Если вы хотите улучшить преобразование сайта, A / B и многовариантное тестирование являются бесценными инструментами. Более того, начинать не так сложно, как вы думаете.
Предзаказ моего самообучающегося видеокурса за 100 долларов!
Я уже писал о том, как веб-сайты не следует запускать, а затем оставлять. Как нам нужно постоянно оптимизировать и совершенствовать их с течением времени, чтобы максимально повысить их эффективность. Но как вы решаете, что вам нужно сделать, чтобы улучшить его?
Одним из инструментов нашего арсенала является «разделенное тестирование», состоящее из A / B и многомерных тестов. Но, несмотря на то, насколько ценны эти инструменты, мало кто использует их.
Многие владельцы веб-сайтов либо считают, что их веб-сайт недостаточно велик, чтобы оправдать такое тестирование, или что это слишком сложно сделать. Обе эти реакции ошибочны, как я буду исследовать в этой статье.
Давайте начнем с изучения того, что A / B и многовариантного тестирования и как они отличаются друг от друга.
Содержание статьи
A / B и многомерное тестирование
Представьте себе, что вы обнаружили потенциальную проблему с вашим сайтом или областью, которая нуждается в улучшении. Например, возможно, вы подозреваете, что копия на вашем подписке на рассылку новостей на мероприятие отключает людей.
Вы придумали много разных версий копии, которые могли бы помочь решить проблему. Но как вы знаете, какой из них будет работать лучше всего? Действительно, как вы даже знаете, будет ли кто-нибудь из них лучше, чем то, что у вас уже есть?
Это то, где входит A / B и многомерное тестирование. Вы можете показывать разные версии подмножеству пользователей, посещающих ваш сайт. Тест затем отслеживает, какая из ваших версий работает наилучшим образом, помогая вам решить, какую копию вывести для всех.
Единственная разница между A / B и многомерным состоит в том, что while A / B фокусируется на изменении одного элемента за раз (например, в вашей рассылке для подписки на рассылку новостей), многомерный может изменять несколько компонентов (например, подписку на рассылку новостей и кнопку подписки).
Все это может звучать сложнее чтобы настроить, но на самом деле, начать очень легко.
Приступаем к работе легко
Есть много платных инструментов, таких как Visual Website Optimiser, которые делают это тестирование простым в реализации и предлагают набор полезных функций. Однако, если вы начинаете, я рекомендую использовать Google Optimize. Это бесплатно и достаточно просто для реализации. Это отличный способ испытать такой тип тестирования, прежде чем инвестировать в него.
Независимо от используемой вами системы, применяется тот же процесс настройки. Во-первых, вам или вашей цифровой команде нужно будет добавить небольшой фрагмент Javascript на ваш сайт. Это просто вопрос копирования и вставки, и вам нужно будет сделать это только один раз.
Затем пришло время решить, что вы собираетесь тестировать и как вы собираетесь измерять успех. Например, в нашем бюллетене зарегистрируйте тест, меру успеха можно нажать на кнопку подписки или выйти на страницу благодарности.
После того, как вы сказали Google Optimize (или какую бы систему вы ни использовали решили использовать), какова ваша мера успеха, вы теперь решаете, какую страницу вы хотите изменить.
Как правило, на этом этапе он предоставит вам какой-либо способ непосредственно отредактировать рассматриваемую страницу и создать столько разных версий страницы, сколько вы хотели бы.
Наконец, вы можете указать процент пользователей, которые вы хотите отправить для каждого варианта. Возможно, вы хотите отправить небольшой процент пользователей в тестовый вариант, если он работает хуже текущей версии. Тем не менее, чем меньше пользователей вы показываете вариант, тем больше времени потребуется для получения результатов.
Проблема недостаточного движения
Это значительная слабость такого рода тестирования. Чтобы мы были уверены, какая версия нашего бюллетеня подпишет копию, мы будем лучше всего использовать статистически значимое количество подписчиков. Это означает, что нам придется подождать, пока достаточное количество людей не подпишут, чтобы быть уверенным в победе.
Продолжительность времени, в течение которого вам нужно будет ждать, будет зависеть от количества трафика и уровня конверсии, который ваш сайт видит. Веб-сайт, такой как Amazon, должен только запустить тест на несколько минут, чтобы собрать достаточно данных. Но на многих сайтах это может означать запуск теста в течение нескольких недель.
Это может затруднить это тестирование на некоторых сайтах. Однако это невозможно. Вам нужно только знать, как максимально использовать A / B и многомерное тестирование.
Тест, близкий к точке преобразования
Например, одним из способов преодоления проблемы низкого трафика является сосредоточение внимания на элементах тестирования, очень тесно связанных с успешными действиями. Например, изменение текста в форме подписки на рассылку новостей тесно связано с критериями успеха нажатия кнопки подписки. Тем не менее, тестирование влияния заголовка блога на подписку на бюллетень не так строго связано, и поэтому коэффициент конверсии будет относительно ниже.
Фокус на микроконверсии
Другой подход — сосредоточиться на микро-конверсиях. Вместо того, чтобы сделать ваши критерии успеха тем, что не происходит очень часто (например, подписка на рассылку новостей), вы можете посмотреть на более мелкие более распространенные действия. Например, если вы хотите протестировать те заголовки сообщений в блоге, возможно, вам лучше проверить, сколько пользователей нажимают для просмотра сообщения, а не подписываются ли они.
Ограничить количество вариаций
Также ограничьте количество вариантов, которые вы используете на веб-сайте с низким трафиком. Чем больше различий вы создадите, тем дольше вам понадобится статистически значимые результаты.
Тем не менее, если у вас есть сайт с высокой посещаемостью, это верно. Это связано с тем, что чем больше вариаций вы испытываете, тем выше вероятность того, что вы найдете версию, которая оказывает более существенное влияние на преобразование.
Фокус на большие изменения
Говоря о влиянии, старайтесь сосредоточиться на изменениях, которые окажут значительное влияние на преобразование. Google классно протестировал 15 различных оттенков синего цвета, чтобы узнать, какой из них был лучшим, но вы не Google.
Поражение с небольшими изменениями может оказать значительное влияние на конверсию, но более вероятно, что тестирование чего-то большого будет иметь более заметный эффект. Поэтому вместо этого сосредоточьте свои тесты на областях сайта, которые посетители считают необходимыми, и, следовательно, более вероятно, окажут значительное влияние. Будьте смелы!
Но еще раз, если у вас есть сайт с более высоким трафиком, такого рода масштабные изменения — это не очень хорошая идея. На сайтах с высокой посещаемостью ставки выше, и вам не нужно будет получать необходимый уровень результатов.
Другим недостатком этих значительных изменений является то, что может быть трудно понять, какой элемент, который вы изменили, отвечает за увеличение конверсии. Это изменение в нашей рассылке или изменения, внесенные нами в эту кнопку подписки?
Если вы вынуждены пойти на внесение существенных изменений, вы можете использовать юзабилити-тестирование для ответа на эти вопросы. Фактически, независимо от того, какие уровни трафика, добавление A / B и многовариантное тестирование с другими подходами всегда являются хорошей идеей.
Дополнение Сплит-тестирование с другими подходами
Без сомнения, A / B и многомерное тестирование являются мощными инструментами, но у них есть свои ограничения. Да, они могут показать вам, как увеличить конверсию, но только через тестирование различных версий. В первую очередь вам приходится придумывать эти версии, и этот подход к тестированию не помогает.
На самом деле, не всегда сразу видно, почему одна версия выигрывает над другой, особенно когда вы вносите существенные изменения. Это не поможет вам учиться и улучшать будущее.
Вот почему я люблю дополнить его другими формами тестирования. В моих глазах, по крайней мере, A / B и многомерное тестирование приходит позже в этом процессе. Я одобряю тестирование юзабилити для выявления проблем и тестирования прототипов, потому что я больше узнаю из опыта.
Загрузка...
