Kā izmantot A/B testēšanu, lai uzlabotu savas vietnes konversijas rādītāju

Ievads

Daudzi mārketinga speciālisti var domāt, ka viņi labi pārzina, kas darbojas un kas ne. Taču patiesība ir tāda, ka instinkts var melot. Tieši šajā gadījumā jums ir jāizvairās no minējumiem un jāveic A/B testēšana.

A/B testēšana ir stratēģijas efektivitātes analīzes process reālajā dzīvē un reālajā laikā. Jūs varat redzēt, kā darbojas atsevišķi elementi, piemēram, virsraksti vai aicinājumi veikt darbību, un lapas. Jūs varat novērot apmeklētāju reakciju. A/B testēšanas rezultāts ir jūsu izpratne par to, ko ieviest vai noņemt no tīmekļa vietnes.

Vēl viena A/B testēšanas priekšrocība ir tā spēja palielināt vietnes konversijas līmeni. Bet kas ir A/B testēšana, kādi ir tās veidi un kā ar to sākt? Šajā rakstā aplūkosim A/B testēšanas pamatus un sniegsim padomus veiksmīgai īstenošanai, lai ar pārliecību sāktu testēšanu.

Izpratne par konversijas koeficientu un tā nozīmi

Kas ir konversijas koeficients?

Pieņemsim, ka sākat uzņēmējdarbību, lai pārdotu savus produktus vai pakalpojumus. Jūs izveidojat tīmekļa vietni vai lietotni un sagaidāt, ka apmeklētāji izmantos jūsu saturu un veiks kādas darbības. Šīs darbības ir konversijas, un jums ir nepārtraukti jāpalielina to skaits. Tieši šeit ir jādefinē konversiju optimizācija (CRO).

Kas ir reklāmguvumu optimizācija? CRO ir process, kura mērķis ir palielināt to cilvēku skaitu, kuri veic vēlamo darbību (konvertē), piemēram:

• plānot zvanu;
• iegādāties produktu;
• abonēt e-pasta jaunumus;
• rezervēt demonstrāciju u. c.

Jūs varat uzlabot jebkura uzņēmuma konversijas rādītāju vai koncentrēties uz e-komercijas konversijas optimizāciju. Jebkurā gadījumā jums ir jāvienkāršo ceļš, kas apmeklētājiem jāveic, lai iegādātos preces. Tas var ietvert navigācijas izkārtošanu vai noteiktu saišu parādīšanu, jebko, lai parādītu klientiem ceļu.

Kādēļ konversijas rādītājam ir nozīme?

Konversijas rādītājs ir viens no būtiskākajiem rādītājiem, jo tas parāda, ko lietotāji meklē, kas viņiem patīk un kas viņiem neļauj pāriet uz citām lapām. Iespējamie iemesli zemam konversijas rādītājam ir bezgalīgi, piemēram, šādi:

• slikta lietojamība;
• gausa veiktspēja;
• reklāmas neefektivitāte;
• neērta pogu izvietojums;
• maza izmēra saites, ko var piespiest ar vienu pirkstu utt.

Iedomājieties, ka jūsu vietni apmeklē 100 apmeklētāji, bet tikai viens no viņiem veic pirkumu. Tas ir 1 % konversijas koeficients. Taču, izmantojot CRO taktiku, jūs potenciāli varat palielināt šo konversijas rādītāju līdz 2 % vai pat vairāk!

Padziļināta konversijas koeficienta analīze un dažādu vietnes komponentu pielāgošana var uzlabot dizainu. Tas nozīmē lielākus pārdošanas apjomus un ieņēmumus jūsu uzņēmumam, kā arī lielāku klientu apmierinātību, un kurš gan varētu no tā atteikties? Tāpēc jums vajadzētu palielināt šo rādītāju.

Kas ir A/B testēšana un kāpēc jums to vajadzētu apsvērt?

Kas ir A/B testēšana?

Ar A/B apzīmē divu tīmekļa vietnes funkciju versiju salīdzināšanu. Jūs izveidojat viena elementa A un B versiju un parādāt tās lietotājiem. Ņemiet vērā, ka, lai iegūtu pareizos rezultātus, datplūsma jāsadala vienmērīgi.

