La cultura della sperimentazione

Una nuova definizione di CRO, una nuova rubrica

Se andassi sul web cercando l’acronimo CRO (Conversion Rate Optimization) troveresti varie definizioni in ambito digital marketing, una fra tutte: il processo di convertire i propri utenti in acquirenti aumentando il tasso di conversione.

Con più di 10 anni di progetti alle spalle su questo tema, abbiamo capito che questa definizione risulta essere riduttiva, principalmente per due motivi: da una parte è incentrata esclusivamente sul tasso di conversione che non è l’unico KPI di business rilevante, dall’altra perché rischia di tralasciare e non valorizzare il grande potenziale legato alla cultura della sperimentazione o ottimizzazione, focalizzandosi invece spesso solo sul falso mito di “modificare componenti del sito” come azione sufficiente a farci aumentare il fatturato.

Vediamo di cosa parliamo.

Cos’è la cultura della sperimentazione?

Se dovessimo darne una definizione, diremmo che

La cultura della sperimentazione o ottimizzazione è un approccio strategico aziendale atto a perfezionare i processi in ogni touchpoint del business che mira a creare valore per l’organizzazioneed è basato sullo studio del nostro consumatore e sulle logiche di test & learn.

Questo ragionamento si può applicare a tutti i livelli dell’organizzazione: logistico, performance “onsite” come pagine web e app, performance “offsite” come campagne e mail, architettura delle informazioni, algoritmico inteso come criteri di ricerca interna al sito/app, etc.

In generale è correttamente applicabile in tutti gli ambiti dove la sperimentazione dovrebbe essere il cardine e il fallimento un valore accettato dall’organizzazione come naturale fonte di conoscenza e potenziale valore: scientia est potentia.

È importante precisare che con fallimento si intendono “esperimenti non vincenti” da cui è comunque fondamentale estrarre insight sui nostri utenti. Anche grandi società fondate sul test & learn da decadi come Google, Facebook e Booking.com dichiarano serenamente che il loro tasso di successo medio non supera il 20%¹ (8 test su 10 mediamente falliscono).

Strategia di ottimizzazione

Applicando queste logiche nel nostro campo di competenza principale, il digital marketing, una prima strategia di ottimizzazione da cui partire per poter mettere in moto il processo, si avvale di strumenti come A/B test per validare ipotesi data driven e strutturate strategicamente in base agli obiettivi e le priorità del business. Questo processo è applicabile sia per le parti onsite come pagine/screenview specifiche, features, algoritmi; che offsite come ad esempio campagne di comunicazione, email e sms.
Con ipotesi data driven intendiamo tutte le idee e osservazioni basate su dati tangibili, sia di natura quantitativa – come i nostri analytics – sia qualitativa – come interviste a utenti, heatmaps, survey, customer care insights e così via.

L’attività strategica è basata su un processo di prioritizzazione di tali ipotesi, costituito da metriche oggettive quali la facilità di esecuzione o l’impatto atteso sul business.

Qualche anno fa un cliente di una grossa holding internazionale ci disse:

Come divisione digital marketing abbiamo la responsabilità di fare da apripista ad un processo di test & learn aziendale: avere grandi moli di dati e potenzialità tecnologiche a portata di mano è un privilegio spesso non sfruttato. Unit produttive differenti o strutture aziendali complesse impiegherebbero migliaia di euro e decine di settimane per fare quello che noi possiamo fare in pochi giorni con un processo strutturato di CRO.

La sua osservazione mi fece ricordare un aneddoto di come nel 2012 il team di F1 della Lotus al debutto mondiale, con un budget decisamente inferiore ai competitor, riuscì a piazzare Raikkonen al terzo posto in classifica generale. Come? Intuendo che budget e tecnologia non erano un’assicurazione per il successo, svilupparono un rigoroso programma di testing con oltre 30mila modifiche al design funzionale dello chassis in un anno, facendo simulazioni, testando gallerie del vento e prove su strada.²

Una rubrica sulla CRO

Abbiamo deciso di raccontare, in una rubrica, il nostro approccio strategico alla sperimentazione; ciò che abbiamo imparato e stiamo continuando ad imparare sul campo in questi ultimi anni grazie alle continue contaminazioni tra le diverse competenze che abbiamo in agenzia.

Nei prossimi articoli approfondiremo alcune tematiche:

  1. Continueremo a parlare dell’immaginario collettivo su questo tema rispetto alla realtà strategica, dei pilastri e detrattori dell’ottimizzazione. Capiremo perché investire risorse in una forte componente di analisi ci permette di scalare con insights dal potenziale di impatto sul business maggiore.
  2. Risponderemo ad alcune domande che abbiamo sentito spesso: come si attiva questo processo? Come gestire un flusso articolato di testing? Quali dati possiamo sfruttare? Quali analisi sono fondamentali? Come prioritizzare gli interventi? E molte altre…
  3. Vedremo le diverse fasi di maturità che un’azienda affronta in un percorso di crescita in questo ambito: quali sono gli elementi da tenere in considerazione per scalare?
  4. Tramite consigli basati sull’esperienza, aiuteremo i manager a comporre un team ottimale secondo le loro strutture aziendali.

Ora più che mai è chiaro che nel tempo il costo di acquisizione dei nostri consumatori crescerà sempre di più, pertanto ottimizzare le logiche di conversione è l’azione complementare con maggior ROI atteso che si possa intraprendere, soprattutto nel panorama italiano, ancora emergente su questo aspetto.
Cercheremo di approfondire il perché, secondo noi, attivare un processo di sperimentazione o Conversion Rate Optimization offre un vantaggio strategico non indifferente sfruttando i dati della nostra organizzazione per creare valore ed evitando di far guidare le scelte di business da assunzioni personali.

Nella tua esperienza ti sei interfacciato con altri topic sul tema CRO? Vuoi parlarci dei tuoi progetti di ottimizzazione? Conosciamoci!

Questo articolo è stato scritto dia Nicolò Pantaleoni, Digital Analytics Team Coordinator.

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