A/B-тестирование или как улучшить конверсию для интернет-магазина

Чтобы добиться улучшения финансовых результатов в интернет-торговле, приходится часто экспериментировать и адаптироваться под предпочтения клиентов. Даже изменив какую-нибудь мелочь на сайте, будь она расположением кнопки, увеличение шрифта, смена название вкладки, можно значительно повысить конверсию. А чем выше данный коэффициент, тем больше клиентов получает интернет-магазин. Но как узнать, положительно ли скажется на результатах изменения? 

Для ответа на данный вопрос и разработали технологию A/B-тестирования, суть которой заключается в распределении трафика  по нескольким версиям страниц веб-сайта. Таким образом, можно выдвинуть гипотезу и её проверить на практике. Ведь не всегда представление владельца о том или ином подходе в интернет-магазине соответствует ожиданиям посетителей. A/B-тесты помогут сделать объективное заключение, основываясь на данных аналитики и реальных результатах, а не на предположениях и планах.

Какую выборку необходимо сделать, чтобы провести достоверное A/B-тестирование?

Количество посетителей веб-сайта, с которыми он должен провзаимодействовать для принятия решения об эффективности изменений, зависит от конверсии и ожидаемого результата. Если текущая конверсия магазина составляет 10% и вы предполагаете, что добавление блока с горячим оффером увеличит её ещё на 2%, то для объективного заключения понадобится обеспечить веб-ресурс не менее, чем 3 600 посетителями. Для расчетов используется эмпирическая формула:

P=16*p*(1-p)/q, где p-это текущая конверсия интернет-магазина, q - предполагаемое изменение, P - необходимое количество конверсий.

Подставив в расчёт значения из примера выше, получаем: P=16*0,1*(1-0,1)/0,2^2=360. Теперь останется лишь пересчитать в необходимый объем трафика, умножив на 10 (так как для того, чтобы зафиксировать одно достижение цели необходимо 10 посетителей). Таким образом, и получается оптимальный объем трафика для проведения достоверного анализа. Останется только его обеспечить.

Если вы не хотите производить расчёты вручную, то можно воспользоваться специальными калькуляторами, позволяющими произвести данные расчёты, проявив минимум усилий.

Зная выборку трафика для проведения A/B-тестирования и суточную посещаемость интернет-магазина, можно спрогнозировать и примерное время, в течении которого будет производиться тест. Достаточно лишь поделить оптимальный объем трафика на среднесуточное количество посещающих веб-ресурс интернет-пользователей. В примере выше, при 200 посетителях/день понадобится около 18 суток.

Проверка гипотез с помощью A/B-тестирования

Основным и самым важным правилом при проведении сплит-тестирования: 1 гипотеза = 1 тест. В случае с нарушением правила, снижается достоверность исследования. Чем больше изменений вы попытаетесь внести в одно тестирование, тем ошибочнее будет заключение.

К примеру, мы хотим узнать, как влияет внешний вид и содержимое кнопки на конверсию интернет-магазина.  Самый точный результат будет получен в случае проведения минимум 3 тестов: влияние цвета, размера, названия. Постепенно тестирую влияние факторов и внося изменения можно прийти к самому эффективному варианту сочетания данных атрибутов.

Если же просто сравнить два варианта оформления кнопок, вы получите общую картину, но о взаимосвязи составляющих и речи не будет. Эффективность будет значительно ниже, чем при предыдущем подходе.

Обращаем внимание, что анализировать нужно не только исходя из показателей конверсии, но и таких метрик веб-аналитики,  как глубина просмотра, количество отказов, среднее время на сайте. Так как они могут привести к отложенной конверсии, которая состоится позже после нескольких сеансов взаимодействия с веб-ресурсом.

Вывод: чем подробнее и точнее сформулированы гипотезы, тем проще проведение A/B-тестирования и выбор оптимального решения с точки зрения конверсии.

Варианты для проведения A/B-тестирования интернет-магазина

Появляется вполне логичный вопрос, а что вообще можно изменить в интернет-магазине, чтобы повысить конверсию? Какие есть идеи для A/B-тестирования ресурса?

Начать стоит с торговых предложений и офферов. Это то, что помогает завоевать внимание интернет-пользователя в первую очередь. Конверсия сильно колеблется в зависимости от данного фактора. Проводить эксперименты можно в двух направлениях: реклама и акционные баннеры в интернет-магазине (обычно размещаются на слайдере). Кроме текстов и графических элементов обращать внимание нужно и расположению блока на страницах магазина.

Как показывают исследования, конверсию можно увеличить на более чем 20%, просто изменив оффер и его оформление, а также поработав над заметностью и местоположением информационного баннера на сайте.

Помимо уникальных торговых предложений и текстов объявлений, используемых в рекламе, тестирование можно производить и над прочей контентной частью интернет-магазина, а именно:

• используемыми изображениями и видео;
• текстовой стилистикой и шрифтами;
• названиями категорий, разделов, секций и блоков.

К примеру, переименовав раздел «Популярные товары» на «Лидеры продаж» значительно повышается уровень вовлеченности и интереса, что найдёт отражение и на величине конверсионных показателей. А замена стоковых заезженных фотографий на собственные авторские и вовсе способно вызвать их резкий скачок вверх. Стоит поэкспериментировать в данных направлениях, так как контент определяет подходы к коммуникации с посетителями веб-ресурса.

Другим важным направлением для A/B-тестирования интернет-магазина будет являться его внешний вид (дизайн). Если вы хотите произвести ребрендинг, будет не лишним заранее проверить идеи на практике. В некоторых случаях можно прибегнуть и к мульти-тесту, подразумевающим исследование отношения потенциальных клиентов к более, чем двум вариантам оформления веб-страниц сайта. A/B-тестирование 3-4 различных версий.  Единственная сложность – обеспечить в достаточном объеме трафик, который будет увеличиваться пропорционально количеству версий для сплит-теста.

Уделить внимание нужно и активным элементам интернет-магазина (кнопкам, формам, навигационным элементам, кнопки «Меню»). Данное направление можно отнести, как к контентным A/B-тестам, касающихся изменений названий и текстов, так и дизайнерским. Второй вариант подразумевает проработку цветовой стилистики и оформления.

И наконец, есть ещё один вариант для тестирования. Он заключается в доработке функционала интернет-магазина. Речь идёт о таких направлениях, как добавление фильтра по товарам, внедрение интеллектуального поиска, подключение онлайн-чата, исключение необходимости прохождения регистрации для оформления покупки, внедрение секции «Недавно просмотренные товары» и «С ними также смотрят» и т.п.

С помощью чего можно проводить  A/B-тестирования интернет-магазина

Основным инструментом для проведения сплит-тестов является «Google Content Experiment», интегрированный в «Гугл Аналитику». Его главная особенность – он бесплатный.

С помощью данного инстумента можно проводить одновременно тестировании до 5 вариантов страниц, а также сбор и передача данных в аналитическую систему. Интуитивно-понятный интерфейс не составит сложностей в освоении. Достаточно перейти в раздел «Поведение» и выбрать пункт «Эксперименты».

Далее, нажав на кнопку «Создать эксперимент» и введя название, устанавливаем объем трафика, который будет участвовать в исследовании гипотез (по умолчанию он составляет 100%).

Здесь же можно задать цель проведения A/B-тестирования интернет-магазина, которая может быть:

• длительность сеанса;
• отказы;
• просмотры страниц;
• совершение целевого действия (конверсия).

Приводим исходную веб-страницу и варианты для эксперимента.

Сразу после этого система аналитики выведет код, добавив который на свой сайт вы запустите A/B-тест. Останется лишь только регулярно просматривать отчеты и принять правильное взвешенное решение.

Существует также и ряд других специализированных площадок для проведения сплит-тестирования. Но большинство из них платные и их применение обосновано только крупными интернет-магазинами с огромным объемом собираемых и обрабатываемых данных. Для большинства простых веб-ресурсов достаточно воспользоваться базовым функционалом «Google Analytics».

Заключение

Освоив принципы A/B-тестирования, можно сразу же переходить к практическому применению. Своевременные тесты помогают вести регулярную работу по улучшению веб-сайта, направленную главным образом на повышение эффективности в целом. Главное не бояться экспериментировать и постоянно пробовать новшества, делая свой интернет-магаизн лучше.