Pieņemsim, ka vēlaties pārbaudīt, vai teksts ir pietiekami redzams, un palielināt to. Jaunais teksts būtu versija B. Otra puse apmeklētāju redzētu standarta tekstu jūsu tīmekļa vietnē (versija A). Tad jūs salīdzināt galvenos veiktspējas rādītājus (KPI) un katras lapas rādītājus un metriku un nosakāt uzvarētāju variantu.

A/B testēšanas priekšrocības

A/B testēšana ir uzticams veids, kā noteikt, kā jāizskatās jūsu vietnei, lai nodrošinātu vairāk reklāmguvumu. Saskaņā ar datiem 58 % uzņēmumu izmanto A/B testēšanu CRO vajadzībām. Tas uzņēmumiem sniedz arī šādas priekšrocības:

• informētu lēmumu pieņemšana;
• palielināt ieņēmumus;
• novērst berzi pirkuma ceļojumā;
• klientu sāpju problēmu risināšana;
• lietotāja pieredzes uzlabošana;
• novērst cilvēku aiziešanu no tīmekļa vietnes (samazināt bounce rate);
• veikt mazāka mēroga izmaiņas un soli pa solim pārstrādāt vietnes.

Kādi ir testēšanas veidi?

URL sadalīšanas testēšana

Ir daudz neskaidrību starp vārdiem split testēšana un A/B testēšana. Dalītajā testēšanā salīdzina vienu jūsu vietnes versiju - kontrolversiju - ar citu - "variācijas" lapu, lai noskaidrotu, uz kuru no tām vietnes apmeklētāji reaģē vislabāk.

Šīm lapām jābūt ar vienu un to pašu mērķi, piemēram, mudināt cilvēkus veikt pirkumu. Taču to dizainam vajadzētu būt atšķirīgam salīdzinājumā ar A/B testēšanu, kas ietver nelielas, vienreizējas modifikācijas, kuras tiek veiktas priekšējā daļā. Turklāt sadalītajā testēšanā izmantotajām lapām jāatrodas dažādos URL adresēs.

Daudzfaktoru testēšana

Šis testēšanas veids attiecas uz vairāku elementu kombināciju vienlaicīgu testēšanu. Lapā tiek mainīti vairāki elementi, tāpēc galaprodukta izskats dažādās versijās var ievērojami svārstīties.

Vairāku lappušu testēšana

Ja elements ir vairākās lapās, bet nav tas pats, parādās citur vai tam ir cits nosaukums, tiek izmantots vairāku lappušu tests. To var izdarīt divējādi:

• Piltuves daudzlappušu testēšana: visas pārdošanas piltuves pārprojektēšana, lai izveidotu jaunu versiju;
• Parastā vairāku lapu testēšana: konkrētu elementu, piemēram, pogu, baneru, nozīmīšu, atsauksmju u. c., maiņa vai aizstāšana.

A/B testēšanas process sīkāk

1. Kādi ir jūsu mērķi?

Identificējiet sava uzņēmuma un vietnes mērķi. Ko jūs uzskatāt par konversiju un kas dod vislielāko peļņu? Jūsu mērķis var būt palielināt pasūtījumu skaitu, vidējo pasūtījuma vērtību, abonementu skaitu vai tikai klikšķus uz reklāmu. Jums arī jānosaka testējamo lapu prioritātes. Kā? Identificējiet vislabāk un vissliktāk strādājošās lapas attiecībā uz datplūsmu un vietu meklētājā, izmantojot tādus rīkus kā Ranktracker tīmekļa vietnes audits.

2. Kas motivē un satrauc jūsu auditoriju?

Lai novērstu šķēršļus apmeklētāju mārketinga piltuvē, noskaidrojiet, kādas ir viņu uzvedības problēmas un virzītājspēki. Piemēram, ja vēlaties palielināt pārdošanas apjomus e-komercijas vietnē, iespējamās patērētāju bažas var būt šādas:

• bezmaksas/apmaksāta piegāde;
• iespēja atgriezt preces;
• dažādu maksājumu metožu pieejamību u. c.

3. Kāda ir jūsu hipotēze?

Nākamais solis pēc iepriekšējiem diviem posmiem ir hipotēzes formulēšana. Kādi jūsu tīmekļa vietnes aspekti būtu jāpārbauda, lai sniegtu saviem klientiem labākus pakalpojumus? Norādiet, ko plānojat sasniegt, un ņemiet vērā ārējos faktorus, piemēram, brīvdienas, akcijas, sadarbību ar ietekmīgiem cilvēkiem utt. Konkrēts piemērs ir pārdošanas apjoma palielināšana. Iespējamā hipotēze var būt šāda: ja pie kases parādīšu vairāk maksājumu iespēju, cilvēki biežāk iegādāsies, izmantojot vēlamo metodi.

