Perché i test di navigazione hanno un'alta leva
I test A/B nell'e-commerce vengono applicati più comunemente alle pagine prodotto, alle righe oggetto delle email, alle creatività pubblicitarie e ai flussi di checkout. La navigazione viene testata meno frequentemente, nonostante abbia un vantaggio strutturale rispetto a queste altre superfici: le modifiche alla navigazione riguardano ogni visitatore su ogni pagina, mentre i test sulle pagine prodotto interessano solo i visitatori che raggiungono quel prodotto specifico, e i test email riguardano solo gli iscritti.
Un test di navigazione che raggiunge il 100% delle sessioni e produce un incremento di 0,2 punti percentuali del tasso di conversione genera lo stesso aumento di fatturato di un test su pagina prodotto che raggiunge il 40% delle sessioni con un incremento di 0,5 punti — ma il test di navigazione è molto più semplice da implementare e ha un effetto di secondo ordine più ampio sulla profondità di sessione, le pagine per visita e il tasso di riacquisto. Il vantaggio di copertura della navigazione la rende una delle superfici di A/B testing più efficienti in termini di capitale disponibili.
«Il nostro test statisticamente più significativo dell'anno non è stato un test su pagina prodotto o un test di checkout — è stato un test sulle etichette della Tab Bar. Abbiamo testato 'Shop All' versus 'All Products' versus 'Browse' nello slot generico della Tab Bar. 'Browse' ha vinto con il 18% in più di engagement di navigazione e la differenza di fatturato era misurabile in 10 giorni. Il test ha richiesto 30 minuti per essere configurato e non ha richiesto alcun sviluppatore. È il test che raccomando a ogni store di eseguire nel primo mese con Navi+ — le etichette contano più di quanto la maggior parte delle persone pensi.»
— Un cliente Navi+, brand alimentare di specialità
Cosa testare nella navigazione
Non tutte le variabili di navigazione sono ugualmente testabili o ad alto impatto. Le seguenti variabili producono costantemente risultati misurabili quando testate:
Allocazione degli slot della Tab Bar. Quali cinque destinazioni occupano la Tab Bar è una decisione strategica che la maggior parte degli store prende una volta sola senza mai riconsiderare. Il test A/B delle configurazioni della Tab Bar — sostituire uno slot con un'alternativa, confrontare configurazioni con priorità alle categorie rispetto a quelle con priorità alle promozioni, testare uno slot di ricerca versus uno slot per categoria in evidenza — fornisce dati direttamente attribuiti al fatturato su quale configurazione Tab Bar serve meglio il pubblico dello store. Questa è la variabile di navigazione a maggior leva per la maggior parte degli store.
Linguaggio delle etichette di navigazione. "Sale" versus "Offerte", "Nuovi arrivi" versus "Appena arrivati", "Bestseller" versus "I più popolari" — il linguaggio delle etichette influenza i tassi di clic in modo prevedibile e misurabile. Testare le etichette è un esperimento a basso rischio e a rapido completamento che può rivelare differenze significative nel modo in cui i visitatori rispondono a diverse terminologie. L'etichetta vincente riflette tipicamente il linguaggio dei visitatori stessi (dalle query di ricerca, dalle email di supporto e dalle recensioni) piuttosto che la terminologia interna del brand.
Ordine e gerarchia degli elementi di navigazione. Il primo elemento in un elenco di navigazione riceve un'attenzione e dei clic sproporzionati. Testare diversi ordinamenti all'interno di un pannello Mega Menu — quale categoria appare prima, quale sottocategoria è in evidenza in cima a una colonna — può spostare significativamente la distribuzione del traffico all'interno di una categoria, con effetti di conversione che dipendono da quali categorie hanno tassi di conversione più alti o più bassi.
Presenza e destinazione del FAB. Testare se un FAB è presente o meno, e se sì, verso quale destinazione punta, fornisce dati su se una call-to-action flottante persistente aggiunge valore per il pubblico specifico dello store. Alcuni store trovano che i FAB aumentino la conversione; altri li trovano fonti di distrazione. Testare è meno costoso che presumere.
Come misurare correttamente i risultati dei test di navigazione
I test di navigazione vengono spesso letti in modo errato perché gli analisti misurano le metriche sbagliate:
| Metrica | Adatta per i test di navigazione? | Perché sì / Perché no |
|---|---|---|
| Tasso di clic sulla navigazione | Sì — segnale di engagement primario | Misura direttamente l'efficacia della navigazione |
| Tasso di conversione per sessione | Sì — segnale di fatturato definitivo | Richiede una dimensione campionaria sufficiente (2+ settimane) |
| Frequenza di rimbalzo | Segnale precoce utile | I miglioramenti alla navigazione spesso riducono il rimbalzo rapidamente |
| Tasso di conversione di una pagina specifica | Fuorviante se isolato | Una navigazione migliore può inviare meno visitatori ma più qualificati su una pagina, gonfiando il CVR senza guadagno di fatturato |
La misurazione più affidabile per i test di navigazione è il fatturato per sessione nel periodo di test per ciascuna variante. Questo tiene conto sia del tasso di conversione che degli effetti sul valore dell'ordine ed è la misura più diretta dell'impatto commerciale. La significatività statistica al livello di confidenza del 95% richiede tipicamente 1.000–2.000 sessioni per variante per un effetto di 0,2 punti percentuali — raggiungibile in 2–3 settimane per store con traffico moderato.
La flessibilità di configurazione di Navi+ rende il test A/B della navigazione semplice: modifica la configurazione della navigazione, esegui il test per la dimensione campionaria richiesta, confronta il fatturato per sessione nel periodo. Le modifiche hanno effetto immediato, il rollback è altrettanto immediato e nessuno sviluppatore è necessario in nessuna fase del ciclo di test.
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