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?
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Главные ошибки, которые необходимо исключить при проведении тестирования:
-
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.
-
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!
-
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.
-
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.
-
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.
- Максимизировать присутствие в сети
- Привлечь больше целевых посетителей
- Увеличить конверсии и продажи
- Оптимизировать рекламные расходы
Поделитесь с друзьями: