Такое решение помогло уменьшить показатель отказов и увеличить конверсию на 11,4%, или дополнительные a hundred тыс. Причина ухода с сайта может крыться в неудобной форме заказа, контенте, который не отвечает запросам целевой аудитории, технических ошибках и другом. Тестирование помогает понять, какой элемент изменить, чтобы показатель отказов был низким, а конверсия — высокой. Если ради высокой статистической значимости вы берете большую выборку, то тест затянется, так как понадобится набрать достаточно трафика.
Определившись с задачей и элементом, над которым будет проводиться эксперимент, переходим к разработке этого элемента. Упоминание может пойти на пользу и увеличить конверсию ресурса. Так что если вашим продуктом пользуется кто-то с громким именем или вас похвалило крупное издание, то не забудьте рассказать об этом потенциальным клиентам. Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара. Повышается уровень доверия, а вместе с тем и шанс на конверсию. Сыграть важную роль в повышении конверсии за счет описания может не только контент, но и его оформление.
- A/Б-тест позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц сайта.
- Ведь только пользователи знают, что им требуется именно сейчас.
- задачах, и с легкостью масштабирует рекламные кампании заказчиков — читайте
- Если вышло так, что тест не выявил «победителя», заданная метрика не отличаются в обеих версиях, то можно оставить любой из вариантов.
- Использовать их не стоит — то, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом.
Иными словами, A/B тестирование помогает избежать ненужных рисков, позволяя целенаправленно использовать свои ресурсы для достижения максимальной отдачи и эффективности. Инструмент с бесплатной и платной версиями, который полностью интегрирован в Google Analytics. Он позволяет проводить A/B-тесты любых элементов, сравнивать эффективность разных версий одной страницы, персонализировать лендинги под конкретные аудитории. Так, например, российская компания «Эркафарм» увеличила конверсию на 1%, или 2,4 млн рублей, немного изменив форму заказа на сайте.
Вам необходимо выполнить несколько итераций, чтобы убедиться, что вы движетесь к своим маркетинговым целям. Например, вы предположили, что показатель кликабельности вашего медийного объявления увеличится, если вы переключитесь с изображения с человеком на изображение с продуктом. Теперь, когда перед вами куча данных, пришло время разобраться в них и определить, куда улучшать маркетинговую стратегию. Возникает соблазн поторопиться или пропустить какие-то шаги.
Для получения статистически значимых результатов нужно рассчитать размер аудитории, которой будет демонстрироваться контрольный или экспериментальный вариант продукта. На этот показатель влияют различные параметры, включая личные предпочтения экспериментатора. Рассчитать выборку можно вручную или с помощью специальных сервисов, например Driverback или Optimizely. Это классический способ, в котором сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) исследуемого объекта, различающиеся только одним параметром. Например, страница лендинга с синей и желтой кнопкой призыва к действию (см. скриншот). Эта разновидность теста эффективна в случае точечных изменений, не затрагивающих глобально работу сайта.
Чем ее величина в сегментах больше, тем меньше разброс среднесуточных значений показателя. А при небольшом объеме исходных сведений вам потребуется более долгий эксперимент из-за большего разброса значений случайной величины. Однако это всё равно лучше, чем вовсе не проводить A/B-тест и настраивать всё наобум. При негативном исходе придется задуматься, как еще можно повысить показатели.
А для этого сначала надо собрать статистику о текущем состоянии страницы, от чего отталкиваться и к чему стремиться. Ведь при создания страницы Б нужно решить, какого именно результата мы хотим достичь. Это не абстрактные хотелки, а реальные задачи, требующие анализа. Добавьте на главную страницу сайта небольшую карусель с отзывами настоящих покупателей и проверьте, как ее появление повлияет на количество посетителей, превратившихся в реальный доход. Некоторые пользователи, посещая сайт, ориентируются на мнение других людей. Никто не верит в красивые слова от производителя товара или владельца сайта.
Измерьте И Анализируйте Результаты
После этого на сайте Google Optimize появится кнопка ОК, запускающая эксперимент. Она поможет сделать первые выводы о вносимых изменениях и их эффективности. Есть 4 популярных программы, которые чаще остальных используют для проведения подобных тестов.
При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Первым двум демонстрируется контрольный вариант продукта, а третьей — тестируемый. Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять. Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания.
