Начало года – важное время для бизнеса. В этот период компании пересматривают свои подходы к работе и составляют планы на текущий год. Чтобы дать вам хороший старт, специалисты Zarget подготовили 5 советов по A/B-тестированию, которые стоит использовать в 2017 году. Проект специализируется на разработке ПО для оптимизации конверсии.

1. Откажитесь от A/A-тестов

В A/A-тестах принимает участие одна и та же страница. Этот метод тестирования обычно используется для проверки настроек эксперимента. Если оба варианта страницы показали одинаковый результат, значит всё сделано верно.

Однако A/A-тесты – пустая трата драгоценного времени, поскольку они требуют того же количества трафика, времени и ресурсов, что и A/B-тесты. Допустим, средний цикл покупки на сайте составляет 4 недели, а эксперимент длится 2 или 3 недели. В данном случае вы можете потерять посетителей, если пробный вариант был неудачным.

Существует множество других приёмов, которые можно использовать для проверки качества эксперимента – кроссбраузерное тестирование, опросы пользователей, использование ещё одного источника аналитических данных, а также постоянный мониторинг. Все они позволяют выявить ошибки и сбои.

Но если вы всё ещё склоняетесь к A/A-тестированию, попробуйте A/B/A-тест. Этот подход предполагает одновременное проведение A/A и A/B-тестов в рамках одного и того же эксперимента. Стоит отметить, что он потребует немного больше времени и трафика, чем обычный A/A-тест, поскольку будет включать три варианта страницы.

Начав тестирование, вы, вероятно, согласитесь, что перекрёстная проверка аналитических данных, опросы пользователей и тщательный мониторинг могут быть более эффективными, чем A/A-тест.

2. Не отбрасывайте тесты, которые не дали нужного результата

К сожалению, многие тесты не дают требуемых результатов. Но отбрасывать их не стоит. Учитывая, что каждый эксперимент требует много времени, усилий и ресурсов, отказываться от анализа полученных данных, по меньшей мере, неразумно.

  • Сегментируйте данные. Посмотрите на статистику по устройствам, источникам трафика, на демографию посетителей или любые другие данные, которые важны для вашего бизнеса. Таким образом, вы сможете узнать, кто, где и когда кликал на тестируемые варианты страниц. К примеру, вы можете увидеть, что один из вариантов хорошо работает для пользователей, впервые посещающих сайт, тогда как другой – более эффективен для повторных посетителей.
  • Не отказывайтесь сразу от своей гипотезы. Ваша гипотеза – фундамент, на котором построены ваши эксперименты.  Иногда тесты могут оказаться нерезультативными, поскольку гипотеза была нереалистичной. Однако не спешите отбрасывать текущий вариант. Попробуйте улучшить его перед тем, как переходить к следующему.
  • Уделяйте внимание микроконверсиям. Микроконверсии – это мелкие действия, которые пользователь совершает на пути к конверсии. К примеру, если основной целью (или конверсией) будет покупка, то добавление товара в список желаний или в корзины будет микроконверсией. Когда тестирование не приносит ожидаемого результата, вы можете использовать вариант, ориентированный на микроконверсии, а затем улучшить его.
  • Узнавайте больше о своих пользователях. Экспериментирование не сводится к проведению тестов и определению победителей. Оно также даёт возможность узнать больше о своих посетителях. Если вы выйдете за рамки основных результатов, вы откроете для себя множество данных, которые в конечном итоге помогут вам увеличить число конверсий.

3. Проводите повторное A/B-тестирование

Эксперимент не заканчивается, когда вы достигаете статистической значимости (при условии, что вы правильно определили размер выборки и продолжительность теста). Если вы ориентируетесь только на статистическую значимость, вы можете упускать из виду те результаты, которые могут привести к увеличению доходов.

Тест должен проводиться в течение как минимум одного полного цикла покупки. После проведения теста повторите его спустя определённое время (через несколько недель или месяцев в зависимости от вашего бизнес-цикла). На результаты тестирования может влиять множество внешних факторов, которые могут меняться от одного цикла покупки к другому – маркетинговая стратегия, целевая аудитория, время года и т.д.

4. Сочетайте A/B-тестирование с получением обратной связи от пользователей

A/B-тестирование показывает, на какие варианты целевой страницы пользователи кликают, а на какие – нет. Однако оно не может рассказать, что посетителям нравится, или почему они выбрали тот или иной вариант. Ответы на эти вопросы можно получить только от самих пользователей с помощью опросов и форм обратной связи.

Этот процесс можно построить так:

  • Используйте A/B-тесты, чтобы выяснить, какие страницы демонстрируют более высокие показатели конверсии.
  • Одновременно проводите опросы, чтобы понять причину, по которой посетители совершают действия на тестируемых страницах.
  • Когда вы определите выигрышный вариант, внесите соответствующие изменения в страницы сайта.
  • После этого спросите посетителей, что они думают по поводу этих изменений.

Когда вы используете и данные аналитики, и обратную связь от пользователей, полученные в ходе экспериментов результаты приобретают дополнительную ценность.

5. Проводите тесты только для мобильных пользователей

Легче всего проводить A/B-тестирование на базе всего трафика. Однако этот подход может принести не совсем точные результаты.

Мобильные и десктопные пользователи имеют различную продолжительность концентрации внимания и мотивы. Когда человек посещает сайт с мобильного устройства, высока вероятность того, что в данный момент он находится вне дома. Это означает, что продолжительность концентрации внимания у него относительно небольшая. При этом мотивом, который руководит его действиями, может быть поиск информации. В свою очередь пользователей десктопов чаще интересует покупка. Поэтому имеет смысл проводить отдельные эксперименты для пользователей мобильных устройств, чтобы понять, что работает именно для них.

Если вы не сегментируете трафик, то при внесении изменений в сайт на основании результатов A/B-тестирования вы можете упустить из виду аспекты, важные для пользователей мобильных устройств. К примеру, адаптивный дизайн. Посетители с других устройств не должны включатся в эксперимент, который не оптимизирован для них.

Возможно, вы захотите протестировать различные цели для мобильных и десктопных пользователей. Многие люди ищут информацию на мобильных устройствах, но для совершения покупки переходят на компьютеры. Таким образом, целью для мобильных посетителей может быть подписка, а для десктопных – покупка.

Ещё один пример: допустим, вариант A хорошо работает для мобильных посетителей, а вариант B – для десктопных. Если эксперимент будет проводиться на общем трафике, эти результаты будут отменять друг друга.

Многие специалисты, которые занимаются оптимизацией конверсии, выделяют результаты по отдельным устройствам после проведения эксперимента. Они пытаются увидеть, как каждый вариант сработал для пользователей мобильных устройств, планшетов и десктопов, сегментируя все конверсии по источнику трафика. Такая практика не является оптимальной.

Допустим, 25% пользователей посещает ваш сайт с мобильных устройств, а 75% – с десктопных. С помощью эксперимента вы определили более эффективный вариант. Теперь вам нужно будет посмотреть, получали ли ваши варианты достаточно трафика как с мобильных, так и десктопных устройств, чтобы выявить реального победителя. Другими словами, полученные результаты могут быть неприменимы к обоим сегментам, и вам нужно будет проводить эксперимент до тех пор, пока каждый вариант не получит достаточное количество трафика.

Если же вы запустите два отдельных эксперимента для мобильных и десктопных пользователей, вы получите более точные результаты.

5. Тестируйте каждый день

Проводите тестирование постоянно. Когда вы ничего не тестируете, вы теряете трафик впустую. В области экспериментов трафик подобен кислороду: вы не можете позволить себе расходовать его, не используя.

Китайская пословица гласит: «Самое лучшее время для посадки дерева было 20 лет назад. Второе лучшее время – сейчас». Не жалейте о том времени и трафике, которые вы потеряли. Начните сейчас, и позвольте A/B-тестированию принести вам множество конверсий в 2017 году.

Источник: Search Engine Land.

Редактор-переводчик. Специализируется на западном интернет-маркетинге и SEO. Освещает события в этой области с 2014 года.

Прокомментировать

Оставьте первый комментарий!

Notify of
wpDiscuz