti, abbiamo riscontrato un aumento delle conversioni del 20%. Ciò ha dimostrato che mettere la giusta enfasi sugli elementi importanti di una pagina porta risultati tangibili.
"L'ottimizzazione della pagina non è solo una questione di design. Si tratta di soddisfare le esigenze dell'utente e migliorare la sua esperienza." - Richard Newton, autore di cinque libri di business bestseller, tra cui Project Management dalla A alla Z.
Tabella dei consigli
| Cosa fare | Cosa non fare |
|---|---|
| 📑 Utilizza titoli di vendita | ❌ Affidati solo alla modifica del design della pagina |
| ✍️ Scrivi in modo interessante e testo unico del corpo | ❌ Ignora la corrispondenza del testo con le richieste dell'utente |
| 📢 Installa pulsanti CTA chiari e comprensibili | ❌ Nascondi i pulsanti in fondo alla pagina |
| 🏷️ Ottimizza il posizionamento degli elementi | ❌ Prova a modificare solo i componenti visivi |
Pertanto, ti consiglio vivamente di concentrarti su questi aspetti quando conduci test A/B. Considera i dettagli più piccoli ma importanti che possono migliorare significativamente i tuoi tassi di conversione.
Errore n. 5 – Inseguire metriche superficiali
Misurare l'efficacia di un aggiornamento del test richiede un approccio attento e ponderato. Voglio condividere la mia esperienza personale, che mostra come indicatori errati possano portare a conclusioni errate. Permettetemi di illustrarvi alcuni casi tratti dalla mia pratica.
Ci sono stati momenti in cui io e il mio team abbiamo notato un notevole aumento di Mi piace e ripubblica sui social network dopo aver lanciato il design di una nuova pagina di prodotto. Sembrava un successo, ma quando abbiamo iniziato ad analizzare la conversione effettiva, è diventato chiaro che il numero di vendite è rimasto allo stesso livello. Poi mi sono reso conto che indicatori come Mi piace e ripubblicazioni non sono sempre correlati alla crescita delle vendite.
Esempi e prove delle mie affermazioni
🟢 Esempio 1: Aumento del numero di visite al sito.
Un giorno i nostri test hanno portato a un aumento del traffico sul sito. A prima vista sembrava un ottimo risultato, ma se si guarda più in profondità, l’aumento degli ordini è rimasto trascurabile. Ciò mi ha fatto capire che l’aumento del traffico sul sito web non garantisce un aumento delle vendite.
🟢 Esempio 2: Aumento del numero di iscritti alla newsletter.
Un altro caso del mio studio è una newsletter, dopo la quale le statistiche degli abbonamenti sono aumentate notevolmente. Tuttavia, l’analisi ha dimostrato che la conversione effettiva dei nuovi abbonati in clienti reali è stata minima. Ciò mi ha dimostrato ancora una volta che non dovresti attribuire troppa importanza a questo indicatore.
Commettendo questi errori, puoi sprecare tempo e risorse ottimizzando parametri che non portano grandi benefici alla tua attività. È importante concentrarsi su quegli indicatori che influenzano direttamente la conversione e il profitto dell’azienda. Consiglio sempre di prendere in considerazione non solo i parametri superficiali, ma anche di guardare ai risultati finanziari reali.
Come evitare errori nella misurazione degli indicatori di superficie?
🔍 Suggerimento 1: Identifica gli indicatori chiave di prestazione (KPI) prima del test.
Ti incoraggio a chiarire innanzitutto quali metriche sono fondamentali per la tua attività. Per un negozio online, potrebbe trattarsi di conversione e reddito. Altri indicatori, pur utili, dovrebbero restare in secondo piano.
🔍 Suggerimento 2: Analizza i dati in modo olistico.
Non trarre conclusioni affrettate se noti un aumento di uno degli indicatori. Confrontalo con altri parametri e segui la logica generale dei cambiamenti. Ad esempio, un aumento del numero dei like sui social è un bene, ma è più importante capire se ha portato ad un aumento del numero degli ordini.
🔍 Suggerimento 3: Considera l'influenza della stagionalità e dei fattori esterni.
Ho notato spesso che le metriche sono influenzate da fattori quali festività o promozioni. Considerare sempre il contesto dei cambiamenti per evitare di trarre conclusioni errate.
Blocco -diagramma per migliorare l'approccio alla misurazione:
- 💡 Chiarire obiettivi e KPI.
- 💡 Analizziamo insieme le metriche.
- 💡 Considera il contesto esterno.
Sono convinto che il giusto approccio all'analisi degli indicatori permetta di ottenere risultati più affidabili e prestare attenzione a quegli aspetti che sono davvero importanti per il business. Mettere in pratica questo principio ha notevolmente migliorato i risultati dei nostri test A/B e sono fiducioso che seguire questi suggerimenti ti aiuterà a evitare errori comuni.
Errore n. 6 – Selezionare focus group irrilevanti
Un errore comune quando si conducono test A/B nei negozi online è scegliere focus group irrilevanti per testare le modifiche. Per trasmettere la gravità del problema, racconterò la mia storia.
Recentemente ho lavorato con un negozio online che voleva testare un'interfaccia aggiornata del carrello degli acquisti. I leader dell'azienda hanno deciso di non sprecare tempo e denaro per attirare un nuovo pubblico e di utilizzare solo i propri dipendenti e conoscenti per i test. Sembrerebbe logico: tutti acquistano spesso beni in questo negozio e conoscono tutte le sfumature. Ma il risultato si è rivelato lontano dalla realtà.
Problemi con i test sugli amici:
{{|. 6|}}Dopo aver analizzato i risultati del test, ho notato che c'era una discrepanza significativa tra i risultati del test e le reazioni dei clienti reali. Ciò è diventato evidente dopo l’attuazione delle modifiche, quando i tassi di conversione sono diminuiti e il numero dei reclami è aumentato.
Come prevenire questo errore
Consiglio di considerare i seguenti passaggi per un focus group di successo selezione :
- Creare un ritratto accurato del pubblico target: Prima di tutto, creo sempre un ritratto dettagliato di un potenziale acquirente, tenendo conto delle caratteristiche demografiche e psicografiche.
- Utilizzo di piattaforme di terze parti per reclutare utenti: Recluto spesso partecipanti attraverso piattaforme specializzate come UserTesting o UsabilityHub. Questo mi aiuta a ottenere opinioni da persone che non hanno familiarità con i processi interni dell'azienda.
- Raccolta e analisi dei dati: condurre ricerche su un ampio campione e analizzare i risultati per ottenere dati oggettivi.
Esempio di test riuscito:
Basandosi sui miei errori, ho ripetuto il test utilizzando i metodi descritti sopra. Utilizzando una piattaforma di terze parti, ho riunito un focus group di 1.000 nuovi utenti corrispondenti al pubblico di destinazione. I risultati sono stati più accurati e utili: le modifiche al carrello hanno portato a un aumento delle conversioni del 15%, e questo è stato chiaramente visibile nelle prime settimane dopo l'implementazione.
“I test con utenti casuali ci hanno fornito dati più affidabili. Questo ci ha aiutato a evitare pregiudizi e a migliorare la qualità del prodotto." – Igor Volyunets, responsabile marketing dell'azienda ALLO.
Suggerimenti utili:
- ✔ Conduci test su diversi segmenti del pubblico target {{|7|.}} ✔ Utilizza piattaforme professionali per attirare partecipanti
- ✔ Analizza i risultati per identificare le tendenze comuni ed eliminare le anomalie
Vantaggi e rischi:
| Azione | Utile | Sconsigliato |
|---|---|---|
| Selezione dei veri rappresentanti del pubblico target | Aumenta l'obiettività | - |
| Utilizzo del cerchio interno | - | Aumenta il bias |
| Utilizzo di piattaforme di terze parti | Fornisce opinioni diverse | {{|. 20|}} Richiede costi aggiuntivi
Segui queste linee guida e sono sicuro che i tuoi test A/B diventeranno più accurati e utili per il tuo negozio online.
Errore n. 7 – Testare in condizioni di traffico scarso
In base alla mia esperienza nell'effettuare test A/B su vari negozi online, posso affermare con sicurezza che eseguire test in condizioni di traffico ridotto è uno degli errori più comuni. Un esempio di questa situazione è un progetto a cui ho lavorato alcuni anni fa, in cui un negozio online ha deciso di testare una nuova versione della pagina di un prodotto pur avendo un limite significativo al numero di visite.
📉 Perché questo approccio non funziona :
- Dati insufficienti. Quando il traffico sul sito è basso, il campione raccolto è troppo piccolo per testare le ipotesi in modo statisticamente significativo. Di conseguenza, i dati ottenuti potrebbero essere aneddotici e potrebbero non riflettere l’impatto reale dei cambiamenti.
- Tempo di prova lungo. Quando il traffico è scarso, i test possono durare mesi, rallentando il processo decisionale e implementando miglioramenti utili.
- Spese ingiustificate. Tentare di eseguire test in tali condizioni spesso comporta uno spreco di costi perché si sprecano tempo e denaro per un test i cui risultati non possono essere utilizzati con totale sicurezza.
"Fare un test A/B con poco traffico è come cercare di ascoltare la musica in un viale rumoroso: c'è molto rumore e poca chiarezza." - esperto di analisi online presso Prom, Ilya Vdovin.
🥇 Best practice per evitare questo errore:
- Concentrarsi sulle pagine ad alto traffico. Consiglio vivamente di concentrarsi sulle pagine con il traffico più elevato, come la home page o le pagine delle categorie di prodotto. Ciò fornisce dati sufficienti per eseguire un test A/B significativo.
- Utilizzo delle microconversioni. Se il tasso di conversione principale è troppo basso, suggerisco di utilizzare micro-conversioni, come clic su determinati pulsanti o aggiunta di articoli al carrello. Ciò ti consentirà di raccogliere rapidamente le statistiche necessarie.
- Consolidamento del traffico da più fonti. In uno dei progetti da me guidati, abbiamo combinato i dati di diversi siti del nostro marchio per aumentare il traffico. Successivamente, i test sono diventati più significativi e interpretabili.
Alcuni suggerimenti specifici:
- Credo che la soluzione giusta sia condurre test pilota concentrandosi sulle pagine più visitate.
- Credo che le metriche debbano essere attentamente monitorate e misurate correttamente per ottenere una valutazione accurata dei risultati.
- Trovo utile rivedere regolarmente le ipotesi e adattarle alle condizioni attuali e alle dinamiche del traffico.
Tabella : cosa fare e cosa evitare quando si eseguono test A/B in condizioni di traffico ridotto
| Azioni utili | Azioni da evitare |
|---|---|
| ✅ Concentrati sulle pagine ad alto traffico | ❌ Prova le pagine a basso traffico |
| ✅ Utilizzo delle microconversioni | ❌ Ignorando le metriche intermedie |
| ✅ Aggregazione del traffico per incrementare il campione | ❌ Test lunghi con risultati incerti |
| ✅ Revisione regolare delle ipotesi | ❌ In attesa di un effetto minuto |
Utilizzando queste strategie, sono sicuro che potrai migliorare significativamente la qualità e l'efficienza di Test A/B anche in condizioni di traffico limitato, che porteranno a risultati più accurati e utili per il tuo negozio online.
Errore n. 8 – Concentrarsi esclusivamente su dati quantitativi
In pratica, mi imbatto spesso in una situazione in cui i risultati dei test A/B si basano esclusivamente su dati quantitativi. Nel mio lavoro, mi sono reso conto che questo potrebbe essere un grosso errore. Ecco alcuni dei motivi principali per cui ciò accade e come evitarlo.
Motivi per cui un pulsante potrebbe non essere efficace
🔑 Pulsante poco appariscente
Ho scoperto che un pulsante che non è evidenziato in un colore contrastante semplicemente si perde nella pagina . Volendo migliorare la conversione, ho cambiato il colore del pulsante con qualcosa di più luminoso e con più contrasto - e ha funzionato! Ora mi impegno sempre ad assicurarmi che il pulsante si distingua dal resto del contenuto.
📍 Posizionamento inadeguato
Posizionare un pulsante in un posto scomodo o non ovvio può causarne anche l'inefficienza. Uno dei miei test precedenti ha dimostrato che spostare il pulsante più in alto nella pagina ha migliorato significativamente l'esperienza dell'utente. Ti consiglio di analizzare attentamente dove l'utente si aspetta di vedere il pulsante e di posizionarlo esattamente lì.
🤔 Invito all'azione poco chiaro
Un invito all'azione formulato in modo errato può causare indecisione utenti. In uno dei progetti, ho sostituito lo standard "Invia" con il più specifico "Ottieni una consulenza gratuita" e la conversione è aumentata. Assicurati che la tua chiamata spieghi chiaramente cosa otterrà l'utente.
Esperienza personale ed esempi
In uno dei miei test, io e il mio team abbiamo deciso di cambiare la formulazione della CTA e il suo posizionamento. Inizialmente molti utenti semplicemente ignoravano il pulsante, poiché si trovava in fondo alla pagina e non era immediatamente visibile. Ho suggerito di spostare il pulsante più in alto e renderlo più visibile. Per il test abbiamo aggiunto altre tre opzioni: una è stata aumentata di dimensioni, un'altra è stata resa più luminosa e la terza è stata lasciata nello stato originale.
I risultati non si sono fatti attendere. La mia ipotesi è stata confermata: i pulsanti più visibili e posizionati più in alto hanno attirato molta più attenzione da parte dell'utente. Di conseguenza, la conversione è migliorata del 15%.
Ne consegue che i test A/B dovrebbero prendere in considerazione non solo i dati quantitativi, ma anche la percezione qualitativa dell'utente.Esempi di test riusciti e falliti
Test riuscito
- ✔️ Ipotesi: cambiare il colore e la posizione del pulsante aumenterà le conversioni.
- ✔️ Risultato: spostare il pulsante più in alto nella pagina ed evidenziarlo con un colore contrastante ha aumentato il numero di clic del 20%.
Test fallito
- ❌ Ipotesi: aggiungere un'animazione a un pulsante attirerà più attenzione.
- ❌ Risultato: l'animazione ha distratto gli utenti e causato irritazione, il che ha portato a una diminuzione del 5% delle conversioni.
Consigli
📝 Identificare le ragioni del fallimento {{|. 101|}}
Analizza sempre il motivo per cui il test ha mostrato un risultato particolare. Consiglio vivamente di utilizzare metodi di analisi non solo quantitativi ma anche qualitativi, come sondaggi e interviste agli utenti. 
🔍 Prova piccole modifiche
Spesso piccoli cambiamenti possono avere un grande impatto sul risultato. Consiglio di apportare piccole modifiche gradualmente e di analizzarne l'efficacia.
📈 Interpreta i dati nel contesto
Presto sempre attenzione alla percezione olistica del pagina, e non solo sul tasso di conversione. Ciò consente di formulare ipotesi più informate per i test successivi.
Tabella riassuntiva
| Passaggi utili | Errori da evitare | Evidenziare un pulsante con un colore contrastante | Trascurare il posizionamento del pulsante |
|---|---|
| Spostare un pulsante in una posizione visibile | Usare l'animazione senza test | Un chiaro invito all'azione | Un'ossessione per i dati quantitativi | {{|. 111|}}
Sono convinto che per un test A/B di successo sia importante prendere in considerazione l'intero contesto dell'interazione dell'utente e fare affidamento non solo su dati quantitativi, ma anche sulla percezione qualitativa. Seguendo queste linee guida, puoi evitare errori comuni e migliorare i risultati del tuo negozio online.
Errore n. 9 – Testare pagine insignificanti
Esperienza mostra che uno degli errori più comuni durante i test A/B sul sito web di un negozio online è testare pagine non importanti. Sono sicuro che molti proprietari di negozi online non si rendono conto inizialmente di quanto sia importante scegliere le pagine giuste da testare.
Caso di studio
Quando ho iniziato a fare test A/B, ho commesso l'errore di concentrarmi su pagine che sembravano aver bisogno di miglioramenti dal punto di vista estetico ma che non fornivano un contributo significativo alle conversioni. Io ad esempio ho scelto di testare la pagina “Chi Siamo”, dove abbiamo raccontato la storia della nostra azienda. Ho passato settimane a testare diverse versioni di questa pagina, sperando che migliorasse la conversione complessiva.
