Test AB per Landing Pages: Definizione, fasi ed esempi

L’A/B testing si riferisce al confronto di due (o più) varianti di un landing page per vedere quale ha un rendimento migliore. Un processo di test correttamente progettato è in grado di fornire dati preziosi su quali modifiche applicate alle vostre pagine possono darvi il massimo dalle vostre campagne di marketing digitale. Esattamente come ha funzionato per uno degli ex presidenti degli Stati Uniti…

Già, alcune piccole modifiche alla splash page di Barrack Obama durante la campagna presidenziale statunitense del 2008 hanno migliorato il tasso di iscrizione del 40,6%, che si è tradotto in 57 milioni di dollari in più di donazioni! Prima, naturalmente, il suo staff di marketing ha eseguito una serie di test per selezionare la variante di layout ottimale (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).

Questo spiega chiaramente perché nel 2024 il 60% delle aziende sottoporrà a test i propri landing pages, come riportato da InvespCRO.

In questo post, esamino la definizione di test delle landing page, i passaggi chiave, gli strumenti utili e i casi di studio reali più interessanti, oltre a suggerimenti e errori comuni da evitare. Iniziamo!

Punti di forza:

• Il test A/B identifica il layout landing page più efficace mettendo a confronto due o più alternative.
• La sperimentazione di diversi elementi può migliorare l’esperienza dell’utente e aumentare le conversioni.
• I dati ricavati dai test A/B migliorano l’efficacia del marketing.
• Landingi offre strumenti avanzati per un test A/B efficiente ed efficace.
• Gli esperimenti di incrementalità si differenziano dai test A/B perché si concentrano sull’impatto complessivo degli sforzi di marketing.

Che cos’è il test AB Landing Page?

Il test A/B delle landing page è un metodo utilizzato per confrontare due versioni di una pagina di destinazione per determinare quella che ha prestazioni migliori. Questo processo prevede la creazione di due varianti di una pagina di destinazione, spesso denominate versione A e versione B, e la distribuzione del traffico del sito web tra di esse per vedere quale di esse genera più conversioni. Per visualizzarlo, date un’occhiata alla seguente pagina di destinazione:

Supponiamo che si tratti della variante “A”. Ricordatela. Ora guardate la variante “B” di questa pagina:

Vedete la differenza? I pulsanti di entrambe le pagine sono diversi in termini di copia, colore di sfondo, bordo e altri sottili parametri di design. Un test A/B di queste pagine può mostrare quale (se esiste) converte meglio. Poiché il pulsante è l’unica differenza, possiamo essere quasi certi che le eventuali differenze nel livello di conversione siano dovute proprio alle differenze nel design di questo elemento. Questa è, in breve, l’idea di come funziona l’A/B testing.

Che cos’è il Landing Page Split Testing?

Lo split testing (o split URL testing) è spesso usato in modo intercambiabile con l’A/B testing, ma a volte si riferisce a una funzione specifica degli strumenti di A/B testing che consente dimodificare  la proporzione di traffico diretto a ciascuna variante testata. Ad esempio, si può desiderare di inviare il 70% del traffico alla variante A e il 30% alla variante B. Nel semplice A/B testing la distribuzione del traffico è automatizzata e dipende completamente dagli algoritmi dello strumento o della piattaforma di testing.

Ci si può chiedere in quali casi sia utile impostare manualmente le proporzioni di traffico. Ecco le ragioni più comuni:

• Mitigazione del rischio: Se una variante (ad esempio, la variante A) è la versione attualmente più performante o predefinita, indirizzare una percentuale maggiore di traffico verso di essa (ad esempio, il 70%) assicura che qualsiasi potenziale impatto negativo sulle prestazioni complessive sia ridotto al minimo. Questo è particolarmente importante quando la posta in gioco è alta, ad esempio durante i periodi di picco delle vendite o le campagne di marketing più importanti.
• Raccolta dati più rapida per le nuove varianti: Quando si testa una nuova variante (ad esempio, la variante B) che potrebbe migliorare significativamente le prestazioni, l’invio di una quantità maggiore di traffico (ad esempio, il 30%) consente di raccogliere rapidamente dati sufficienti per determinarne l’efficacia. Questa raccolta accelerata di dati aiuta a decidere più rapidamente se implementare o meno la nuova variante.
• Allocazione delle risorse: Le proporzioni di traffico personalizzate consentono una migliore gestione delle risorse. Ad esempio, se una variante richiede maggiori risorse di server o di assistenza clienti, la limitazione del suo traffico può evitare il sovraccarico dei sistemi e garantire un’esperienza utente più fluida.
• Sperimentazione controllata: Regolando le proporzioni del traffico, le aziende possono controllare la portata dei loro esperimenti. Ciò è utile quando si testano cambiamenti innovativi o ad alto rischio, per i quali è necessario un rollout graduale e un attento monitoraggio per evitare interruzioni significative.
• Introduzione graduale delle modifiche: L’impostazione di proporzioni di traffico personalizzate consente un approccio graduale all’implementazione delle modifiche. Ad esempio, iniziando con il 10% del traffico diretto a una nuova variante e aumentandolo gradualmente man mano che aumenta la fiducia nelle sue prestazioni. Questo approccio garantisce l’identificazione e la risoluzione di eventuali problemi prima di un’implementazione completa.
• Targeting strategico: Le proporzioni personalizzate consentono un targeting strategico, in cui determinati segmenti di utenti possono essere indirizzati a varianti specifiche in base ai dati demografici, al comportamento o ad altri criteri. Questo approccio mirato può produrre approfondimenti più rilevanti e migliorare l’efficacia complessiva del test.

In sintesi, l’impostazione di proporzioni di traffico personalizzate negli split test offre flessibilità, riduce i rischi e garantisce una sperimentazione più strategica e controllata, portando in ultima analisi a un migliore processo decisionale e a prestazioni ottimizzate.

Quali elementi possono essere sottoposti al test AB?

Nei test A/B, le varianti di pagina possono differire per elementi come titoli, elementi visivi (immagini, video, caroselli, effetti, ecc.), moduli, pulsanti di invito all’azione, social proof e persino layout complessivo. Misurando le interazioni degli utenti e i tassi di conversione, gli esperti di marketing possono identificare quale versione è più efficace per raggiungere i loro obiettivi, che si tratti di generare lead, realizzare vendite o incoraggiare le iscrizioni.

Quali sono i principali vantaggi dei test AB Landing Page?

Il vantaggio principale dei test A/B è la capacità di fornire informazioni basate sui dati. Invece di affidarsi a congetture, gli esperti di marketing possono prendere decisioni informate basate sul comportamento reale degli utenti. Questo porta a un miglioramento e a un’ottimizzazione continui dei landing pages, migliorando in ultima analisi l’esperienza dell’utente e aumentando i tassi di conversione.

7 passi per i test AB Landing Page per migliorare i tassi di conversione

Il test delle landing page consiste in diverse fasi che aiutano a ottimizzare sistematicamente le pagine e a migliorare i tassi di conversione. Seguendoli, è possibile identificare ciò che risuona meglio con il pubblico e apportare miglioramenti basati sui dati.

1. Definizione di obiettivi e metriche

In primo luogo, definite obiettivi e metriche chiare. Questo vi aiuterà a capire cosa volete ottenere e come misurerete il successo. Gli obiettivi possono essere l’aumento delle iscrizioni, il miglioramento dei tassi di clic o l’incremento delle vendite. Le metriche sono i dati specifici che traccerete per valutare le prestazioni.

Esempio: Si può prendere come obiettivo il miglioramento del tasso di conversione sui dispositivi mobili, mentre come misura il numero di conversioni su mobile a settimana.

Suggerimento: scegliere una metrica primaria su cui concentrarsi per evitare di diluire l’impatto del test.

Errore da evitare: Evitare di fissare troppi obiettivi o metriche, che possono complicare l’analisi e diluire la concentrazione.

2. Creare ipotesi

In secondo luogo, create alcune ipotesi su quali cambiamenti potrebbero migliorare i vostri tassi di conversione. Un’ipotesi ben definita guida la progettazione dei test e assicura che si abbia un’idea chiara di ciò che si sta testando e perché. Le ipotesi devono basarsi su dati, feedback degli utenti o intuizioni di test precedenti.

Esempio: Un’ipotesi corretta potrebbe sembrare:“Cambiare il titolo da ‘Iscriviti ora’ a ‘Ricevi aggiornamenti esclusivi’ aumenterà le iscrizioni alla newsletter del 15% in un periodo di due settimane“.

Suggerimento: rendete le vostre ipotesi specifiche e misurabili per valutare facilmente i risultati.

Errore da evitare: Evitare di fissare troppi obiettivi o metriche, che possono complicare l’analisi e diluire la concentrazione.

3. Progettazione di varianti

In terzo luogo, progettate almeno due versioni (una di controllo e un’altra) del vostro landing page in base alle vostre ipotesi. Queste varianti saranno confrontate per vedere quale ha un rendimento migliore. Assicuratevi che i cambiamenti siano chiari e evidenti, ma non troppo drastici da confondere i visitatori.

Esempio: Come versione di controllo, potete prendere la versione esistente della vostra landing page, mentre la nuova versione deve essere modificata negli elementi che intendete testare. Se volete verificare l’efficienza del vostro modulo di lead generation, dovrete modificare il modulo nella nuova versione (ad esempio, limitando i campi del modulo, il layout, il testo o la lunghezza complessiva del modulo).

Suggerimento: limitare le modifiche a un elemento per ogni test per isolare l’impatto sulle prestazioni.

Errore da evitare: Evitare di apportare troppe modifiche contemporaneamente, che possono rendere difficile l’identificazione di quale modifica abbia avuto un impatto sui risultati.

4. Dividere il traffico

In quarto luogo, suddividete il traffico del sito web tra le diverse versioni del vostro landing page. Ciò garantisce un confronto equo, esponendo ciascuna variante a un numero adeguato di visitatori. Nella maggior parte dei casi è opportuno utilizzare quote uguali, ma in alcuni casi specifici è consigliabile suddividere il traffico in altre proporzioni (si veda il paragrafo sullo split testing).

Esempio: Se sapete tutto sulle prestazioni della vostra landing page attuale (anche quali sono gli elementi che influenzano maggiormente il tasso di conversione), può essere ragionevole indirizzare più traffico sulla nuova variante, che vi dà risultati e vi permette di implementare più rapidamente modifiche importanti.

Suggerimento: per ottenere risultati precisi, assicurate una distribuzione casuale e uniforme del traffico.

Errore da evitare: Evitare una distribuzione del traffico non uniforme, che può falsare i risultati e portare a conclusioni errate.

5. Esecuzione del test

Quinto, eseguire il test per un periodo sufficiente a raccogliere dati sufficienti. La durata deve essere sufficientemente lunga per tenere conto delle variazioni nel comportamento dei visitatori, ad esempio nei giorni feriali rispetto ai fine settimana.

Esempio: Lasciate che il test venga eseguito per almeno una settimana per raccogliere dati sufficienti. Se il traffico è scarso, il test dovrebbe durare più a lungo.

Suggerimento: evitare di apportare modifiche durante il periodo di prova per garantire la coerenza.

Errori da evitare: Non apportate modifiche al vostro sito web o alle variabili del test durante il periodo di test. Le modifiche possono alterare i risultati e invalidare il test.

6. Analisi dei risultati

Infine, analizzate i risultati esaminando i dati raccolti per determinare quale variante ha ottenuto risultati migliori. Utilizzate strumenti statistici per confrontare i tassi di conversione e altre metriche rilevanti basandovi solo sui risultati statisticamente significativi.

Esempio: Confrontate i tassi di conversione di entrambe le versioni per vedere quale ha ottenuto risultati migliori. Cercate di individuare il motivo per cui la landing page vincente si è dimostrata migliore. Confrontate le vostre conclusioni con i risultati di casi di studio simili disponibili online per aumentare la probabilità che la vostra interpretazione sia accurata.

Suggerimento 1: suddividete i dati in base a diversi segmenti di pubblico, come i dati demografici, le fonti di traffico o il comportamento degli utenti. In questo modo si possono rivelare intuizioni che potrebbero essere nascoste nei dati aggregati e aiutare a personalizzare le ottimizzazioni future.

Suggerimento 2: esaminare non solo i tassi di conversione, ma anche altre metriche rilevanti come la frequenza di rimbalzo, il tempo di permanenza sul sito e il valore di vita del cliente. Questa visione olistica fornisce una comprensione più completa del comportamento degli utenti e dell’impatto di ogni variazione.

