analizė, irankiai

Ką reikėtų A/B testuoti?

Dažnas yra skaitęs/girdėjęs apie fantastinius rezultatus testuojant mygtukų spalvą. Neretai, tai būna pirmasis elementas, kurį testuoja pradedantieji optimizacijos specialistai. Žinoma, spalvos pakeitimas gali atnešti neblogų rezultatų, tačiau toks A/B testas yra paviršutiniškas ir trumpalaikis.

Kas yra svarbiausia?

Vienas svarbiausių dalykų prieš pradedant kurti efektyvius testus yra hipotezė. Tinkamai suformuluota hipotezė leis suprasti testo tikslą ir nusistatyti duomenis, kurie parodys rezultatų vertę. A/B testavimas yra skirtas eliminuoti nuomonių žaidimą ir spėliojimą, todėl hipotezė – kritinis testavimo aspektas.

Turint hipotezę, paremtą tikrais vartotojų duomenimis padidėja testų kokybė, ilgalaikiškumas bei potencialūs laimėjimai. Norint susikurti gerą hipotezę, reikia pereiti visą potencialaus pirkėjo kelią, nuo pirmojo puslapio, kuriame jie patenka į jūsų sveitainę iki galutinio taško, kai jūsų norima konversija yra atlikta.

Ko ieškoti?

Pavyzdžiui, lankytojas ateinantis iš Google, atlieka šiuos žingsnius:

  1. Įveda paieškos frazę Google
  2. Paspaudžia ant jūsų svetainės nuorodos
  3. Patenka į pagrindinį puslapį
  4. Nueina į dominančios produktų kategorijos puslapį
  5. Atsidaro norimo produkto puslapį
  6. Įsideda produktą į krepšelį
  7. Pereina per pirkimo procesą
  8. Gauna pirkimo patvirtinimo laišką

Vien šiame pavyzdyje yra minimum 8 taškai, kuriuose vartotojas gali padaryti klaidą/ko nors nesuprasti ir apleisti pirkimo procesą. Kiekvieną iš šių žingsnių reikėtų peržvelgti Google Analytics ir įvertinti kur daugiausiai vartotojų palieka svetainę. Šį reportą galima rasti atsidarius Behavior > Site Content > All Pages ir pasirinkus Navigation Summary

allPages

Šiame reporte galima pasirinkti bet kurį svetainės puslapį ir išsiaiškinti, kur ir kaip naviguoja jūsų lankytojai – tokiu būdu bus galima suformuluoti pirmąją hipotezę.

Kaip suformuluoti hipotezę?

Duomenimis paremta hipotezė paprastai formuluojama iš trijų žingsnių:

  1. Reikalingų duomenų surinkimas
  2. Problemos identifikavimas ir sprendimo būdas
  3. Pagrindinis sekmės rodiklis, kuris įrodys testo efektyvumą

Teisingos hipotezės šablonas atrodytų šitaip:

Remiantis [duomenimis], pakeitus [testo elementą] bus pasiektas [rezultatas]; kurį įrodys [šis sekmės rodiklis].

Sakykime, kad Google Analytics reportas viršuje jums rodo, jog didžioji dalis lankytojų palieka svetainę iš produktų kategorijos puslapio. Tai reiškia, jog produktų pateikimas šiame puslapyje gali būti patobulintas (pvz rodomas pirkėjų vertinimas).

Suformuluota hipotezė atrodytų šitaip:

Remiantis GA duomenimis, rodančiais jog lankytojai palieka svetainę iš kategorijų puslapio, pakeitus produktų pateikimo dizainą bus padidintas produktų puslapių atsidarymo skaičius, kurį įrodys padidėjęs produktų peržiūros kiekis.

Efektyvesnis A/B testavimas

Supratus konversijos optimizacijos procesus, ir ypač analizės svarbą sėkmingam A/B testavimui taps žymiai lengviau kurti efektyvius testus.

cta