Единственный способ узнать, что же именно уводит посетителей со страницы — провести тест. Изображение — это одна переменная, а заголовок — вторая. Если один из вариантов окажется более результативным, мы никогда не узнаем, что именно оказало наибольшее влияние на увеличение конверсии — изображение или заголовок. Предположим, вы решили протестировать заголовок и придумали еще несколько вариантов, чтобы точно убедиться, что существующий на данный момент — лучший.
Тестовые объекты лишь подражают настоящим, но не содержат реальной логики или данных. У Google есть свой бесплатный инструмент для тестирования «Оптимизация» — инструмент для A/B тестирования от Google, который полностью интегрирован в Google Analytics. Мультивариантное тестирование Тестируйте, чтобы собрать данные для решения об оптимизации сайта. В процессе мультивариативного тестирования возрастает вероятность ложноположительного результата. Таким образом, сначала определяемся с лучшим вариантом при помощи A/B-теста.
Вместо этого маркетологи должны сосредоточиться на ведении программных и динамичных сплит-тестов, позволяющих получить сегментированный опыт нескольких целевых групп по всему сайту. Этого нельзя достигнуть через традиционные MVT-тесты». Посредством мультивариантного тестирования можно понять, какие элементы сайта играют наиболее значимую роль и мотивируют пользователя на совершение целевых действий. MVT-тест поможет определить, какие цвета и шрифты являются оптимальными, позволит повысить эффективность заголовков и разобраться с другими элементами. И наоборот, если вы в настоящее время не получаете достаточно трафика для проведения A/B- тестов, вам нужно будет запустить рекламу, чтобы привлечь трафик на ваш сайт, чтобы сделать тестирование эффективным. Эти расходы могут быстро сложиться в приличную сумму, поэтому многие компании делают выбор в пользу тестирования юзабилити, особенно если по существу дела они начинают набирать трафик с нуля.
В конце 90-х годов на сайте появилась возможность заказать товары в один клик. Однако это лишь предположение, ведь реакция пользователей может быть противоположна той, на которую ты рассчитываешь. И чтобы понять, как обстоят дела в реальности, половине посетителей сайта ты показываешь первый вариант, другой половине — второй. Как бы банально это не прозвучало, но прогресс не стоит на месте, и если вовремя не вносить изменения не только в бизнес-процессы, но и в оформление, тебя легко могут обойти более расторопные конкуренты.
Наличие данной ошибки не является критичным и не требует срочного решения. Может быть исправлена, когда у команды появится время на ее устранение. Фактический результат — описывается поведение системы на момент обнаружения дефекта в ней.
А/В-тестирование сайта (сплит-тестирование) – это метод, который применяется для оценки эффективности веб-страниц. А/В-тесты позволяют повысить конверсию целевых страниц, а значит, и доходность интернет-проекта. Например, конверсия одной страницы 0%, а другой 10% означает, что на первой просто что-то не работает. И самое главное — не анализируй результаты до завершения теста. Как говорилось ранее, даже если в начале уверенно побеждал вариант А, на выходе может оказаться, что выиграл вариант Б. АБ-тестирование помогает оценить эффективность изменений веб-страниц.
88% пользователей, скорее всего, не вернутся на сайт компании после неудачного опыта. Также ошибки стоят дорого — $1,420,300,000,000 теряют компании со всего мира из-за плохого UX дизайна. Нужно помнить, что когда мы отдаем предпочтение тому или иному варианту, мы по сути масштабируем (раскатываем) результаты, полученные к этому моменту, на всю аудиторию потенциальных пользователей. Это настоящий прыжок веры, и каждое такое действие должно быть обосновано.
А заодно проведём mock test — потренируемся в написании собственных программных двойников. Используйте A/B-тесты, чтобы определить лучшую структуру. Используйте МВТ, чтобы довести ее до совершенства, убедиться, что элементы взаимодействуют лучшим образом.
Но это только догадка, правдоподобность которой мы так и не узнаем. Не следует разглядывать тестирование только как источник дополнительных доходов. Любой тест способен дать вам полезную данные для понимания ваших визитёров. Но при с мультивариантным тестированием данный вопрос остается открытым. «По существу, стоит использовать отдельные сплит-тесты для каждой интеракции.
Далее необходимо выбрать, какой процент от этой аудитории примет участие в эксперименте. Значит, 3000 человек получит первый вариант письма, а 3000 — второй вариант. После того, как будет принято решение, какой вариант наиболее эффективен, шаблон-победитель автоматически будет отправлен оставшимся подписчикам. Мы сверстали два email-шаблона — для промо рассылки “Women’s Day Collection”.
Упомянутые тесты, как правило, опираются на крупные массивы данных, необходимые им для выдачи корректных результатов, однако не все маркетологи располагают необходимыми объемами информации. Если вы хотите протестировать более двух вариаций, проведите A/B/n тест. Если на сайте высокий трафик, при помощи A/B/n тестирования можно проверять множество вариаций разом, тем самым сокращая время тестирования и получая результаты быстрее. Допустим, у вас уже есть два страницы, и вы хотите узнать, какая из них работает лучше.
С помощью теста вы найдёте самые кликабельные варианты, которые быстрее приведут ваших клиентов к покупке. Лендинг плохо работает, email- и push-рассылки не дают результата. Даже самый опытный маркетолог не ответит на 100% точно. Угадывание — риск потерять время, деньги и потенциальных клиентов.
