A/B-тестирование веб-сайтов для CRO: краткое руководство 2022

На пути к поиску способов оптимизации коэффициента конверсии вашего веб-сайта можно с уверенностью сказать, что ожидается много раз A/B-тестирования.

Что такое CRO-тестирование? Почему вам стоит начать CRO A/B тестирование вашего сайта? Как эффективно провести A/B-тестирование вашего сайта?

На все эти вопросы мы ответили в этом посте. Начнем с определения.

Что такое A/B-тест для CRO?

Когда дело доходит до оптимизации коэффициента конверсии (CRO), A/B-тестирование (также известное как сплит-тестирование или групповое тестирование) обычно означает тестирование факторов, влияющих на коэффициент конверсии веб-сайта: текст, заголовок, изображения, дизайн, призывы к действию. действие и макет, и это лишь некоторые из них. Это один из наиболее широко используемых методов обеспечения того, чтобы ваш веб-сайт был настроен таким образом, чтобы помочь пользователям перемещаться по страницам и совершать конверсии в критических точках взаимодействия.

Разница между CRO и SEO A/B-тестированием

A/B-тестирование для CRO сильно отличается от A/B-тестирования для SEO. В этой части мы постараемся пролить свет на каждую технику, чем они отличаются и для чего используются.

1. Цели и задачи

Хотя и CRO, и SEO-тестирование используют A/B-тестирование, их цели и то, как они выполняются, сильно различаются. CRO направлен на повышение коэффициента конверсии после того, как посетители достигли сайта; SEO-ориентированное тестирование направлено на увеличение числа посетителей сайта за счет внесения технических изменений, которые улучшат позицию сайта в поисковой выдаче.

2. Элементы управления и варианты

При CRO A/B-тестировании две версии одной и той же страницы настраиваются и запускаются одновременно, а пользователи перенаправляются на случайную версию. Таким образом, сами пользователи делятся на элементы управления и варианты. Данные собираются о том, как пользователи взаимодействуют с версией страницы, к которой они назначены, и сравниваются.

В SEO A/B-тестировании страницы делятся на два набора — элементы управления и варианты. Изменения вносятся только на страницы вариантов, а собранные данные сравниваются с ранее определенным прогнозом эффективности.

3. Версии страниц

CRO A/B-тестирование требует, чтобы две версии одной и той же страницы работали одновременно, чтобы данные можно было собирать и сравнивать.

В сплит-тестировании SEO существует только одна версия каждой страницы в любой момент времени. Поскольку Google определяет ранжирование этих страниц, дублированный контент (против которого Google выступает) не поощряется.

Таким образом, между CRO и SEO A/B-тестированием есть несколько ключевых различий. Оба теста являются важными шагами в повышении производительности в Интернете, но нацелены на совершенно разные показатели.

Зачем вам проводить CRO A/B-тестирование?

Основная причина, по которой CRO-тесты важны, заключается в том, что они позволяют маркетологам протестировать наилучшую возможную альтернативу, которая может обеспечить максимально возможный коэффициент конверсии при меньших вложениях.

Например, когда вы выходите со страницы «корзины» портала онлайн-заказов, не размещая фактический заказ, это заставляет веб-сайт или разработчика продукта думать, что заставило вас сделать это. Было ли это потерей интереса? Произошел ли таймлапс? Был ли продукт дороже, чем вы заложили в бюджет? Или это был только весь процесс заказа? Если не будет проведено тестирование, вы никогда не сможете собрать информацию и проанализировать поведение клиентов, чтобы оценить коэффициент конверсии на вашем веб-сайте.

Тестирование избавляет от догадок при оптимизации веб-сайта и позволяет принимать решения на основе данных, которые переводят деловые разговоры с «мы думаем» на «мы знаем». Измеряя влияние изменений на ваши показатели, вы знаете, что работает на вашем веб-сайте.

Это идеальный способ повысить коэффициент конверсии, увеличить доход, расширить базу подписчиков и улучшить результаты привлечения клиентов и лидогенерации.

3 лучших CRO-достойных программного обеспечения для A/B-тестирования

Для успешного проведения A/B-тестирования требуется гипотеза, подкрепленная данными, эффективный инструмент A/B-тестирования и система сбора отзывов, которая будет в вашем распоряжении для точного запуска и анализа результатов.

В этой части мы представляем вам 3 бесплатных и платных программного обеспечения для A/B-тестирования, достойных CRO.

Итак, давайте раздавим это.

1. Google Optimize: начните A/B-тестирование с помощью бесплатного инструмента Google

Google Optimize — это инструмент для сплит-тестирования, предоставляемый Google Analytics. Если вы ищете мощное решение для тестирования AB без денежных затрат, не ищите дальше.

Google Optimize — это полезный инструмент A/B-тестирования, с помощью которого вы можете создавать, тестировать и анализировать различные версии своего веб-сайта. Вы также можете проводить простые тесты с разделенными URL-адресами и многовариантные тесты по желанию.

Наряду с возможностями тестирования, он также предлагает тестирование на стороне сервера, настраиваемые правила URL-адресов, персонализацию взаимодействия и многое другое, поэтому вы можете тестировать и предоставлять онлайн-возможности для привлечения посетителей.

Основные функции Google Оптимизации:

• Вы можете запускать A/B-тесты, многовариантные тесты, тесты с разделением URL-адресов и тесты перенаправления с помощью Google Optimize.
• Optimize также имеет WYSIWYG-редактор, так что вы можете быстро создавать и развертывать свои варианты для любого устройства.
• Вы можете сегментировать свою аудиторию по источнику, устройству, местоположению и т. д., чтобы персонализировать их опыт.
• Он позволяет вам устанавливать цели и задачи для измерения успеха вашей гипотезы во время проведения теста.
• Аналитический механизм Google Optimize использует байесовский вывод, чтобы показать вам эффективность ваших вариантов в реальном времени по сравнению с контролем, например варианты вероятности успеха, сравнение коэффициента конверсии, статистическую значимость, уровень достоверности и т. д.
• Оптимизация также изначально интегрирована с Google Analytics, поэтому вы можете в режиме реального времени получать информацию о поведении посетителей, производительности веб-сайта, сегментации аудитории, источниках трафика и т. д.

2. Optimizely — корпоративные инструменты A/B и CRO по конкурентоспособным ценам.

Для крупных предприятий Optimizely часто является предпочтительным выбором для первоклассных инструментов A/B-тестирования.

Используя их мощный инструмент A/B и многостраничных экспериментов, вы можете запускать несколько экспериментов на одной странице одновременно, что позволяет вам тестировать различные переменные вашего веб-дизайна.

Optimize также предлагает тестирование на динамических веб-сайтах, различные параметры эксперимента, такие как рекламная кампания, география и файлы cookie, а также различные параметры сегментации эксперимента, такие как устройство, браузер и кампания.

Оптимально Основные характеристики:

• Эффективно запускайте A/B-тесты и многостраничные тесты.
• Он предлагает мощный визуальный редактор для создания и тестирования вариантов.
• Вы можете распределять трафик по вариантам вручную или использовать Stats Accelerator для автоматического распределения трафика в зависимости от поведения посетителей.
• Механизм рекомендаций: настройте рекомендации и протестируйте различные алгоритмы
• Он включает в себя такие параметры, как: настраиваемый таргетинг, приоритизация аудитории, настраиваемые шаблоны, визуальный редактор, инструменты разработчика и API.

3. VWO — очень похоже на оптимизацию, но гораздо более экономично

VWO ((Visual Website Optimizer) также является популярным инструментом A/B-тестирования в маркетинговой сфере. Помимо того, что он является лучшим выбором для компаний с небольшим бюджетом, он также часто используется в сочетании с Optimizely компаниями, которые проводят комплексное тестирование. кампании.

Основные характеристики ВВО:

• Выполняйте A/B-тесты, многовариантные тесты и тесты с разделением URL, чтобы проверить свои варианты.
• Он предлагает запись сеансов, тепловые карты, опросы на странице и т. Д., Чтобы получить реальное представление о поведении и опыте посетителей.
• Его простой в использовании визуальный редактор позволяет создавать тестовые варианты за считанные минуты.
• Позволяет сегментировать посетителей, например мобильный и настольный трафик или новые и вернувшиеся посетители, или вы можете использовать настраиваемые параметры для создания новых сегментов.
• Доступные интеграции: Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento и другие.

Как провести A/B-тестирование на вашем сайте?

Независимо от того, какие инструменты A/B-тестирования вы используете или какой объект вы тестируете, любой A/B-тест в мире следует схожим схемам:

Шаг 1. Определите основные бизнес-цели

Как и в любом деле в жизни, вам нужна явная цель, чтобы поддерживать последующие решения по тестированию. Ваши цели — это метрики, которые вы используете, чтобы определить, является ли вариант более успешным, чем исходная версия. Цели могут быть любыми: от нажатия кнопки или ссылки до покупки продукта и подписки по электронной почте.

И по большей части вы должны смотреть на следующие показатели A/B-тестирования :

• Решение проблем UX и распространенных проблем посетителей
• Повышение эффективности существующего трафика (более высокие конверсии и доход, снижение затрат на привлечение клиентов)
• Повышение общей вовлеченности (снижение показателя отказов, повышение рейтинга кликов и т. д.)

Шаг 2. Выбор объекта для тестирования

Когда дело доходит до оптимизации коэффициента конверсии вашего веб-сайта, варианты тестирования можно разделить на 3 основных типа в зависимости от вашей цели:

• Тестирование элементов : отдельные элементы на странице. Например: заголовок, кнопки, копия и т. д.
• Тестирование страницы : Комбинации многих элементов. Например: макеты страниц.
• Тестирование потока посетителей : действия, которые вы ожидаете от посетителей при входе на ваш сайт. Например: многошаговая проверка против одноэтапной проверки.

Основываясь на исследованиях и практическом опыте, вы решаете, что протестировать, чтобы повысить коэффициент конверсии вашего сайта.

Шаг 3. Наблюдайте и формулируйте гипотезу

A/B-тест начинается с определения проблемы, которую вы хотите решить, или поведения пользователя, на которое вы хотите повлиять или поощрить. После идентификации маркетолог обычно выдвигает гипотезу — обоснованное предположение, которое либо подтверждает, либо опровергает результаты эксперимента.

Гипотеза обычно выглядит так:

«Если добавить значок социального доказательства на страницы сведений о продукте , коэффициент конверсии увеличится на 10%, поскольку он информирует посетителей о популярности продукта».

Как видите, правильная гипотеза дает вам неплохой обзор того, что будет изменено, каково влияние изменений и механизм, лежащий в основе воздействия.

Шаг 4. Создайте варианты

Следующим шагом в вашей программе тестирования должно стать создание варианта на основе вашей гипотезы и его A/B-тестирование против существующей версии (контрольной). Вариант — это другая версия вашей текущей версии с изменениями, которые вы хотите протестировать. Вы можете протестировать несколько вариантов в сравнении с элементом управления, чтобы увидеть, какой из них работает лучше всего.

Шаг 5. Запуск теста

Когда варианты готовы, вы запускаете эти варианты в точно такую ​​же среду, чтобы начать тест. В зависимости от характера статьи, посещаемости вашего сайта и статистической значимости, которую необходимо достичь, тест может занять от нескольких часов до нескольких недель.

Шаг 6. Оценка и заключение

Используя вашу заранее установленную гипотезу и ключевые показатели, пришло время интерпретировать ваши выводы. Принимая во внимание уровни достоверности, необходимо будет определить статистическую значимость с помощью вашего инструмента тестирования.

Если ни один из вариантов не дал статистически значимых результатов, то есть тест был неубедительным, доступны несколько вариантов. Во-первых, может быть разумно просто оставить исходный вариант на месте. Вы также можете пересмотреть свой уровень значимости или изменить приоритет определенных ключевых показателей эффективности в контексте тестируемой части. Наконец, может понадобиться более мощная или радикально отличающаяся вариация.

Советы и рекомендации по A/B-тестированию

Ниже приведены несколько рекомендаций по A/B-тестированию, которые помогут вам избежать проблем.

• Обеспечение надежности данных для решения для A/B-тестирования

Проведите хотя бы одно A/A-тестирование, чтобы обеспечить случайное распределение трафика по разным версиям.

• Проверяйте одну переменную за раз

Это позволяет точно изолировать влияние переменной. Если расположение кнопки действия и ее метка изменяются одновременно, невозможно определить, какое изменение вызвало наблюдаемое воздействие.

• Адаптируйте количество вариаций к объему

Если есть большое количество вариантов для небольшого трафика, тест будет длиться очень долго, прежде чем даст какие-либо интересные результаты. Чем меньше трафика, выделенного на тест, тем меньше должно быть разных версий.

• Сегментные тесты

В некоторых случаях проводить тест на всех пользователях сайта бессмысленно. Если тест направлен на измерение влияния различных формулировок преимуществ клиентов на уровень регистрации сайта, представление текущей базы данных зарегистрированных пользователей неэффективно. Вместо этого тест должен быть нацелен на новых посетителей.

• Пусть тесты выполняются достаточно долго

Даже если тест быстро показывает статистическую достоверность, необходимо учитывать размер выборки и различия в поведении, связанные с днем ​​недели. Желательно, чтобы тест выполнялся не менее недели, а в идеале — две.

• Подождите, чтобы получить статистическую надежность, прежде чем действовать

Пока тест не достиг статистической достоверности не менее 95%, не рекомендуется принимать какие-либо решения. Вероятность того, что различия в наблюдаемых результатах обусловлены случайностью, а не внесенными изменениями, в противном случае очень высока.

• Знайте, когда закончить тест

Если тест занимает слишком много времени для достижения уровня надежности 95%, вполне вероятно, что тестируемый элемент не оказывает никакого влияния на измеряемый показатель. В этом случае продолжать тест бессмысленно, так как это излишне монополизирует часть трафика, которую можно было бы использовать для другого теста.

• Обратите внимание на маркетинговые действия во время теста

Внешние переменные могут исказить результаты теста. Часто кампании по привлечению трафика привлекают пользователей с необычным поведением. Предпочтительно ограничивать побочные эффекты, обнаруживая подобные тесты или кампании.

Подведение итогов

A/B-тестирование — один из самых мощных и эффективных способов повысить коэффициент конверсии. После прочтения этой подробной статьи об A/B-тестировании для оптимизации коэффициента конверсии вы теперь должны быть полностью готовы к планированию собственной дорожной карты оптимизации.

Если вы нашли это руководство полезным, расскажите о нем и помогите коллегам-оптимизаторам опыта провести A/B-тестирование, не попадая в наиболее распространенные ловушки. Удачного тестирования!