3 sposoby na poprawę testów A/B

3 sposoby na poprawienie procesu testowania A/B

Proces testowania A/B jest w długim terminie jednym z najważniejszych czynników, które napędzają efekty wysiłków związanych z optymalizacji współczynnika konwersji.

Chciałbym podzielić się z Tobą trzema wskazówkami, które uczynią Twój proces testowania A/B bardziej efektywnym. Używamy tych technik na co dzień, aby wykrywać prawdziwe problemy użytkowników, przeprowadzać długoterminowe programy optymalizacji z wysoką skutecznością oraz przekonywać firmy, że warto inwestować w optymalizację współczynnika konwersji.

W tym artykule znajdziesz techniki, które pozwoliły nam szybko opracować proces przeprowadzania testów A/B, przynieść liczne wzrosty współczynnika konwersji i być na bieżąco ze wszystkimi testami (mimo, że przeprowadziliśmy ich mnóstwo).

1. Zacznij testować już teraz!

W przeszłości mieliśmy jeden poważny problem – zbyt długo analizowaliśmy dane przed rozpoczęciem pierwszego testu A/B na konkretnej stronie internetowej. Zanim byliśmy w stanie pokazać pierwsze efekty naszej pracy, mijały średnio aż 2 miesiące. Zdarzało się, że po tym okresie czasu zapewnialiśmy nie wzrosty, a spadki współczynnika konwersji. Możesz sobie wyobrazić, jak bardzo rozczarowany był nasz klient. Sytuacja może wyglądać tak samo z Twoim szefem, który inwestuje pieniądze w optymalizację współczynnika konwersji.

Twoim celem powinno być rozpoczęcie testu tak szybko jak to możliwe, ponieważ z każdą godziną tracisz ruch, który mógłby podlegać testowi. Nie wspominając już o koszcie alternatywnym posiadania strony internetowej, która słabiej konwertuje.

Raport przepływu celów w Google Analytics
Raport przepływu celów w Google Analytics jest miejscem, w które powinieneś się udać w pierwszej kolejności, aby szybko znaleźć elementy strony warte przetestowania.

W wielu przypadkach można szybko odkryć poważne problemy ze stroną internetową. Przejrzenie standardowych raportów Google Analytics powinno dostarczyć Ci kilku pomysłów na testowanie. Raporty: Strony docelowe, Przepływ celów i Wizualizacja ścieżek są tymi, do których powinieneś zajrzeć w poszukiwaniu idei.

Wykorzystaj partyzanckie badania użyteczności (ang. guerrilla user testing), aby znaleźć najbardziej uciążliwe problemy użytecznościowe na Twojej stronie. Pokaż swoją stronę komuś, kto na co dzień z Tobą nie pracuje (znajomemu albo losowemu obcemu w kawiarni) i poproś o realizację konkretnego scenariusza.

Kolejnym pomysłem na zdobycie pomysłów do testów A/B są wywiady z Twoimi działami sprzedaży i obsługi klienta. Poznasz w ten sposób najczęściej zadawane przez użytkowników pytania. O tym więcej w poradzie numer 2.

Pamiętaj, aby nie przesadzać z analizą na samym początku. Wykorzystaj te wskazówki, aby szybko zdobyć pomysły i rozpocząć testowanie. To najbardziej efektywny sposób na wykorzystanie Twojego czasu w momencie, gdy rozpoczynasz proces optymalizacji współczynnika konwersji.

2. Przeprowadź wywiady z działem sprzedaży i obsługi klienta

Jesteśmy zewnętrznym doradcą, zatem wywiady z klientami na początku każdego projektu są dla nas standardową procedurą. Jednak jeśli jesteś częścią wewnętrznego zespołu ds. optymalizacji konwersji, łatwo pomyśleć, że wiesz wszystko o swoich użytkownikach. Nic bardziej mylnego! Znam wielu specjalistów ds. marketingu, którzy byli kompletnie oderwani od rzeczywistości przed rozmową z działem obsługi klienta.

Powinieneś nieustannie utrzymywać kontakt z pracownikami działu sprzedaży i obsługi klienta. Oni rozmawiają z klientami na co dzień i mają największą wiedzę o ich lękach, wątpliwościach, problemach, potrzebach i motywacjach. Ta wiedza jest fundamentem efektywnego procesu optymalizacji konwersji.

Lista pytań, które zawsze zadaję specjalistom ds. sprzedaży / obsługi klienta:

  • Dlaczego klienci szukają właśnie tego produktu?
  • Jakie są oczekiwania względem efektów używania tego produktu?
  • Jakie są główne wątpliwości dotyczące tego produktu?
  • Jak radzisz sobie z tymi wątpliwościami? Które odpowiedzi działają najlepiej?
  • Jakie funkcjonalności i szczegóły są najważniejsze dla klientów?
  • Jakie emocje wyrażają ludzie gdy rozmawiają o tym produkcie?
  • Jakie bodźce działają na klientów najlepiej?
  • Jakie problemy są najbardziej popularne?
  • Jak rozwiązujesz te problemy?

Dlaczego wyolbrzymiamy tę konkretną część analizy? Ta historia pomoże Ci zrozumieć: Pracowaliśmy dla zagranicznego serwisu randkowego. Specjalista ds. obsługi klienta powiedział nam, że użytkownicy często pytają jaka nazwa transferu za użytkowanie serwisu będzie widniała na ich wyciągu bankowym. Dlaczego? Najwidoczniej Ci ludzi czuliby się niekomfortowo, gdyby wiedzieli, że ktoś może się dowiedzieć o posiadaniu przez nich konta na portalu randkowym tylko poprzez zerknięcie na historię obciążeń karty. To nietypowa wątpliwość, natomiast z całą pewnością kluczowa, ponieważ dotyczy użytkowników, którzy są gotowi dokonać konwersji.

Rozwiązanie tego problemu było ważnym krokiem w stronę osiągania większych zysków.

3. Bądź na bieżąco ze swoimi testami

Powinieneś kontrolować każdy test A/B. Prawdopodobnie nie będziesz o tym myślał wraz z rozpoczęciem procesu testowania A/B, ale im więcej testów przeprowadzisz, tym dłuższa stanie się lista wyciągniętych z nich wniosków.

Z taką listą testów A/B będziesz w stanie w każdej chwili spojrzeć wstecz i szybko sprawdzić, co wcześniej optymalizowałeś i jakie były tego efekty. Wystarczy, że nie zapiszesz jednego testu, o którym później zapomnisz, i w efekcie przetestujesz tę samą hipotezę zaledwie kilka miesięcy później.

Strona produktu - notatka test A/B
Oto przykład notatki dot. testu A/B, którą wykorzystujemy, aby być na bieżąco z działaniami przeprowadzanymi w zakresie optymalizacji współczynnika konwersji. Powyższa notka opisuje test, w którym usunęliśmy niepotrzebne elementy ze strony produktu dla ruchu pochodzącego z porównywarek cen. Test przeprowadzaliśmy na stronie awa24.pl – sklepie internetowym z elektroniką.

Prowadzenie takiej notatki to bezcenna zaleta, gdy chcesz dodać kolejną osobę do zespołu zajmującego się optymalizacją konwersji. Po udostępnieniu arkusza/notatki, nowa osoba będzie w stanie bardzo szybko zorientować się, jak wyglądało testowanie w przeszłości i jakie były jego rezultaty.

Spis testów A/B powinien zawierać:

  • domenę, numer testu, daty
  • testowaną hipotezę (+ metryki, których użyjesz do jej weryfikacji)
  • wynik
  • zrzut ekranu z oryginalną stroną i wszystkimi konkurującymi z nią wersjami (ang. challengers) – zaznacz wprowadzone poprawki
  • analiza testu
  • wnioski wyciągnięte z tego testu (co możesz poprawić w przyszłych testach?)

Zachęcam do stworzenia dodatkowego arkusza, w którym pojawią się wszystkie wnioski wyciągnięte z przeprowadzonych do tej pory testów. Posłuży Ci on nie tylko jako cenne źródło, na podstawie którego podsumujesz swoje doświadczenie, ale również jako nieoceniona pomoc dla nowego pracownika.

Współpraca z wieloma klientami nauczyła nas, że te trzy wskazówki są najbardziej pomocne i uczynią każdy proces optymalizacji współczynnika konwersji solidnym i efektywnym.

Zacznij od podstawowej analizy i zorganizuj swój pierwszy test A/B najszybciej, jak to możliwe. Spędź czas z pracownikami działu sprzedaży i obsługi klienta, aby nauczyć się, jakie są realne problemy użytkowników. Bądź na bieżąco ze wszystkimi testami, które przeprowadzasz. Podążanie tą drogą zapewni Ci przeprowadzanie udanych eksperymentów i zbudowanie kultury ciągłej poprawy.

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.

Autor: Paweł

Paweł optymalizuje konwersję, szkoli, wdraża analitykę i dodatkowo zajmuje się marketingiem w Conversion. Jednak przede wszystkim Paweł jest nieskończoną kopalnią pomysłów, które napędzają naszą firmę. Jest absolwentem Szkoły Głównej Handlowej na kierunku Zarządzanie. Możecie przeczytać całą masę artykułów, które napisał oraz posłuchać go na konferencjach branżowych.





x

Pobierz najnowsze case study

Przeczytaj jak Limango Polska wykorzystuje potencjał analityki internetowej w swojej organizacji.

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
Współczynnik odrzuceń vs. współczynnik wyjść – czym się różnią?

W jednym z moich poprzednich artykułów pisałem o współczynniku odrzuceń (jeśli go jeszcze nie przeczytałeś, możesz to zrobić tutaj). Prawdopodobnie...

Zamknij