Сегодня существует множество способов увеличения потока клиентов на сайт и повышения конверсии. Для этого есть разные инструменты, и в своем мастер-классе я познакомлю вас с одним из них — «Эксперименты». Он позволяет бесплатно проводить А/В тестирование (сплит-тестирование) на сайте, если на нем установлен код счетчика Google Аnalytics.
С помощью такого тестирования вы сможете понять, какое сочетание элементов на странице (контент/заголовок/изображение) будет привлекать наибольшее количество пользователей и побуждать их совершить необходимое действие (звонок, заказ товара или услуги).
Вы узнаете, что такое А/В тестирование и зачем оно нужно, как наиболее эффективно его проводить. Также я опишу основные этапы проведения эксперимента и расскажу, как правильно оценивать его результаты.
Очень часто после проведения анализа юзабилити сайта можно четко выделить несколько рекомендаций, которые могут привести к повышению конверсии. Бывает, что они очевидны, и улучшение эффективности работы сайта после их реализации не вызывает сомнений. Но что, если вы не уверены в том, что ваши действия приведут к желаемому результату, или у вас есть несколько вариантов доработок? В этом случае самым верным решением будет проведение А/В тестирования.
A/B тестирование — это сравнение двух и более различных вариантов отображения некоторых элементов сайта с целью определить, при каком из них достигается максимальное количество поставленных целей.
Например, у вас есть интернет-магазин с каталогом детских товаров. Вы хотите протестировать, какая структура карточки товаров будет наиболее эффективной и приведет к увеличению числа заказов. Можно сделать несколько версий странички каталога, допустим, поэкспериментировать с расположением кнопки «Купить», с объемом и содержанием описания продукта, с добавлением таймера заказа (например, «Закажи товар в ближайшие 10 минут и получи бесплатную доставку»).
После настройки и запуска эксперимента посетителям сайта будут в случайном порядке показываться разные варианты страницы каталога, включая исходный вариант. Через некоторое время можно будет оценить, какой из них принес больше всего заказов.
Инструмент «Эксперименты» («Content Experiments»), с помощью которого проводится А/В тестирование, не является новым. Он «перекочевал» в Google Аnalytics из сервиса Google Website Optimizer, который был закрыт 1 августа 2012 года. Оба этих инструмента имеют очень похожие интерфейсы, а также обладают некоторыми одинаковыми опциями, однако в «Экспериментах» больше не поддерживается возможность мультивариантного тестирования. Благодаря тому, что инструмент интегрирован с GA, больше веб-мастеров может с ним познакомиться и использовать его в оптимизации сайта. Кроме того здесь упрощено добавление кодов отслеживания эксперимента на страницы.
Google тестировать следующие элементы:
Какие графические элементы лучше всего побуждают посетителей к заказу? Действительно ли стоит размещать фотографии представителей компании, а не привлекательных моделей?
Какой стиль сообщения дает наилучшие результаты: прямолинейный, технический или даже шуточный?
Какая фраза лучше привлекает людей: «Узнайте больше» или «Нажмите здесь»? Что лучше: «Скачайте демо-версию» или «Скачайте БЕСПЛАТНО»?
Какой вариант разметки эффективнее: страница с множеством информационных блоков и призывов к действию, страница с минимальным набором информации или же «золотая середина»?
Если изменить сразу много элементов на каждой странице, будет сложно определить, какое именно их сочетание дает эффект. Лучше в каждом эксперименте изменять какой-то один элемент, например, главное изображение. Тогда можно будет с уверенностью сказать, что различия в результатах связаны исключительно с этим изображением.
Чем чаще пользователи посещают страницу или достигают цели, тем скорее вы получите результат теста.
Пользователи могут просто не заметить незначительные изменения, и получить какие-либо определенные результаты не удастся.
Если вы получили положительный результат проведенного эксперимента и ваши предположения подтвердились, то не стоит останавливаться. Можно запустить новое тестирование на уже измененной странице, например, изменив изображение или заголовок, чтобы сделать страницу еще более привлекательной.
Сроки эксперимента зависят от того, сколько времени вы готовы затратить на анализ текущих страниц, разработку альтернативных вариантов и отслеживание поступающих данных. Система собирает данные от двух недель до трех месяцев.
При этом учитывайте:
Чем ниже объем трафика тестируемой страницы и/или чем больше вариантов включено в эксперимент, тем больше времени нужно для получения статистически значимых результатов. Таким образом, чтобы ускорить эксперимент, можно увеличить процент посетителей, участвующих в нем (это можно сделать во время проведения эксперимента).
Откроется мастер настройки:
(Кликните, чтобы увеличить)
Теперь вам необходимо выполнить следующие действия:
1. Укажите исходную страницу и тестируемые варианты. Они появятся на экране, так что вы сможете проверить правильность своего выбора(Кликните, чтобы увеличить)
(Кликните, чтобы увеличить)
Помните, что ваша исходная страница также принимает участие в тестировании. Если вы включите в эксперимент с одним альтернативным вариантом 50% трафика, тогда 25% всех посетителей будут видеть этот вариант, а остальные 75% — исходную страницу (половина пользователей, включенных в эксперимент, плюс оставшаяся половина общего трафика).
3. Добавьте код эксперимента на исходную страницу. Для остальных страниц будет достаточно кода отслеживания Google Analytics:
(Кликните, чтобы увеличить)
После запуска можно будет изменить название эксперимента и вариантов страниц, процент посетителей, участвующих в эксперименте, а также отключить отдельные варианты тестовых страниц. Также можно повторно проверить корректность кода эксперимента, добавленного на исходные страницы.
При выборе эксперимента открывается подробный отчет. В нем можно увидеть статус тестирования и отследить по графику эффективность тестируемых страниц:
(Кликните, чтобы увеличить)
Также в отчете по каждой странице можно увидеть:
Если в ходе эксперимента было выявлено наиболее эффективное решение, очевидно, что следует остановиться именно на этом варианте страницы. Для этого следует внести изменения в структуру самого веб-сайта (в отличие от предшественника Google Website Optimizer, в Google Analytics нет функции замены страниц). Новую страницу можно усовершенствовать, проводя дополнительные тесты.
Если же наиболее эффективный вариант не выявлен, можно изменить настройки эксперимента или создать новый. Например, если на тестируемые страницы поступало мало трафика для получения нужного процента конверсии, можно провести этот же эксперимент снова, увеличив процент участвующих посетителей. Можно также разработать варианты страниц с более заметными различиями и запустить новый эксперимент.
Для того чтобы собрать данные для будущих экспериментов, проведите аудит юзабилити сайта или протестируйте его на группе реальных пользователей. Многие ошибки, а также значимые конверсионные элементы поможет выявить технический аудит сайта в сервисе Rooletka.
Если у вас есть сайт, значит, есть и цели — действия, которые вы ждете от посетителей: совершение покупки, подписка на рассылку, просмотр страницы «Контакты» и т. п. A/B тестирование позволяет узнать, как разные версии страниц способствуют достижению этих целей. Google предоставляет возможность совершенно бесплатно использовать инструмент для проведения такого исследования. Включите его в ваш арсенал используемых инструментов для оптимизации сайта, и повышение конверсии не заставит себя ждать!
Теги: