Testare A/B: A fi sau a nu fi

Fără durere, fără câștig și fără piste. Pentru a transforma traficul pe care îl aduc anunțurile dvs. în vânzări, trebuie să vă optimizați în mod constant site-ul prin îmbunătățirea experienței utilizatorului, modificarea comportamentului utilizatorului și creșterea ratei de conversie. Dar cum vă puteți asigura că schimbările pe care le implementați vor aduce rezultatele așteptate? Pentru asta este testarea A/B. În articol, vă spunem ce este testarea A/B, cum să o efectuați și la ce nuanțe merită să fiți atenți.

Testarea A/B în marketing este aceeași cu testarea divizată - o comparație a două variante ale unei pagini de site web care diferă doar printr-un singur parametru. Scopul testării A/B este de a determina care dintre aceste două opțiuni este mai eficientă și aduce mai multe conversii.

Să presupunem că vindeți software. Aveți o pagină de destinație cu o descriere a produsului și un buton în partea de jos a paginii pentru a vă abona la o versiune de încercare. Pentru a crește numărul de abonați, decideți să adăugați încă un buton pe pagina de destinație pentru cei care știu deja despre produsul dvs. sau preferă să îl încerce imediat fără a citi detaliile.

Pentru a verifica dacă ipoteza dvs. este corectă - că veți obține mai mulți abonați prin adăugarea unui alt buton - creați o copie a paginii de destinație originale și adăugați un buton la aceasta. Apoi împărțiți vizitatorii paginii în două grupuri: unul căruia i se va afișa pagina originală (varianta A), celălalt căruia i se va afișa pagina actualizată (varianta B). La sfârșitul testului, comparați indicatorii de performanță (în exemplul nostru, numărul de abonamente) și determinați câștigătorul.

Să ne uităm la câteva dintre principalele lucruri pe care ne ajută testele A/B (sau testele separate).

1. Înțelegeți mai bine utilizatorii dvs. și oferiți-le ceea ce își doresc . Indiferent de cât timp faci comerț electronic și marketing online, ar fi o greșeală să te bazezi doar pe experiența ta personală.

Chiar dacă se pare că poți prezice comportamentul utilizatorilor site-ului web și poți înțelege exact cum să organizezi conținutul, astfel încât să treacă cât mai repede posibil prin pâlnia vânzărilor, efectuează un test A/B. Rezultatele te pot surprinde.

După cum arată practica, presupunerile noastre nu coincid întotdeauna cu realitatea. Prin urmare, nu putem decide ce este mai bine pentru clienții noștri doar pe baza propriilor convingeri.

2. Bazează-te pe date în detrimentul opiniilor experților. O a doua provocare, care decurge din prima, este fezabilitatea efectuarii de modificari pe site si minimizarea riscurilor implicate.

Adesea, ipotezele se bazează pe opinii personale care pot să nu coincidă cu opiniile publicului. Drept urmare, modificările introduse fără testarea A/B nu au efectul dorit - sau mai rău, reduc conversiile.

Prin urmare, atunci când vă confruntați cu întrebarea ce să utilizați pentru luarea deciziilor - date sau opinia experților - alegeți întotdeauna datele.

3. Personalizați comunicarea cu clienții. Clienții folosesc diferite dispozitive, provin din surse diferite, interacționează diferit cu site-ul tău, navighează și cumpără diferite bunuri...

Serviciile de analiză web precum Google Analytics și Yandex.Metrics vă ajută să combinați aceste date și să sistematizați cunoștințele despre utilizatori. Specialiștii de marketing colectează informații despre paginile pe care utilizatorii le-au vizitat și despre ce au făcut cu acestea. Acest lucru face posibilă împărțirea audienței în câteva zeci sau sute de segmente și să învețe, de exemplu, cum se comportă utilizatorii care provin din trafic organic sau plătit.

Dar nu folosim întotdeauna corect aceste informații și nu scoatem întotdeauna beneficiul maxim din acestea. Un exemplu simplu: majoritatea proiectelor online arată în continuare același conținut tuturor utilizatorilor, indiferent de comportamentul lor și de sursa de trafic:

Dacă faceți asta, un test împărțit vă poate ajuta să remediați situația și să personalizați conținutul de pe site-ul dvs.

Acum să aruncăm o privire asupra principalelor etape (și nuanțelor) testării separate:

Primul lucru pe care trebuie să-l faceți este să identificați o listă de puncte slabe de pe site-ul dvs. Pentru a face acest lucru, puteți:

• Explorați datele din Google Analytics și din alte sisteme de analiză web pentru a vedea ce pagini au rate mari de eșec, adâncime redusă de defilare și rate de conversie slabe.
• Utilizați Webvisor și faceți clic pe hărți termice pentru a înțelege cum interacționează utilizatorii cu elementele site-ului dvs.
• Analizați cazurile de asistență sau intervievați clienții activi pentru a vedea ce le lipsesc pe site.

De exemplu, să presupunem că te uiți la canalul de comerț electronic îmbunătățit din Google Analytics și vezi că foarte puțini oameni adaugă un anumit articol în coșul de cumpărături. În același timp, aveți un punct de vânzare offline și știți că acest produs este popular. În acest caz, cel mai probabil ceva este în neregulă cu magazinul dvs. online.

Odată ce ați decis ce să remediați, trebuie să vă gândiți exact cum îl veți remedia. Fără o ipoteză A/B, testarea nu are sens - valoarea rezultatelor tale va fi mică. Ar trebui să înțelegeți clar scopul experimentului, ce element al paginii web veți testa și ce rezultate cantitative doriți să obțineți.

Când formulați ipoteza, respingeți canalul de conversie. Întrebați-vă: Ce ar trebui să schimb într-o parte a paginii pentru a muta mai repede utilizatorul prin pâlnie?" Verificați o ipoteză per test; altfel, va fi dificil să definiți ce schimbare a afectat rezultatul final în ce măsură.

Ce poate fi testat:

• Culoarea, dimensiunea, textul și locația butoanelor de conversie
• Titluri — modificați textul; fă-l mai scurt, mai interesant și mai relevant
• Formulare — reduceți numărul de câmpuri sau adăugați sfaturi și completați exemple
• Aterizare — modificați structura paginii, fontul sau paleta de culori
• Conținut — adăugați fotografii și videoclipuri de înaltă calitate, apeluri la acțiune, oferte promoționale, cuvântul „gratuit” etc.

Alegerea indicatorilor de performanță depinde de ipoteza dvs. și de obiectivele pe care doriți să le atingeți. Acestea pot fi veniturile, numărul de achiziții, rata de conversie, dimensiunea medie a cecului, aplicațiile și abonamentele, rata de eșec etc.

Următorul pas este să vă asigurați că aveți toate metricile necesare implementate și înregistrate, pe baza cărora veți trage concluzii la finalul testului. În munca noastră, am întâlnit cazuri în care clienții au identificat puncte slabe și au format ipoteze, dar nu au prescris corect un sistem de valori, astfel încât să înțeleagă că rata de conversie s-a schimbat tocmai din cauza unei modificări a unui buton, de exemplu, și nu din cauza altor factori.

Luați în considerare următorii factori înainte de a efectua experimentul:

• Dimensiunea minimă a eșantionului. Pentru a vă asigura că rezultatele testelor sunt semnificative din punct de vedere statistic și pot fi de încredere, determinați numărul necesar de participanți. Puteți face acest lucru cu calculatoare online gratuite, cum ar fi Abtasty și Optimizely. Să presupunem că rata de conversie a paginii dvs. de destinație inițiale este de 5% și vă așteptați ca versiunea de testare a paginii să atingă 7%. Efectul minim vizibil în acest caz va fi de 40%. Introduceți aceste numere într-un calculator și veți vedea că aveți nevoie de minim 1964 de persoane pentru fiecare variantă:

• Factori externi: sezonalitate, sărbători, acțiuni, vremea, cursul valutar etc. Deci, factorii externi nu distorsionează rezultatele experimentului, este important să afișați ambele versiuni ale paginii în paralel în aceeași perioadă.
• Testați mai întâi conversiile macro. Dacă stabiliți un obiectiv de a vizita o anumită pagină, este probabil ca utilizatorii să-l atingă, dar să nu facă o tranzacție sau să nu întreprindă o altă acțiune țintă. Este întotdeauna necesar să vă gândiți la canalul dvs. în ansamblu pentru a înțelege care acțiuni ale utilizatorilor de pe site au cea mai mare prioritate.
• Luați în considerare tipul de dispozitiv. Dacă începeți un experiment cu tot traficul către site-ul dvs. web și aveți versiuni pentru mobil și desktop, verificați cum arată opțiunea de testare pe dispozitivele mobile.
• Excludeți traficul intern, astfel încât acțiunile angajaților dvs. pe site să nu distorsioneze statisticile. Acest lucru se poate face în Google Analytics prin filtrarea adresei IP.

După ce ați luat în considerare acești factori, puteți rula testul. Puțin mai târziu, vă vom spune despre instrumentele pe care le puteți folosi pentru a face acest lucru.

La sfârșitul experimentului, analizați rezultatele. De exemplu, să presupunem că rata de conversie inițială de pe pagina de destinație a fost de 3%, ați presupus că o puteți crește la 5%, iar varianta de testare a arătat 3,5%. Rata de conversie a crescut, dar doar ușor. Acum trebuie să decideți dacă introduceți modificarea pe site sau încercați o altă ipoteză.

Puteți verifica dacă rezultatele testului împărțit au semnificație statistică folosind un calculator online sau metode statistice.

Citiți mai multe despre puterea statistică, lungimea eșantionului, intervalele de încredere, semnificația statistică și cum să le măsurați în articolul nostru despre statistici în analiza web sau despre cum să deveniți un adevărat cercetător de date.
Dacă procesul are succes și ați primit date de încredere, aduceți câștigătorul paginii de destinație pe site și continuați cu următorul experiment.

Posibile erori la analiza rezultatelor:

• Evaluarea prematură a rezultatelor. Vă recomandăm să efectuați un test split timp de cel puțin 14 zile. Puteți face o excepție de la această regulă dacă sarcina este activată, testați modificări minore care nu afectează funcționalitatea globală a site-ului (de exemplu, ați schimbat culoarea unui buton) și utilizați Google Optimize. Dacă vedeți în raportul Optimize că noua opțiune câștigă cu o probabilitate de 80—90%, puteți opri experimentul. Este puțin probabil ca indicatorii să se schimbe dramatic.
• Evaluarea rezultatelor la un prag de valabilitate mai mic de 95% este o altă valoare din rapoartele Optimize. Când efectuați un experiment, Google Optimize ia în considerare validitatea rezultatului final. Dacă este sub 95%, Optimize va recomanda continuarea experimentului. Puteți vedea acest prag în fila cu un experiment activ.
• Ignorarea rezultatelor testelor ca fiind minore. Cine nu vrea să dubleze conversiile dintr-o dată?! Chiar și o creștere atât de modestă (la prima vedere) a ratei de conversie de 2—3% nu este totuși un rezultat rău. Mai ales dacă modificările de pe pagina de destinație au fost mici.
• Nu se verifică indicatorii globali pentru site-ul dvs. La urma urmei, trebuie să verificați indicatorii globale ale site-ului, nu doar pe cei pe care i-ați ales ca parte a experimentului. Un singur parametru poate să nu fie suficient pentru a evalua efectul modificărilor. De exemplu, dimensiunea medie a cecului poate scădea, iar venitul total poate crește prin creșterea ratei de conversie. Prin urmare, monitorizați toți KPI-urile interconectate.

Pentru a rula un test A/B, trebuie să creați o versiune de testare a paginii, să vă segmentați publicul și să calculați valorile țintă pentru fiecare segment separat. Dacă aveți abilități de programare și suficiente resurse, puteți rula manual un test A/B. Dar este mai ușor și mai convenabil să o faci cu ajutorul unor instrumente speciale.

Am pregătit un mic tabel care compară instrumentele populare de testare împărțită:

La OWOX BI, folosim Google Optimize pentru teste, așa că ne vom concentra mai mult pe caracteristicile acestui instrument.

Optimize este un serviciu online care este conectat la site-ul dvs. web și vă permite să experimentați diferite moduri de afișare a conținutului.

Optimize vă permite să utilizați datele pe care le-ați acumulat în Google Analytics pentru a oferi unui utilizator versiunea paginii care va fi cea mai convenabilă pentru el și cea mai profitabilă pentru afacerea dvs.

• Completitudinea datelor . Pentru a configura și analiza un experiment, este posibil să utilizați scopuri și segmente din Google Analytics. Puteți lucra cu valori obișnuite din Google Analytics pe care le cunoașteți și le iubiți.
• Oportunități ample de personalizare. După finalizarea cu succes a unui test, puteți configura o demonstrație a conținutului diferit utilizând segmentele de public și variabilele Google Analytics care sunt implementate, de exemplu, în dataLayer în Google Tag Manager. Dacă experimentele vă permit să îmbunătățiți productivitatea site-ului dvs. pentru utilizatorul obișnuit, atunci personalizarea bazată pe informații despre utilizatori vă va permite să obțineți randamente mai mari în fiecare segment.
• Integrare cu alte produse Google pentru o direcționare și o analiză mai profundă (Google Ads, Data Studio, Manager de etichete etc.)
• O interfață convenabilă, ușor de înțeles . Editorul vizual vă permite să configurați și să începeți noi experimente fără implicarea dezvoltatorilor. Reduce semnificativ timpul pentru efectuarea unui experiment.
• Afectează minim viteza de încărcare a paginii.
• Nu este necesar să rezumați manual datele, să pregătiți rapoarte și să aplicați formule statistice pentru a verifica rezultatele. Google Optimize face totul singur.

