Perché l’effetto farfalla influisce sull’ottimizzazione della conversione?

Quando tutto è connesso, in diversi modi e a diversi livelli, un piccolo cambiamento può avere enormi conseguenze. È qui che entra in gioco l’effetto farfalla. Ma sai perché l’effetto farfalla influisce sull’ottimizzazione della conversione dei tuoi spazi digitali?

L’effetto farfalla è un concetto della teoria del caos. L’idea che lo sostiene è a seguente: date alcune circostanze particolari del tempo e condizioni iniziali di un determinato sistema dinamico caotico, qualsiasi piccola discrepanza tra due situazioni, una piccola variazione dei dati iniziali darà luogo a situazioni in cui entrambi i sistemi evolvono su certi aspetti in maniera completamente differente.

Ciò implica che se in un sistema si produce una piccola perturbazione o cambio iniziale, si genererà un effetto considerevolmente grande a breve o medio termine.

Qualcosa che si comprende con questo esempio proposto da Edward Norton Lorenz: se si divide in due il mondo o situazioni globali quasi identiche ma, se in una di esse, c’è una farfalla che sbatte le ali e nell’altra no, a lungo termine il mondo con la farfalla e il mondo senza diventeranno mondi differenti.

Ottimizzazione della conversione

L’ottimizzazione della conversione, nota anche come CRO (Conversion Rate Optimization) è una parte importante del marketing online. Il suo obiettivo è aumentare il tasso di conversione delle azioni che vengono realizzate in ogni campagna.

Con l’aiuto dell’ottimizzazione della conversione, gli imprenditori possono applicare misure di successo, immaginare futuri possibili risultati e calcolare il ROI (ritorno dell’investimento) più facilmente. Il CRO influisce sulla SEO e ingloba diversi aspetti di un sito.

Qualunque sia l’obiettivo principale del tuo sito, una conversione è completare con successo un’azione determinata. Il tasso di conversione è la percentuale di traffico che completa questa specifica azione.

Obiettivo: soddisfare i tuoi clienti

Gli sviluppatori software, i proprietari di un brand e i grafici spesso lavorano su piccoli dettagli per soddisfare i propri clienti. Realizzano piccoli cambiamenti affinché l’ottimizzazione della conversione aiuti a soddisfare le aspettative.

Ma per loro è difficile definire le esperienze dei propri clienti quando si focalizzano nell’analizzare gli effetti dei piccoli dettagli. È ovvia l’importanza di tenere in considerazione le differenti percezioni e necessità delle persone.

Per esempio:

• Il comportamento di una lista di utenti registrati.
• La posizione di un pulsante.
• La lingua scelta per guidare l’utente.
• Il rendimento dei servizi.

Formano parte di ciò che si denomina user experience. Che questi cambiamenti causino variazioni o no all’interno della campagna è ciò che si conosce come effetto farfalla. L’idea che questi piccoli cambiamenti possano avere grandi effetti e produrre un risultato molto diverso.

Come misurare ciò che non si misura

La metafora dell’effetto farfalla è la possibilità di effetti secondari inaspettati prodotti da una serie di cambiamenti. Come ti puoi assicurare che non stai provocando un uragano quando fai questi piccoli cambiamenti? Ovviamente devi provare tutto, verificando.

Gli A/B test sono confronti di elementi completamente distinti all’interno di una pagina. Consiste nel mostrare versioni distinte di un elemento a segmenti di visitatori. E misurare quali di essi hanno una percentuale di conversione maggiore.

Si possono fare prove con tutti gli elementi di una pagina:

• Il pulsante della call to action.
• Gli header.
• Il contenuto.
• La quantità di testo..
• Le immagini.
• L’ordine degli elementi.
• I tipi e le dimensioni dei font.

Se provando questo nuovo elemento il risultato è l’incremento del tasso di conversione, è chiaro cosa devi implementare.

Devi sviluppare una mentalità da sperimentatore. Per questo è necessario che pensi se ciò che stai facendo è ciò che i tuoi visitatori stanno cercando. Tieni conto che in un cliente specifico l’impatto può essere maggiore dopo aver effettuato azioni apparentemente piccole. Saperlo è importante per l’ottimizzazione della conversione.

Il potenziale degli imbuti di conversione

Quando fai un cambio in una piccola parte del tuo sito web, puoi verificare i flussi virtuali confrontandoli con misurazioni precedenti negli imbuti di conversione.

Ovviamente, misurare un cambiamento per l’ottimizzazione della conversione nel tempo, può essere più difficile dato che il comportamento varia abbastanza a seconda dei diversi fattori. Come, per esempio, il giorno della settimana o se il tuo utente deve pagare l’IVA o è in vacanza.

Puoi effettuare un cambiamento solo per alcune persone e poi misurare la conversione nell’imbuto virtuale, confrontandola con i dati degli utenti che non sono stati esposti al cambiamento.

Misurare l’effetto farfalla da un prisma multidimensionale

Il trucco è che se misuri molti di questi flussi allora hai un’immagine multidimensionale relativa all’esperienza di tutti loro.

La cosa importante riguardo a questi imbuti virtuali multidimensionali è che, dato che stai gestendo sottogruppi di persone che hanno interagito con i tuoi piccoli cambiamenti, puoi misurare l’effetto farfalla con sufficiente precisione.

Anche se il tuo cambiamento è un miglioramento relativamente piccolo. Per esempio, se aggiungi qualche pulsante o menu a tendina, è probabile che tu veda una variazione nei tassi di conversione nelle analisi posteriori all’interno del tuo imbuto virtuale.

