Narzędzia takie jak Optimizely pozwalają przeprowadzić test A/B praktycznie każdemu – i to w kilka minut. Z jednej strony rozwiązuje to wiele problemów, ale z drugiej stwarza ryzyko testowania losowych elementów strony. Podążanie tą ścieżką nie wróży nic dobrego.
Sprawdzony i powtarzalny proces przeprowadzania testów A/B jest tym, czego każda organizacja potrzebuje. Prawidłowo przeprowadzone testy składają się także na efektywnie przeprowadzony audyt UX.
Od ponad 5 lat działamy na rynku i podczas pracy przy ponad 70 projektach wykształciliśmy proces, który wygenerował miliony złotych dla naszych klientów. Proces składa się z 6 kroków i pomoże Ci zrobić z testów maksymalny użytek.
W oparciu o doświadczenie zdobyte podczas przeprowadzania szeregu testów A/B stworzyliśmy następujący proces. Wykonaj te 6 kroków, aby przeprowadzić test A/B, który przyniesie wzrost przychodów. Nasz proces pomoże Ci podejmować decyzje na podstawie danych i zwiększy zwrot z inwestycji w optymalizację współczynnika konwersji.Dane ilościowe powiedzą Ci, które strony są skuteczne, a które nie. Istnieje wiele narzędzi do śledzenia i mierzenia aktywności użytkowników (np. Google Analytics, Adobe Analytics czy AT Internet). Bez względu na to, którego z nich używasz, upewnij się, że zbierasz poprawne dane.
Zanim rozpoczniesz analizę, przeprowadź szczegółowy audyt narzędzia. Podejmujesz decyzje na podstawie danych, zatem dbaj o ich rzetelność. Zawsze uwzględniamy ten krok w zakresie projektu, ponieważ na każdej stronie występuje co najmniej jeden błąd wpływający negatywnie na jakość danych.
Audyt narzędzia jest idealnym momentem na zaplanowanie śledzenia dodatkowych elementów strony. Im więcej danych, tym bardziej szczegółowy wgląd w testowanie może zostać uzyskany. Po audycie przychodzi czas na zidentyfikowanie tych sekcji strony, które wypadają gorzej niż powinny.
W pierwszej kolejności powinieneś wziąć pod uwagę strony, które ściągają dużo ruchu i jednocześnie są istotne dla osiągnięcia celu (konwersji). Przeprowadź analizę tak dokładną, jak to tylko możliwe – dokonaj segmentacji odbiorców, rzuć okiem na schematy zachowania, sprawdź skuteczność lejka konwersji, współczynnik odrzuceń dla stron docelowych, źródła ruchu itd.
Model przedstawiony powyżej pomoże Ci zidentyfikować strony, na których powinieneś się skupić w pierwszej kolejności. Szukaj stron, które generują dużo ruchu, są istotne z punktu widzenia przychodu i mają poważne problemy z treścią oraz użytecznością.Liczby nie powiedzą Ci, dlaczego użytkownicy nie konwertują. Musisz ich zapytać lub oglądać. Istnieje wiele technik, które dostarczą Ci mnóstwa informacji na temat Twoich klientów. Najważniejsze to zrozumieć zarówno konwertujących, jak i ‘niekonwertujących’ użytkowników.
Nigdy nie lekceważ potęgi wywiadu z pracownikami obsługi klienta i działu sprzedaży. Pracują oni bardzo blisko z klientem, dlatego mogą dostarczyć Ci informacji, których nigdzie indziej nie znajdziesz.
Przykład? Specjalista ds. obsługi klienta powiedział mi kiedyś, że użytkownicy często pytają go, czy ktoś będzie w stanie rozpoznać po tytule przelewu bankowego, że korzystają z usługi. Nigdy nie wpadłbym na to, że ten czynnik mógłby powstrzymać kogoś od konwertowania na portalu randkowym.
Ankiety są bogatym źródłem informacji. Zalecamy wysyłkę ankiet do istniejących klientów, aby zapytać, jak usłyszeli o firmie, dlaczego zdecydowali się na zakup usługi/produktu oraz jak opowiedzieliby o tym znajomym. To pomaga zrozumieć motywację, wartości i język klienta.
Ankiety dostępne na stronie (np. Qualaroo czy Survicate) są niezwykle użyteczne. Osobiście jestem wielkim fanem “ankiety trzech pytań” polecanej przez Avinasha Kaushika. Używam jej notorycznie i często jestem zaskoczony rezultatami.
Strony kontaktowe są uważane za mało istotne, natomiast pewnego razu zauważyłem, że aż 23% użytkowników pewnego banku uznało, że intencją ich wizyty na stronie był kontakt z bankiem. Co ważniejsze, tylko 18% z nich osiągnęło cel. Gdyby nie ta ankieta, nigdy nie pomyślelibyśmy, żeby skupić się na stronie kontaktowej, która okazała się tak ważna dla banku, z którym współpracowaliśmy.
Nie zapominaj o mapach cieplnych (heatmapach) i clickmapach. Oprogramowanie takie jak CrazyEgg czy Hotjar jest łatwe do zainstalowania – możesz zrobić to przez Google Tag Managera bez wsparcia ze strony działu IT. Wiedza o tym, na co użytkownicy patrzą na stronie, jaką treść czytają, jak dużo przewijają i w co klikają, jest wartościowa i pomoże Ci zdecydować, które elementy wymagają testowania i poprawy.
Ewaluacja heurystyczna jest szybką i skuteczną metodą na znalezienie problemów na Twojej stronie. Po prostu otwierasz stronę i zaczynasz szukać elementów, które można zmienić, usunąć lub dodać. Wszystko bazuje na doświadczeniu i wiedzy. Celem jest wypisanie jak największej liczby elementów.
Im więcej ewaluacji heurystycznych przeprowadzisz, tym lepiej będą Ci wychodzić, ale zawsze powinieneś mieć ze sobą model, który pomoże Ci generować pomysły. Wypróbuj wypracowany przez nas model analizy eksperckiej, który opisuje 6 czynników wpływających na zachowanie użytkowników.
Ewaluacja heurystyczna to świetny sposób na szybkie generowanie pomysłów do testowania. Po prostu określasz, które element strony można usunąć, zmienić lub dodać. Skup się na czynnikach przedstawionych w modelu Heuristic Framework i zapisz jak najwięcej pomysłów.Badania użyteczności to metoda powszechnie używana przez UX designerów podczas budowania strony internetowej od podstaw, ale równie dobrze możesz jej użyć do zgromadzenia pomysłów do testowania. Przeprowadź kilka badań z członkami swojej grupy docelowej (3-5 badania w zupełności wystarczą) i z pewnością zaobserwujesz problemy z użytecznością i komunikacją marketingową, o których istnieniu nigdy byś nie pomyślał.
Znasz swoją stronę zbyt dobrze i dlatego nie dostrzegasz problemów, które mogą być oczywiste dla nowych użytkowników. Testy użyteczności pomogą Ci w ich rozpoznaniu. Świetnym pomysłem jest przeprowadzenie badania przez Skype i nagranie ekranu użytkownika, abyś później mógł na spokojnie do niego wrócić i wyciągnąć wnioski.
Jeśli wykonasz dwa pierwsze kroki procesu, powinieneś mieć w zanadrzu mnóstwo problemów wraz z pomysłami na ich rozwiązanie. Potrzebujesz miejsca, w którym je przechowasz.
My zazwyczaj używamy arkusza w Google Docs, gdzie opisujemy problem i jego rozwiązanie. Umieszczamy tam zrzuty ekranu zarówno problematycznego elementu, jak i potencjalnego rozwiązania, które znaleźliśmy na innych stronach (wizualizacja czyni przekazanie myśli łatwiejszym). Na koniec określamy potencjalny wpływ zmiany na współczynnik konwersji (lub inne metryki) oraz złożoność rozwiązania (z technicznego punktu widzenia). Te dwa czynniki mnożymy przez siebie i decydujemy, co będziemy testować w pierwszej kolejności.
Powinieneś testować jedną zmianę na raz. Dla każdego testu A/B powinna być stworzona hipoteza. Ja robię to w formie stwierdzenia “jeśli… to… ponieważ…”, np. “jeśli zmienimy kolor przycisku CTA na pomarańczowy, to większa liczba użytkowników w niego kliknie, ponieważ będzie bardziej widoczny”.
To dobry sposób na weryfikację czy jesteś w stanie znaleźć logiczne wytłumaczenie tego, dlaczego konkretna zmiana powinna wpłynąć na wzrost współczynnika konwersji.
Zanim rozpoczniesz test, musisz stworzyć różne wersje strony. Jeśli usprawnienia są na tyle małe, że można je wprowadzić bez wiedzy technicznej (np. w edytorze wizualnym czy Optimizely), możesz zrobić to na własną rękę. Zwykle proces ten składa się z tworzenia makiet (i napisania treści, jeśli to konieczne) i grafik oraz kodowania.
Im bardziej złożone są Twoje zmiany, tym dłużej zajmie cały proces. Oczywiście czas trwania zależy też od dostępności zasobów IT oraz skuteczności operacyjnej. Kluczowym elementem tego kroku jest zapewnienie jakości.
Problemy techniczne ze stroną mogą popsuć Twój test. Upewnij się, że sprawdziłeś wszystkie wersje strony, który wezmą udział w teście. Każdy błąd spowodowany niską jakością kodowania wypaczy wyniki testu. Testowanie wersji strony z błędami to strata czasu, zatem poświęcenie kilku dodatkowych godzin na jej sprawdzenie z pewnością się opłaci.
Jeśli zapytasz mnie o najważniejszą rzecz w testowaniu, bez wahania odpowiem: statystyka. Testy A/B to naukowe podejście do optymalizacji strony internetowej. Musisz grać według określonych zasad, jeśli chcesz być pewny, że wyniki testu będą wiarygodne.
Wprowadzanie zmian dla wszystkich użytkowników, gdy test nie jest statystycznie istotny, jest wielkim ryzykiem. W takiej sytuacji wyniki mogą być przypadkowe, co z kolei może wpłynąć negatywnie na współczynnik konwersji w długim okresie.
Zanim rozpoczniesz test, użyj kalkulatora – oszacuj, jak wielu użytkowników potrzebujesz do osiągnięcia wyników istotnych statystycznie. Pamiętaj, że uzyskanie istotności statystycznej na poziomie 95% nie jest jednak wystarczającym sygnałem do zatrzymania testów.
Test powinien trwać co najmniej jeden cykl gospodarczy (optymalnie dwa). Ludzie zachowują się w różny sposób w zależności od dnia, zatrzymują się w różnych fazach procesu podejmowania decyzji lub potrzebują więcej czasu aby konwertować. Przeprowadzanie testu przez dłuższy okres czasu osłabia wpływ tych czynników i czyni wyniki bardziej wiarygodnymi.
Niezależnie od narzędzia do testowania, którego używasz, zawsze integruj je z oprogramowaniem śledzącym, np. z Google Analytics 4. W innym wypadku szczegółowa analiza wyników i zachowania użytkowników jest niemożliwa.
Szczegółowy wgląd w to, co zdarzyło się podczas testu, jest kluczowy do zrozumienia czy wprowadzone zmiany przyniosły oczekiwane efekty. Ponadto dostarcza świeżej porcji pomysłów do przetestowania.
Poza tym zalecam zintegrować narzędzie z CRMem. Dlaczego? Pozwól, że opowiem Ci krótką historię. Po pierwszej analizie testu A/B, który oparty był wyłącznie na danych z Google Analytics, zaobserwowaliśmy wzrost współczynnika konwersji o 50%. Porównaliśmy więc listę transkacji z CRMem i usunęliśmy spam, anulowane oraz zduplikowane zapisy. Poziom wzrostu współczynnika konwersji spadł do 20% – to ogromna różnica. Nie wiedzielibyśmy tego, gdybyśmy nie oznaczyli transakcji z CRMu wersją strony, którą zobaczył konkretny użytkownik dokonujący konwersji.
Współczynnik konwersji będzie nadrzędną metryką w większości testów A/B, które przeprowadzisz. Ważnym jest jednak, aby nie skupiać się tylko na niej podczas analizowania wyników. Zdarza się, że współczynnik konwersji wzrasta, ale średnia wartość zamówienia spada, co w efekcie daje niższy przychód.
Wprowadzenie zmian dla 100% użytkowników, bazując wyłącznie na wzroście współczynnika konwersji, może zaszkodzić rentowności firmy.
Współczynnik konwersji nie jest metryką, która powie Ci jak dobrze ma się biznes. Twoim celem jest zwiększenie rentowności, a nie tylko współczynnika konwersji. Podczas analizy wyników testu zwracaj uwagę na metryki takie jak przychód, średnia wartość zamówienia i jakość leadów.
Patrząc wyłącznie na współczynnik konwersji, “challenger-1” wygląda jak pewny zwycięzca. Ale czy powinniśmy od razu wprowadzić tę wariację strony dla wszystkich użytkowników? Niekoniecznie. Jak pewnie zauważyłeś, średnia wartość zamówienia (Average Order Value) oraz przychód (Revenue) dla tej wariacji są gorsze niż dla oryginału. W tym przypadku wprowadzanie zmian opartych wyłącznie na współczynniku konwersji doprowadziłyby do zmniejszenia przychodu firmy. Dlatego właśnie powinieneś zwracać uwagę na inne metryki.Na przykład, usunięcie wielu pól z formularza podczas optymalizacji strony docelowej jest kuszące. To niemalże gwarancja wzrostu współczynnika konwersji.
Problem w tym, że leady generowane w ten sposób mogą być gorszej jakości, więc sprzedawcy poświęcą więcej czasu potencjalnym klientom, którzy ostatecznie niczego nie kupią. Taka sytuacja zwykle prowadzi do wyższych kosztów operacyjnych i mniejszej rentowności.
Pamiętaj o tym, że testy A/B dużo częściej się nie udają niż kończą powodzeniem. Co zatem zrobić gdy test się nie uda? Daj hipotezie kolejną szansę. Często problem określony jest trafnie, natomiast potrzebne jest lepsze rozwiązanie. Spróbuj podejść do rozwiązania jeszcze 2-3 razy po tym, jak test się nie powiedzie. Jeśli test w dalszym ciągu nie daje pozytywnych rezultatów, sformułuj kolejną hipotezę.
Musisz mieć rację zaledwie kilka razy aby zwiększyć przychód z pomocą testów A/B. Potraktuj wszystkie niepowodzenia jak okazję do lepszego poznania swoich użytkowników.
Po tym jak przeprowadzisz test A/B i dokładnie go przeanalizujesz, wróć do pierwszego kroku i zacznij pracę nad kolejnym testem. Nigdy nie powinieneś zaprzestać zbierania i analizowania danych, więc rób to raz na jakiś czas. Możesz wprowadzić procedurę, np. zestaw analiz i raportów, które przeprowadzasz raz na miesiąc. Niech będzie to dla Ciebie źródłem pomysłów na testowanie.
Sekretem udanego testowania jest utrzymanie dobrze zorganizowanego procesu – pozwoli Ci on na ciągłą poprawę testów A/B. Stwórz plan działania, ustal terminy i tego się trzymaj. Pozostań jednak elastyczny i zmieniaj plan, jeśli to konieczne.
Pamiętaj o tym, że inwestycja w testy A/B to długoterminowe działanie. Z każdym miesiącem Twój biznes będzie zyskiwał więcej. Musisz być konsekwentny. Opieraj swoje działania na podstawie danych – sukces nawiedzi Cię prędzej niż myślisz.
W 2026 roku A/B testing to nie tylko proste porównywanie wariantów. Nowe podejścia, takie jak hybrydowe eksperymenty łączące testy po stronie klienta i serwera, pozwalają szybciej uzyskać wiarygodne wyniki i lepiej radzić sobie z ograniczeniami technicznymi oraz prywatnością danych. Takie strategie skracają czas realizacji testów i minimalizują obciążenie deweloperów, co oznacza, że możesz częściej i efektywniej optymalizować doświadczenia użytkowników bez kompromisów jakości danych.
Coraz więcej narzędzi A/B testing wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania wariantów, segmentacji użytkowników i automatycznego alokowania ruchu do najlepszych wersji. AI-asystowane testowanie nie tylko przyspiesza proces eksperymentów, ale też podnosi wskaźnik trafnych hipotez i poprawia wyniki – firmy stosujące takie rozwiązania widzą większe szanse na znalezienie zwycięskich wariantów w krótszym czasie. Dzięki automatycznym rekomendacjom i analizie w czasie rzeczywistym marketerzy mogą skupiać się na strategii, a nie manualnej optymalizacji.
Zastanawiasz się nad rozpoczęciem procesu optymalizacji współczynnika konwersji w swojej firmie? Chcesz zwiększyć przychody bez wydawania kolejnej złotówki na pozyskiwanie ruchu? Skontaktuj się z nami, a opowiemy Ci o naszym podejściu, które gwarantuje wzrost współczynnika konwersji Twojej witryny.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
