Другие статьи по теме:
Единственная проблема сплит-тестов – если на страницу приходит мало трафика, то тестирование практически бессмысленно по причине низкой статистической значимости. Большинство оптимизаторов считает достаточной статистическую значимость в 90-95%, поэтому чем больше выборка, тем лучше. В обратном случае, результаты могут оказаться не статистикой, но случайностью.
Для расчёта необходимого трафика при желаемом приросте коэффициента конверсии, можно использовать калькулятор Optimizely.
Указываем текущий CR, минимальное желаемое отклонение (прирост) и уровень статистической значимости (по умолчанию 95%).
Калькулятор рассчитает необходимое количество пользователей для результативного тестирования.
Что тестировать в первую очередь?
Это непростой вопрос, на наших сайтах множество значительных элементов, которые влияют на совершение целевых действий. Тем не менее, вот 3 способа начать тесты:
1. Начните со страниц с высоким трафиком. Здесь просто, если удастся улучшить коэффициент конверсии даже на небольшой процент, то общее количество целевых действий даст значительный прирост.
Например, в прошлом году Брайн провёл сплит-тест на главной странице своего блога Backlinko. Она получает трафика больше, чем любая другая на его сайте. Подробности тестирования будут ниже.
2. Худшие страницы сайта. Есть смысл пойти от обратного и начать тесты с плохо конвертирующих страниц — им некуда расти, кроме как вверх :)
3. Качественные и количественные данные. Самым разумным будет опираться на показатели, собранные с помощью Google Analytics, инструмента оценки поведенческих факторов и тепловых карт.
Например, данные подсказывают, что люди не кликают на CTA-кнопку, не замечая её. Попробуйте изменить положение кнопки на странице, цвет или размер, но перед этим постарайтесь понять истинную причину и выдвигайте гипотезы.
Опирайтесь на собранные данные и логику. Без них мы полагаемся на случайность. Интуиция иногда помогает, но статистика надёжнее.
Запускаем A/B-тестирование
Сразу же два совета:
1. Начните с тестирования крупных изменений.
Возвращаясь к главной странице блога Backlinko, у Брайана была возможность протестировать множество мелких вариантов: цвета, шрифты, иконки и прочее.
Вместо этого, он отправил на A/B-тест две кардинально разные страницы. Так, старая версия сразу же показывала последние публикации в блоге (как это чаще всего бывает).
На новой версии страницы, Брайан изменил дизайн и кнопку подписки на рассылку. Адреса читателей в обмен на бесплатный доступ к соблазнительному кейсу.
Конечно, благодаря таким масштабным изменениям и показатели конверсии значительно изменились:
2. Для тестирования понадобится различный софт.
На рынке достаточно различных решений, Брайан рекомендует следующие:
- Unbounce (создание и оптимизация лендингов с возможность провести сплит-тестирование)
- VWO (тестирование для мобильных и десктопа, карта кликов, галерея готовых идей).
- Optimizely (много возможностей, но нужно разбираться).
- AB Tasty (большое количество визуальных манипуляций на странице, таргетинг и персонализация).
Не стоит забывать также про Google Optimize — данные в удобном и привычном интерфейсе GA.
Анализируем данные
Большинство программ, которые помогают проводить A/B-тестирование предлагают сводные таблицы и наглядно демонстрируют результаты эксперимента и показатели статистической значимости.
Проблем с определением победителя возникать не должно. Используйте полученные данные и для дальнейших исследований и выдвигайте новые гипотезы с их учётом.
Другие статьи по теме: