Это один из самых эффективных методов повышения конверсии. A/B тестирование позволяет определить, какой вариант страницы лучше конвертирует посетителей в покупателей.
Таким образом, вы можете точно узнать как изменение дизайна страницы или какого-либо определенного элемента влияет на показатель конверсии. Мало того, что A/B тестирование позволяет изменять сайт только в лучшую сторону, так как все решения основываются на статистических данных, собранных в ходе эксперимента. Так это ещё позволяет избавиться от всех предположения и разногласий в вашей команде, когда каждый пытается навязать свою точку зрения.
A/B тестирование – это только цифры. Цифры, основанные на действиях посетителей. Результаты экспериментов говорят сами за себя и направляют вас на верный путь. Конечная цель A/B тестирования – повысить показатели прибыли, регистраций, скачиваний и т.п. И достигается эта цель за счёт полноценного понимания своей аудитории.
Как работает A/B тестирование?
![baner 300x400]()
A/B эксперимент предусматривает тестирование двух версий страницы: A (оригинальная) и B (тестовая/новая). Суть механизма A/B тестирования очень проста: 50 % всех посетителей видят вариант А, 50 % — вариант B. Стоит отметить, что в процессе создания эксперимента вы выбираете цель (конверсия кнопки призыва к действию / показатель отказов / среднее количество просмотренных страниц и т.п.), которая будет отслеживаться. И в конце теста вы получаете точные статистические данные о том, какую производительность имеет каждая страница. После чего можно смело внедрять победивший вариант.
Самые высокие ставки по RU, BY, KZ от прямого рекламодателя FONBET PARTNERS!
К заливам!
Почему A/B тестирование настолько важно?
Всё предельно просто. Каждый сайт имеет определенную цель:
- Интернет-магазины хотят, чтобы их товары покупали;
- SaaS проекты стремятся подписать на свои продукты как можно больше пользователей. Причём не просто подписать. Они хотят, чтобы эти пользователи платили и любили их продукт;
- Онлайн СМИ хотят, чтобы их статьи привлекали как можно больше людей, которые будут кликать на рекламу либо покупать платную подписку.
99 % всех сайтов, так или иначе, пытаются конвертировать обычных посетителей в кого-то большего. Таким образом, для всех важен этот волшебный показатель конверсии. Кого-то он радует. Кому-то он приносит много денег. Потому что над ним работают! А кого-то низкий уровень только раздражает и заставляет закрывать бизнес. Именно для этого и было придумано A/B тестирование, которое позволяет извлечь максимум из каждого посетителя. Это абсолютно новый подход к бизнесу в интернете. Теперь просто привлечь посетителя на сайт – это не самое главное. Можно вливать бесконечное количество денег в привлечение. Но что толку, если эти посетители не совершают того, чего вы от них так сильно ждёте?
Почему вы должны заниматься A/B тестированием?
Извлечь максимум из каждого посетителя. Разве этого недостаточно?
Сейчас ваша конверсия составляет 5 %. А вы никогда не думали, что она может быть 7, 10 или даже 15 %. Разве это невозможно? Пересчитайте каждый дополнительный процент в денежный эквивалент. Сколько каждый месяц вы тратите на привлечение каждого посетителя? Возможно, один только клик по вашей рекламе Adwords или Яндекс.директ стоит от 1 до 5, а может и 10 $.
Очевидно, что даже если использовать специальные сервисы для A/B тестирования, стоимость которых начинается с 50 $ за месяц, эти затраты окупятся мгновенно. Причём на текущий момент большинство ваших конкурентов вряд ли проводят A/B эксперименты. А это отличный шанс укрепить свои позиции в конкурентной гонке.
Какие элементы можно тестировать?
Фактически каждый элемент, который оказывает влияние на поведение посетителя, может быть протестирован. Порой можно делать вообще полный редизайн страницы, когда очевидно, что она слишком плохо конвертирует посетителей.
Тем не менее, чаще всего A/B тестирование предполагает изменение следующих элементов:
- Заголовки;
- Подзаголовки;
- Тексты;
- Отзывы;
- Кнопки призыва к действию (CTA-button);
- Текст на кнопках призыва к действию;
- Изображения;
- Сторонние одобрения;
- Формы для заполнения.
В более продвинутом A/B тестировании возможны эксперименты с ценами, акциями, длительностью бесплатных периодов, навигацией, бесплатной или платной доставкой и со многим другим. Но для начала стоит тестировать те элементы, которые указаны в списке. Т.к. это, во-первых, проще. А, во-вторых, это даст определённый опыт и научит лучше понимать свою аудиторию.
Процесс создания A/B теста:
Создание эксперимента требует научного подхода. Так как это довольно серьёзный процесс, и если руководствоваться только своей интуицией или чужим опытом, вряд ли получится извлечь из него положительный результат. В целом, можно выделить следующие обязательные этапы в процессе A/B тестирования:
- Вы задаёте себе вопрос. Например: «Почему показатель конверсии на моём сайте такой маленький?»
- Вы проводите анализ своего сайта. Для этого вы анализируете данные через Google Analytics, смотрите, как пользователь взаимодействуют с вашим сайтом, задаёте ему прямые вопросы о том, почему он не совершил покупку или что ему мешает принять решение. Специально для вас даже составлен список необходимых инструментов.
- Вы формулируете гипотезы на основе проанализированных данных. Например: «Если я подыму кнопку подписки на мой сервис в самых верх сайта и выделю её на фоне всего сайта, то это будет стимулировать посетителей совершить целевое действие»
- Вы Создаёте A/B тест. Для этого лучше всего воспользоваться специальными сервисами, например, Changeagain.me. В процессе создания вы выбираете цель, которую будете отслеживать. В данном случае – количество подписок на сервис, устанавливаете код эксперимента на свой сайт, после чего тест автоматически запускается. А вам остаётся только подождать не менее 100 конверсий и 7 дней.
- Вы анализируете полученные результаты и делаете выводы. Если конверсия увеличилась, то ваша гипотеза была верной. Значит, подписка просто была слишком глубоко «закопана» от пользователя. После этого возвращайтесь к первому этапу. Если же A/B тестирование оказалось неудачным, и конверсия совсем не изменилась, то нужно возвратиться к 3 этапу. Возможно, всё дело в неправильной гипотезе.
- Делитесь результатами A/B эксперимента со всеми коллегами, которые работают над улучшением вашего сайта. Это позволяет им лучше понять в чём проблема и как нужно действовать дальше.
Источник: boosta.ru
