Test A/B per siti Web: come progettare test per ottenere risultati UX

Vuoi progettare la migliore esperienza utente (UX) per tutti i visitatori del tuo sito web? Partecipa oggi stesso ai test A/B per i siti Web per scoprire modi basati sui dati per raggiungere il massimo potenziale del tuo progetto UX.

L’analisi A/B è una tecnica collaudata che gli esperti di marketing utilizzano per migliorare il proprio lavoro. Dagli annunci pay-per-click (PPC) alle campagne sui social media e persino alla progettazione UX, gli esperti di marketing digitale spesso utilizzano questa forma di sperimentazione per scoprire informazioni chiave per ottimizzare le loro esecuzioni.

Quindi, che tu stia sistemando la piattaforma di e-commerce di un marchio di abbigliamento o effettuando test A/B per siti Web medici, ti servirà un elenco di suggerimenti e tecniche per progettare esperimenti efficaci per le tue esigenze di ottimizzazione della UX. Con questa guida di Propelrr , vedrai come e perché utilizzare la sperimentazione divisa per sviluppare un'esperienza utente accessibile, utilizzabile e divertente che gli utenti online possano visitare oggi.

Iniziamo con questo eccellente servizio di marketing digitale approfondendo prima le basi della sperimentazione A/B.

In che modo i test A/B possono aiutarti a migliorare la progettazione della UX?

Il test A/B, noto anche come split test, è il processo di confronto di due versioni di un sito web, di una pagina web o di un elemento web, in modo da poter determinare quale funziona meglio per il tuo pubblico online. Questo processo è comunemente utilizzato anche in altri ambienti di marketing digitale, come la pubblicità PPC , il marketing sui social media, il marketing degli influencer e altro ancora.

I test suddivisi possono essere utili per l'ottimizzazione della progettazione UX in molti modi. Ad esempio, puoi facilmente sperimentare su diverse pagine di destinazione per siti Web con test A/B, per poter scoprire la versione migliore per le esigenze del tuo marchio. Puoi anche condurre test di divisione A/B per i siti Web mobili per garantire la piena compatibilità su dispositivi diversi.

Test e sperimentazione sono una parte fondamentale della UX, poiché possono aiutarti a ottenere informazioni su come ottimizzare al massimo un progetto. Queste pratiche ti aiuteranno a testare ipotesi, scoprire nuove intuizioni e applicare cambiamenti di successo supportati da un processo strategico e scientifico oggi.

Tecniche di progettazione di test A/B per l'ottimizzazione UX

Pronto ad immergerti nelle tecniche per la progettazione di esperimenti che ti aiuteranno a migliorare l'UX del tuo sito web ? Dai un'occhiata a questa guida completa per i migliori suggerimenti e pratiche per ottimizzare subito il tuo sito per la ricerca.

1. Preparazione per i test A/B.

La prima tecnica che devi esercitarti quando progetti un esperimento è preparare e definire un obiettivo chiaro.

Stai confrontando determinate parole chiave per l'ottimizzazione ? Se è così, perché lo fai in primo luogo? Definendo chiaramente il tuo obiettivo per un test, sarai in grado di identificarne più aspetti, come le metriche chiave, i segmenti di pubblico e altro ancora.

Le tue metriche dovrebbero aiutare a misurare la soddisfazione per l' esperienza del cliente , mentre il tuo pubblico dovrebbe essere segmentato in gruppi significativi che consentano test mirati. Chiarindo tutti questi aspetti in anticipo, imposterai il tuo esperimento in modo da affrontare chiaramente un obiettivo che ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi aziendali a lungo termine.

2. Formulare un'ipotesi.

Dopo aver preparato le basi per la tua analisi, la tecnica successiva che dovrai utilizzare è la formulazione di un'ipotesi efficace.

Un'ipotesi dovrebbe porre una domanda a cui il tuo esperimento può rispondere. Affinché sia ​​efficace, deve essere radicato in approfondimenti basati su dati come il traffico del tuo sito web, il tasso di fidelizzazione, la frequenza di rimbalzo e altre forme di dati passati.

L'ipotesi basata sui dati che imposti dovrebbe aiutare a identificare un cambiamento fattibile e di grande impatto nella tua UX. Se, ad esempio, desideri ottimizzare il tuo sito web sui dispositivi mobili, potresti impostare un'ipotesi che tenga traccia di una diminuzione del tempo di caricamento del sito e della conseguente frequenza di rimbalzo.

3. Progettare varianti.

Tenendo presente il tuo obiettivo, le tue metriche, le tue ipotesi e il tuo pubblico, puoi creare variazioni sulla tua UX per il confronto e il contrasto. Le tue varianti includono un "controllo" o la versione esistente della tua UX e una "variante" o la nuova versione del tuo design. La variante dovrebbe esprimere solo il cambiamento in una singola variabile, altrimenti contorcerai il confronto e renderai più difficile ottenere risultati chiari.

Per tutta la durata dell'esperimento, confronterai anche le due varianti per determinare quella che ti aiuta a raggiungere al meglio il tuo obiettivo generale. Quando esegui l'esperimento comparativo sui segmenti di pubblico, dovrai anche assegnare casualmente gli utenti ai gruppi di controllo e di varianti per ridurre le distorsioni e mantenere la validità del test.

Infine, dovresti assicurarti che la dimensione del campione del tuo pubblico sia sufficientemente ampia da ottenere risultati pertinenti. Se è troppo piccolo, non raccoglierai dati sufficienti per ottenere una significatività statistica; se è troppo grande, l'analisi richiederà troppo tempo e utilizzerà più risorse del necessario.

4. Implementare test A/B solo per i siti web.

Ora che le fasi di ricerca e preparazione sono terminate, puoi utilizzare tecniche per implementare il confronto sulla tua UX. Il modo migliore per impostare ed eseguire un esperimento efficace è utilizzare strumenti e infrastrutture A/B che automatizzano l'implementazione e aiutano a raccogliere risultati dall'analisi divisa.

Questi strumenti automatizzati dovrebbero anche aiutarti a eseguire l'esperimento sui segmenti di pubblico per un periodo di tempo specifico. Assicurati di determinare in anticipo questa durata, in modo da poter raccogliere una quantità adeguata di dati significativi per il confronto.

Puoi anche utilizzare gli strumenti di progettazione UX per implementare il tuo confronto. Usali per creare varianti UX che forniscano esperienze coerenti tra i tuoi segmenti di pubblico, per un confronto equo nel complesso.

5. Monitoraggio e raccolta dati.

Una volta avviata l'analisi, è necessario monitorare i risultati e raccogliere dati in tempo reale. Questa pratica ti aiuterà a tenere traccia dei progressi dell'esperimento e a garantirne le prestazioni costanti durante l'intero processo.

Questa pratica ti aiuterà anche a individuare subito anomalie inaspettate, in modo che non rovinino l'andamento della tua analisi. Monitora i risultati e imposta meccanismi di monitoraggio utilizzando gli strumenti A/B menzionati in precedenza e sarai in grado di raccogliere dati sul pubblico abbastanza rilevanti per le tue esigenze di analisi oggi.

6. Determinazione della significatività statistica.

Una volta che il test ha completato il suo corso, puoi analizzare i risultati, trarre conclusioni significative e applicare i risultati alla tua UX. Ciò richiede la selezione di un metodo statistico appropriato, in base alle metriche e agli obiettivi stabiliti.

Quale livello di significatività statistica funziona meglio per la tua analisi? Quanti dati validi devi raccogliere per poter dichiarare i risultati come statisticamente significativi? Assicurati di impostare chiaramente questi limiti in modo da poter determinare con successo un vincitore tra le tue varianti.

Se imposti correttamente il tuo test A/B e funziona senza interruzioni o anomalie, dovresti essere in grado di determinare un vincitore chiaro e sicuro tra le due varianti di test. Grazie a queste informazioni, puoi finalmente prendere una decisione basata sui dati che ti aiuterà a progettare e migliorare la tua UX esistente.

7. Prendere decisioni informate.

Quando applichi i risultati dell'analisi alla tua UX, assicurati di tenere traccia delle implicazioni pratiche dell'aggiornamento. Oltre ad applicare i risultati e a concludere la giornata, devi tenere traccia dell'impatto reale che questi cambiamenti hanno sulle esperienze dei tuoi utenti, per vedere se sono in linea con i risultati previsti.

Registrando questi risultati, puoi continuare a prendere decisioni aziendali informate sulla tua sperimentazione, per vedere come migliorare la progettazione della tua analisi A/B in futuro.

8. Iterare e migliorare continuamente.

Una cosa che potresti non sapere sulla sperimentazione di marketing è che non termina con un solo test. In effetti, il tuo viaggio è appena iniziato. Man mano che impari sempre di più su cosa funziona e cosa non funziona per il tuo pubblico, dovrai eseguire ancora più analisi per migliorare continuamente ogni iterazione del sito web del tuo marchio.

Attraverso test successivi e progressivi perfezionamenti, sarai in grado di ottimizzare gradualmente l' esperienza del cliente del tuo web design , affinché raggiunga il suo massimo potenziale. Assicurati quindi di imparare costantemente dai risultati, incorporare nuove informazioni e ripetere continuamente la tua UX oggi.

9. ROI dell'analisi A/B.

Questo processo di sperimentazione divisa potrebbe sembrare arduo e senza fine per il professionista del marketing digitale alle prime armi. Dopotutto, non è ridondante condurre ripetutamente lo stesso tipo di test sul design del sito web del tuo marchio?

La verità è che in realtà non stai conducendo lo stesso test ancora e ancora. La configurazione è la stessa, ma in realtà confronterai diversi elementi, variabili e varianti del design del tuo sito web ad ogni iterazione. Questo processo iterativo ti consente di acquisire informazioni preziose a ogni esecuzione, creando così un prezioso ritorno sull'investimento (ROI) per questo processo continuo.

10. Comunicare i risultati

Ora che conosci il valore di migliorare la tua UX attraverso test A/B coerenti, puoi comunicare i risultati della tua sperimentazione alle parti interessate all'interno e all'esterno dell'azienda.

Puoi comunicare i risultati in modo efficace attraverso la visualizzazione dei dati che tiene traccia del miglioramento del tuo progetto nel tempo. Man mano che esegui più test e applichi i risultati di conseguenza, avrai una grande quantità di dati da presentare alle parti interessate per dimostrare che le tue tecniche ottengono risultati positivi e infallibili per il marchio oggi.

Roadmap per una sperimentazione di marketing di successo

È una strada lunga e tortuosa per ottimizzare al massimo la UX del tuo sito web. Ma con lo split test, puoi definire la tua direzione con i dati e rendere la strada molto meno difficile a lungo termine.

Ricorda solo di applicare i principi di base dell’analisi A/B al processo di progettazione iterativa del tuo sito web. Attraverso questi principi, puoi raccogliere costantemente nuove scoperte e informazioni che rafforzeranno il tuo processo decisionale per una UX complessivamente migliore.

Punti chiave

Scopri oggi stesso nuovi modi per migliorare la tua UX con i test A/B. Ricordati di portare con te questi concetti chiave mentre sei in viaggio con questa nuova pratica di sperimentazione di marketing:

• Guida le decisioni con i dati. Testando, raccogliendo e creando strategie con i dati, puoi prendere decisioni migliori sull'ottimizzazione dell'esperienza utente mantenendo anche una ricca fonte di risultati storici.
• Tieni a mente i tuoi utenti. Tieni sempre presente anche l'esperienza reale del cliente. Sebbene i dati possano aiutarti a prendere decisioni, gli utenti determineranno se tali decisioni funzionano effettivamente o meno in tempo reale.
• Chiedi aiuto mentre combini le competenze. Applicare la sperimentazione di marketing alla progettazione UX richiede un'ampia gamma di competenze di marketing digitale, quindi non aver paura di contattare oggi stesso gli esperti di Propelrr per ricevere assistenza in questi due campi.

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