Sfortunatamente, i risultati hanno mostrato che tali pagine non hanno un impatto tangibile sulle vendite. Di conseguenza, ho perso molto tempo e sforzi che avrebbero potuto essere indirizzati ad elementi più importanti del sito.
Cosa fare?
Ti consiglio di concentrarti sul test delle pagine direttamente correlate al processo di conversione:
- 🎯 Scheda prodotto
- 🛒 Pagina carrello
- 📋 Modulo d'ordine {{|7|.}} 🏠 Home page
Queste pagine sono i punti chiave in cui l'utente prende una decisione di acquisto. Ad esempio, l'ottimizzazione di una scheda prodotto può includere il test di diverse opzioni per le descrizioni del prodotto, la qualità e le dimensioni dell'immagine e il posizionamento del pulsante Acquista.
Esempio reale
In uno dei miei progetti, mi sono concentrato sull'ottimizzazione della pagina del carrello. Abbiamo condotto test A/B per valutare l'impatto dei diversi design dei pulsanti di pagamento. Un'opzione includeva un pulsante luminoso e visibile con un ulteriore invito all'azione, l'altra un design più minimalista.
I risultati sono stati sorprendenti: i test hanno dimostrato che la versione con un pulsante luminoso ha aumentato le conversioni del 10%. Ciò ha dimostrato chiaramente quanto sia importante scegliere la pagina giusta da testare.
Consigli utili
Esplora l'analisi di: 🕵️ Pensa a quali pagine contano di più per gli utenti e le conversioni. Utilizza strumenti di analisi per determinare dove gli utenti trascorrono più tempo e dove lasciano il sito più spesso.
Concentrati sulla conversione: 🎯 Testa solo quelli pagine direttamente correlate al percorso di conversione. Ciò contribuirà a migliorare significativamente l'efficienza complessiva dei test.
Valuta le priorità di: 📊 Determina quali cambiamenti possono apportare il massimo beneficio. Se è probabile che una pagina con un'elevata frequenza di rimbalzo necessiti di ottimizzazione, inizia da lì.
Tabella delle azioni utili e inutili
| Azioni utili | Azioni inutili |
|---|---|
| 🎯 Test della scheda prodotto | 📜 Test della pagina "Chi siamo" |
| 🛒 Ottimizzazione della pagina del carrello | 📊 Modifica degli elementi decorativi nella pagina dei contatti |
| 📋 Miglioramento del modulo d'ordine | {{|20|.}} 🖼️ Test della galleria di immagini senza connessione di vendita|
| 🏠 Modifica della pagina principale | 🎨 Modifica di pagine minori che non influiscono sulla conversione |
Spero che queste linee guida ti aiutino a evitare errori comuni e a concentrare i tuoi sforzi sugli elementi del sito che incidono realmente sul processo di trading. Sono fiducioso che adottando questo approccio potrai migliorare in modo significativo i risultati dei test A/B del tuo negozio online.
Errore n. 10 – Testare diverse innovazioni contemporaneamente
Per esperienza personale, posso dire che uno degli errori più comuni durante i test A/B sul sito web di un negozio online è testare diverse innovazioni contemporaneamente. Quando l'ho riscontrato per la prima volta, ho trovato estremamente difficile determinare quale elemento migliorasse la conversione. Di conseguenza, i test eseguiti sono stati inutili.
Cercando di risparmiare tempo, ho apportato molte modifiche: aggiornato le vendite titolo, modificato il prezzo, ridisegnato il layout del design e modificato le immagini del prodotto. Eseguendo test suddivisi su tutti questi elementi contemporaneamente, non sono riuscito a capire quale avesse effettivamente successo.
Poi ho capito che l'approccio doveva essere cambiato. Ora consiglio di eseguire i test per ogni singolo elemento uno alla volta.
Esempi di test
Test riuscito: Titolo della pagina
🔍 Modifica: ho deciso di testare un titolo di vendita sulla home page. Il nuovo titolo era più specifico e conteneva parole chiave che avrebbero attirato l'attenzione del pubblico di destinazione.
📈 Risultato: tasso di conversione aumentato del 15%. Potrei dire con sicurezza che è stato il nuovo titolo a migliorare il risultato.
🔍 Modifica: Allo stesso tempo sono stati modificati il titolo, i prezzi e le immagini dei prodotti nella pagina delle promozioni.
📉 Risultato: la conversione è rimasta allo stesso livello. Ciò non ha fornito una risposta chiara sull’efficacia di ciascun cambiamento, poiché è difficile determinare cosa ha funzionato e cosa no.
In pratica, ho visto che testare molte modifiche contemporaneamente porta a risultati falsi. Esiste un'elevata probabilità che aggiustamenti riusciti possano sovrapporsi ad aggiustamenti inefficaci e viceversa, il che rende difficile una corretta valutazione.
Il mio consiglio
Consiglio vivamente:
- ⏳ Metti alla prova ogni elemento separatamente. Ad esempio, prova prima un nuovo titolo e, dopo aver ottenuto i risultati, concentrati sulla modifica del pulsante CTA.
- 📊 Mantieni un registro dettagliato dei test eseguiti e dei risultati ottenuti. Ciò ti aiuterà a monitorare l'efficacia di ogni modifica ed evitare confusione.
- 🔍 Utilizza strumenti specializzati per l'analisi e il reporting. Ti permetteranno di misurare con maggiore precisione l'impatto di ciascun elemento.
Esempio l'approccio giusto
Quando ho testato il nuovo design di un pulsante CTA, l'ho prima testato su un gruppo limitato di utenti. I risultati hanno mostrato un aumento del 20% dei clic. Dopo un test positivo, ho implementato la modifica in tutto il sito, che ha comportato un aumento significativo delle vendite.
Revisione finale
Punti importanti:
- 🚫 Non testare più elementi contemporaneamente.
- ✅ Esegui test divisi separati per ciascun elemento.
- 📈 Tieni traccia dei risultati di ciascun test separatamente.
- ✍️ Tieni un registro dei test e delle modifiche.
| Cosa fare | Cosa evitare {{|107|.}} |
|---|---|
| Prova i singoli elementi | {{|. 20|}} Test simultaneo di più elementi|
| Analizzare i risultati di ogni singolo test | Cambia completamente una pagina e tieni traccia di tutte le modifiche in una volta |
| Mantieni dettagli documenti e rapporti di test | Affidarsi all'intuito senza dati concreti |
Sono convinto che seguire questi consigli ti aiuterà a migliorare la precisione dei risultati dei test A/B e a migliorare il tasso di conversione del tuo negozio online.
Errore n. 11 - Trascurare l'importanza dei dettagli nella pagina di vendita
{{|2|.}} Posso affermare con certezza che uno degli errori principali del test A/B sul sito web di un negozio online è sottovalutare i dettagli nella pagina di vendita. Non c'è da meravigliarsi che quasi ogni dettaglio possa svolgere un ruolo decisivo nella conversione, sia esso il colore dello sfondo, il layout degli elementi, il layout del menu, il testo, il carattere o anche la lunghezza della pagina.
✏️ Esempi
👎 Esempio di test fallito: In uno dei progetti da me supervisionati, il cliente ha cambiato solo i colori di sfondo dei blocchi principali del sito senza testare le diverse opzioni. Ciò ha comportato una diminuzione del 15% nella conversione complessiva. Non abbiamo tenuto conto del fatto che questi cambiamenti potrebbero avere un impatto negativo sulla percezione di testi e immagini.
👍 Esempio di test riuscito: In un'altra situazione, dopo aver effettuato test A/B complessi con la modifica del combinazione di colori e contemporaneamente migliorando la leggibilità dei caratteri, siamo riusciti ad aumentare la conversione del 25%. Tale attenta attenzione ai dettagli ha giustificato le nostre aspettative e i nostri sforzi.
Perché è importante?
Sono convinto che trascurare i dettagli può portare a errori colossali negli A/B testing. Ecco alcune cose a cui prestare attenzione:
- Colore dello sfondo e dell'elemento: Non è accettabile modificare la tavolozza dei colori senza prima valutarne l'impatto sulla percezione del sito.
- Layout elemento: È importante notare che il posizionamento errato di pulsanti o informazioni importanti può rendere difficile la navigazione per gli utenti .
- Visualizzazione del menu: Le modifiche al menu senza test possono ridurre l'usabilità del sito e spaventare i potenziali clienti.
- Testo e caratteri: La leggibilità dei testi e la corretta scelta dei caratteri sono fondamentali per l'esperienza dell'utente.
- Lunghezza pagina: Pagine lunghe possono scoraggiare gli utenti se le informazioni non sono strutturate correttamente.
I miei consigli
📊 In base alla mia esperienza, posso consigliare i seguenti metodi comprovati per la prevenzione degli errori:
- Pianificazione attenta dei test: Consiglio vivamente il test A/B non solo agli elementi principali della pagina, ma presta attenzione anche alle piccole cose che possono influenzare in modo significativo la conversione.
- Approccio integrato: Per testare vari aspetti della pagina di vendita, è meglio utilizzare un approccio integrato, testando non un elemento alla volta, ma una combinazione di cambiamenti.
- Analisi dei dati ricevuti: Prestare la dovuta attenzione all'analisi dei risultati per comprendere esattamente cosa ha causato il cambiamento nella conversione.
Tabella : Azioni utili e inutili
| Azione | Utile | Non utile |
|---|---|---|
| Cambia colore di sfondo | ✅ Prova le combinazioni di colori | ❌ Cambia colore senza test |
| Disposizione degli elementi | ✅ Valutare l'impatto per comodità | ❌ Riorganizzare gli elementi in modo casuale |
| Visualizza menu | ✅ Modifica e testa | ❌ Lascia invariato |
| Testo e caratteri | ✅ Migliora la leggibilità | ❌ Ignora l'impatto sulla percezione |
| Lunghezza pagina | ✅ Ottimizza contenuto | ❌ Riempi le pagine con dati non necessari |
Quindi, sono convinto che il giusto approccio al test A/B, che include la valutazione di tutti i dettagli, anche i più piccoli, della pagina di vendita, aiuterà a evitare errori comuni e a migliorare significativamente i risultati del negozio online .
Errore n. 12 – Modifica delle impostazioni durante l'analisi
Nel processo di gestione di un negozio online, mi sono imbattuto più volte in situazioni in cui le impostazioni del test A/B cambiavano dopo il suo lancio e posso affermare con sicurezza che questo è uno degli ostacoli più significativi per ottenere risultati affidabili. Un giorno, nel tentativo di massimizzare l'efficienza, ho modificato le impostazioni del test a metà ciclo. Sembrerebbe che piccoli aggiustamenti dovrebbero migliorare le prestazioni, ma è successo il contrario.
🤔 Per evitare errori in futuro, posso consigliare alcune strategie utili:
📊 Evitare di interferire con il test se è già in esecuzione.
🛠️ Effettuare in anticipo tutte le impostazioni necessarie e controllarle attentamente.
*🕰️ Attendi pazientemente il completamento del test, anche se i risultati non vanno nella direzione che ti aspettavi.
Quando ho cambiato i parametri del test, ho causato una grave distorsione dei dati. Ad esempio, l'introduzione di nuovi elementi in una pagina ha causato un cambiamento nel comportamento degli utenti, il che significa che i risultati del test sono diventati errati e non potevano essere utilizzati per conclusioni oggettive. Se avessi aspettato fino alla fine del test, avrei potuto avere un quadro più chiaro.
Come prevenire tali errori?
Sviluppo e pianificazione: Posso consigliarti svolgere un lavoro preparatorio dettagliato prima dell'inizio del test. Uno dei miei progetti di successo è stato la creazione di un piano d'azione passo passo che includesse tutto, dagli obiettivi del test alle metriche di successo.
Controlla attentamente le impostazioni: Tutti i parametri devono essere controllati prima di iniziare il test. Eseguo sempre un controllo finale di tutte le impostazioni per ciascuna variazione per assicurarmi che siano corrette.
Correzione delle impostazioni: Correzione delle condizioni in cui viene effettuata la prova. Ciò include elementi tecnici, contenuto e design della pagina e metriche da misurare.
.gif "I principali errori del test A B sul sito di un negozio online e come evitarli")
La regola principale che ho sviluppato: nessun cambiamento durante il test. Ciò ti consentirà di mantenere i tuoi dati puliti e ottenere risultati affidabili.
📌 Tabella di revisione
| Azioni utili | Azioni da evitare | |
|---|---|---|
| Controllo approfondito delle impostazioni | Modifica dei parametri dopo l'avvio | |
| Pianificazione accurata | Interferenza con un test nel mezzo | |
| Correzione delle condizioni del test | Miglioramenti senza analisi dei test completati |
Sulla base della mia esperienza, consiglio di considerare sempre i test come esperimenti scientifici. Segui queste linee guida e i tuoi test A/B diventeranno più affidabili ed efficaci.
Errore n. 13 – Mancanza di database con i risultati dei test
L'organizzazione dei risultati dei test A/B è un fattore fondamentale per il successo dell'analisi e delle azioni successive basate sui dati. Solo documentando sistematicamente l’esecuzione di ciascun test A/B è possibile evitare errori ripetuti e ottimizzare il processo. Ho imparato dalla mia esperienza che la mancanza di una banca dati dettagliata porta a confusione e conclusioni errate.
Caso di studio
In uno dei miei progetti, mi mancava l'importanza di mantenere sistematicamente un database dei risultati dei test. Molte delle ipotesi e delle soluzioni che ho testato non erano adeguatamente documentate, con il risultato di test duplicati e perdite di tempo. Una volta ho eseguito un test sulla pagina dei dettagli di un prodotto, sperando di aumentare le conversioni, ma i risultati non sono stati conclusivi. Solo dopo il terzo nuovo test, quando finalmente ho avuto un database dettagliato, ho capito quali ipotesi erano efficaci e quali no.
Come evitare questo errore
Per cominciare, ti consiglio di mantenere un database strutturato che includa:
- 📝 Informazioni dettagliate sulle ipotesi
- 📊 Indicatori di prestazione delle pagine testate
- 💡 Decisioni che hanno portato o meno il risultato atteso
- 📈 Volumi di crescita di vari indicatori significativi
Questo approccio consente di evitare errori ripetuti e aiuta a valutare i risultati dei test in modo più obiettivo.
Aspetti importanti della manutenzione di un database
*Dettagli. Registrare quante più informazioni possibili: date, orari del test, strumenti utilizzati, scopo del test e risultati ottenuti.
👩💻 Automazione. Utilizzare strumenti o piattaforme speciali per semplificare il processo di manutenzione di un database. Potrebbe trattarsi di Fogli Google o soluzioni di analisi specializzate.
⏳ Aggiornamenti regolari. La pertinenza delle informazioni è fondamentale. Aggiorna regolarmente il tuo database man mano che vengono condotti nuovi test.
🧩 Struttura. Assicurati che il tuo database sia strutturato logicamente e facile da leggere. In questo modo puoi recuperare rapidamente le informazioni di cui hai bisogno e prendere decisioni informate.
Ti incoraggio a prendere in considerazione l'implementazione di un sistema di gestione dei risultati dei test per utilizzare in modo più efficace i dati raccolti a vantaggio del tuo negozio online.
Problemi dovuti alla mancanza del database
📉Ripetere gli errori. Senza un database, è facile ripetere i test falliti, il che non solo fa perdere tempo, ma influisce negativamente anche sulla percezione del marchio da parte dei clienti.
🤷 In trappola. In alcuni casi, mancare una linea di base può portare a conclusioni errate su ciò che funziona meglio per il tuo pubblico.
🔄 Mancanza di progressi. Senza un’analisi chiara dei risultati è impossibile costruire ipotesi corrette per ulteriori miglioramenti, il che ostacola lo sviluppo del proprio business.
Vantaggi pratici della gestione di un database
- {{|. 7|}} 📈 Aumentare l'accuratezza delle analisi
- 📋 Ottimizzare risorse e tempo
- 🎯 Migliorare la qualità delle ipotesi e ulteriori test
- 💰 Risparmiare denaro e aumentare la redditività
Tabella riassuntiva
| Azione | Utile | Non utile |
|---|---|---|
| Mantenimento di un database dettagliato | ✅ | |
| Utilizzo di strumenti moderni | ✅ | |
| Aggiornamento del database dopo ogni test | ✅ | |
| Trascurando l'analisi dei risultati | ❌ |
Sono convinto che mantenere adeguatamente un database di test apporterebbe grandi vantaggi al tuo negozio online. L'implementazione di questa pratica ti aiuterà a eliminare gli errori ripetuti, a semplificare il processo di test e, in definitiva, a migliorare le prestazioni finanziarie della tua azienda.
Errore n. 12 - Focus su una sola pagina: perché evitarlo?
Ho notato che molti proprietari di negozi online spesso commettono lo stesso errore: rimanere bloccati nel testare una pagina, cercando di migliorarla all'infinito. Questo può sembrare logico, perché migliorando la pagina chiave, puoi presumere che le conversioni aumenteranno. Ma posso tranquillamente affermare che non è sempre così.
Esempio dalla mia esperienza
Ad esempio, ho lavorato con un negozio di elettronica online che ha concentrato tutti i suoi sforzi sull'ottimizzazione della home page. Abbiamo condotto diversi cicli di test A/B, migliorato il design, aggiunto nuovi CTA e modificato il testo. I risultati sono stati inizialmente incoraggianti, ma poi abbiamo riscontrato rendimenti decrescenti: ulteriori modifiche hanno portato guadagni minimi nelle conversioni.
🤔 Ho deciso di cambiare strategia e ho suggerito al cliente di testare un'altra area importante: la pagina del carrello. E i risultati sono stati semplicemente sorprendenti. L'ottimizzazione della pagina del carrello ha prodotto un aumento delle conversioni maggiore rispetto a tutte le modifiche precedenti alla home page. Abbiamo migliorato la navigazione, semplificato il processo di ordinazione, aggiunto un'opzione di pagamento rapido e le conversioni sono aumentate del 30%!
Perché sta succedendo questo?
📉 Concentrarsi su una pagina porta al cosiddetto “tetto”, dopo il quale ulteriori miglioramenti non portano quasi nessun risultato. Consiglio vivamente di prestare attenzione ad altre pagine del tuo sito che sono anch’esse importanti per la catena di conversione.
Come evitare questo errore
🔍 Prima di tutto, devi condurre un'analisi completa di tutte le fasi del processo percorso dell'utente. Determina su quali pagine i tuoi potenziali clienti hanno maggiori probabilità di interrompere il processo di acquisto.
🛠️ Ti consiglio di prestare attenzione alle seguenti aree:
- ✨ Pagina prodotto
- 💼 Pagina categoria prodotto
- 🛒 Pagina carrello
- 🧾 Ordine delle pagine di pagamento
Suggerimento per l'ottimizzazione
Ogni volta che prendo in considerazione miglioramenti a diverse aree di un sito, seguo una strategia comprovata:
- Analisi dei dati: inizio sempre analizzando le metriche degli utenti e i dati comportamentali.
- Ipotesi: Sulla base dell'analisi, formulo diverse ipotesi da verificare.
- Esecuzione di esperimenti: esecuzione di test A/B per determinare quali modifiche portano effettivamente a un aumento delle conversioni.
Se ad un certo punto sembra che migliorare una pagina non stia portando i risultati attesi, questo è un segnale sicuro che è ora di passare a un'altra area del sito.
Sommario
📊 Nella tabella qui sotto voglio mostrare cosa vale e cosa non vale la pena farlo durante il test A/B:
| Cosa fare 🟢 | Cosa non fare 🔴 |
|---|---|
| Analizza l'intero percorso dell'utente | Ripeti su una pagina |
| Testa diverse aree del sito | Ignora le pagine a basso tasso di conversione |
| Utilizza i dati per formulare ipotesi | Apporta modifiche senza analisi |
Ti incoraggio quindi a esaminare l'intero percorso dell'acquirente sul tuo sito web e a cercare modi per migliorare in ogni fase: questo ti aiuterà ottieni risultati molto più significativi.
Errore n. 15 – Non applicare idee di successo ad altre pagine senza ulteriori test
Spesso, durante il processo di test A/B, vengono scoperte soluzioni di grande successo sulla pagina di un negozio online. Ricordo un momento in uno dei miei progetti in cui abbiamo eseguito test divisi per migliorare il titolo della pagina, il che ha comportato un aumento significativo delle conversioni. 🌟
In questa pagina, la modifica del titolo ha portato alla fine +18% al vendite totali Il successo di questo test ci ha ispirato ad applicare la stessa idea ad altre pagine del sito. Ma è importante ricordare un dettaglio fondamentale: ciò che funziona su una pagina non sarà necessariamente altrettanto efficace su un'altra.
Usando il nostro team come esempio: dopo aver installato la stessa intestazione su altre pagine del sito, abbiamo scoperto che le conversioni non solo non sono aumentate, ma sono anche diminuite leggermente su alcune pagine . La ragione di ciò, a mio avviso, potrebbe essere il contesto e le differenze di contenuto di queste pagine.
Ecco alcuni consigli che vorrei offrirti in base alla mia esperienza:
- 🚀 È necessario eseguire ulteriori test. Anche se un'idea sembra brillante e si è rivelata efficace su una pagina, ciò non significa che possa essere automaticamente trasferita su tutte le altre pagine senza test.
- 🔔 Considera le specifiche di ogni pagina. Come specialista autorevole in questo campo, posso dire con sicurezza: ogni pagina ha il suo pubblico e la sua specificità. Ciò che funziona per un gruppo target non necessariamente funzionerà per un altro.
- 💡 Crea ipotesi per ogni pagina. Invece di copiare ciecamente una soluzione di successo, suggerisco di elaborare ipotesi per ogni singola pagina e di testarle sul posto. Ciò ti consentirà di evitare situazioni di conversioni in calo e di trovare soluzioni ottimali per ogni pagina.
A giudicare dalla mia pratica, sono caduto molte volte in questa trappola: trasferire idee di successo senza ulteriori test, ma ora lo faccio molto meno spesso.
Tabella panoramica delle migliori pratiche
| Pratica | Utile | Non utile |
|---|---|---|
| Testare idee di successo su altre pagine | ✅ Aumenta le possibilità di successo | ❌ Rischio di calo delle conversioni senza test |
| Prendere in considerazione le specificità delle pagine | ✅ Approccio individuale | ❌ Ignorare esperienze straordinarie {{|110|.}} |
| Creazione e verifica di ipotesi | ✅ Aumento della precisione {{|110|.}} | ❌ Tempo perso senza conferme |
Quindi, applicando i miei suggerimenti e approcci, i proprietari di negozi online e gli esperti di marketing saranno in grado di utilizzare i test A/B in modo più efficace, evitando errori comuni nel loro lavoro. Consiglio vivamente di prestare attenzione agli aspetti di cui sopra per garantire che i vostri sforzi portino a risultati veramente tangibili.
Errore n. 16 – Non dividere i risultati in segmenti
Uno degli errori chiave che ho notato più volte nella mia pratica è stato ignorare la segmentazione dei dati ricevuti durante l'esecuzione di test A/B. Quando i risultati dei test vengono raggruppati senza tenere conto delle differenze tra i segmenti, molte sfumature importanti possono andare perse, portando alla fine a conclusioni errate e quindi a decisioni inefficaci.
Esempio di una situazione reale
{{|2|.}} Vorrei condividere uno dei miei esempi. In uno dei progetti per un negozio online, abbiamo testato la modifica del design della pagina del prodotto. Il cambiamento ha avuto successo, mostrando un aumento del 30% nei tassi di conversione per gli utenti mobili. Tuttavia, se non avessimo segmentato i dati e non li avessimo semplicemente analizzati in forma aggregata con gli utenti desktop, forse non avremmo notato che il cambiamento non ha avuto un impatto così significativo sui desktop.📝 Punti chiave da considerare:
- Diversi dispositivi utente: L'esperienza utente varia notevolmente a seconda del dispositivo. 📱💻
- Canali di acquisizione: Anche i canali di traffico, siano essi ricerca organica, social network o pubblicità a pagamento, possono influenzare sui risultati del test. 🌐
- Segmenti geografici: Anche la geografia dell'utente può svolgere un ruolo significativo. 🌍
Perché la segmentazione è importante?
Credo che i dati adeguatamente segmentati forniscano una comprensione più accurata di come i diversi utenti rispondono al cambiamento. Ciò consente di personalizzare gli approcci e migliorare l'efficienza dei test per ciascun segmento.
Una corretta segmentazione dei dati aiuta a evitare false conclusioni e fornisce una comprensione accurata della realtà.
Linee guida per la segmentazione
🔍 Ecco alcune cose a cui consiglio di prestare attenzione quando lavori con la segmentazione:
- Dispositivi: Analizza i dati su diversi dispositivi: dispositivi mobili, desktop e tablet.
- Sorgenti di traffico: Segmenta i tuoi dati in base alle sorgenti di traffico: SEO, PPC, social network e altri.
- Geografia: Guarda i dati di diversi paesi o regioni.
- Ora del giorno: Soprattutto se il tuo negozio online ha una portata globale, è possibile suddividerlo per fuso orario utile.
🎯 Consigli per evitare errori:
- Utilizza strumenti di analisi che semplificano la segmentazione dei tuoi dati
- Rivedi i segmenti regolarmente e modificali se necessario
- Testa le modifiche in modo ampio e rappresentativo esempi per ciascun gruppo
Revisione delle buone e cattive pratiche
| Pratiche utili | Pratiche indesiderate | {{|108|.}}
|---|---|
| Segmenta i dati per dispositivo | Unisci tutti i dati in un unico gruppo |
| Analizza i risultati per sorgenti di traffico | Ignora canali di acquisizione |
| Considera segmenti geografici | Trascura le differenze regionali |
| Modifica i segmenti secondo necessità | Correggi i segmenti una volta per tutte |
Quindi, posso affermare con sicurezza che tenere conto dei dati di segmentazione durante il test A/B di un negozio online consente di ottenere risultati più accurati e utili. Ti incoraggio a considerare l'importanza di questa pratica per raggiungere il successo nelle tue campagne di marketing.
Errore n. 17 - Correzione degli errori quando si rifiuta un'ipotesi senza controllare versioni aggiuntive
Voglio condividere una lezione importante che ho imparato conducendo test A/B per il negozio online che gestivo. Accade spesso che l'ipotesi formulata fallisca sulla base dei risultati dei test. Mi sono però accorto che questo non sempre significa che l’ipotesi fosse sbagliata. Spesso il problema era la scelta dell'opzione di implementazione.
Esempi di test falliti e riusciti
{{|. 2|}} 🚀 Test falliti:Quando ho provato a cambiare il colore del pulsante CTA, la versione originale in rosso brillante ha funzionato male. Avrei potuto abbandonare subito questa ipotesi, invece ho deciso di provare altre tonalità.
Un'altra volta ho provato a sostituire l'immagine principale con una più emotiva. Il primo risultato è stato deludente, ma invece di rifiutare completamente l'idea, ho provato un'immagine diversa con una parte di testo più appropriata. Ciò ha comportato un miglioramento significativo dei tassi di conversione.
🌟 Test riusciti:
In uno dei test, ho deciso di cambiare la disposizione degli elementi sulla pagina. Il primo layout non ha prodotto i risultati sperati, ma modificando il layout ho trovato una forma più efficiente che aumentava il tempo trascorso dagli utenti sul sito.
Durante il test di una nuova forma di pulsante CTA, la versione originale sembrava pessima, ma dopo averla sostituita con una più grande e più contrastante, ho notato un aumento significativo delle percentuali di clic.
Impatto degli errori sui risultati
Sono sicuri che abbandonare un'ipotesi senza testare versioni aggiuntive potrebbe comportare la perdita di opportunità. Molte volte ho perso il potenziale per aumentare le conversioni e la soddisfazione degli utenti saltando alle conclusioni. Se avessi capito prima l’importanza di controllare altre opzioni, avrei potuto evitare molti errori.
Tecniche di prevenzione degli errori
Ti consiglio vivamente:
📝 Prova forme diverse:
- Usa immagini e testi diversi.
- Cambia il layout della pagina.
- Sperimenta l'aspetto dei pulsanti CTA (colore, dimensione, testo).
📊 Analizza i risultati di ciascuna opzione:
- Presta molta attenzione alle metriche.
- Confronta i risultati di ogni modifica.
🔍 Dai uno sguardo più ampio:
- Consiglio di considerare il contesto e le circostanze.
- È importante trarre conclusioni sulla base di diversi test.
Sono fiducioso che l'applicazione di questi metodi ti consentirà di evitare errori comuni e ottenere risultati migliori nei test A/B.
Tabelle: azioni utili e inutili
| Azioni utili | Azioni inutili |
|---|---|
| Prova diverse implementazioni | Rifiuta l'ipotesi dopo il primo test |
| Analizza ogni versione | Ignora i risultati dei test A/B |
| Considera il contesto e le circostanze | Trai conclusioni sulla base di un test |
Migliori pratiche:
- Preparazione approfondita delle ipotesi: Cerco sempre di analizzare in modo approfondito i problemi e le opportunità attuali.
- Testare diverse versioni di: è importante testare più implementazioni.
- Lavoro di squadra: coinvolgere i colleghi nella discussione dei risultati aiuta a evitare la soggettività.
È stato questo approccio che mi ha permesso di ottenere risultati elevati e diventare un esperto nel campo dei test A/B per i negozi online. Ti incoraggio a seguire questi suggerimenti e ad avanzare con fiducia verso il successo!
Errore n. 18 – Cercare grandi cambiamenti
In Nella mia pratica, ho identificato un errore comune che molti commettono, incluso me all'inizio della mia carriera: il desiderio di implementare immediatamente cambiamenti su larga scala. A prima vista, questo sembra logico: maggiori sono le modifiche, maggiore può essere l’aumento della conversione e di altri KPI. Tuttavia, mi sono convinto che l’approccio richiedesse una revisione approfondita.
La mia esperienza: come l'implementazione di grandi cambiamenti ha portato al fallimento
Quando ho utilizzato per la prima volta il test A/B su una delle mie prime piattaforme online, ero pieno di entusiasmo e ho apportato modifiche radicali al design del sito. Tuttavia, i risultati non sono stati affatto quelli che mi aspettavo. Invece di un forte aumento delle conversioni, ho notato una diminuzione degli indicatori chiave e una quantità significativa di feedback negativi da parte degli utenti. Questo mi ha insegnato una lezione sull’importanza del cambiamento graduale.
Perché i cambiamenti su larga scala spesso si bloccano
- 🛠️ Imprevedibilità delle prestazioni: I cambiamenti radicali possono essere troppo rischiosi perché il loro impatto è difficile da prevedere. A volte anche piccoli cambiamenti nel design o nella funzionalità portano a conseguenze negative.
- 💵 Aumento dei costi: Cambiamenti su larga scala richiedono notevoli risorse finanziarie e di tempo, il che comporta costi aggiuntivi e possibili perdite.
- 🤔 Problemi con la percezione dell'utente: Gli utenti sono abituati a una determinata interfaccia e funzionalità. Cambiamenti improvvisi possono causare insoddisfazione e abbandono dei clienti.
Esempio di un approccio di successo: aggiustamenti incrementali
Su uno dei progetti a cui ho lavorato a partire dal , abbiamo deciso di rinunciare a cambiamenti radicali e di concentrarci su piccoli miglioramenti incrementali. L'implementazione di aggiustamenti incrementali, come la modifica dei colori dei pulsanti, il miglioramento della navigazione e l'ottimizzazione delle pagine di destinazione, ha portato risultati positivi davvero significativi. La conversione ha iniziato a crescere gradualmente e le recensioni positive degli utenti hanno confermato la correttezza della strategia scelta.
Consigli per implementare piccoli cambiamenti
🔍 Analisi dei dati: L'analisi regolare dei dati statistici consente di identificare aree specifiche per piccoli miglioramenti.
🖍 Aggiustamenti incrementali: Consiglio vivamente di iniziare in piccolo, testando ogni modifica in modo indipendente. Ciò contribuirà a minimizzare i rischi e a ridurre i costi.
📊 Approccio iterativo: Introducendo le modifiche in modo iterativo, puoi monitorare meglio il loro impatto su parametri importanti e adattare la tua strategia conseguentemente dai risultati ottenuti.
La mia esperienza e i miei consigli
Ho visto che la distribuzione razionale delle modifiche può ottenere miglioramenti tangibili senza mettere gli utenti in una situazione stressante. Ti consiglio di evitare di spingere per grandi cambiamenti e di concentrarti su piccoli aggiustamenti incrementali. Sono fiducioso che questo approccio porterà a risultati più stabili e positivi.
Ricorda: Piccoli cambiamenti possono sommarsi e portare a grandi miglioramenti nel grande immagine.
| Utile | Non utile |
|---|---|
| Aggiustamenti graduali | Cambiamenti radicali |
| Analisi regolare dei dati | Riprogettazione approfondita senza test |
| Test in piccolo modifiche | Test superficiale di modifiche di grandi dimensioni |
Sono fiducioso che l'implementazione di piccole modifiche ti fornirà risultati positivi e feedback positivi da parte degli utenti.
Conclusione: principali errori durante il test A/B sul sito web di un negozio online
Errore 1: non prepararsi abbastanza per i test
Uno degli aspetti più importanti per un test A/B di successo è una preparazione approfondita. Ho imparato dall'esperienza personale che la somministrazione dei test senza un'adeguata preparazione può portare a risultati distorti e perdite di tempo. Ad esempio, in uno dei miei progetti non sono stati definiti obiettivi e ipotesi di test chiari. Ciò ha portato al fatto che i risultati non erano informativi e non ci hanno permesso di trarre conclusioni chiare.
Come evitare: {{|101 |.}}
- 📌 Ti consiglio vivamente di definire obiettivi e ipotesi chiari prima di iniziare i test.
- 📌 Valuta le prestazioni attuali e conduci un'analisi preliminare dei dati per impostare correttamente i gruppi di controllo e di test.
Errore 2: scelta sbagliata delle metriche
Uno dei miei progetti è fallito perché ci siamo concentrati su parametri che non avevano molta importanza per i profitti. Abbiamo misurato solo il CTR e il tempo trascorso sul sito, invece di concentrarci sulla conversione e sul valore medio dell'ordine.
Come evitare:
- {{|7 |.}} 👓 Ti consiglio di prestare attenzione agli indicatori chiave di prestazione (KPI) che contano di più per la tua attività.
- 👓 Sviluppa un sistema di metriche che ti aiuterà a comprendere il reale impatto dei cambiamenti.
Errore 3: dimensione del campione insufficiente
Una volta ho eseguito un test senza assicurarmi che la dimensione del campione era sufficiente. Ciò ha prodotto risultati statisticamente inaffidabili e non potevano essere utilizzati per prendere decisioni informate.
Come evitare:
- {{|7 |.}} 📊 Consiglierei di eseguire calcoli preliminari sulla dimensione del campione utilizzando calcolatori speciali.
- 📊 Attendi il completamento del test finché non saranno disponibili dati sufficienti per produrre risultati statisticamente significativi.
Errore 4: ignorare la stagionalità e altri fattori esterni
In un caso abbiamo eseguito A Test /B alla vigilia di una festività importante, che ha falsato gravemente i risultati a causa del forte aumento del traffico. Ignorare in questo modo i fattori stagionali è stato un grosso errore.
Come evitare: {{|101 |.}}
- 🎯 Ti consiglio di tenere in considerazione tutti i fattori stagionali ed esterni quando pianifichi i test.
- 🎯 Testare durante i periodi stabili per ridurre al minimo l'impatto degli eventi esterni.
"È meglio dedicare più tempo alla preparazione e alla pianificazione piuttosto che correggere errori e ottenere dati imprecisi", articolo di Forbes .
Esempio pratico e consigli
In uno dei miei progetti abbiamo provato a cambiare lo schema dei colori di un pulsante "Acquista". Nelle prime fasi del test, abbiamo notato che i tassi di conversione sono migliorati per il gruppo con il nuovo pulsante. Ma quando abbiamo aumentato la dimensione del campione e abbiamo preso in considerazione i fattori stagionali, i risultati sono cambiati nella direzione opposta. Ciò ha permesso di evitare una decisione errata che avrebbe causato perdite.
Sommario:
🟢 Meglio fare:
- Preparati attentamente per il test.
- Scegli le metriche giuste.
- Garantire una dimensione del campione sufficiente.
- Tieni in considerazione i fattori stagionali ed esterni.
🔴 Non fare:
- Esegui test senza preparazione.
- Concentrati sulle metriche secondarie.
- Lavora con dati insufficienti.
- Ignora l'influenza dei fattori esterni.
🛠️ Sulla base di questa esperienza, consiglio vivamente di seguire i metodi e gli approcci sopra indicati per ottenere dati accurati e preziosi.
Esperienza azienda prom.ua
Azienda prom.ua è uno dei più grandi negozi online in Ucraina e offre una vasta gamma di prodotti di venditori diversi. L'obiettivo principale dell'azienda è fornire un processo di acquisto conveniente e affidabile per gli utenti, garantendo al tempo stesso tassi di conversione elevati per i venditori.
Obiettivi del progetto:
- Aumenta la conversione del sito web
- Ottimizza l'esperienza utente
- Aumento del controllo medio
- Diminuzione della frequenza di rimbalzo
Problema principale: L'azienda si trovava ad affrontare il problema della bassa conversione e dell'elevata frequenza di rimbalzo sulle pagine chiave del sito. Si è deciso di condurre test A/B per trovare le migliori soluzioni per migliorare questi indicatori.
Pubblico di destinazione: Pubblico principale prom.ua sono utenti Internet attivi tra i 25 ei 45 anni che preferiscono fare acquisti online. Questi utenti apprezzano la comodità, la velocità e un'ampia selezione di prodotti. 
Principali interessi degli utenti {{|101 |.}}:
- Comoda navigazione nel sito 🧭
- Caricamento veloce della pagina ⏱️
- Descrizioni dei prodotti chiare e dettagliate 📋
- Facile ricerca e filtraggio dei prodotti 🔍
- Metodi di pagamento e consegna affidabili 💳
Esempi di test riusciti e non riusciti
{{|. 8|}} Test riuscito: Uno dei test più riusciti è stato un esperimento con la modifica della struttura delle carte alimentari. L'ipotesi di era che aumentare le dimensioni delle immagini dei prodotti e aggiungere un pulsante Visualizzazione rapida avrebbe migliorato l'esperienza dell'utente e aumentato le conversioni.
risultati:
- Aumento della conversione del 18%
- Riduzione della frequenza di rimbalzo del 12%
- Aumento del controllo medio del 5%
Caratteristiche del test:
- Segmento di clientela: utenti di età compresa tra 25 e 45 anni
- Periodo di prova: 4 settimane
- Metodo di analisi: significatività statistica basata sui dati di Google Analytics
Test fallito: uno dei test meno riusciti stava cambiando la combinazione di colori di l'aggiunta al carrello dei pulsanti. Ipotesi: sostituire i pulsanti verdi con pulsanti rossi attirerà più attenzione e aumenterà il coinvolgimento.
risultati:
- Tasso di conversione in calo del 5%
- Recensioni negative degli utenti sul nuovo design
{{|. 8|}} Caratteristiche del test:
- Segmento clienti: tutti i visitatori del sito
- Periodo di prova: 2 settimane {{|7|.}} Metodo di analisi: sondaggi sugli utenti e dati di Google Analytics
Conclusioni e raccomandazioni
Gli errori commessi durante i test influenzano direttamente i risultati e possono portare all'effetto opposto. L'errore più critico riscontrato da prom.ua è stato associato a un periodo di test insufficiente. 
Consigli :
- Testa regolarmente 🗓️ per lavorare costantemente al miglioramento del sito.
- Estendere i periodi di test per ottenere dati statisticamente significativi.
- Crea ipotesi chiare 📊 prima di iniziare il test.
- Focus sulla funzionalità 💻, non solo sul design.
- Analizza i tuoi dati più a fondo 📉 per non perdere dettagli importanti.
Preventivo cliente
"Condurre test A/B regolari e attentamente pianificati ci ha aiutato a migliorare significativamente i parametri chiave di conversione e soddisfazione del cliente." — Stanislav Loginov, rappresentante della società prom.ua
Queste conclusioni e raccomandazioni ti aiuteranno a evitare errori comuni e a rendere il test A/B uno strumento più efficace per migliorare il tuo negozio online.
