10 væsentlige tip til A / B-test af dit e-handelssted

Sådan testes og måles konverteringsfrekvenser for din online forretning gennem A / B-split-test & 6 steder, hvor man skal begynde at implementere disse test.


Delet test for at øge konverteringsfrekvensen

A / B-test eller delt test er en metode til test af brugervenlighed og brugeroplevelse på dit websted. Det involverer at oprette to eller flere versioner af dit websted og sammenligne resultaterne af hver for at identificere den bedste måde at føre brugere direkte til dit produkt eller din tjeneste.

I modsætning til andre former for test af brugbarhed, er det gode ved A / B-test, at det giver en mulighed for at teste dit websted med live markeder. En velfungeret test giver ikke kun værdifuld fremtidig markedsføringsinformation, men kan også betale for sig selv i processen. Det kan også have en gavnlig bivirkning, idet det kan hjælpe med at holde folk engageret i dit websted eller produkt, ganske enkelt fordi de fleste mennesker kan lide nyt indhold.

e-handels split-test

Du kan finde en masse modstridende oplysninger om, hvor længe du skal vente, før du redesigne dit websted, med intervaller, der kræver mellem 6 måneder og 3 år. Realistisk skal du dog redesigne dit websted, når og hvis det holder op med at være effektivt. Hvordan kan du fortælle det? Åbenbare indikatorer kan omfatte forsinket salg eller bevis på, at folk besøger dit websted og forlader før de køber, eller det kan være, at de bare keder sig. A / B eller split testing kan hjælpe med dette, holde din virksomhed på tå og samtidig holde dine kunder eller brugere interesserede.

Ændring af hensyn til forandring er ikke nødvendigvis en god ting, men ændring for at holde folk engageret er det, især hvis det øger din bundlinje.

VIDSTE DU? Det er vist, at A / B-test genererer 20-25% flere kundeemner til e-handelswebsteder, og 30-40% mere til B2B-websteder.

Metodik – tip til effektiv A / B-test

Tip 1. Foretag først en foreløbig test

Det er en god ide at basere din forskning på nogle af andre meninger, inden du starter. Nogle gange kommer vi for tæt på vores websteder til at bemærke problemer, som andre vil se med det samme. Jeg beskrev et par af disse metoder tidligere, som du kan se på. Mens en øvelse som kortsortering kan give nogle værdifulde oplysninger, skal du i det mindste lave en lille gang i gang for at få nogle grundlæggende ideer om områder, der kunne forbedres.

Tip 2. Prøvestørrelser

I modsætning til andre former for test af brugbarhed, som foreslår, at du kan teste færre end 10 personer, med A / B-test skal du arbejde med en meget større prøve.

Selvom jeg ikke vil kede dig med et detaljeret foredrag om statistik, skal du stadig være opmærksom på et par koncepter og især statistisk betydning. Dette kan lyde kompliceret, men det er simpelthen en test af, om de resultater, du får, sandsynligvis vil være virkelige, eller om de simpelthen skyldes en chance. At være i stand til at have god tillid til dine resultater afhænger i vid udstrækning af størrelsen på din prøve, eller antallet af mennesker, du skal teste for at mindske chancen for, at dine resultater ikke er tilfældige.

Hvis du typisk kan få dig selv til at være 95% sikker på, at dine resultater er nøjagtige, er det noget, du kan tage som ret pålidelig. Med andre ord, med dette niveau ville der kun være en 5% sandsynlighed for, at dine resultater skyldes en chance.

normal kurve

Det er vigtigt at bemærke, at bare fordi noget er statistisk signifikant, betyder det ikke nødvendigvis, at effekten er stor. For eksempel kan du sige, at du kan få en ud af 10.000 mennesker til at købe dit produkt i en kampagne, men på en anden får du to ud af den samme prøve. Selvom resultaterne måske er statistisk signifikante, og du kunne hævde, at dine resultater blev fordoblet, realistisk fik du kun en stigning på 0,01 procent. Det er sjældent, hvad de fleste ville betragte som ”succes”. Men hvis prøven kun er 100, ville dette stigningsniveau betyde meget mere. Derfor vil du indstille en basislinje for, hvilke resultater du ønsker at opnå fra dine test.

Hvor lang tid du vil holde din test op afhænger i vid udstrækning af den prøvestørrelse, du føler du har brug for for at afgøre, om dine resultater er gyldige.

Her er en hjælpsom lommeregner til bestemmelse af din prøvestørrelse.

Tip 3. Start med nogle få hypoteser

Vælg et par områder, som dine motiver valgte i nr. 1 ovenfor, og sæt disse til side som forskellige områder, der skal testes. Hypoteser er ikke teorier; de er et sæt uddannede “gætte”, som du, den videnskabsmand, du nu er, vil gøre, før du begynder at teste. Lav en liste over disse med klart definerede resultater af de resultater, du forventer at finde.

Her er et par eksempler på spørgsmål:

  • Vil en “køb nu” -knap øverst til højre på siden have mere effekt end en nederst til venstre?
  • Vil det at have links til eksterne websteder åbne i et nyt vindue holde folk på dit websted? Vil de få folk til at forlade på grund af for megen information?

Tip 4. Test dine teorier

Lav detaljerede noter om dine resultater. Sammenlign effekterne mod din statistik over brugen af ​​websteder. Identificer forskellige oplysninger. Det er en god ide at se, hvor mange sider folk klikker på, før de forlader, hvad er forholdet mellem antallet af sider, der er klikket igennem til indkøbskurven eller kontaktoplysninger, og forholdet mellem besøg på faktisk salg eller kontakter. Google Analytics giver nogle fremragende detaljer omkring brugen på dit websted, herunder hvilke enheder kunderne bruger, og hvor de kommer fra. En af mine yndlingsfunktioner er “sti gennem webstedet” eller “brugernes flow”, der fortæller dig, hvordan brugerne rent faktisk bruger dit websted:

Google Analytics-skærmbillede af brugernes flow

Tip 5. Test individuelle teorier ad gangen

En almindelig fejl, som folk begår med A / B-test, er forsøget på at teste alt på én gang. Problemet med denne tilgang er, at du kan blive vildledt af de resultater, du får. Du ved ikke, hvilke ændringer du har foretaget, hvilken virkning. Dette kan føre til, at du foretager ændringer i den forkerte ting og kan skade din bundlinje.

Tip 6. Brug inkrementel test

Når du har bestemt, at den ene metode fungerer bedre end den anden, skal du fortsætte med at teste yderligere hypoteser baseret på de resultater, du har fundet. Du finder måske ud af, at en metode fungerer til at få folk længere undervejs, men ikke hvor du vil have dem til (som f.eks. At købe dit produkt!) Fortsæt med at søge for at finde bedre måder at få brugeren til slutpunktet. Med andre ord, for at låne et begreb fra salg skal du finde en fremgangsmåde, der vil gøre dit websted til det bedste “tættere.”

Tip 7. Test forskellige versioner af dit websted på samme tid

Der er mange faktorer, der kan påvirke og muligvis føre til vildledende testresultater. For eksempel kører du muligvis en anden annonce forskellige steder, hvilket kan ændre de typer mennesker, du muligvis når. Dine resultater kan smides af på grund af en feriesæson, variation på efterspørgsel, eller hvis det simpelthen er en langsommere tid på året. Af denne grund skal du køre begge prøver af din test samtidigt for at mindske sandsynligheden for, at eksterne faktorer vil påvirke gyldigheden af ​​dine resultater.

VIDSTE DU? Google kørte over 7.000 A / B-test i 2011.

Tip 8. Accepter, at du måske er forkert.

Det er meget almindeligt, at folk søger efter og finder oplysninger, der bekræfter, hvad de allerede tror. Dette kaldes “bekræftelsesbias” og er en fejlbehæftelse, og hvis du ikke undgår, kan det have alvorlige konsekvenser på din bundlinje. Vær villig til at skifte mening baseret på dine resultater. Nogle gange kan det være nødvendigt at du starter fra begyndelsen.

Tip 9. Forstå resultaterne

En ekstremt almindelig fejltagelse, især med nye forskere, er at tage fejl i korrelation med kausalitet.