4. Uzsākt A/B testus

Tagad ir pienācis laiks pētījumus pārvērst praksē. Katrai hipotēzei izveidojiet A/B vai multivariantu (ar vairākām iespējām) testu. Izmantot teoriju, lai vadītos pēc jebkādām dizaina korekcijām, izstrādājot varianta lapu. Testa veikšanai un tā rezultātu izsekošanai varat izmantot īpašus rīkus, kurus mēs aplūkosim vēlāk.

Atgriežoties pie iepriekšējā piemēra ar maksājumu pakalpojumiem, varat integrēt vairākas iespējas, piemēram, Apple Pay, Google Pay, Samsung Pay vai pat kriptovalūtu. Sadaliet datplūsmu uz pusēm, lai viena puse redzētu veco dizainu, bet otra - jauno.

5. Rezultātu izsekošana un analīze

Vai jums izdevās sasniegt testa sākumā izvirzītos mērķus? Izmēriet testa rezultātus, piemēram:

• konversijas likme;
• bounce rate;
• ieņēmumu pieaugums.

Nosakiet abu grupu konversijas rādītāju atšķirību un salīdziniet tos ar vidējiem parametriem. Tas ļaus jums novērtēt iegūto rezultātu lietderību reālajā dzīvē.

6. Īstenot labāko alternatīvu

Izvietojiet uzvarētāju un pārliecinieties, ka tā ir vienīgā iespēja, kas tiek rādīta vietnē. Tagad jums ir pieejama reāla statistika, kas parāda, kas apmeklētājiem patīk jūsu tīmekļa vietnē. Ja neesat novērojuši lielas izmaiņas, pārvērtējiet hipotēzi un sāciet no jauna. Pat šķietamas neveiksmes var novest pie sasniegumiem. Mācieties no tām un pārskatiet, kas dos vai nedos rezultātus.

A/B testēšanas rīki

Kā jau minēts iepriekš, A/B testēšanas rīka izmantošana šo procesu vienkāršos. Jūsu pārdošanas/mārketinga programmatūrā, visticamāk, ir iebūvētas testēšanas iespējas atkarībā no tā, ar ko nodarbojaties. Šie rīki ļauj jums pielāgot testēšanas kampaņas, analizējot lietotāju uzvedību, izmantojot siltuma kartes un ierakstīšanu/atkārtošanu.

Taču specializētās A/B testēšanas sistēmas nodrošina vairāk nekā tikai minimumu. Piemēram, daudzās no tām ir iepriekš iestatīti testēšanas scenāriji. Tāpēc tās ir tik populāras, un aptuveni 75 % vadošo tiešsaistes mazumtirgotāju izmanto šādu programmatūru.

Visefektīvākie A/B testēšanas rīki var paātrināt, paplašināt un palīdzēt jums izstrādāt eksperimentēšanas programmu. Divi tipiskākie risinājumu veidi ir šādi:

• Kvantitatīvi instrumenti, kas balstās uz precīziem, skaitliskajiem datiem: Vislabāk šīs tehnoloģijas var izmantot, lai apkopotu informāciju kvantitatīvā, skaitliskā formā, piemēram:
  1. cilvēku skaits, kas izmantojuši jūsu tīmekļa vietni, lietotni vai produktu;
  2. to lietotāju īpatsvars, kas kļuvuši par potenciālajiem klientiem vai pircējiem;
  3. pogu klikšķu biežums.

Šādi risinājumi ir VWO un Omniconvert.

• Kvalitatīvie rīki, kas ir orientēti uz lietotāju un produktu (PX): Tie apvieno lietotāju pieredzi, lietotāju uzvedību un produkta pieredzi, lai atklātu, kāpēc cilvēki rīkojas noteiktā veidā. Hotjar, Usersnap un CrazyEgg ir daži šādas programmatūras piemēri.

Labāk ir izmantot abus rīkus, lai iegūtu maksimālu vērtību savai vietnei.

