Представьте следующую ситуацию: вы только что провели многообещающий CRO-тест. В попытке увеличить количество посетителей, которые конвертируются в запросы на страницах товара, вы протестировали редизайн на одной из таких страниц с помощью традиционного A/B-тестирования. Половина пользователей, которые посещали страницу, видели текущий дизайн, а другие 50% – новый.
Тест проводился в течение месяца. Как и ожидалось, коэффициент конверсии вырос – с 2% до 10%. Вы показали полученные результаты руководителю и предложили перевести все страницы товара на новый дизайн. Шеф одобрил вашу инициативу.
Но когда вы запустили новый дизайн, то заметили, что количество запросов сократилось. Вы подумали, что причиной этого могла быть сезонность. Поэтому вы решили подождать ещё несколько месяцев. Именно тогда вы начали замечать, что MRR также сокращается.
Оказывается, тестирование проводилось недостаточно долго для того, чтобы полученные результаты были статистически значимыми. Поскольку страница получала лишь 50 просмотров в день, вам нужно было подождать, пока её просмотрят более 150 тысяч человек, чтобы достичь уровня доверия в 95%. Чтобы завершить эту задачу, вам понадобилось бы более 8 лет. Поскольку вы не смогли правильно рассчитать эти цифры, ваша компания теперь терпит убытки.
Рискованная задача
Неправильное определение размера выборки – лишь одна из многих ошибок в CRO, которые допускают маркетологи. Специалисты легко впадают в заблуждение, думая, что они повышают эффективность маркетинга, когда в действительности они ведут свою компанию по опасному пути, проводя тесты на слишком маленькой выборке.
Помните: главная цель оптимизации конверсии – установить истину. Основывая свои решения на ошибочных предположениях и тестах, результаты которых не имеют статистической значимости, вы не сможете достичь поставленных целей.
Чтобы помочь вам сэкономить своё время, в этой статье мы рассмотрим самые частые ошибки, которые допускают маркетологи при оптимизации конверсии. Тестируя и улучшая свой маркетинг, помните об этих недочётах и продолжайте учиться.
6 распространённых ошибок при оптимизации конверсии
- Думать, что CRO сводится к A/B-тестированию
Приравнивать A/B-тестирование к оптимизации конверсии – это практически то же самое, что называть квадрат прямоугольником. Хотя A/B-тестирование – это тип CRO, это лишь один инструмент из многих. Оптимизация конверсии включает в себя все возможные методики тестирования, конечная цель которых – побудить посетителей сайта совершить целевое действие.
Если вы думаете, что «заниматься CRO» равно проводить A/B-тестирование всего, что только можно, то вы не сильно осведомлены в ограничениях этого подхода. Существует множество ситуаций, в которых A/B-тестирование вообще бесполезно. Например, когда размер выборки недостаточно большой для того, чтобы собрать нужный объём данных. Если страница, которую вы хотите протестировать, ежемесячно получает лишь несколько сотен просмотров, то на достижение статистической значимости могут уйти месяцы.
Если вы проводите A/B-тестирование страницы с низким трафиком, а спустя 6 недель решаете прекратить тест, то это ваше право. Однако полученные вами результаты не будут иметь под собой научной основы.
А/В-тестирование – это отличная методика для начала. Однако очень важно изучить и другие методы тестирования, чтобы не ограничивать себя одним подходом. Если вы хотите значительно повысить конверсию страницы за несколько недель, попробуйте внести несколько радикальных изменений вместо тестирования одной переменной за раз. Возьмём для примера Weather.com. Они изменили много разных переменных на одной из своих целевых страниц, включая дизайн, заголовок, навигацию и другие элементы. В результате объём конверсий увеличился на 225%.
- Не уточнять, что понимается под конверсией в конкретном случае
Когда вы читаете о том, что Weather.com удалось увеличить объём конверсий на 225%, задаётесь ли вы вопросом, что мы понимаем под «конверсиями»? Если да, значит вы мыслите в русле CRO.
Показатель конверсии может измерять разное: покупки, лиды, подписчиков, пользователей – всё зависит от цели страницы. Фраза «число конверсий значительно возросло» не имеет большого смысла, если вы не уточнили, что понимается под «конверсией». В случае Weather.com имелись в виду пробные подписки: компания наблюдала 225% рост пробных подписок на странице. Согласитесь, что теперь стало намного понятнее, что именно возросло.
Однако уточнение метрик всё равно не показывает всей картины. Также важно учитывать, когда именно проводился тест. В разные дни недели или месяца показатель конверсии может значительно разниться.
По этой причине, даже если ваш тест достигает статистической значимости в 98% спустя три дня, вам нужно продолжить его проведение до конца недели, поскольку в разные дни показатель конверсии может быть разным. То же самое касается и месяцев: при проведении теста в предпразничном декабре будет ошибкой полагать, что полученные результаты будут такими же, как и в марте. Сезонность также влияет на показатель конверсии.
Что ещё может влиять? Один из таких факторов – тип устройства. Посетителям может быть проще заполнить длинную форму регистрации на десктопе. При этом на мобильных устройствах показатель конверсии будет ниже. Ещё один фактор – это канал. Копайте глубже. Избегайте сообщать усреднённые данные. Если отдельные каналы имеют более высокие показатели конверсии, то и работать с ними нужно по-другому.
Наконец, помните, что показатель конверсии – это не самая важная метрика для вашего бизнеса. Важно, чтобы конверсии приносили компании доход. Если вы сделаете цену на свои товары очень низкой, то коэффициент конверсии может стать очень высоким, но вы не будете зарабатывать. Кроме того, эта метрика не всегда показывает, повышается ли эффективность бизнеса. Анализировать её нужно вместе с другими показателями.