Med andre ord, bare fordi to ting sker på samme tid, betyder det ikke, at den ene ting forårsagede den anden. Dine positive resultater er muligvis ikke på grund af dine forskellige designs; det kunne være tilfældigt. Du kunne have set en stigning i popularitet på et bestemt tidspunkt på grund af en pludselig efterspørgsel på markedet, eller det faktum, at din reklame begyndte at ramme de rigtige mennesker. Faren for disse typer fejl er, at du kan foretage ændringer, der kan være ineffektive eller værre, skadelige. Af denne grund:

Tip 10. Test og test igen

Dette gælder især, hvis resultaterne af nr. 6 ovenfor ikke er det, du forventede, eller for at sikre dig, at du ikke begår fejlene i # 8. Tag resultaterne af din tidligere test, og prøv at udvikle nye hypoteser. Test dem. Foretag ændringer, og test igen. Fortsæt med at prøve, indtil du får positive resultater. Test dine positive resultater under forskellige omstændigheder. Antag heller aldrig, at fordi din virksomhed er sort, at den ikke kan gøre det bedre!

Hvad skal jeg teste?

Fantastisk, siger du, ”nu har jeg et greb om metodikken, men nu skal jeg vide, hvilke dele af mit websted jeg skal teste.” A / B-test kan udføres på mange forskellige sektioner på dit websted.

Startside – Den første ting, du vil teste, er typisk dit websides hjemmeside. Gør designet af hovedsiden på dit websted en forskel? Gør billeder en forskel? Hvad med detaljerede forklaringer på dit produkt?

Landingssider – Hvad med destinationssider? Test med andre ord siderne, hvor folk kommer ind på dit websted. Dette er typisk drevet af dine marketingkampagner, det være sig e-mail-marketing, reklame eller SEO-sider. Landingssider er et af de bedste områder at eksperimentere med at få fødderne våde med A / B-test, fordi de let kan ændres. Du vil sandsynligvis se mere trafik på disse sider. Brug dem til at finde måder til at føre trafik videre ind på dit websted.

VIDSTE DU? Virksomheder med over 40 landingssider har vist sig at oprette 12 gange flere kundeemner end dem med kun 1-5.

Opfordring til handling – Tilbyder du folk direkte tilbud til at købe din vare, eller kontakte dig om dine tjenester? Kører du folk væk ved at kræve, at de leverer personlige oplysninger, før du lærer mere? Test forskellige metoder her.

Brugertillid – Hjælper det med at inkludere links til erklæringer om beskyttelse af personlige oplysninger? Hvad med links til tredjeparts bekræftelses- / pålidelighedswebsteder, f.eks. Better Business Bureau. Gør links til vidnesbyrd nogen forskel? Hvad med kundeanmeldelser?

Individuelle dele af hver side – Giver det at flytte tekst rundt på siden bedre resultater? Hvad med hvor du placerer knappen “køb nu”? Fungerer navigationen på dit websted godt for folk, eller giver de op og forlader? Hvad med måder at få folk til at vælge din adresseliste? Se gennem hvert element og prøv at forestille dig, at de præsenteres på en anden måde.

A / B-test ud over dit websted – En anden ting, der er let at glemme, er, at der er mange andre steder at bruge A / B-test ud over dit websted. Du kan gennemføre test på stort set enhver af dine online markedsføringsaktiviteter eller noget, der fører folk til dit websted. Prøv dette på marketing-e-mails og dine annoncer. En af fordelene ved dette er, at det giver en god måde at evaluere forskellige destinationssider på. Du kan sende identiske annoncer (husk reglen om test af et element ad gangen), idet den eneste forskel er, at det bringer kunden til et andet landingssted. Arbejder man bedre end andre? Fortsæt med at finpusse disse.

Konklusion

A / B eller split-testing kan virke som en masse arbejde, men den brugte tid kan være det værd. Hvis du følger ovenstående instruktioner, sparer du dig selv meget hovedpine, og du vil have en meget god chance for at forbedre bundlinjen for dit eCommerce-site.

I betragtning af at det kan gøres med et aktivt sted, og at du kan se resultater i realtid, bør det også gøre det mere tilfredsstillende. Hvis du betragter dette som en del af din online forretningsmarkedsføring som helhed, vil du næsten helt sikkert se bedre resultater end ikke at gøre det overhovedet. Og glem ikke, spændingen ved at se dine kundeemner eller salgsstigninger gør hele processen så meget sjovere. Hvis du lige er begyndt, kan du betragte dig selv som heldig, da du begynder foran kurven. Hvis du ikke har gjort det før, kan du snart undre dig over, hvorfor du ikke havde gjort det hele tiden.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map