Test mul­ti­va­ria­to: la complessa procedura per l’ot­ti­miz­za­zio­ne del tasso di con­ver­sio­ne

L’ot­ti­miz­za­zio­ne del tasso di con­ver­sio­ne è l’obiettivo di ogni svi­lup­pa­to­re e gestore di sito web. Contenuti e prodotti di qualità, così come un traffico in crescita, sono di solito elementi che portano negozi e aziende al successo, ma possono anche risultare inef­fi­ca­ci se i risultati de­si­de­ra­ti non portano alle azioni volute, come un acquisto o un click su un pulsante o la com­pi­la­zio­ne di un modulo. Mentre il numero dei vi­si­ta­to­ri viene in­fluen­za­to da azioni com­ple­ta­men­te diverse (Social Media Marketing, SEO, SEA, link building, ecc.), il rag­giun­gi­men­to delle con­ver­sio­ni è legato so­prat­tut­to a due fattori: la fiducia degli utenti nel negozio o nel sito web e l’usabilità della pagina.

Per mi­glio­ra­re l’usabilità di un sito, il test mul­ti­va­ria­to è una soluzione molto uti­liz­za­ta tra gli svi­lup­pa­to­ri e i marketer. Con una moderna procedura di verifica, che è ancora più complessa di un A/B Testing, è possibile rin­trac­cia­re e risolvere le vul­ne­ra­bi­li­tà degli elementi ve­ri­fi­ca­ti per fa­ci­li­ta­re l’accesso ai contenuti per gli utenti. Se i vi­si­ta­to­ri ap­prez­za­no il sito, è molto probabile che vorranno sof­fer­mar­vi­si più a lungo e che eseguano una delle azioni de­si­de­ra­te, generando così una con­ver­sio­ne.

Il fun­zio­na­men­to di un test mul­ti­va­ria­to è il­lu­stra­to dal seguente esempio: il sito web di un de­ter­mi­na­to prodotto deve essere ot­ti­miz­za­to; la de­scri­zio­ne e l’immagine uti­liz­za­ta sono state se­le­zio­na­te come criteri prin­ci­pa­li per la rea­liz­za­zio­ne del test. Il test di controllo deve fornire in­for­ma­zio­ni sul modo in cui entrambe le de­scri­zio­ni del prodotto A e B, nonché le immagini del prodotto 1 e 2, in­fluen­zi­no il tasso di con­ver­sio­ne. A questo scopo le immagini e le de­scri­zio­ni vengono combinate l’una con l’altra in modo che risultino le seguenti com­bi­na­zio­ni:

• De­scri­zio­ne A, immagine 1
• De­scri­zio­ne A, immagine 2
• De­scri­zio­ne B, immagine 1
• De­scri­zio­ne B, immagine 2

In questo esempio ci sono quattro diverse com­bi­na­zio­ni: per ogni variante aggiunta, aumenta anche il numero di com­bi­na­zio­ni possibili. Le quattro diverse versioni vengono ora pre­sen­ta­te ai po­ten­zia­li clienti che vi­sua­liz­za­no la relativa pagina del prodotto sul negozio online. In questo modo l’intero traffico viene ripartito tra tutte e quattro le varianti. Le con­ver­sio­ni ottenute (in questo caso cioè gli acquisti ef­fet­tua­ti) vengono tracciate durante la fase di verifica con l’aiuto di strumenti di analisi come Maxymiser o Webtrends Optimize, cosicché dopo la con­clu­sio­ne del test mul­ti­va­ria­to può essere calcolato un tasso di con­ver­sio­ne per ciascuna delle quattro varianti. Quanto più alto è il traffico e maggiore è il tempo di os­ser­va­zio­ne, tanto più precisi sono i risultati ottenuti.

Poiché il test mul­ti­va­ria­to (come il test A/B) può essere ef­fet­tua­to solo se il sito, l’app o il negozio sono già online, rispetto ai test di usabilità (che hanno luogo nella fase di sviluppo del progetto) questo ha il vantaggio di definire la per­cen­tua­le di utenti inclusi nell’espe­ri­men­to. Per questo si parla anche di metodi di indagine quan­ti­ta­ti­va. No­no­stan­te l’ese­cu­zio­ne di test mul­ti­va­ria­ti appaia estre­ma­men­te complessa, diventa re­la­ti­va­men­te facile grazie a vari strumenti. In questo modo le diverse pagine di test sono facili da con­fi­gu­ra­re e vengono im­ple­men­ta­te tramite una stringa di codice Ja­va­Script nel progetto web. I risultati vengono vi­sua­liz­za­ti in tempo reale in tabelle di facile lettura, in modo tale da vedere fa­cil­men­te quali com­bi­na­zio­ni sem­bre­reb­be­ro ri­scuo­te­re un maggiore successo.

Rispetto al test A/B, il test mul­ti­va­ria­to non si limita alla com­pa­ra­zio­ne di due versioni di una pagina, ma esegue un numero di test il­li­mi­ta­ti. Questo sem­pli­fi­ca enor­me­men­te la verifica di diversi elementi e fornisce inoltre ad un os­ser­va­to­re ad­de­stra­to nozioni generali sull’in­te­ra­zio­ne delle varie com­po­nen­ti. I dati del test mul­ti­va­ria­to non solo rivelano quali com­bi­na­zio­ni incidono ne­ga­ti­va­men­te e po­si­ti­va­men­te sul tasso di con­ver­sio­ne prendendo in con­si­de­ra­zio­ne un singolo caso; for­ni­sco­no anche un’immagine concreta su quali com­po­nen­ti e in che modo con­tri­bui­sco­no al successo generale di un sito web. Le in­for­ma­zio­ni ottenute con il test mul­ti­va­ria­to possono pertanto avere un ruolo molto im­por­tan­te nello sviluppo di progetti futuri.

Affinché i risultati di un test mul­ti­va­ria­to abbiano l’efficacia de­si­de­ra­ta, è in­di­spen­sa­bi­le avere di regola un traffico elevato: questo perché il traffico viene ripartito su almeno quattro tipi di test (e spesso anche di più). Un ulteriore problema di questo metodo si verifica ogni volta che una o più variabili sot­to­po­ste a verifica non in­fluen­za­no in alcun modo il tasso di con­ver­sio­ne, so­prat­tut­to quando si in­ter­pre­ta­no i risultati ottenuti. In questo caso un test mul­ti­va­ria­to potrebbe presto rivelarsi una scelta sbagliata che complica inu­til­men­te il processo di va­lu­ta­zio­ne, al contrario di un semplice test A/B.

Il metodo migliore per ve­ri­fi­ca­re l’usabilità del vostro sito dipende da diversi fattori, anche se il volume del traffico svolge si­cu­ra­men­te il ruolo più im­por­tan­te. Se avete appena rea­liz­za­to un sito web e vi rivolgete solo a un numero limitato di vi­si­ta­to­ri, anche se ef­fet­tua­te il test mul­ti­va­ria­to in un arco di tempo maggiore, non ri­ce­ve­re­te sta­ti­sti­che at­ten­di­bi­li che vi for­ni­sca­no in­for­ma­zio­ni circa il successo delle singole varianti. In tal caso si consiglia di ve­ri­fi­ca­re la fun­zio­na­li­tà di singole variabili con test A/B con­se­cu­ti­vi. Se il vostro sito mostra invece un traffico elevato, i test mul­ti­va­ria­ti faranno de­ci­sa­men­te ri­spar­mia­re tempo e fatica. 

Un pre­re­qui­si­to per entrambi i metodi è che possano formulare chiare ipotesi e risultati det­ta­glia­ti per gli elementi ve­ri­fi­ca­ti, al­tri­men­ti i risultati dei test diventano difficili da in­ter­pre­ta­re. Rispetto alla verifica dell’usabilità durante il processo di sviluppo, quando rea­liz­za­te un live test dovete pertanto mettere anche in conto che il tasso di con­ver­sio­ne tenderà tem­po­ra­nea­men­te a peg­gio­ra­re. Se si tratta solo di provare nuove idee e varianti, i test mul­ti­va­ria­ti non sono né ef­fi­cien­ti né efficaci e il test A/B è spesso troppo limitato. Analisi pre­ven­ti­ve in ambiti più piccoli e con pro­ble­ma­ti­che definite rap­pre­sen­ta­no in questi casi una soluzione de­ci­sa­men­te più idonea e priva di fattori di rischio.

Se il vostro sito web mostra un traffico suf­fi­cien­te e decidete di uti­liz­za­re il test mul­ti­va­ria­to, non dovreste in­ten­der­lo come un via libera per integrare inu­til­men­te molte variabili o creare diverse versioni. Per un risultato ottimale è con­si­glia­bi­le procedere in modo stra­te­gi­co e mettere insieme solo gli elementi più im­por­tan­ti, ef­fet­tuan­do una pre­se­le­zio­ne. Per andare sul sicuro, potete anche ve­ri­fi­ca­re ancora una volta il risultato con un test A/B finale. Ogni volta che ef­fet­tua­te un test, tenete a mente che non esiste alcuna garanzia per un aumento sta­ti­sti­co del tasso di con­ver­sio­ne, in quanto questo valore descrive solo una tendenza.