👉 Test multivariato e test suddivisi: quale utilizzare?

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Sei confuso sull'opportunità di eseguire test separati o test multivariati sulle tue pagine web, email e opzioni? È un problema comune quando inizi a ottimizzare le conversioni.

La maggior parte dei consigli sull'ottimizzazione del tasso di conversione ti dice di testare, testare di nuovo e continuare a testare. Ma non è sempre facile capire quali test dovresti eseguire e quando eseguirli.

In questa guida, confronteremo i test divisi e quelli multivariati. Alla fine, conoscerai i pro e i contro di ogni tipo, alcuni errori chiave da evitare e il tipo di test da utilizzare quando. Quindi sarai in grado di iniziare il piano di test in modo da ottenere più conversioni dalla tua strategia di marketing.

Split Testing vs. Definizioni di test multivariati

Iniziamo definendo test divisi e test multivariati. Spiegheremo questi in modo più dettagliato mentre passiamo attraverso la guida, ma queste brevi definizioni sono un punto di partenza.

Il test diviso sta testando un controllo rispetto a una variazione per un singolo elemento. Il controllo è l'elemento originale e la variazione è ciò che si modifica. In altre parole, si modifica un elemento in una pagina e si vede come i risultati per quella pagina variano rispetto alla versione originale.

Il test multivariato sta testando più combinazioni di elementi contemporaneamente. In altre parole, si modificano diversi elementi in una pagina e una versione potrebbe apparire radicalmente diversa da un'altra.

Comprensione dei test divisi

Il test diviso è anche noto come test A / B. Come detto in precedenza, è dove si prende un elemento su una pagina Web come un pulsante di invito all'azione, si cambia e si confrontano i risultati per ciascuna versione della pagina.

Lo fai dividendo il traffico in modo uniforme, in modo che il 50% dei visitatori veda la versione originale della pagina e l'altro 50% ne veda la nuova.

È un'altra versione di split test Test A / B / n. È lì che testate più varianti di un singolo elemento, dividendo il traffico in modo uniforme tra loro. Quindi, se volevi provare quattro diverse versioni di un pulsante di invito all'azione, i tuoi visitatori verrebbero divisi in quattro, con il 25% del totale vedendo ogni variazione.

Pro e contro di Split Testing

Ci sono un paio di vantaggi nell'utilizzare il test diviso come strumento di ottimizzazione della conversione. Innanzitutto, i test divisi funzionano bene anche su siti con poco traffico. Quindi, anche se stai appena iniziando a costruire la tua attività, puoi utilizzare il test diviso.

In secondo luogo, i test divisi forniscono dati affidabili perché le variabili sono piccole. In altre parole, dal momento che stai cambiando solo un elemento alla volta, ottieni risultati rapidamente e sono facili da misurare.

Ma c'è anche uno svantaggio nell'usare il test A / B: non puoi dire come interagiscono i diversi elementi di una pagina. Potresti decidere di cambiare il testo sul tuo pulsante CTA, ma potrebbe esserci qualcos'altro in quella pagina che influisce sul modo in cui le persone rispondono ad esso. Il test diviso non ti consente di misurarlo.

Errori da evitare con split test

Se hai intenzione di eseguire un test di divisione efficace, ci sono alcuni errori da evitare.

Uno di questi è testare le pagine sbagliate. Se non ci sono reali opportunità di miglioramento o se nessuno sta visitando una determinata pagina, non ha senso creare un test diviso. Allo stesso modo, se la modifica di un elemento di pagina non farà alcuna differenza per la linea di fondo, perché cambiarlo?

Ma se hai la possibilità di apportare una modifica che ti avvicini al raggiungimento dei tuoi obiettivi di business, allora esegui uno split test.

È anche consigliabile evitare testare troppe varianti. Mentre in teoria si potrebbe fare questo, in pratica renderebbe i test troppo lunghi. La maggior parte dei test A / B / n funziona con due o quattro varianti.

Un altro grosso errore è non formando un'ipotesi corretta prima di iniziare il test. Cos'è un'ipotesi? È un'ipotesi plausibile su cosa sia un problema e come puoi risolverlo, in base ai dati che hai.

La creazione di un'ipotesi ti consente di capire cosa vuoi testare e perché, e di pensare a come misurerai i tuoi risultati.

Digital Marketer ha un modello eccellente per la creazione di un'ipotesi:

Poiché abbiamo osservato [A] e feedback [B], riteniamo che la modifica di [C] per i visitatori [D] farà sì che [E] si verifichi. Lo sapremo quando vediamo [F] e otteniamo [G].

Ecco come si presenterebbe in una situazione reale:

Poiché abbiamo osservato un tasso di conversione basso e i visitatori hanno segnalato di non riuscire a trovare il pulsante di aggiornamento, riteniamo che rendere il pulsante più importante per tutti i visitatori aumenti le registrazioni di upgrade. Lo sapremo quando riscontreremo un aumento delle iscrizioni all'upgrade in un periodo di test di 2 settimane e otterremo i dati del sondaggio che mostrano che le persone ora possono vedere il pulsante.

sincronizzazione è un altro problema di test diviso comune. Ci sono due aspetti di questo:

  • Esecuzione del test per un tempo troppo breve. Se non hai testato per un periodo abbastanza lungo, i risultati non sono affidabili e non puoi trarre conclusioni definitive. Digital Marketer ha un grafico che ti guida alla lunghezza ideale per un test diviso.

  • Esecuzione di uno split test nel momento sbagliato. Ad esempio, se di solito aumenta il traffico verso il tuo negozio eCommerce prima di una vacanza importante, non è possibile confrontare i risultati con una sessione di prova in un altro periodo dell'anno. Hai bisogno di confrontare come con così puoi fidarti dei risultati del test.

Se vuoi sapere se i tuoi risultati dei test divisi sono affidabili, puoi verificare la significatività statistica. Questo è un modo elegante per dire che si assicura che i numeri si sommano e VWO ha uno strumento che ti aiuta a farlo.

È anche importante essere certi che ogni cambiamento porterà risultati. Si chiama valutazione di fiducia e lo standard del settore è del 95%. Questo strumento di Get Data Driven ti aiuterà a determinare il livello di confidenza per il tuo test diviso.

Comprendere i test multivariati

Come abbiamo detto, il test multivariato consente di testare più varianti su una pagina web contemporaneamente. Secondo Kissmetrics, i test con quattro varianti portano a miglioramenti il ​​27% delle volte, rispetto a solo il 14% con test split.

Esistono diversi tipi di test multivariati:

  • Prove fattoriali complete, che mette alla prova ogni possibile combinazione di elementi finché non c'è un chiaro vincitore. Ciò richiede molto traffico e il traffico è distribuito uniformemente tra le varianti.
  • Prove fattoriali frazionali (spesso utilizzando il metodo Taguchi), che utilizza un metodo di campionamento per testare combinazioni e analisi statistiche per decidere il vincitore. Tuttavia, questo significa che ci si basa in parte su ipotesi, piuttosto che su dati.
  • Test adattivi, che utilizza i dati in tempo reale sulle azioni dei visitatori per decidere sulla combinazione vincente.

Pro e contro dei test multivariati

Come strumento di ottimizzazione della conversione, i test multivariati offrono numerosi vantaggi. Innanzitutto, è più veloce di una serie di test divisi in quanto puoi modificare e valutare più elementi della pagina contemporaneamente.

In secondo luogo, ti aiuta a vedere come interagiscono i diversi elementi di una pagina in modo da poter valutare l'impatto complessivo. Questo può essere utile quando si riprogetta una pagina, poiché è possibile testare contemporaneamente titoli, pagine, pulsanti, immagini e moduli (anche se, come vedremo in seguito, ci sono delle conseguenze).

Inoltre, puoi facilmente scoprire quali elementi hanno maggiormente contribuito a qualsiasi aumento delle conversioni.

Tuttavia, ci sono anche alcuni svantaggi nel test multivariato. Ad esempio, non funzionerà con siti a basso traffico, a causa del numero di combinazioni che stai testando. È necessario avere almeno 100.000 visitatori al mese per considerarlo anche.

Questo vale anche per le singole pagine. Se una pagina non riceve abbastanza traffico, non ha senso eseguire un test multivariato su di essa.

Inoltre, più combinazioni di elementi testate, più lungo sarà il test. Se decidi di testare tre elementi come il titolo, chiama il pulsante di azione e l'immagine, che ti dà già otto combinazioni da testare. Se si testano più elementi, aumentano anche il tempo di test e il traffico necessario.

Errori da evitare con test multivariato

Come nel caso di split test, non utilizzare multivariato test senza un'ipotesi. Potresti provare più elementi, ma devi comunque avere un'idea dei risultati che ti aspetti.

Come accennato in precedenza, evitare testare siti che non hanno abbastanza traffico per rendere il test multivariato utile. Su quei siti, potrebbe essere necessario molto tempo per ottenere statistiche affidabili sui test multivariati.

Non eseguire il test per la troppo poco tempo. Più variazioni hai nel test, più tempo ci vorrà e più traffico avrai bisogno. Usa questo calcolatore di durata VWO per fare i conti.

Quella calcolatrice ti aiuterà anche a determinare se la tua dimensione del campione è abbastanza grande, dal momento che non testare con abbastanza traffico è un altro errore di test multivariato.

È importante scegliere elementi che possono avere un effetto sulle conversioni. Come accennato con i test divisi, non ha senso testare qualcosa di insignificante.

Infine, non utilizzare test multivariati per testare singoli elementi. Faresti meglio a usare un test A / B per quello.

Quale tipo di test dovrei usare quando?

Quindi, qual è il miglior tipo di test da utilizzare? La buona notizia è che non devi scegliere tra test multivariato e split test; è possibile utilizzare entrambi. I test divisi sono rapidi e puoi ottenere maggiori guadagni quando li usi. Il test multivariato consente di ottenere una panoramica di più modifiche, quindi è possibile utilizzare il test diviso per ottimizzare i singoli elementi.

ConversionXL consiglia di utilizzare il test diviso per trovare il layout migliore per una pagina e un test multivariato per modificare l'interazione di elementi di pagina diversi.

Indipendentemente dal tipo di test che utilizzi, ti consigliamo di seguire questo ciclo di test:

  • Identifica il problema, in base ai dati.
  • Formulare un'ipotesi su quale sia la causa del problema.
  • Pensa a una possibile soluzione.
  • Effettua il test utilizzando i test split o multivariati o entrambi.
  • Analizzare vedere quali sono i tuoi risultati.
  • Avviare nuovamente il ciclo.

Strumenti per test A / B e multivariato

Infine, ecco un breve elenco di strumenti di test A / B e multivariati che puoi utilizzare:

  • esperimenti sui contenuti di Google Analytics
  • Visual Website Optimizer
  • Optimizely
  • Google Optimize

E, naturalmente, puoi dividere i tuoi opt-opt OptinMonster per vedere quale versione è più efficace.

Ora conosci la differenza tra test divisi e test multivariati, quindi puoi iniziare con questi test come strumento di ottimizzazione delle conversioni. Puoi anche utilizzare i test divisi come parte dell'email marketing. Non dimenticare di seguirci su Twitter e Facebook per ulteriori guide gratuite.

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