• Până acum, Google Optimize nu poate fi folosit pentru a testa aplicații mobile.

• Nu poți programa teste. Adică, dacă doriți să pregătiți zeci de teste, dar nu le puteți porni în același timp dintr-un anumit motiv - sau dacă există restricții în versiunea gratuită privind numărul de teste simultane sau nu doriți să încercați zeci de opțiuni pentru același public, care ar putea deveni o problemă. Va trebui să lansați fiecare test manual în interfață. Acesta nu este un defect critic, dar cu toate acestea puteți face acest lucru în alte servicii.
  

Google Optimize funcționează în mod similar cu alte instrumente pentru efectuarea de experimente și personalizare:

1. În primul rând, trebuie să creați variante de pagini, ferestre pop-up și alte obiecte pe care le veți afișa utilizatorului.
2. Apoi trebuie să determinați obiectivele (valorile) prin care veți determina opțiunea câștigătoare. Acestea pot fi valorile încorporate în Optimize — numărul de vizualizări ale paginii, durata sesiunii, tranzacțiile, veniturile și rata de eșec — sau orice obiectiv personalizat din Google Analytics.
3. După aceea, trebuie să identificați publicul care va participa la experiment și să lansați experimentul. În această etapă, trebuie să decideți cât de mult riscați să vă asumați arătând opțiunea de testare utilizatorilor. Puteți distribui traficul între două opțiuni în mod egal sau, de exemplu, puteți face o împărțire 20/80. În plus, în această etapă, trebuie să alegi cărei părți a publicului îi vei prezenta experimentul. Arătați tuturor sau luați 20% și distribuiți cele două opțiuni între ei? De ce ai putea dori să faci asta? În cazul în care ai un magazin mare, nu ești sigur de ipoteza ta și nu vrei să riști jumătate din trafic.

Pe lângă testele clasice A/B, în Optimize puteți rula teste multivariate (în care aveți mai multe elemente schimbătoare în mai multe combinații) și cele redirecționate (pentru pagini cu URL-uri și design diferite).

Puteți afla mai multe despre interfața și setările Google Optimize în articolul nostru despre cum să efectuați primul test A/B cu Google Optimize.

Cu rapoartele din Google Optimize, puteți monitoriza rezultatele în timpul experimentului și puteți analiza datele colectate imediat după încheierea acestuia.

Termenii din rapoartele Optimize:

• Îmbunătățire — intervalul probabil pentru rata de conversie
• Probabilitatea de a fi cel mai bun — probabilitatea ca această opțiune să fie mai bună decât toate celelalte
• Probabilitatea de a depăși valoarea de referință — probabilitatea ca această opțiune să aducă o rată de conversie mai bună decât cea inițială
• Rata de conversie — rata medie de conversie estimată
• Conversii — numărul de sesiuni cu conversii

Cum se determină câștigătorul
Google Optimize folosește inferența bayesiană pentru a genera statistici. Fără a intra în detalii, aceasta înseamnă că în timpul experimentului, puteți vedea în rapoartele Optimize probabilitatea ca varianta B să fie câștigătoare înainte de încheierea experimentului. Dacă probabilitatea atinge un anumit nivel, este posibil să terminați experimentul înainte de termen și să economisiți timp și bani.

În plus, echipa Google plănuiește să implementeze un mecanism de redistribuire a traficului în favoarea celei mai bune opțiuni înainte de încheierea experimentului. Acest lucru vă va economisi bani, deoarece mai puțini utilizatori vor vedea o opțiune ineficientă în timpul testului.

Dacă integrați Optimize cu contul dvs. Google Analytics, veți putea să răsfoiți și să analizați rezultatele testelor în interfața Google Analytics din secțiunea Comportament/Experimente :

Dacă experimentul a avut succes, puteți implementa opțiunea câștigătoare pe site-ul dvs. web.

• Optimize 360 ​​se dovedește a fi o soluție precisă fără codare pentru testarea experienței utilizatorilor pe site-ul dvs
• Cum să efectuați primul test A/B: automatizați procesul cu Google Optimize
• Statistici în analiza web sau cum să devii un adevărat om de știință a datelor
• Seminar web gratuit: Google Optimize pentru testare și personalizare
• Tutoriale video
• Glosar de termeni
• Vă prezentăm editorul vizual
• Implementați Optimize
• Centrul de ajutor Optimize
• Diferențele dintre rapoartele Optimize și Google Analytics
• Editor vizual

PS Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a rula teste A/B și pentru a crea valori personalizate pentru afacerea dvs., trimiteți-ne un e-mail la [email protected] sau completați formularul de contact de pe site-ul nostru.