- Не понимать статистику
Начиная изучать CRO, я думала, что моих университетских знаний о статистике достаточно для тестирования конверсии. И это было одной из самых больших моих ошибок. То, что вы проводите эксперименты, не делает вас учёным.
Статистика – это основа CRO. Если вы не разбираетесь хорошо в этой дисциплине, вы не сможете проводить тесты правильно и можете серьёзно подорвать эффективность маркетинга.
Что будет, если вы прекратите тест слишком рано, потому что не хотите ждать, пока будет достигнута статистическая значимость на уровне 98%? В конце концов, разве не достаточно 90%?
Нет, недостаточно. И вот почему: подумайте о статистической значимости как о назначении ставки. Готовы ли вы сделать ставку на результаты с достоверностью в 90%? Скорее нет, чем да.
Если вам нужно освежить свои знания в области статистики, не паникуйте. Это требует времени и практики, но в результате вы повысите свой профессиональный уровень и сможете работать эффективнее.
- Не экспериментировать со страницами или кампаниями, которые уже эффективны
Если страницы или кампании работают хорошо, то это не значит, что с ними не нужно экспериментировать. Часто именно они имеют самый высокий потенциал для получения более высоких результатов.
Рассмотрим на двух примерах из HubSpot.
Пример №1Это проект под руководством Памелы Воган под названием «историческая оптимизация». Суть проекта состояла в обновлении и повторной публикации старых постов в блоге для получения трафика и лидов. Но обновлялись не все посты, а лишь те из них, которые уже принесли большое количество трафика и лидов. Проведя анализ, Памела сделала два поразительных открытия:
- ежемесячно 70% просмотров постов HubSpot приходилось на «старые» посты (опубликованные до текущего месяца);
- 92% месячного объёма лидов из блога приносили «старые» посты.
Почему? Потому что это были материалы, которые заработали авторитетность и высоко ранжировались в Google. Месяц за месяцем они генерировали большое количество трафика.
Целью проекта было выяснить: а) как получить больше лидов от постов с высоким трафиком, но низкой конверсией; б) как получить больше трафика от постов с высокой конверсией, но низким трафиком.
Оптимизируя эти публикации для трафика и конверсий, мы более чем в два раза увеличили ежемесячное количество лидов, генерируемое старыми постами.
Пример №2
Ник Бароссо из команды Marketing Acquisition провёл аудит блога HubSpot с фокусом на лиды. Он выяснил, что около ам50 наиболее трафиковых постов направляли читателей к наименее эффективным предложениям.
Чтобы повысить показатель конверсии по этим постам, было проведено тестирование, в котором основная CTA-ссылка была заменена на ту, что вела читателей на предложение, тесно связанное с темой поста и имеющее высокий показатель конверсии. Спустя неделю обновлённые материалы сгенерировали на 100% больше лидов, чем в среднем.
Вывод: не фокусируйтесь только на тех ресурсах, которые требуют работы. Во многих случаях, наилучшие возможности заключены в тех страницах, которые уже приносят хороший трафик или много лидов. Оптимизируя их, вы можете получить намного лучшие результаты.- Основывать тесты на тактиках, а не исследовании
Когда дело касается CRO, процессы – это основное. Перестаньте полагаться на отдельные тактики для оптимизации маркетинга. Вместо этого придерживайтесь системного подхода к CRO.
Оптимизация конверсия всегда должна начинаться с исследования. По факту, этот этап занимает больше всего времени. Исследование и анализ, проведённые на этом шаге, помогут вам выявить проблемы. Только зная, где они сокрыты, вы сможете перейти к их решению.
Помните второй пример, который мы рассматривали выше? Ник смог узнать, что трафиковые посты могут вести на предложения с низкой конверсией, лишь проведя исследование.
Где искать информацию на стадии исследования? Пэдди Муган советует посмотреть, как выглядит ваш процесс продаж, проанализировать воронку продаж, попытаться определить, где чаще всего случаются отказы и разобраться, почему.
Как должен выглядеть процесс оптимизации конверсии (упрощённая схема):
- Шаг 1. Проведите исследование.
- Шаг 2. Сформулируйте гипотезы.
- Шаг 3. Определите решение.
- Шаг 4. Проведите эксперимент.
- Шаг 5. Проанализируйте результаты эксперимента.
- Шаг 6. Проведите следующий эксперимент.
По мере прохождения этих шагов фиксируйте информацию об эксперименте (гипотезы, методология тестирования, критерии успеха и результаты анализа), чтобы его можно было воспроизвести. В HubSpot мы используем следующий шаблон:
Не забывайте о последнем шаге: повторном проведении эксперимента. Как вы можете улучшить свой тест, какие изменения в него нужно внести?
- Прекращать работу после «неудачного» теста
Одним из самых важных советов, которые я когда-либо получала касательно CRO, гласит: «Тест не может быть неудачным, пока он ничего не сломал. Вы или получаете желаемый результат, или узнаёте что-то новое».
Не прекращайте работу после первого теста (или второго, или третьего). Вместо этого, подходите к каждому эксперименту системно и объективно, откладывая в сторону свои предположения и надежды на то, что результаты будут выглядеть определённым образом.
Как сказал Пип Ладжа: «Настоящие CRO-специалисты всегда готовы изменить своё мнение». Не отбрасывайте данные, полученные с помощью «неудачных» тестов. Используйте их для уточнения своих гипотез, а затем снова повторяйте тестирование.
Вместо заключения
Мы надеемся, что эта статья вдохновила вас на расширение своих навыков и более системный подход к проведению экспериментов. Избегая описанных выше ошибок, вы сможете сэкономить не только своё время, но и деньги компании.
