10 Правил Гарантированно Успешного A/B Тестирования

Print Friendly, PDF & Email

Как узнать наверняка принесет ли вам, например, зеленая кнопка призыва к действию больше подписчиков/покупателей?

Пока концентрация внимания пользователей интернета снижается с каждым днем, а конкуренция растет, понятие оптимизации коэффициента конверсии (CRO) становится одним из самых важных.

CRO — это важный аспект любой маркетинговой стратегии, потому что конверсия — это единственный измеряемый параметр, который на самом деле взаимосвязан с окупаемостью инвестиций.

К сожалению, когда речь заходит о реализации мероприятий CRO,  вы можете полностью потеряться в море существующих инструментов — изменение цвета кнопок, добавления социальных доказательств, сокращение рекламных текстов и т.д. и т.п. Можно перечислять и перечислять.

Прежде чем перейти к тактическим действиям, сделайте только одну вещь для оптимизации коэффициента конверсии, которая сохранит вам время, деньги и волосы на голове. Эта вещь – А/В-тестирование.

Конечно,  «рывок наудачу» тоже имеет место быть где-то в прошлом веке. Теперь такая тактика не поможет вам достичь успеха ни сейчас, ни в будущем. Сегодня нужно прибегнуть к веб-аналитике, чтобы получить информацию, основанную на отзывах пользователей в реальном времени. Эти данные могут использоваться для оптимизации любой области вашего сайта, поскольку будут основываться на реальном мнении реальных клиентов. Что может быть лучше?

Конечно, у вас, скорее всего, уже зреет понимание того, что предпочитает ваша аудитория и какой контент срабатывает. Как раз это подводит нас к…

Правилу эффективного А/В-тестирования № 1: Забудьте все, что, как вам кажется, вы знаете о своих клиентах

Несомненно, заманчиво делать предположения касаемо своей аудитории на основании возраста, пола, места проживания или уровня дохода. Не поддавайтесь этому искушению! Были времена, когда профилирование клиентов было самым оптимальным (да и, в общем, единственным) способом поиска целевой аудитории. И – да, он по-прежнему используется в маркетинге.

Тем не менее, в онлайн-эпоху мы обладаем гораздо большими возможностями. Вам больше не нужно полагаться на одно лишь сегментирование, чтобы достичь существенной персонализации. Теперь достаточно любой точки соприкосновения в онлайн среде, чтобы точно узнать предпочтения клиентов.

shutterstock_100248578

Правило эффективного А/В-тестирования № 2: Всегда задавайте исходный уровень

Ваша первостепенная цель – повышение уровня конверсии, и, если судить по GeniusMarketing, вы тоже торопитесь. Но, прежде чем делать крупные (и даже не очень крупные) ставки в А/В-тестах, важно установить исходную отметку для сравнения. Если Вы не знаете свой нынешний уровень конверсии, то как  вы поймете, будет ли успешным предстоящий опыт? (Подробнее  об этом в Факте № 5).

Правило эффективного А/В-тестирования № 3: Если что-то помогло кому-то другому, это не означает, что оно будет так же полезно  и для вас.

Если бы CRO была однотипным процессом, одинаково эффективным для каждого сайта, то не было бы никакой необходимости в тестировании. Все знали бы наперед, как создавать сайты для продаж, и каждый из них следовал бы одним и тем же правилам.

К сожалению, это не так (да и как скучен был бы мир, полный однотипности), поэтому А/В-тестирование необходимо для каждого уникального контента, предназначенного для своей уникальной аудитории.  Конечно, можно позаимствовать идеи у других оптимизаторов, но не ждите, что они принесут вам такие же результаты.

Например, предположим, что компания АВС продает шнурки, а компания XYZ – корпоративное ПО. Очевидно, что оборот продаж у них совершенно разный, даже при наличии  общей клиентуры. Компания АВС может обнаружить,что изменение цвета кнопки с призывом к действию с красного на зеленый увеличивает продажи на 75%. Но это совсем не означает, что и компания XYZ получит аналогичные результаты.

 Правило эффективного А/В-тестирования № 4: Тестируйте только одну вещь за один раз.

Это довольно очевидно, но стоит заострить внимание. При выполнении А/В-тестирования на своем сайте проверяйте только одну переменную за один раз, чтобы в конце оценить результаты. Если вы измените заголовок и в то же время измените навигацию, то как узнать, какая из переменных оказала большее влияние на число переходов по сайту?

Совет из опыта GM: если вы начинаете тестирование заголовка, убедитесь, что он работает со всеми остальными контрольными точками по всей воронке продаж. Последовательность укрепляет доверие.

shutterstock_132135725

Правило эффективного А/В-тестирования № 5: Не называйте «победителя», пока не будет видна статистическая достоверность теста.

При А/В-тестировании статистическая достоверность означает вероятность того, что можно ожидать тех же результатов в будущем, если запустить тест снова. Другими словами, она говорит нам о том, насколько мы можем быть уверенными в результатах теста.

Например, предположим, что вы выполняете тест на странице корзины, где А – это переключение окон меню с помощью кнопки, а В – использование выпадающего меню. Давайте также предположим, что В дает 75% прироста уровня конверсии. Очевидно, что В в данном случае – «победитель», не так ли?

Совсем не обязательно. Есть еще несколько фактов, которые нужно учесть:

  • Размер выборки. В вышеупомянутом примере, если ваш размер выборки составил 4 человека, то это означает, что только трое предпочитают выпадающие меню. Конечно, это хорошее начало, но вероятность того, что результаты останутся такими же в выборке из 1000 человек, крайне низка. Поэтому результат этого теста имеет низкий уровень достоверности.
  • Процент. Точность результатов А/В-тестирования будет также зависеть от погрешности. Если в выборке из 500 человек 99% выбрали выпадающие меню, вы можете быть уверены, что погрешность является низкой. Но в другом случае, если только 51% клиентов выполняли переходы при виде выпадающих меню, а другие 49% выбирали кнопки, то вероятность ошибки довольно высока, и тестирование следует продолжить до получения более убедительных результатов.
  • Численность аудитории. Если при общей численности аудитории в 250000 человек размер выборки составил всего 25 человек, то этот тест снова даст результат с низким уровнем достоверности. С расчетом рекомендуемого размера выборки отлично справляется этот калькулятор —  Raosoft’s Sample Size Calculator.

Правило эффективного А/В-тестирования № 6: «Пройдитесь, прежде чем побежать».

Эта пословица верна для многих аспектов бизнеса, и А/В тестирование – не исключение. По мере развития предпочтений и ожиданий клиента оптимизация коэффициента конверсии всегда будет движущейся целью. Вы будете ошибаться, но только с практикой вы станете мастером А/В-тестирования.

Правило эффективного А/В-тестирования № 7: Данные поведенческого анализа пользователей и данные исследования аудитории могут не совпадать.

Исследования, конечно, имеют свою нишу в маркетинге, но нужно понимать, что они не всегда могут обеспечить честную обратную связь так, как это может сделать поведенческий анализ, сделанный с помощью веб-аналитики. Это происходит потому, что исследования могут отражать предубеждения людей, которых не видно в простом поведенческом анализе.

Например, представьте, что вы спешите распечатать важные документы по пути на встречу, и после первых трех страниц обнаруживаете, что нужно заменить картридж. Как вы будете справляться с этой конкретной ситуацией?

Перед тем, как читать дальше, сделайте, пожалуйста, паузу и подумайте над своим честным ответом.

Наверняка, вы ответите, что заменили бы картридж и продолжили печатать. Если бы это было исследование, я бы принял это в качестве ответа.

В рамках тестирования аудитории я отметил бы, что вы пару раз пнули принтер, проверили замятие бумаги, семь раз нажали кнопку отмены, и только после этого заменили картридж. При раскладывании документов вы пролили бы кофе себе на рубашку, расстроились и отменили встречу.

Но вы бы не сказали  об этом в исследовании, тем самым откровенно солгав на вопрос о том, что бы вы делали в этой ситуации. В конце концов, вы поменяли бы картридж. Но в условиях исследования я пропустил бы все поведенческие моменты, которые произошли до и после этого.

Правило эффективного А/В-тестирования № 8: Точно рассчитывайте показатели успеха.

Никогда не теряйте из виду конечные показатели. Оптимизация коэффициента конверсии – это переходы. Это не учет кликов, твитов, репостов или меток. Если вы, конечно, не интегрировали возможность оставлять твиты и метки в свой сайт. В этом случае, вам придется подсчитывать и их.

Итог: держите свою цель в уме и оптимизируйте контент исходя из нее. Все остальное – ключевые показатели эффективности.

shutterstock_123604057

Правило эффективного А/В-тестирования № 9: Не слушайте шепот.

Это выражение пришло к нам из времен прямой почтовой рассылки, и не теряет своей актуальности в контексте интернет-маркетинга. Избегайте заострения внимание на незначительных элементах, которые заведомо мало влияют на какие-либо изменения показателей. Слушайтесь здравого смысла, доверяйте своей интуиции, сосредоточьтесь на испытаниях тех вещей, которые действительно сильно влияют на результат.

Правило эффективного А/В-тестирования № 10: Правильные вопросы позволяют получить правильные ответы

Оптимизировать коэффициент конверсии – это не только заставить большее количество людей нажимать на кнопки. Речь идет о предоставлении нужного контента нужной аудитории с призывом нажать на нужную кнопку в нужное время. Если вы протестировали весь сайт, оптимизировали его с учетом результатов, но уровень конверсии все равно ниже желаемого, возможно, вы измеряете не тот набор показателей.

Например, предположим, что вы владеете сайтом, у которого коэффициент конверсии 2%. Пусть в этом примере конверсией является заказ продукта. Вот несколько вопросов, которые вы должны задать себе:

  • Как высчитываются эти 2% — на основе всего веб-трафика, или только той части, что переходит по ссылке, ведущей к оформлению заказа.
  • Каковы источники части трафика, переходящей по этой ссылке?
  • Каковы источники части трафика с самым высоким числом отказов?
  • Какова модель поведения тех, кто в конечном итоге создает конверсию? Может быть, они просматривают видео? Фото? Читают отзывы клиентов?
  • Последний и самый важный вопрос: как я могу использовать эти данные для расширения своих перспектив?

Проведя и изучив такую аналитику, вы сможете сделать следующее:

  • Выявить те области вашего сайта и/или ту стратегию поиска, которые нуждаются в оптимизации.
  • Обнаружить, что ваш коэффициент конверсии выше, чем вы изначально предполагали.
  • В любом случае, этот пример поможет вам расставить приоритеты в ваших планах А/В-тестирования.

Ставьте лайк, если эта статья была для вас полезной и вы хотите  ещё больше такой полезной информации. 

Если следующие 5 минут вы можете потратить на самообразование и получить пользу для себя, то переходите по ссылке и читайте:

Почему Ваши письма попадают в спам? Как увеличить доставку E-mail рассылки на 99.7%