Labākā prakse efektīvai A/B testēšanai

Lūk, kas jums jāatceras, izstrādājot A/B testēšanas procesus:

• Vienlaikus testējiet viena mainīgā variācijas. Pieņemsim, ka jūs maināt pogas krāsu un teksta lielumu. Kā jūs varēsiet noteikt, kas un cik lielā mērā ietekmēja jūsu konversijas rādītājus? Vienam testam ir jāizmanto tikai viens elements.
• Koncentrējieties uz atbilstību. A/B testēšana var sniegt ieskatu par mērķauditorijai atbilstošāku saturu, piesaistot un pārvēršot apmeklētājus līderos.
• Izstrādājiet atkārtojamu procesu. Tas ietver iemācītā izmantošanu, lai veiktu turpmākus testus un izvēlētos, vai saglabāt, atcelt vai paplašināt katru testa koncepciju.
• Pārliecinieties, ka jūsu mērķis ir skaidrs. SaaS, B2B un e-komercijas uzņēmumiem var būt atšķirīgi mērķi: pirkumi, bezmaksas izmēģinājuma reģistrēšanās vai līdera veidlapas iesniegšana. Jūsu uzdevums ir atrast savu mērķi.

Kļūdas, no kurām jāizvairās A/B testēšanas laikā

Tēma par A/B testēšanu nebūtu pilnīga, ja netiktu apspriestas iespējamās kļūdas, kas varētu rasties tās gaitā. Tās ir:

• Pareizas plānošanas neievērošana. Jums jāveic pētījumi, lai izvirzītu hipotēzi. Tā noteiks maināmos elementus, gaidāmos rezultātus un prioritātes. Nepareiza hipotēze sākumā var nepareizi virzīt visu testēšanas procesu. Jums arī vajadzētu iet savu ceļu, nevis paļauties uz to, kas ir izdevies citiem. Tāpēc ļoti svarīgi ir noteikt savu auditoriju un prasības.
• Vairāku elementu testēšana vienlaicīgi. Vairāku elementu izvēle testēšanai vienlaicīgi ir mulsinoša un prasa detalizētāku analīzi. Nosakiet prioritātes un testējiet katru elementu soli pa solim.
• **Nepareiza testa ilguma noteikšana. **Galīgie rezultāti būs atkarīgi no dažādiem faktoriem, jo testu veiksiet ar reāliem lietotājiem. Piemēram, atkarībā no sezonas, darba dienas vai akcijas var būt atšķirīgi konversijas rādītāji. Tāpēc ieteicamais testa ilgums ir viena vai divas nedēļas.
• Satiksmes nebalansēšana. Jums ne tikai vienmērīgi jāsadala datplūsma, bet arī jāsabalansē esošo un jauno klientu plūsma, lai iegūtu pareizo konversijas līmeni.
• Pārtraukšana pēc viena testa. Lai turpinātu pārbaudīt hipotēzi, ir nepieciešami pierādījumi, kas to apstiprina. Tāpēc jums ir jāvāc daudzveidīgi dati, kas apstiprina secinājumus, lai būtu pārliecinātāki par savu tēzi. Tas nozīmē veikt vairākus testus, piemēram, sešus mēnešus, lai atrastu piemērotāko versiju.

Secinājums: Tīmekļa vietnes uzlabošana, izmantojot A/B testēšanu

Vai meklējat veidus, kā maksimāli palielināt konversijas? Šajā uzdevumā jums var palīdzēt A/B testēšana. Statistika rāda, ka tā ir otra visvairāk izmantotā stratēģija pēc analīzes konversiju optimizācijā. Un 97,6 % uzņēmumu ziņo, ka veic A/B testus. Jūs varat testēt dažādas tīmekļa vietnes sastāvdaļas, vienlaikus paļaujoties uz izpēti, lai optimizētu lietotāja pieredzi. Tādējādi jūs veicat precīzas prognozes, kas noved pie lielākiem pārdošanas apjomiem un ieņēmumiem.

Mēs esam apsprieduši svarīgākos soļus, lai uzsāktu savu pirmo A/B testu, un iespējamās kļūdas, no kurām vajadzētu izvairīties. Izvēlieties vienu testējamo elementu, norādiet savus mērķus un mācieties no rezultātiem.

Izmantojiet arī A/B testēšanas rīkus, lai padarītu šo procesu vieglāk vadāmu. Tie ir daudzpusīgi un jaudīgi un atšķiras pēc sarežģītības, cenas un testēšanā izmantojamo datu veida. Tāpēc varat atrast sev piemērotāko neatkarīgi no tā, vai esat maza aģentūra vai strauji augošs uzņēmums.