Domande frequenti sull'argomento: i principali errori del test A/B sul sito web di un negozio online e come per evitarli
1. Perché non dovresti abbandonare completamente gli split test o condurli in modo irregolare?
Gli split test ti aiutano a identificare le modifiche più efficaci per aumentare le conversioni e migliorare l'esperienza dell'utente. Senza di essi, le decisioni vengono prese sulla base di supposizioni, che spesso portano a risultati inefficaci.
2. Quanto è critico un breve periodo di prova?
Un breve periodo di prova può portare a risultati falsi perché non vengono prese in considerazione tutte le possibili variazioni nel comportamento dell'utente. Ciò aumenta il rischio di prendere decisioni sbagliate.
3. Perché è importante avere ipotesi chiare quando si conducono i test?
Ipotesi chiare ti aiutano a concentrarti su cambiamenti specifici e sul loro potenziale impatto. Senza di essi, i test diventano caotici e difficili da interpretare.
4. Quali danni possono essere causati da un'eccessiva enfasi sul design?
Concentrarsi solo sul design può distrarre dagli aspetti funzionali e dagli indicatori chiave di prestazione, portando a sottovalutare l'importanza dei contenuti e dell'usabilità.
5. Quali sono i rischi associati alla misurazione della superficie?
Misurare solo parametri superficiali come clic o visualizzazioni non fornisce un quadro completo del comportamento degli utenti e può portare a conclusioni errate sull'impatto delle modifiche .
6. Quali sono i pericoli derivanti dalla scelta di focus group irrilevanti?
Focus group irrilevanti producono risultati distorti che non riflettono il comportamento effettivo del pubblico di destinazione, il che può portare a modifiche inappropriate al sito.
7. Perché il test in condizioni di basso traffico è inefficace?
Un traffico basso comporta dati insufficienti per prendere decisioni affidabili, aumenta i tempi di test e aumenta la probabilità di errori casuali.
8. Qual è l'impatto di concentrarsi esclusivamente sui dati quantitativi?
Un'enfasi eccessiva sui dati quantitativi ignora gli insight qualitativi e le opinioni degli utenti, il che può ridurre la comprensione dei loro bisogni e la percezione del cambiamento.
9. Perché testare pagine irrilevanti è un errore?
Investire nel test delle pagine che ha un impatto minimo sulle conversioni e sugli obiettivi generali del sito non porta vantaggi tangibili e distoglie risorse da aree più significative .
10. Quali sono le conseguenze del testare diverse innovazioni contemporaneamente?
Testare più modifiche contemporaneamente rende difficile identificare il fattore specifico che ha portato al miglioramento o al peggioramento delle prestazioni, riducendo la precisione dei risultati.
Grazie tu per leggere e per diventare più esperto!
Ora che conosci tutti i segreti dei test A/B per i negozi online, sei pronto a evitare i comuni errori e ottenere risultati brillanti! 🛍️ Immagina un progetto in cui ogni cambiamento porta risultati reali e il coinvolgimento degli utenti aumenta con ogni clic. La tua esperienza ora non è solo una teoria, ma un potente strumento per il trading online e il benessere finanziario. Avanza verso il successo e ricorda: anche il minimo test può rendere il tuo progetto leggendario. Lascia i tuoi pensieri nei commenti, mi farebbe piacere sentire i tuoi pensieri!
Autore: Roman Revun, esperto indipendente Elbuz
- Glossario
- Errore n. 1 – Rifiutarsi di dividere i test o eseguirli in modo irregolare
- Errore n. 2 – Breve periodo di prova
- Errore n. 3 – Condurre un test senza ipotesi chiare
- Errore n. 4 – Enfasi eccessiva sul design
- Errore n. 5 – Inseguire metriche superficiali
- Errore n. 6 – Selezionare focus group irrilevanti
- Errore n. 7 – Testare in condizioni di traffico scarso
- Errore n. 8 – Concentrarsi esclusivamente su dati quantitativi
- Errore n. 9 – Testare pagine insignificanti
- Errore n. 10 – Testare diverse innovazioni contemporaneamente
- Errore n. 11 - Trascurare l'importanza dei dettagli nella pagina di vendita
- Errore n. 12 – Modifica delle impostazioni durante l'analisi
- Errore n. 13 – Mancanza di database con i risultati dei test
- Errore n. 12 - Focus su una sola pagina: perché evitarlo?
- Errore n. 15 – Non applicare idee di successo ad altre pagine senza ulteriori test
- Errore n. 16 – Non dividere i risultati in segmenti
- Errore n. 17 - Correzione degli errori quando si rifiuta un'ipotesi senza controllare versioni aggiuntive
- Errore n. 18 – Cercare grandi cambiamenti
- Conclusione: principali errori durante il test A/B sul sito web di un negozio online
- Esperienza azienda prom.ua
- Domande frequenti sull'argomento: i principali errori del test A/B sul sito web di un negozio online e come per evitarli
- Grazie tu per leggere e per diventare più esperto!
Target dell'articolo
Informa i lettori sugli errori comuni dei test A/B e offri soluzioni per prevenirli
Target audience
Proprietari di negozi online, operatori di marketing, specialisti di marketing digitale
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Il mio percorso è la strada per automatizzare il successo nel trading online. Qui le parole sono tessitrici di innovazione e i testi sono la magia del business efficace. Benvenuto nel mio mondo virtuale, dove ogni idea è la chiave della prosperità online!
Discussione sull'argomento – I principali errori del test A/B sul sito di un negozio online e come evitarli
I principali errori che vengono commessi quando si eseguono test A/B sul sito web di un negozio online. Esempi di test falliti e riusciti, impatto degli errori sui risultati, metodi comprovati per prevenirli.
Ultimi commenti
15 commenti
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Paul Brown
Romano, argomento interessante! Ho riscontrato un bug in cui eseguono test per un periodo di tempo troppo breve. Ad esempio nel nostro punto vendita i risultati variavano molto a seconda del giorno della settimana 📅
Hans Müller
Paul, sì, questo è un errore comune. Abbiamo dovuto rielaborare i test nel fine settimana perché il traffico era diverso nei giorni feriali.
Emma Dubois
Hans, sono d'accordo! Un altro problema si verifica quando il pubblico è diviso in modo non uniforme e un gruppo inizia a superare l'altro.
Luigi Rossi
Emma, esatto! Abbiamo avuto un caso in cui una nuova versione del sito veniva mostrata solo ai nuovi utenti. Di conseguenza, i vecchi clienti non capivano affatto cosa stesse succedendo 🤯
Pablo García
Roman, che ne dici di un'analisi dettagliata della significatività statistica dei risultati? A volte i test venivano completati troppo presto... 🎲
Roman Revun
Pablo, bella domanda! Sì, sottovalutare il significato porta a errori. Abbiamo bisogno di parametri chiari e di una soglia per prendere una decisione.
Olga Wysocka
Roman, che mi dici dei creativi? Sostituirli nel bel mezzo di un test spesso distorce i risultati?
Roman Revun
Olga, sicuramente. Eventuali modifiche durante il processo di test possono influire sulla purezza dei dati. È importante completare il test prima delle modifiche.
Sophie Bauer
Una volta stavamo testando un nuovo pulsante “Acquista” e ci siamo dimenticati della versione mobile. I problemi sono iniziati subito per gli utenti dotati di telefoni 📱
Pietro Bianchi
Sophie, esatto! Non adattarsi ai dispositivi mobili è uno degli errori più grandi. Più della metà dei visitatori sono mobili!
Max Mustermann
Tutto questo test A/B è solo un gioco divertente. In precedenza, facevamo a meno di questo e tutto andava bene.
Anna Ivanovich
Max, forse è così. Ma per essere competitivi è necessario provare nuovi approcci e seguire le tendenze.
Charlotte Moreau
Roman, è possibile correggere il pubblico durante la prova se si verificano errori critici?
Roman Revun
Charlotte, se l'errore è critico e influisce sulla conversione, è meglio interrompere il test e apportare modifiche, quindi ricominciare.
Matteo Rinaldi
Una volta tutti i nostri test fallirono perché non tenevamo conto delle fluttuazioni stagionali della domanda. D'estate le vendite sono sempre più basse, e questo ha falsato i risultati 🌞