Jak przeprowadzać testy A/B na stronie?

Czym są testy A/B?

Zastanawiałeś się kiedyś, jak zazwyczaj przebiega proces decyzyjny dla określonej kampanii, projektu lub inwestycji w Twojej firmie? Większość projektów nie ma wyznaczonego statusu działań oraz opracowanego schematu wdrożeń – tak przynajmniej deklarują menadżerowie, kiedy zapyta się ich o zdanie. Zwykle główne założenia kreuje project manager, który działa dość instynktownie, czasem kierując się także doświadczeniem, ale przecież ono może być różne i nie zawsze dopasowane do potrzeb danej chwili i konkretnego klienta.

Zważywszy na możliwość pomyłek, taki schemat nie daje żadnej pewności powodzenia, nie pozwala szybko wyeliminować błędów, a także nie daje gwarancji, że określony, nie zawsze spójny tok myślenia, będzie tożsamy z upodobaniami klientów. To dlatego tak istotne jest wdrożenie testów A/B, które nie tylko dają wyraźny obraz sytuacji, ale też szybko dyskwalifikują niebezpieczeństwo złej inwestycji i błędnie obranego kierunku dystrybucji lub promocji w danym budżecie.

Zarówno administratorzy, jak i sami właściciele stron internetowych mogą wielokrotnie mierzyć się z niezadowalającymi wynikami. Mowa tutaj o konwersji, zyskach czy generowaniu ruchu. Czy w takiej sytuacji stworzenie nowej odsłony serwisu będzie odpowiednie? Jak najbardziej! Dzięki temu możemy nie tylko pozyskać potencjalnego klienta, ale pokazać, że jako firma rozwijamy się i nie pozostajemy w tyle za konkurencją.

 

Jak wiadomo, kwestie kosmetyczne są dość istotne, ponieważ na ogół to one zatrzymują potencjalnego klienta na dłużej przy naszej ofercie. Co zrobić, by użytkownik faktycznie został z nami na dłużej? Testy A/B są dziś dość powszechne i polegają głównie na przygotowaniu dwóch wariantów strony internetowej, różniących się wybranym elementem – ten, który okaże się korzystniejszy, zostawiamy na stronie. Dzięki tym obserwacjom możemy poznać zachowania użytkowników, co wpływa na dalsze poznanie drogi klienta na naszej stronie. Warto pamiętać o analizie statystyk z Google Analytics, które będą kluczowe w wykonywaniu testów A/B na stronie www. Czasem niewielkie zmiany przynoszą spektakularne efekty!

 

Justyna Chmielarz, Marketing Specialist w LTB.pl

Aby dobrze zrozumieć, czym są testy A/B, warto podać chociażby kilka istotnych przykładów, gdzie ich wdrożenie może przynieść realne korzyści. Co zatem można testować, posiłkując się tą metodą?

Wygląd banneru

Graficzne zmiany dla określonego komunikatu mogą wskazać na to, które elementy zdecydowanie bardziej przyciągają wzrok i uwagę użytkowników, a które wręcz przeciwnie. Niekiedy wystarczy przenieść button, przycisk call tu action w inne miejsce lub zastosować przyciągającą wzrok twarz kampanii, by pozyskać zupełnie inne liczby z klikbajtu.

Ale to przecież nie wszystko, bo jako graficzne ujęcie tematu banerów w testach A/B należy rozważyć także znaczenie i wymowność komunikatów. Inna czcionka, większy krój pisma lub kolor napisu na banerze – każdy element może mieć większy lub mniejszy wpływ na kliki.

Źródło: www.eobuwie.com.pl/

Dlatego też stosuj różne formy bannerów i dystrybuuj je równocześnie dla określonych grup docelowych. Wyciągniesz na tej podstawie wnioski, jak konstruować kolejne komunikaty i jednocześnie zmniejszysz prawdopodobieństwo opracowywania materiałów nie do końca sprofilowanych z Twoją działalnością i preferencjami użytkowników. Testuj za każdym razem, gdy wypuszczasz kampanię klikbajtową. Z czasem dojdziesz do odpowiednich konkluzji.

Zapisy do newslettera

Gdy wypuszczasz e-book, masz zwykle ogromne nadzieje na powodzenie projektu. Potem okazuje się, że efekty Twojej pracy są różne, ponieważ… użytkowników zapisanych do newslettera i pobierających e-book jest niewielu. Aby testować różne warianty dla zapisu, warto wykorzystać testy A/B, które w tym przypadku mogą dać ogromną moc w pozyskaniu większej liczby leadów.

Czasem wystarczy zmiana głównego komunikatu, by konwertować kilkukrotnie większą liczbę zapisów do newslettera. Testuj moc słów, biorąc pod uwagę liczby, przymiotniki, znaki specjalne i inne. Przyjrzyj się tym wariantom:

 

Jak zdobyć 50% więcej klientów w miesiąc?

 

Jak zdobyć 30 000 więcej klientów w miesiąc?

 

Jak zdobyć o połowę więcej klientów w miesiąc?

 

Czy można zarabiać więcej?

 

Czy można zarabiać więcej?!

 

Jak zarabiać więcej?

 

Zobacz, jak zarabiać więcej!

 

Warianty te, choć pozornie są bardzo podobne, różnią się. Zdziwisz się, ale takie małe zmiany mogą dać zróżnicowane wyniki kampanii.

Zamówienia

W testach A/B można również weryfikować nie tylko to, czy użytkownik prawidłowo porusza się po etapach zamówienia, ale przede wszystkim, czy cała ścieżka jest prawidłowo zaprojektowana. Czasem wyeliminowanie jednego z uciążliwych etapów zamówień może znacząco wpłynąć na uzyskane przychody.

Źródło: Formularz zamówienia na www.obi.pl

Czy wiesz, że klienci niechętnie podchodzą do przekazywania firmom numeru telefonu? Pozostaw pole z takimi danymi tylko wtedy, gdy jest to naprawdę konieczne.

Jako szef contentu w Verseo miałem okazję testować różne rozwiązania w kontekście naszych landing page’y z poradnikami. Testy A/B w tych przypadkach dotyczyły stosowanych grafik, CTA oraz wykorzystywanych pól formularzy. Na podstawie „zabawy” z tymi zmiennymi mogę stwierdzić, że w naszym przypadku działały:

 

Grafiki i zdjęcia z twarzą. Na ogół twarze działały lepiej niż jakakolwiek grafika pozbawiona elementu ludzkiego.

 

Tekst wykorzystywany w call to action nie miał wielkiego znaczenia – obojętnie, czy napiszemy POBIERZ TERAZ czy POBIERZ ZA DARMO, możemy liczyć na podobny efekt.

 

Kolor w call to action ma znaczenie. Powinien silnie kontrastować z tłem.

 

Umiejscowienie CTA jest wyjątkowo ważne. Nasze teksty na landingach z poradnika są skonstruowane zgodnie z filozofią litery „F” – tj. są zgodnie z tym, co pokazują heat mapy większości serwisów (poziom skupienia opada z każdym kolejnym wersem). Dlatego w naszym przypadku skróciliśmy tekst do minimum, zachowując układ „F”, wpisując w niego od razu pola formularza i wieńcząc całość przyciskiem CTA. Kiedy formularz i CTA były umieszczane obok tekstu, wówczas konwersje spadały.

 

Liczba pól w formularzu zgłoszeniowym musi być minimalna. Oczywiście zależy nam na mailu i chociażby imieniu do podstawowej personalizacji. Oprócz tego powinno się pozyskiwać tylko absolutnie konieczne dane. Z moich testów wynika, że każde kolejne pole w formularzu oznacza minus 10-15% konwersji. Zapomnijmy też o szczególnie wrażliwych danych – np. numerze telefonu. W niektórych przypadkach jest to potrzebne, ale dla wielu stanowi barierę nie do przeskoczenia.

 

Przy tego typu testach korzystałem z Analyticsa, który może wyświetlać strony np. pod dwoma URL-ami w dowolnej proporcji odwiedzających – np. 50/50 – i następnie zbierać dane dla obu.

 

Ogólnie jednak sporo CRM-ów – np. HubSpot – oferuje już wbudowane testy A/B w swoje środowisko, a to upraszcza temat.

 

Maciej Popiołek, Head of Content Marketing w Verseo 

Plan testów A/B

Aby otrzymać prawidłowe dane wynikające z testów A/B, należy zawsze przeprowadzać działania w jednym czasie, równolegle i z podziałem na grupy docelowe. Możesz np. podzielić swoich użytkowników na dwie grupy i odsyłać do nich dwa przygotowane komunikaty: A i B. Możesz też podzielić klientów na trzy grupy i najpierw przedstawić komunikat dwóm grupom, a następnie lepiej konwertującą wersję podesłać trzeciej grupie. Wówczas masz spore szanse na weryfikację przychodów z wybranej wersji kampanii lub ustawienia strony www. Możesz również przekazać komunikat całej grupie użytkowników i wyniki testu porównać ze starym okresem.

Na ogół zasada działania testów A/B jest dość prosta. Sprawdzasz bowiem, która opcja przynosi lepsze rezultaty, np. więcej zapisów do newslettera, wyższy CTR czy lepszy przychód. Możesz od razu weryfikować, jak działa zastosowana zmiana – to ogromna zaleta tej metody wprowadzania aktualizacji w serwisie.

Źródło: www.r-gol.com

Pamiętaj o tym, żeby podczas weryfikacji wyników wywodzących się z testów A/B wziąć pod uwagę sezonowość, zmiany w ofercie, chwilowe problemy techniczne czy działania prowadzone przez konkurencję. Unikaj też przeprowadzania testów w momentach przełomowych – gdy prowadzone są kampanie wyprzedażowe czy w okresie świąt. Wówczas wyniki mogą być niemiarodajne.

Pamiętaj! W planie swoich działań uwzględnij czas na:

• przeprowadzenie analizy – aby wiedzieć, co dokładnie testować; nie tracić czasu na testy, które nie mają wielkiego znaczenia, a na dłuższą metę też niewiele zmienią w kontekście sprzedaży;
• opracowanie hipotezy – co dokładnie chcesz sprawdzić, jaki cel zakładasz i jakie rozwiązania mogą przynieść korzyści;
• skonfigurowanie odpowiedniego narzędzia do testów A/B;
• wykonanie testu działania dla poszczególnych wersji;
• monitorowanie testu, czy na pewno działa tak, jak założyłeś;
• podsumowanie wniosków i ewentualną optymalizację testów.

Testów A/B raczej nie zaleca się małym witrynom. Tutaj Twoim głównym działaniem powinno być przede wszystkim zwiększenie ruchu, ponieważ im większa skala biznesu, tym bardziej opłacalne jest przeprowadzanie testów. Co więcej, im większy ruch notuje strona, tym krótszy czas testowania. Możesz sprawdzać więcej rozwiązań, masz większe szanse na wzrost konwersji. Nawet niewielki wzrost współczynnika konwersji może oznaczać setki tysięcy złotych dodatkowego przychodu.

Źródło: www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html

Popularnym błędem mającym kluczowy wpływ na wyniki testów A/B jest kończenie ich zbyt wcześnie lub wprowadzanie ich w momencie, w którym strona nie odnotowuje odpowiednio wysokiego ruchu. Dla obliczenia długości czasu niezbędnego na przeprowadzenie testu A/B można skorzystać z kalkulatora stworzonego przez Evana Millera. Dowiesz się z niego, ilu użytkowników na wersję strony potrzebujesz, aby uzyskać wiarygodne wyniki.

Jakie narzędzia pomogą przeprowadzić testy A/B na stronie?

Wybór narzędzia do testów A/B ma ogromne znaczenie dla uzyskania prawidłowych wyników. W swoich planach optymalizacyjnych możesz uwzględnić narzędzie, takie jak Google Optimize, czyli darmowe narzędzie do testów A/B – idealne, jeśli dopiero rozpoczynasz swoją przygodę z tego typu analizą.

Opcjonalność narzędzi do testów A/B jest zwykle bardzo podobna i opiera się na:

• przekierowaniu na inny adres URL, gdy testujesz strony docelowe znajdujące się na różnych adresach,
• podmianie elementów w HTML po stronie przeglądarki.

Inne popularne narzędzia do testów A/B to:

• Optimizely,
• VWO,
• Omniconvert,
• A/B Tasty.

Samo stworzenie testu A/B nie jest trudne. Dysponując narzędziami takimi jak Google Optimize, część pracy jest ułatwiona. Co więcej, jego połączenie z Analyticsem to kwestia jednego kliknięcia.

 

Dużo większym wyzwaniem jest natomiast przeprowadzenie testu, który mógłby przełożyć się na wzrost konwersji w naszej witrynie. Aby testowanie A/B miało rację bytu, musimy mieć odpowiednio duży wolumen ruchu – tak, aby z rezultatów wyciągnąć wiarygodne informacje. Wzrost konwersji o 90% będzie mieć kluczowe znaczenie w kontekście tego, czy wcześniej sprzedaliśmy 100 sztuk produktu czy może kilkadziesiąt tysięcy. W celu określenia wymaganej próby do przeprowadzenia testu warto skorzystać z narzędzia Evana Millera. Uzupełniając obecny współczynnik konwersji oraz oczekiwany wzrost z testu, kalkulator pokaże nam wielkość próby, dla której wyświetlany będzie jeden z wariantów naszej strony. Standardowo w nauce przyjmuje się poziom pewności 95%, co oznacza, że przynajmniej 19 z 20 wyników powinno być spójnych. W SEO też można dążyć do tego poziomu, choć do zastosowań komercyjnych praktyczniejsze jest dążenie do 80-90% pewności.

 

Decydując się na prowadzenie testów A/B, należy zwrócić uwagę na czas trwania testu oraz sezonowość czy święta, które mogą zaburzyć nasze wyniki. Długość testów należy liczyć tygodniami – tak, aby rozpoczynać i kończyć je w tym samym dniu tygodnia.

 

Wykonywanie testów jest niezwykle istotne, także w świecie SEO. Pozwala nam to na zdobywanie wiedzy o tym, jakie czynniki rankingowe są brane pod uwagę oraz daje informacje, na które elementy warto zwrócić uwagę.

 

 

Dzięki stworzeniu izolowanych środowisk, w których prowadziliśmy testy, udało się zweryfikować między innymi wagę poszczególnych elementów optymalizacji i przedstawić ich zależności na osi czasu.

 

Adam Suraiya, Head of SEO w NPROFIT

Czy testy A/B działają? Wystarczy przyjrzeć się przykładom, by jednoznacznie stwierdzić, że tak. Ciekawe case study znajdziesz chociażby w tym miejscu. Być może odkryjesz tam coś, co będzie doskonale współgrało z prowadzonym przez Ciebie biznesem. Powodzenia!

Jeżeli potrzebujesz jeszcze więcej informacji w temacie optymalizacji, zapraszamy do naszej Bazy Wiedzy.