При проведении А/В-тестирования можно допустить множество ошибок, но большинство из них будет связано с изначально неверным пониманием значения этого инструмента. Что нужно знать для получения корректных результатов, расскажем в статье.
Определение цели А/В-тестирования
Как ни странно, при анализе результатов теста часто забывают о конечной цели любой оптимизации продающего сайта – увеличении прибыли. Если новый заголовок посадочной страницы привлек большое количество подписчиков, цель конкретного изменения достигнута. Но сколько новых лидов в итоге стали покупателями, а сколько впоследствии отписались от рассылки?
Еще одна распространенная ошибка связана с отсутствием аналитики по поведенческим особенностям целевой аудитории. Часто это приводит к тестированию заведомо неудачных решений, заимствованных с других сайтов или модных на данный момент. Но пресловутая красная кнопка «Купить» - не панацея, и на сайте интернет-магазина детских товаров вряд ли будет уместна.
Итак, до запуска теста нужно определить следующее:
1. Нужны ли изменения именно в дизайне сайта?
Ответить поможет анализ данных раздела «Процент выхода» в Google Analytics, в котором показана статистика покидания пользователями страниц сайта. Возможно, низкая конверсия связана вовсе не со шрифтом на карточке товара, а с общей непривлекательностью сайта или неудобной навигацией.
2. Каких положительных изменений могут ждать пользователи?
Конечно, с уверенностью ответить на этот вопрос невозможно даже после серии опросов, но во многих случаях существует вероятность выдвинуть довольно близкие к истине предположения. К примеру, если посетители часто уходят с сайта в поисковую систему, им может не хватать информации о товаре. Тогда можно попробовать переместить контент поближе к товарной карточке.
3. Каков показатель конверсии на данный момент, и для каких CTA он должен вырасти?
Ключевой вопрос, позволяющий выбрать наиболее удачные варианты для тестирования, часто тоже оставляют без внимания. Или планируют подсчитывать конверсию по разным CTA, что тоже неверно. В идеальном варианте, прогноз должен быть сделан не только по тестируемому целевому действию, но и по возможным последствиям для всей «воронки продаж». Если такой прогноз дать сложно, следует непременно подсчитать влияние полученных результатов тестирования на конечную конверсию.
Выбор элементов для А/В-тестирования
Точные ответы на вышеперечисленные вопросы помогут исключить достаточно большое количество возможных вариантов. Не всем и не всегда обязательно нужно менять заголовки или экспериментировать с расположением виджетов социальных сетей.
Разрабатывая варианты важно помнить о целевой аудитории, не гнаться за модой и учитывать, что решения, сработавшие на одном сайте, могут не подойти вашей компании.
Подведение итогов А/В-тестирования
К ошибкам на этом важнейшем этапе приводит, как правило, спешка. Тестирование должно проходить минимум одну неделю, причем, для товаров отложенного спроса срок проведения эксперимента удлиняется в зависимости от средней продолжительность цикла продажи. Так же часто при подведении итогов не учитывается сезонность или другие внешние факторы падения или роста спроса.
Анализ результатов тестирования требует не меньше внимания, чем работа с другими статистическими данными – показателями эффективности рассылок, метриками ПФ и т.д. Грамотная настройка при запуске теста поможет только получить нужные данные, но объяснить причины неудачи обоих вариантов, если такая случается, система не в силах.
А/В-тестирование, как и любой другой маркетинговый инструмент, хорошо работает только при бережном отношении. Чем точнее определена цель и подробнее проанализирована имеющаяся аналитика, тем успешнее будут следующие эксперименты.
