Come migliorare le landing page con A/B basato su comportamento

Per impostare test A/B sulle landing page si inizia definendo chiaramente l'obiettivo da migliorare, ad esempio il tasso di invio del modulo o il click sul pulsante principale. Si crea una variante modificando un singolo elemento, come il testo del titolo o il colore del bottone, mentre si mantiene tutto il resto invariato. Si divide il traffico in modo uniforme tra la versione originale e la variante, si raccolgono i dati finché non si raggiunge una sufficiente affidabilità statistica e poi si analizza quale versione ha prodotto il risultato migliore.

Si possono usare piattaforme di testing che permettono di segmentare gli utenti in base alle azioni registrate, come le pagine visitate o gli eventi scatenati, e di servire diverse versioni della pagina a ciascun segmento. Queste soluzioni offrono anche funzioni di registrazione delle sessioni e di visualizzazione delle mappe di calore, così da collegare direttamente il comportamento osservato alle variazioni testate.

Le metriche che più spesso indicano dove intervenire sono la profondità di scorrimento, che mostra quanto gli utenti arrivano giù nella pagina, e le mappe di calore dei click, che evidenziano gli elementi che attirano l'attenzione. Anche il tempo medio di permanenza e la frequenza di abbandono nei campi del modulo possono rivelare punti di frizione. Combinando queste informazioni si riesce a individuare quali cambiamenti hanno maggiori probabilità di influenzare il risultato desiderato.

È consigliabile interrompere il test solo dopo aver raccolto un numero adeguato di visite per entrambe le varianti e aver osservato che la differenza tra i risultati rimane costante per diversi giorni consecutivi. Se si nota una variazione molto ampia nei primi pochi giorni, meglio attendere perché potrebbe essere effetto del caso. Inoltre, se le fonti di traffico cambiano in modo significativo durante il test, è meglio fermarsi e ricominciare con condizioni più stabili.

I risultati dei test A/B possono essere impiegati per affinare le campagne di performance marketing: si prende la variante vincente e si allinea il messaggio degli annunci, le parole chiave e il pubblico target a ciò che ha funzionato meglio sulla pagina. Si aggiornano le creatività e si ridistribuisce il budget verso i canali che hanno portato il traffico più pertinente, così da aumentare la probabilità che ogni visita generi l'azione desiderata.

Tra gli errori più frequenti c'è quello di modificare più elementi contemporaneamente, il che rende impossibile capire quale cambiamento ha influito sul risultato. Un altro errore consiste nel non segmentare il pubblico in base al comportamento precedente, perdendo l'opportunità di scoprire cosa funziona per gruppi diversi. Anche interrompere il test prima di aver raccolto dati sufficienti o non considerare variazioni stagionali può portare a conclusioni fuorvianti. Infine, trascurare le metriche di coinvolgimento come lo scorrimento o i click sui elementi secondari limita la comprensione del vero impatto delle varianti.