Top.Mail.Ru

Как увеличить конверсию сайта с помощью A/B-тестирования

На главную
Дата: 18.03.2024

Каждый владелец бизнеса стремиться получить максимальную доходность от своего бизнеса. И, прежде всего, перед тем, как бизнес выходит в онлайн, ему нужен сайт. Как сделать сайт наиболее эффективным, заинтересовать потенциального клиента, чтобы он не ушел с него, а совершил какое-либо целевое действие – купил товар, заполнил форму, позвонил на контактный номер?

 Существует метод экспериментального подхода, позволяющий выбрать наиболее эффективное предложение для пользователя - A/B-тестирование. Метод заключается в сравнении двух или более версий одной страницы/элемента на сайте. Версии показываются пользователям в случайном порядке, для того, чтобы после окончания теста определить, какой вариант работает лучше для конкретной цели (коэффициент конверсии, рейтинг кликов и т. п.). Для профессионального анализа применяются сервисы, в которых собирается вся необходимая информация и поведении пользователей на сайте и статистические данные по каждому из тестируемых вариантов. 

 Что нужно для проведения А/Б тестирования?

  1. Прежде всего - это гипотеза, то есть предположение, которое необходимо проверить. Гипотеза должна быть конкретной, проверяемой и основанной на анализе данных. К примеру, если это касается рекламы, мы можем сделать предположение, что один оффер на сайте при одинаковых остальных элементах может вызвать больший интерес у пользователя, чем второй. При этом мы не меняем на первом экране больше ничего для чистоты эксперимента.

  2. Цели и метрики, которые мы хотим достичь этим экспериментом. Перед проведением А/Б теста мы должны стремиться получить определенный результат – это может быть увеличение трафика или конверсии, снижение отказов и т.д. Такая цель позволит получить количественные показатели, по которым мы сможем определить эффективность изменений – средний чек, количество заказов, переход в мессенджер и т.д.

  3. Распределение аудитории и размер выборки. Для чистоты проведения тестирования необходимо, чтобы трафик равномерно и случайным образом был распределен между контрольным и тестируемым вариантами. При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Размер выборки – это количество аудитории, которой будут демонстрироваться варианты продукта.

  4. Порог значимости и сроки проведения теста. Обычно срок проведения А/Б теста не должен превышать 14 дней. Порог значимости – это процентное значение между статистическими результатами тестовых групп, который в идеале не должен быть менее 5%, чтобы на выводы о результатах тестирования не влияли случайные данные.

photo_2024-03-21_08-44-58 (1).jpg

Главные ошибки, которые необходимо исключить при проведении тестирования:

  1. Исследование нескольких изменений. Ни в коем случае не вносите сразу несколько изменений при тестировании, ведь каждое может в ту или иную сторону может  повлиять на результат. Главное в А/Б тестах – их поэтапность, вы должны быть уверены, что именно какое-то конкретное изменение сайта влияет на выбранную нами метрику или же не влияет.

  2. Разовое проведение теста. Улучшив сайт один раз, нужно не останавливаться на достигнутом, проводить новые тестирования, выдвигая новые гипотезы и стремясь к идеалу, даже если он недостижим!

  3. Игнорирование внешних факторов – таких, как сезонность, длительные праздники в период проведения тестирования, периоды распродаж, которые могут повлиять на чистоту эксперимента. Выбирайте нейтральные периоды для тестирования.

  4. Использование чужих гипотез. Каждый бизнес индивидуален, и неправильно использовать гипотезу из одной ниши для другой, к примеру для продуктов, которые и так понятны потенциальным клиентам, не нужны длинные описания. А для сложных технологических товаров всё наоборот — пользователю необходимо объяснить, почему ему нужно купить именно этот продукт.

  5. Недостаточно полное отслеживание метрик. Каждое изменение может привести к совершенно неожиданным результатам, а не только к тем, которые мы могли бы ожидать. В связи с этим, необходимо дополнительно сегментировать аудитории, чтобы отследить значимые изменения, к примеру, по географическим параметрам, типу платформы (десктопной или мобильной), полу, возрасту, источнику трафика и т. д.

Таким образом, при соблюдении всех основных правил A/B-тестирования мы можем качественно влиять на конверсию сайта, постоянно улучшая его. При этом оно позволяет увеличить метрики или, наоборот, отсеять неэффективные варианты на раннем этапе, исключая субъективность при принятии решений.

Увеличьте свою аудиторию с персонализированными PPC-стратегиями от Webstripe
Наши индивидуальные PPC-стратегии помогут вам:
- Максимизировать присутствие в сети
- Привлечь больше целевых посетителей
- Увеличить конверсии и продажи
- Оптимизировать рекламные расходы
Получить консультацию

Поделитесь с друзьями:
Оставить комментарий