Google Advertising Platform (google Optimize)
Главное в этом процессе — не делать поспешных выводов. Когда вы получили первые данные А/В-тестирования, которые вас удовлетворяют, есть большой соблазн прекратить эксперимент. Спешить не следует, потому что значения основных показателей могут меняться на протяжении нескольких дней. Представьте, что вы запустили образовательный проект. Конверсия посадочной страницы составляет 3%, но вы желаете увеличить показатель до 6%.
Лучше выбирать показатели, которые влияют на выручку и прибыль, — например, коэффициент конверсии. Маркетолог предполагает, что, если изменить цвет кнопки «Купить» с зелёного на синий, конверсия вырастет до 7%. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики.
Тогда мы берем небольшой процент потенциальных посетителей, например 15%, и делаем им ярко-красную кнопку. Дальше наблюдаем за 15% пользователей с красной кнопкой и сравниваем количество их регистраций с пользователями со старой кнопкой. Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса.
Тема электронного письма — одна из наиболее важных элементов, обязательно оптимизируйте его A/B-тестированием. Тема должна быть короткой и должна сообщать о ценности вашего письма. Убедите клиентов, что у вас есть решение их проблемы. Например, методы эффективного тестирования интернет-магазин, продает кроссовки и запускает контекстную рекламу новой водозащищённой модели. Они могут провести A/B-тестирование заголовка объявления, чтобы определить, какой из них наиболее эффективен для их целевой аудитории.
К тесту нужно правильно подготовиться, настроив систему аналитики. Также обязательно заранее разобрать алгоритм, как проводить А/Б-тестирование для достижения желаемых метрик. После открутки первых 60 кликов вы получили конверсию 1,6%. Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию. Нужно внести правки на сайт и дать клиентам оценить обновленный лендинг.
внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе. Этот пример хорошо иллюстрирует, что разности средних значений недостаточно, чтобы считать полученные данные достоверными. Следует еще рассмотреть площадь пересечения распределений. Чем она меньше, тем с большей уверенностью мы можем сказать, что эффект действительно значим. Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений.
Пересечение распределений при этом равно 10%, 5% или 1% соответственно. При невысоком уровне значимости вы рискуете сделать неверные выводы об эффекте изменения. Ниже изображены два примера распределения значений показателя в сегментах.
Коэффициент кликабельности (Click by way of price, CTR) — это количество кликов уникальных пользователей, разделенное на количество просмотров уникальными пользователями. Вы можете выбрать столько метрик, сколько захотите, и чем больше вы оцениваете, тем выше вероятность того, что вы заметите существенные различия. Как правило, при A/B тестировании вариант, который дает более высокую конверсию, является выигрышным, т.е. Этот вариант может помочь вам оптимизировать ваш сайт для получения более высоких результатов. Понять, как провести A/B-тест — самостоятельно или с агентством, довольно легко.
Особенно, когда результаты в каком-то направлении заходят слишком далеко или вообще нет никакой разницы между вариантами. Допустим, ваш бизнес повышает узнаваемость https://deveducation.com/ бренда и вам нужно чаще мелькать в социальных сетях. Или нужно увеличить количество людей, которые нажимают на кнопку подписки на мейл-рассылку.
Данный тест также нередко называют сплит-тестированием. Допустим, у вас запущены рекламные объявления, и вы хотите поменять креатив. Вкусы вашей аудитории могут не совпасть с вашими, а прогадать — значит, потерять часть лидов. Это показатель, характеризующий разницу между результатами контрольной и экспериментальной групп, обусловленную случайностью.
У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. Самый популярный инструмент для проведения А/Б тестов. Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. Для подключения понадобится аккаунт Google Analytics.
Запускать А/В-тесты лучше через специальные сервисы, которые позволят правильно разметить аудиторию и собрать статистические данные. Сервис работает с мобильными приложениями, но для информационных сайтов вряд ли подойдет. Помимо классического A/B-тестирования, когда меняют какой-то небольшой элемент на одной странице, есть еще несколько смежных видов. A/B-тесты полезны компаниям с уже устоявшейся аудиторией. В таких проектах важно менять продукт максимально деликатно, чтобы не шокировать текущих пользователей масштабными изменениями. Использовать их не стоит — то, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом.