Testy A/B

Aby to zrobić, dzielisz odbiorców witryny na dwie równe grupy - jedna widzi wersję A, a druga wersję B.

Po zakończeniu eksperymentu analizujesz, która strona spowodowała więcej pożądanych działań - takich jak rejestracje, zakupy, wyświetlenia strony itp.

Testy A/B pomagają zwiększyć współczynnik konwersji witryny, ujawniając, w jaki sposób zmiany w treści, strukturze i projekcie wpływają na zachowanie użytkowników. Pozwalają również przetestować, jak hipotezy wpływają na wskaźniki, takie jak całkowita wartość zamówienia, czas spędzony na określonych stronach lub sekcjach itp.

Ponadto testy A/B mogą pomóc w rozwiązaniu wewnętrznych debat i niepewności dotyczących decyzji projektowych i interfejsowych, zapewniając jasny, oparty na danych wgląd w to, co faktycznie działa. Dzięki tym informacjom możesz zoptymalizować swoją witrynę, aby zapewnić, że jest ona tak łatwa i intuicyjna, jak to tylko możliwe, aby użytkownicy mogli osiągnąć swoje cele.

Aby poprawić wydajność witryny, zacznij od testowania hipotez związanych z elementami, które bezpośrednio wpływają na konwersje, takimi jak główna wiadomość w sekcji bohatera, przyciski CTA (wezwania do działania), formularze i obrazy.

Przed uruchomieniem testu zastanów się, czy jest to naprawdę konieczne w tej chwili i czy masz odpowiednie warunki, aby go skutecznie przeprowadzić.

Aby uzyskać wiarygodne wyniki, będziesz potrzebować wystarczającej ilości ruchu, spójnych konwersji (takich jak rejestracje, zapytania lub zakupy) oraz odpowiednio skonfigurowanego systemu analityki internetowej.

Jeśli brakuje któregokolwiek z tych elementów, najlepiej wstrzymać się z testem - w przeciwnym razie test może przynieść mylące wyniki. Ale jeśli wszystko jest na swoim miejscu, możesz zaczynać.

Przed rozpoczęciem testów należy zidentyfikować i jasno sformułować konkretną hipotezę, którą chce się zweryfikować. Precyzyjna definicja hipotezy ma kluczowe znaczenie dla generowania znaczących i praktycznych spostrzeżeń.

Twoja hipoteza musi być oparta na danych, a nie na założeniach. Oprzyj ją na wskaźnikach ilościowych i jakościowych obserwacjach zachowań użytkowników w Twojej witrynie.

Idealnie byłoby, gdyby hipoteza opierała się na ustaleniach i wynikach dokładnych badań.

• Porozmawiaj z użytkownikami lub klientami, aby dowiedzieć się, co najbardziej cenią w twoim produkcie lub usłudze i jakie problemy pomaga im rozwiązać.
• Analizuj zgłoszenia do pomocy technicznej i bilety, aby zidentyfikować typowe punkty bólu. Przejrzyj analitykę witryny, aby wykryć problemy, takie jak wysoki współczynnik odrzuceń lub wyjątkowo niski współczynnik konwersji w określonych sekcjach.
• Korzystaj z map cieplnych i narzędzi do nagrywania sesji, takich jak Microsoft Clarity lub Hotjar -mogą one dokładnie pokazać, w jaki sposób odwiedzający wchodzą w interakcję z Twoją witryną i pomóc odkryć blokady lub słabe punkty w podróży użytkownika.

Na przykład, zgodnie z danymi analitycznymi witryny, odwiedzający rzadko klikają przycisk "Kup teraz". Być może jest on zbyt mały, wtapia się w tło lub znajduje się zbyt daleko w dół strony, aby można go było łatwo zauważyć.

Możesz mieć kilka pomysłów do przetestowania, ale najlepiej skupić się tylko na jednej hipotezie na eksperyment. Na przykład, testując przycisk, przeprowadź oddzielne testy dla rozmiaru i koloru. Jeśli przetestujesz wiele zmian jednocześnie, nie będziesz wiedział, która z nich faktycznie spowodowała różnicę.

Po wybraniu hipotezy do przetestowania, zdefiniuj kryteria oceny jej sukcesu lub porażki.

Kryteria te mogą obejmować: Współczynnik odrzuceń (odsetek odwiedzających, którzy opuszczają stronę natychmiast po wejściu), całkowity czas spędzony na stronie, liczba potencjalnych klientów lub rejestracji, liczba zakupów, średnia wartość zamówienia i inne istotne wskaźniki.

Wybierając wskaźniki, zawsze skupiaj się na podstawowym problemie, który chcesz rozwiązać.

Na przykład, jeśli sprzedajesz internetowy kurs fitness i wellness i chcesz zwiększyć sprzedaż konkretnego programu, wyróżniając jego sekcję na stronie innym kolorem, to Twoim głównym wskaźnikiem powinna być sprzedaż tego konkretnego programu.

Nie ma znaczenia, jak długo odwiedzający pozostali na stronie, ile zapytań zostało złożonych, ile innych programów zostało zakupionych, czy ogólny przychód - należy skupić się wyłącznie na wzroście sprzedaży wyróżnionej oferty.

Po wybraniu wskaźników, upewnij się, że podłączyłeś i poprawnie skonfigurowałeś usługę analityki internetowej, aby dokładnie śledzić wszystkie istotne dane.

Wybierz jeden element do przetestowania, który bezpośrednio wspiera Twoją hipotezę. Na przykład, jeśli uważasz, że czerwony przycisk przyciągnie więcej uwagi i zwiększy liczbę rejestracji, powinieneś przetestować tylko kolor przycisku, a nie jego rozmiar lub czcionkę w tym samym czasie.

Po wybraniu elementu utwórz duplikat swojej strony z wprowadzoną zmianą. Ponownie pamiętaj o zasadzie kciuka: Jedna hipoteza, jedna zmiana na test.

Oszacuj z wyprzedzeniem, ilu odwiedzających będziesz potrzebować, aby wyniki były statystycznie istotne - pomaga to uniknąć pomylenia przypadkowych fluktuacji z istotnymi wynikami, których nie można powtórzyć lub którym nie można zaufać.

Zazwyczaj im większy oczekiwany efekt - na przykład wzrost procentu konwersji - tym mniej osób będziesz potrzebować, aby ustalić, czy jest on skuteczny.

Nie musisz obliczać tego ręcznie - istnieją do tego narzędzia, takie jak Kalkulator wielkości próby Evana Millera.