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A/B Test con Google Website Optimizer

Come valutare l'efficacia del nostro sito grazie al tool messo a disposizione da Google
Come valutare l'efficacia del nostro sito grazie al tool messo a disposizione da Google
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Per ogni progetto di web analytics che gestisco mi pongo sempre l'obiettivo di far capire al mio cliente l'importanza di pianificare una strategia di testing. Tramite i test è possibile studiare i propri utenti da un punto di vista qualitativo: si ha cioè la possibilità di comprendere perché certe persone visitano il nostro sito e quali elementi dell'interfaccia di un sito aiutano i navigatori a compiere le azioni prestabilite.

In questo articolo vedremo, in un percorso pratico-teorico di web analytics, che cosa è un A/B Test e come questo possa essere implementato servendosi di Google Website Optimizer.

Considerazioni sui Test A/B

LíA/B Test permette di valutare le performance, in relazione ad uno o più obiettivi, di varianti diverse di una stessa pagina (figura 1) visualizzate a rotazione ad un campione di visitatori.

Tale attività consente di:

  • conoscere parte degli intenti che guidano i visitatori sul proprio sito;
  • ottimizzare il layout di pagine in relazione alle preferenze dei visitatori ed ai trend di settore;
  • trovare spunti sul proprio target e mercato.

L'A/B Test è la forma più basilare di test e implica una certa facilità di implementazione. Tuttavia, da un altro punto di vista, non consente di condurre esperimenti approfonditi obbligando, per motivi di praticità, a concentrarsi solo su pochi elementi.

Figura 1 - Il funzionamento di un Test A/B
Come funziona un Test A/B

Entriamo nel dettaglio e vediamo step-by-step quali sono i passi da condurre per implementare un A/B Test ben architettato.

1) Quali pagine testare?

La prima domanda sorge spontanea. Le pagine su cui si intende fare test devono essere caratterizzate da una buona quantità di traffico. Inutile fare test su pagine che sono visualizzate 10 volte al mese: per mettere in evidenza tendenze e fenomeni servono molti visitatori da sottoporre all'esperimento.

Si prestano bene a questo tipo di test:

  • le pagine d'entrata principali di un sito;
  • le landing page di una qualsiasi campagna;
  • altre pagine generiche "d'azione", come la pagina Contatti di un sito aziendale.

2) Definizione degli obiettivi

Identificate le possibili pagine su cui fare test è necessario "navigarle" per definire l'oggetto dello studio e successivamente formulare delle ipotesi in relazione ai fenomeni che si intende studiare.

Ad esempio, nel caso di una landing page associata ad una campagna pay per clic, potremmo chiederci se il contenuto della pagina sia sufficientemente esaustivo (troppo lungo o troppo corto), oppure se il form di contatto sia troppo corposo o meno.

Nel primo caso (lunghezza del contenuto), potremmo ipotizzare che un testo corto e poco esaustivo incida negativamente sull'acquisizione di contatti. Nel secondo caso (efficacia del form) potremmo ipotizzare che l'attuale modulo di contatto sul sito sia troppo "invadente": chi troppo vuole, nulla stringe!

Formulate le ipotesi, abbiamo infine la necessità di identificare le metriche che ci permettano di verificare l'incidenza dei fenomeni a cui siamo interessati.

Nel primo caso, potremmo fare riferimento al tasso di conversione (percentuale di conversioni sul totale delle visite). Nel secondo potremmo monitorare sia il tasso di conversione che il tasso di campi completati per contatto (percentuale di campi completati sul totale dei campi).

3) Sviluppo delle varianti

Dopo aver scelto le pagine e i fenomeni da analizzare arriva il momento di sviluppare le varie versioni (varianti) della pagina che si intende sottoporre a test (pagina di controllo).

Per rifarsi all'esempio precedente, se volessimo testare l'efficacia del contenuto di una landing page potremmo confrontare vari tipi di pagine: testo breve a confronto con testo lungo, testo formattato con paragrafi e grassetti a confronto con testo non formattato. Parallelamente, per un form potremmo creare una variante con un'infinità di campi e una con pochissimi campi.

In sostanza, è fondamentale che le varianti siano concepite con la massima attenzione sul fenomeno d'interesse.

Setup del test

La definizione degli obiettivi e lo sviluppo delle varianti necessarie, rappresentano le fondamenta dell'attività di testing, al livello di pianificazione. Arriva quindi il momento della pratica, ovvero dell'implementazione dell'esperimento-test.

Entriamo in Google Website Optimizer (è necessario possedere un Google Account) e facciamo clic su Crea nuovo esperimento (figura 2).

Figura 2 - Creare un nuovo esperimento con Google Website Optimizer
Nuovo esperimento con Website Optimizer

La pagina che segue (figura 3) ci permetterà di scegliere tra due tipologie di test: il Test A/B e il Test Multivariato, tipologia di test notevolmente più avanzata. Come accennato in apertura, faremo riferimento alla prima delle due tecniche.

Figura 3 - Inizio dell'impostazione del test
Avvio del setup del test

Nel passaggio seguente (figura 4), Google ci ricorda alcuni dei passaggi da compiere per l'implementazione del test (già spiegati nel corso dell'articolo). Per proseguire basta confermare tramite la checkbox e fare clic sul pulsante Crea.

Figura 4 - Impostazione delle pagine del test in Google Website Optimizer
Inserire le pagine che compongono il test in Google Website Optimizer

A questo punto si ha la possibilità di segnalare a Website Optimizer:

  • la pagina "originale" (di controllo);
  • tutte le eventuali varianti;
  • la pagina di conversione, ovvero la pagina che conferma il compimento dell'azione da parte dell'utente (es. la "pagina di conferma" di un form).

La figura 5 mostra una possibile impostazione, per un A/B test semplicissimo. Facendo clic su Aggiungi un'altra variante di pagina è possibile aggiungere altre varianti oltre alla prima.

Figura 5 - Conferma dell'installazione manuale del codice di monitoraggio
Installazione manuale del codice di monitoraggio

Dopo aver segnalato le pagine, Website Optimizer ci chiede se intendiamo installare subito il codice di monitoraggio del test o se vogliamo affidare il compito ad altre persone che per noi possono fare questo lavoro (es. Sviluppatore, Reparto Tecnico, ecc...).

Il passo successivo riguarda l'inserimento del codice di monitoraggio, nelle varie pagine coinvolte (orginale, varianti, conversione). Website Optimizer fornisce tutte le porzioni di codice necessarie (figura 6) e cliccando su Visualizza un codice sorgente di esempio si ottengono tutte le informazioni in dettaglio per l'installazione del codice.

Figura 6 - Inserimento del codice di monitoraggio
Inserimento del codice di monitoraggio di Google Website Optimizer

Per verificare che tutto sia andato a buon fine, dopo aver inserito il codice di monitoraggio in tutte le pagine clicchiamo su Convalida Pagine. Se non ci sono errori possiamo confermare il tutto cliccando su Continua.

A questo punto Website Optimizer ci offre un riepilogo delle impostazioni. Confermiamo tutto cliccando su Avvia esperimento. Il test è iniziato!

Conclusioni

Raccolta una buona quantità di dati si potrà passare ad analizzare i report che Website Optimizer fornisce. Questi sono accessibili cliccando sul nome dell'esperimento che ci interessa analizzare e quindi su Visualizzazione Rapporto.

Non è obiettivo di questo articolo mostrare le possibilità in termini d'analisi di un test. Queste sono tutt'altro che regolate da tecniche generali e solo grazie alla pratica ed all'esperienza si possono ottenere risultati sempre più dettagliati.

L'attività di testing - e in generale, tutta la web analytics - dà l'opportunità di passare da strategie di business online "veggenti" (mirate ad ideare la soluzione giusta, sulla base delle opinioni dei marketers e degli imprenditori) ad attività di business consapevoli (mirate ad identificare la soluzione giusta, sulla base delle esigenze dei potenziali clienti e dei navigatori).


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