La probabilità di vedere questo effetto è dovuto al fatto che analizzi un sottogruppo di persone che hanno interagito prima della tua modifica. Si può dire che stai usando una lente d’ingrandimento per misurare l’effetto farfalla dei tuoi cambiamenti.

L’effetto farfalla nelle campagne di marketing online

Esistono diversi esempi dell’impatto dell’effetto farfalla nelle strategie digitali. In Xero per esempio hanno fatto alcuni A/B test relativi a piccoli cambiamenti. E hanno usato gli imbuti virtuali per misurare il loro impatto. E, quindi, l’ottimizzazione della conversione.

I dati che hanno ottenuto dalle analisi sono stati i seguenti:

1.- Aiuto sul sito Vs. blocchi verdi

Questo primo esperimento non ha dato i risultati sperati. All’inizio su alcune pagine apparivano blocchi verdi per guidare i clienti sul sito. Erano basicamente informativi ma risultavano antiquati, dato che erano stati creati nel 2008.

Hanno deciso di aggiornare questi elementi con un nuovo stile. E, per questo, hanno utilizzato l’aiuto del team marketing. Così hanno creato una nuova grafica più amichevole con un sistema di aiuto basato su contenuti video.

Hanno confrontato i risultati delle pagine aggiornate e li hanno misurati nell’imbuto. Hanno cominciato con un indice che mostrava se il cliente era interessato nella funzione di aiuto.

Poi hanno analizzato dove interagiva il pubblico con questa funzione. Sapendo che per farlo avrebbero visto il nuovo strumento di aiuto. E, alla fine, hanno verificato se i nuovi clienti sono giunti a sottoscrivere i servizi Xero.

Dati comparativi di 50 giorni

Un confronto di 50 giorni prima e dopo ha mostrato che i vecchi blocchi verdi funzionavano meglio dei nuovi componenti di aiuto. Non solo, le persone non interagivano con la nuova funzione. C’erano anche possibilità che non terminassero sottoscrivendo il servizio.

Non si sono resi conto del problema durante l’A/B test che analizzava il passare del tempo. I 50 giorni precedenti il cambiamento sono stati confrontati con i 50 giorni successivi. Quindi gli analisti di dati sono arrivati alla conclusione che l’aiuto era troppo anticipato perché fosse cliccato e dava fastidio.

La nuova funzione di aiuto non ha avuto successo. Ovviamente, approfondendo l’analisi dei dati, hanno scoperto che le persone che interagivano con il contenuto, hanno invertito la tendenza. Quindi hanno cambiato il formato con un altro che indicava ‘Aiuto per chi lo desidera’.

Qui si sono resi conto che dovevano trovare una forma migliore di aiutare chi ne aveva bisogno. Ma senza interferire con chi non aveva bisogno di aiuto.

2.- Configurazione del conto bancario

Questo è un esempio di successo. Questo esperimento è stato effettuato a seguito di un problema conosciuto dal brand. diversi clienti hanno chiamato il supporto tecnico per verificare perché non potevano collegarsi con i dati del proprio conto bancario.

Risultò che non era chiaro che le persone dovessero compiere un’azione in più. Prima dovevano configurare i feeds bancari, creando l’account bancario di Xero.

Per questo esperimento, hanno fatto il cambio su alcune banche selezionate, ottenendo un A/B test simultaneo.

È risultato essere un piccolo grande cambiamento. Ma la cosa più importante è che il tempo impiegato per riconfigurare i conti bancari del sito era stato ben speso, dati gli ottimi risultati.

3.- Nueva configurazione guidata per il cliente

L’ultimo esempio riguardava l’area di iscrizione dei nuovi utenti. Fu provata una configurazione guidata. Furono intervistati diversi clienti. Gli utenti provarono alcuni prototipi e si resero conto che l’aiuto contestuale era ciò di cui avevano bisogno i nuovi clienti Xero.

Il remedio:

Si richiedeva un po’ di lavoro di back end perché funzionasse completamente. Mentre lavoravano al progetto hanno anche realizzato un piccolo esperimento che metteva alla prova l’idea delle nuove possibilità di questa iniziativa.

Nel pannello di controllo, i nuovi utenti potevano vedere una serie di icone con avvisi di attività che un nuovo cliente avrebbe potuto considerare rilevanti. L’esperimento considera il contenuto adattato a una grafica in stile di lista, che obbliga il cliente a tenere in considerazione queste attività. A chi non piace segnare le cose in una lista?

Curiosamente, i risultati hanno favorito lievemente la serie di icone. Ovviamente, come per l’esperimento anteriore, quando le persone interagiscono con la lista di verifica o il carosello, i risultati cambiano.

Quelli che interagiscono con la lista di verifica hanno più probabilità di trasformarsi in clienti potenziali rispetto a quelli che interagiscono con il carosello. Ovviamente, il carosello attrae più persone.

Quindi, il passo seguente è stato quello di cercare forme di fare in modo che la lista di verifica fosse più interessante e adattata ai diversi gruppi di clienti. La domanda interessante è: se si coinvolgono più persone aumenteranno le misurazioni o diminuirà questo effetto?

Piccoli cambiamenti con grandi risultati

Quando gli utenti in generale mostrano piccoli cambiamenti nel comportamento, questi possono condurre a modifiche di massa. Come puoi capire e prevedere tutto se i piccoli cambiamenti vanno oltre la tua comprensione e la tua capacità di percepire la realtà e come migliorare la prevedibilità?

La teoria del caos. L’effetto farfalla. È una delle possibili risposte.

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