Errori da evitare: Fare attenzione ai bias di conferma, ossia interpretare i dati in modo da confermare i propri preconcetti. Analizzare i dati in modo obiettivo e considerare tutte le possibili spiegazioni dei risultati osservati.

7. Attuazione della variante vincente

In settimo luogo, implementate la variante vincente nel sito web. Documentate i risultati e gli apprendimenti di questo test per informare i futuri test A/B.

Esempio: Se la nuova headline ha aumentato le iscrizioni, aggiornate di conseguenza la vostra landing page. In altre parole, fate in modo che la variante vincente diventi la vostra pagina web.

Suggerimento: testate continuamente nuove ipotesi per continuare a ottimizzare la vostra pagina di destinazione.

Ogni fase del test si basa sulla precedente, creando un approccio strutturato per ottenere risultati migliori e un maggiore coinvolgimento del pubblico.

Eseguendo regolarmente dei landing page test, è possibile migliorare sistematicamente i tassi di conversione, prendendo decisioni basate sui dati che migliorano i vostri sforzi di marketing.

Esempi di test AB

I test AB sono una procedura comune per le aziende di diversi settori. Di seguito troverete alcune applicazioni esemplari tratte da casi di studio reali pubblicati sul web. Esplorate e imparate come si presenta nella pratica del marketing digitale e che tipo di effetti potete aspettarvi.

1. Bukvybag

Elemento testato: Titolo della pagina di destinazione

Contesto (sfida): Bukvybag, un’azienda specializzata in borse da donna, stava lottando con un basso tasso di conversione sulla propria home page. Sospettavano che il titolo esistente, “Borse e accessori versatili”, non riuscisse a catturare efficacemente l’interesse del pubblico di riferimento.

Ambito e varianti dei test A/B: Per affrontare questo problema, Bukvybag ha utilizzato una funzione di contenuto dinamico per eseguire uno split test sul titolo della home page. L’obiettivo era quello di individuare il titolo che avrebbe risuonato meglio con i potenziali clienti e che avrebbe portato a tassi di conversione più elevati. Sono state testate diverse varianti dell’headline, ognuna delle quali enfatizzava una diversa proposta di valore:

• Variante A: “Distinguetevi dalla massa con le nostre borse uniche e alla moda”.
• Variante B: “Scoprite il compagno di viaggio definitivo che unisce stile e funzionalità”.
• Variante C: “Borse di qualità superiore progettate per l’esplorazione e l’avventura”.

Risultati: Il test A/B ha rivelato un chiaro vincitore, portando a un aumento del 45% degli ordini. L’aumento significativo delle conversioni ha dimostrato che il titolo scelto era più efficace nel coinvolgere il pubblico. I risultati hanno raggiunto la significatività statistica, confermando che il miglioramento non era dovuto al caso e che il nuovo titolo poteva sostenere il tasso di conversione migliorato nel tempo.

Basato su un racconto di: Barbara Bartucz (OptiMonk)

2. Going 

Elemento testato: Copia per il pulsante call-to-action

Contesto (sfida): Going ha dovuto affrontare una sfida significativa per presentare in modo efficace i propri piani di abbonamento. La loro strategia convenzionale si concentrava nell’invogliare i visitatori della pagina a registrarsi per un piano gratuito e limitato, con la speranza di vendere successivamente un’opzione premium. Tuttavia, questo approccio non riusciva a trasmettere adeguatamente l’intero valore delle offerte premium di Going, con conseguenti tassi di conversione deludenti.

Ambito e varianti dei test A/B: Per affrontare questo problema, Going ha utilizzato gli strumenti di test A/B di Unbounce per perfezionare la propria chiamata all’azione (CTA). Hanno sperimentato due diverse CTA sulla loro homepage: “Iscriviti gratis” e “Prova gratis”.

Risultati: Questo aggiustamento, apparentemente di poco conto – solo una modifica di tre parole – mirava a sottolineare meglio i vantaggi del piano premium completo presentando un periodo di prova gratuito. Ciò ha reso la proposta di valore più trasparente e immediata per i potenziali clienti. La nuova CTA “Prova gratis” ha portato a una riduzione del tasso di abbandono del modulo, che a sua volta ha determinato un aumento del 104% degli avvii di prova mese su mese. Questo miglioramento sostanziale non solo ha incrementato i tassi di conversione dai canali a pagamento ma, per la prima volta, ha anche superato il traffico organico.

Basato su una storia di: Paul Park (Unbounce)

3. WorkZone

Elemento testato: Loghi dei testimonial dei clienti posizionati accanto al modulo di lead generation

Contesto (sfida): WorkZone, una società di software con sede negli Stati Uniti specializzata in soluzioni di gestione dei progetti e strumenti di collaborazione per la documentazione, aveva bisogno di migliorare i propri tassi di conversione dei lead. Per rafforzare la reputazione del suo marchio, WorkZone ha inserito una sezione di recensioni dei clienti accanto al modulo di richiesta demo nella sua pagina di lead generation. Tuttavia, i loghi colorati delle testimonianze dei clienti distoglievano i visitatori dal completare il modulo, con un impatto negativo sulle conversioni.

Ambito e varianti del test A/B: Per risolvere questo problema, WorkZone ha condotto un test A/B per determinare se la modifica dei loghi delle aziende nelle testimonianze dei clienti dal colore originale al bianco e nero avrebbe ridotto la distrazione e aumentato il numero di richieste di demo. Il test è durato 22 giorni, confrontando i loghi colorati originali (controllo) con le versioni in bianco e nero (variazione).

Risultati: I loghi in bianco e nero hanno portato il 34% in più di invii di moduli rispetto alla versione originale. Con una significatività statistica del 99%, la conclusione è stata semplice: i loghi ridisegnati riducono efficacemente la distrazione e migliorano la conversione degli utenti. Sono stati implementati immediatamente dopo i test.

Basato su una storia di: Astha Khandelwal (VVO)

4. Orange

Elemento testato: Lightbox/Overlay

Contesto (sfida): Gli abbonamenti mobili di Orange sono una parte vitale della loro strategia commerciale. L’obiettivo principale era quello di migliorare il tasso di raccolta di contatti del sito web e aumentare il numero di utenti mobili attivi. I dati indicavano che la pagina di sottoscrizione era la fonte principale di lead registrati, il che ha indotto a concentrarsi sull’ottimizzazione di questa pagina per incrementare la raccolta di lead in generale.

Ambito e varianti del test A/B: In precedenza, Orange utilizzava un overlay di exit-intent (una sorta di lightbox) sulla versione desktop della pagina di iscrizione per catturare i contatti prima che gli utenti lasciassero il sito. Il test A/B mirava a determinare se l’implementazione di un overlay basato sul tempo sulla versione mobile avrebbe migliorato la raccolta di contatti. Il test prevedeva l’attivazione di un overlay dopo 15 secondi per gli utenti che non avevano ancora fornito le informazioni di contatto, confrontando questa variante con la pagina standard senza overlay.

Risultati: I risultati sono stati notevoli, con un aumento del 106,29% del tasso di raccolta di lead. L’esperimento ha dimostrato che le sovrapposizioni temporali sui dispositivi mobili superano in modo significativo i trigger di uscita su desktop, portando a un tasso di conversione più elevato.

Basato su una storia di: Oana Predoiu (Omniconvert)

5. InsightSquared (ora: Mediafly)

Elemento testato: Campi modulo su un modulo di generazione di contatti

Contesto (sfida): InsightSquared, un’azienda B2B che si occupa di semplificare le previsioni di vendita, si è trovata di fronte a un problema con i propri moduli di lead generation. Il modulo originale appariva eccessivamente lungo a causa di diversi campi opzionali, che sembravano intimidire i potenziali lead e portavano a un tasso di abbandono più elevato. Nonostante questi campi fossero facoltativi, la loro presenza dissuadeva gli utenti dal completare il modulo.

Ambito e varianti del test A/B: L’azienda ha deciso di testare una versione semplificata del modulo eliminando i campi opzionali, con l’obiettivo di rendere il modulo meno scoraggiante e più facile da usare. La metrica chiave era la percentuale di utenti che fornivano il proprio numero di telefono, con un’osservazione iniziale secondo cui solo il 15% lo faceva. Il test prevedeva l’implementazione del nuovo modulo semplificato nella pagina di download dell’eBook per verificare se la riduzione dei campi avrebbe portato a un tasso di conversione più elevato.

Risultati: Il modulo semplificato ha migliorato significativamente il coinvolgimento degli utenti, con un notevole aumento del 112% delle conversioni. Ciò ha confermato che la semplificazione del modulo mediante l’eliminazione dei campi opzionali lo ha reso più accessibile, incoraggiando così un maggior numero di utenti a compilarlo.

Basato su una storia di: Willem Drijver

In cosa differiscono gli esperimenti di incrementalità dagli esperimenti A/B?

Gli esperimenti di incrementalità delle landing page misurano il vero impatto aggiuntivo di un’intera campagna di marketing o di un insieme di interventi di marketing confrontando le prestazioni di un gruppo di test esposto all’intervento (o alla campagna) con un gruppo di controllo per un periodo più lungo, mentre gli esperimenti A/B confrontano due o più versioni di una landing page (con lievi modifiche di singoli elementi, non di più) per determinare quale si comporta meglio in un ambiente controllato e a breve termine. Riportiamo la tabella in modo più preciso:

Aspetto	Esperimenti A/B	Esperimenti di incrementalità
Obiettivo	Confrontare due o più versioni per identificare la più performante	Misurare l’impatto aggiuntivo di una campagna specifica o di un insieme di interventi di marketing.
Tempi	A breve termine, risultati immediati	A lungo termine, valutazione dell’impatto duraturo
Tipo di intuizione	Determinare quale versione ha un rendimento migliore	Determinare l’effetto netto dell’intera campagna (o almeno di un insieme di azioni)
Focus	Elementi specifici della pagina e loro performance	Metriche di performance complessive e loro variazione incrementale
Caso d’uso esemplificativo	Testare diversi titoli o pulsanti di invito all’azione	Valutazione dell’impatto di una politica di prezzi di una vendita invernale

Qual è il miglior strumento di A/B Testing per Landing Pages?

Il miglior strumento di A/B testing per landing pages è Landingi, in quanto, oltre a un’interfaccia semplicissima, offre molte funzioni non disponibili nella maggior parte degli strumenti della concorrenza, come Unbounce o Carrd. Oltre ai semplici test A/B che mettono a confronto due diverse varianti della vostra landing page (ad esempio, due pagine identiche con diverse call to action o titoli), è possibile eseguire nella piattaforma, tra le altre cose, anche

• test multivariato (test A/B/x) – consente di creare diverse varianti della pagina di destinazione per eseguire un test completo di più modifiche contemporaneamente,
• split testing – si riferisce al confronto delle prestazioni di due o più pagine completamente diverse (non le varianti di una pagina) inviando traffico – in proporzioni uguali (o personalizzate), non casuali – allo stesso URL per determinare quale pagina converte meglio (con questo si determinerà più rapidamente quale strategia di progettazione porta risultati migliori).

Un ulteriore vantaggio è rappresentato dall’integrazione degli strumenti di test nella piattaforma di costruzione landing page, che non solo è conveniente, ma garantisce anche la compatibilità e riduce i costi degli strumenti di marketing digitale.

Eseguire il test AB Landing Page con Landingi.

Sebbene Landingi sia principalmente un popolare costruttore di pagine, è dotato di una serie di strumenti per l’ottimizzazione del tasso di conversione: da una suite completa di esperimenti sulle pagine di destinazione (tra cui test multivariati e split test delle pagine di destinazione) al tracciamento del comportamento degli utenti, fino a strumenti di intelligenza artificiale multifunzionali. Con questi strumenti a disposizione, oltre a tonnellate di modelli e integrazioni pronte all’uso, è possibile costruire landing page non solo molto accattivanti ma anche di successo, in grado di raggiungere il pubblico di riferimento in modo più efficace.

Per chi vuole ottimizzare la spesa pubblicitaria, Landingi supporta anche la sperimentazione delle pagine relative alle campagne eseguite in Google Ads. I test A/B, in questo caso, aiutano a determinare quale layout di pagina genera più conversioni, assicurando che il budget pubblicitario sia utilizzato in modo efficace.

Landingi è un’ottima scelta anche per chi non ha precedenti esperienze di A/B testing di landing page, poiché le sue funzionalità di test sono disponibili gratuitamente per 7 giorni, il che è perfetto per familiarizzare con l’idea basata sulla pratica. Basta iscriversi e provare!