A/Б-тесты на сайте позволяют определить, какой вариант интерфейса приводит больше пользователей к целевому действию. Например: совершат они больше покупок с виджетом-счетчиком «За сегодняшний день этот товар приобрело Х пользователей» или когда такого виджета нет?
В статье разбираемся:
В CRM-маркетинге существуют десятки механик, чтобы стимулировать клиента к покупке или целевому действию. Разберем несколько показательных примеров.
Формы лидогенерации. Позволяют собирать базу контактов. Обычно выглядят как формы, в которых пользователя просят оставить email за определенную выгоду — подписаться и быть в курсе новых коллекций, получить разовый промокод на первую покупку или раздатку с эксклюзивным контентом. Такая форма всплывает, когда пользователь находится на сайте определенное время (это время можно задавать) или когда совершает определенные действия (например, клик или скролл).
Подписки на пуш-уведомления. Подписываясь, пользователь получает всплывающие уведомления от бренда, например, о новинках и акциях.
Ниже — персонализированный пуш от Puma. Контент зависит от региона, в котором находится пользователь. Алгоритм предлагает перейти на сайт и приобрести продукт: например, если в регионе солнечно — это будут солнцезащитные очки, если резко похолодало — теплые вещи.
Системы обратных звонков. Пользователь может оставить свой номер телефона, чтобы представитель компании перезвонил — так можно быстро получить развернутую консультацию от специалиста.
Виджеты social proof. Это счетчики просмотров или действий. Рассказывают, например, сколько пользователей просматривают товар в данный момент, и стимулируют к покупке.
Чат-боты. Позволяют быстро решить задачу пользователя: например, получить консультацию или ответ на стандартный вопрос, выбрать нужный тип продукта, узнать больше о компании.
Игровые механики. Это квизы, конкурсы, интерактивные виджеты и другие способы геймификации. Повышают вовлеченность, стимулируют совершить целевое действие благодаря увлекательности и предложению бонусов.
Все эти механики могут произвести вау-эффект и увеличить конверсию в покупку в разы, а могут, наоборот, отпугнуть потенциальных клиентов — например, если виджет слишком большой, агрессивный или навязчивый.
Понять, какая механика лучше сработает в случае с определенным продуктом и/или сегментом пользователей, помогают A/Б-тесты.
Сайт, на котором будем проводить исследование, с заранее установленными Google Analytics и GTM.
Предмет тестирования. Например, виджет подписки или social proof.
Гипотеза. Это предположение, которое проверяем. Например, что выбранный вариант сработает эффективно — увеличит конверсию и не повлияет негативно на другие метрики (проведенное пользователем время на сайте, глубину просмотра, показатели отказов, количество и объем заказов).
Шаблон отчета. В нем будут фиксироваться все данные об исследовании: когда начали, сколько времени исследовали, какие результаты получили и какие выводы сделали. Отчет систематизирует данные и помогает корректно подвести итоги исследования.
Инструмент для проведения тестов. С этой задачей помогут справиться решения от Retail Rocket Segment Builder, Popmechanic, Bloomreach, Google Optimize и ABTasty. Мы используем наш сервис Lead Plan.
Название корректно, если сегментов три. Если их два, это будет называться АА-тестом и так далее.
ААА-тест — обязательный шаг перед тем, как провести А/Б-тест. Пользователям будут показаны страницы сайта без изменений. Основная задача ААА-теста — проверить, будет ли эксперимент с текущими настройками равномерно распределять пользователей на одинаковые по весу сегменты: например, с равным количеством мужчин и женщин, равномерной покупательской активностью и длительностью сессий. Также он проверит, за какой срок пользователи равномерно распределятся по сегментам.
Нельзя рандомно распределить пользователей по трем группам и сразу проводить А/Б-тест — в этом случае в сегментах равным будет только количество пользователей, а параметры, например, длительность сессии, частота покупок, количество заказов — разные.
Чем дольше длится тест, тем более точными будут цифры, а наполнение сегментов всё больше похоже друг на друга. Мы рекомендуем приступать к А/Б-тесту, когда разница между исследуемыми показателями сегментов не будет превышать 1–2%. Обычно, если бренд крупный и посещаемость сайта высокая, для этого требуется 1,5–2 недели.
Последовательность действий для А/Б-теста:
Добавляем на каждую страницу сайта код, который будет присваивать пользователям идентификационный номер сегмента (например, «Сегмент 1», «Сегмент 2» или «Сегмент 3»). Это же справедливо и для ААА-теста.
Таргетируем механику, которую хотим изменить, на конкретный сегмент.
Собираем данные в Google Analytics — по каждому сегменту в систему аналитики будут передаваться данные о поведении пользователей.
По итогам анализируем результаты. ААА-тест, проведенный заранее, позволит понять, с какого периода (пока сегменты станут равномерными) данные будут корректны.
Полные технические инструкции по проведению теста вы найдете в справке инструмента, который выберете. Например, вот инструкции Google Optimize.
Например, если мы тестируем интернет-магазин, отфильтровать нужно менеджеров магазина, которые заходят на сайт десятки раз в день, — если в один сегмент попадет несколько менеджеров, в сегментации будет дисбаланс.
Content Will Israel Invade Gaza? Tips On How To Time A Thai Bride? Chinese brides…
Content #5 Matchcom How A Whole lot Bridesagencycom Mailbox Order Brides Cost? Odds Of Profitable…
The boardroom is the place where main decisions are manufactured that affect everyone coming from…
avast free of charge antivirus runs your PC designed for malware, spyware, phishing, ransomware, adware,…
Online Info Room and SSL A data room is a cloud answer made especially for…
Free casino slot games refer to any online or offline slot games where you are…