Co to jest testowanie dzielone? 8 kroków, które należy wykonać w następnej kampanii

Marketerzy, sprzedawcy i profesjonaliści na całym świecie zgadzają się, że jeden z najprostszych sposobów na zwiększenie współczynnika konwersji strony docelowej po kliknięciu jest również najskuteczniejszy.

Dlatego firmy na całym świecie coraz częściej przeznaczają więcej swojego budżetu na skuteczną i stosunkowo bezbolesną metodę optymalizacji znaną jako testowanie podzielone.

Co to jest testowanie podzielone?

Testy podzielone, powszechnie nazywane testami A/B, pozwalają marketerom porównać dwie różne wersje strony internetowej — kontrolną (oryginalną) i odmianę — w celu określenia, która działa lepiej, w celu zwiększenia liczby konwersji.

W idealnym przypadku będzie tylko jedna różnica między tymi dwiema stronami, aby tester mógł zrozumieć przyczynę zmiany wydajności. Na przykład…

Dokładna dokładność testów dzielonych

Załóżmy, że chcesz sprawdzić, czy inny nagłówek przyniesie wzrost współczynnika konwersji na Twojej stronie docelowej po kliknięciu. Oryginalny nagłówek brzmi „Jak pozyskać więcej potencjalnych klientów dla Twojej firmy”, a nagłówek odmiany brzmi: „Naucz się jednej sekretnej metody, której używają eksperci, aby pozyskać więcej potencjalnych klientów”.

Po wygenerowaniu ruchu w obu przypadkach okazuje się, że odmiana generuje więcej konwersji niż oryginalna. Ponieważ jest tylko jedna różnica między tymi dwiema stronami, możesz mieć pewność, że nagłówek był przyczyną wzrostu.

W ten sposób wszystkie testy podzielone byłyby wykonywane w idealnym świecie — jedna zmiana na raz. Niestety nie żyjemy w idealnym świecie.

Praktyczny sposób na podział testu

Główny problem z idealnym sposobem podziału testu — zmiana tylko jednego elementu na test — polega na tym, że każdy test wymaga, wiele razy, dziesiątek (czasem setek) tysięcy odwiedzin, zanim będzie można go zakończyć (więcej o tym, dlaczego tak jest , później).

Jest więc również bardziej praktyczny sposób na zrobienie tego. Rozważ to…

Chcesz zwiększyć liczbę konwersji na swojej stronie docelowej po kliknięciu, więc wprowadzasz następujące zmiany:

• Nagłówek od „Jak wygenerować więcej potencjalnych klientów dla Twojej firmy” do „Poznaj jedną tajną metodę, której używają eksperci do generowania większej liczby potencjalnych klientów”.
• Wezwania do działania od „Prześlij” do „Pokaż mi sekret”.
• Formularz z czterema polami (imię i nazwisko, adres e-mail, numer telefonu, nazwa firmy) na formularz z dwoma polami (imię i nazwisko, adres e-mail).

Po uruchomieniu ruchu w obu przypadkach okazuje się, że nowa odmiana z wprowadzonymi powyżej zmianami generuje o 8% więcej konwersji niż oryginalna. Hurra! Powodzenie!

Ale… poczekaj chwilę… nie wiesz, dlaczego nastąpił wzrost konwersji. Gdybyś przeprowadził test wielowymiarowy lub testował jeden element na raz, mógłbyś śmiało podać powód. Dramaty…

Po namyśle, czy naprawdę cię to obchodzi?

Wiele firm tego nie robi. Są zainteresowani zwiększaniem konwersji i nie obchodzi ich, dlaczego i jak to się dzieje. Kiedy nie masz do dyspozycji dużej ilości czasu, ruchu i personelu lub dokonujesz gruntownego przeprojektowania, „zmień tylko jeden element na test” nie jest praktyczną radą.

Pamiętaj jednak, że przeprowadzenie testu podzielonego nie jest tak proste, jak „wprowadź zmianę i przyciągnij równy ruch na każdej stronie”. Jest w tym o wiele więcej, niezależnie od tego, którą metodę — praktyczną czy dokładną — wybierzesz.

Czego należy się wystrzegać przed rozpoczęciem testów dzielonych

Każdy marketer szuka sposobów na zwiększenie konwersji, więc słyszą o możliwościach testów dzielonych, które pozwalają na to dla stron internetowych, i od razu się w to wkraczają. Tylko, że ich pośpiech prowadzi ich do popełniania typowych błędów:

Testują bez powodu, aby

Jeśli wyszukasz „Split testing case study” i znajdziesz niekończące się posty na blogu, w których twierdzi się, że dany kolor przycisku generuje najwięcej konwersji i że jest jedna idealna liczba pól do wykorzystania w formularzu. Tak więc to naturalne, że spróbujesz wprowadzić te zmiany na swojej stronie docelowej po kliknięciu, ponieważ gdyby to zadziałało dla nich, prawdopodobnie zadziałałoby to dla Ciebie.

Tylko, że jest problem. Ich firma, strona docelowa po kliknięciu, oferta i odbiorcy różnią się od Twojej. Tak więc, jeśli myślisz o spróbowaniu czegoś, co zadziałało dla kogoś innego, zrób sobie przysługę i przestań. Przestań natychmiast.

Zamiast tego powinieneś wymyślać własne rzeczy do testowania przy użyciu własnych danych. Narzędzia do mapowania termicznego, oprogramowanie analityczne i wywiady z klientami doskonale nadają się do identyfikowania miejsc, w których Twoja strona internetowa nie spełnia oczekiwań. Na ich podstawie możesz sformułować hipotezę na temat testów, które mogą zwiększyć liczbę konwersji.

Ślepo podążają za najlepszymi praktykami

Dla każdego artykułu, który znajdziesz na temat idealnego koloru przycisku lub idealnej liczby pól formularza, znajdziesz dwa obalające go.

"Zło!" marketer ogłosi. “Pomarańczowy nie może znieść czerwieni!”

"Głupi!" powie inny. “Wyraźnie zielony bije oba!”

A zabawne jest to, że wszyscy są tak zajęci kłótnią o to, kto się myli, że nie przeoczają faktu, że, no cóż, wszystko jest w porządku (to znaczy, z wyjątkiem jakiegoś błędu metodologicznego w testowaniu).

Jeśli marketer 1 porównał czerwony przycisk z pomarańczowym na swojej stronie docelowej po kliknięciu i stwierdził, że czerwony przycisk generuje więcej konwersji, ma rację, twierdząc, że czerwony jest właściwym wyborem dla jej strony docelowej po kliknięciu.

Jeśli marketer 2 przetestował zielony przycisk z czerwonym na swojej stronie docelowej po kliknięciu i stwierdził, że zielony jest lepszy od czerwonego, zielony jest dla niego właściwym wyborem .

Czy wyniki testów marketera 2 dowodzą, że zielony jest lepszym kolorem przycisków niż czerwony?

Absolutnie nie. Marketer 1 może bardzo dobrze porównać kolor zielony z czerwonym i stwierdzić, że kolor czerwony nadal generuje więcej konwersji na swojej stronie docelowej po kliknięciu. Wpływ koloru przycisku na konwersje jest w dużej mierze zależny od wielu czynników – na przykład odbiorców i koloru reszty strony – z których wszystkie różnią się w zależności od firmy.

To, co działa dla kogoś innego, może nie działać dla Ciebie. Dlatego wszystkie twoje testy powinny być zakorzenione w twoich własnych danych.

W ogóle nie przestrzegają najlepszych praktyk

Chociaż nie powinieneś ślepo podążać za najlepszymi praktykami, ignorowanie ich wszystkich może być równie szkodliwe. Istnieje kilka uniwersalnych prawd, które mają zastosowanie do wszystkich stron docelowych post-click.

Na przykład stratą czasu byłoby testowanie wersji strony docelowej po kliknięciu z nawigacją i bez niej, ponieważ wiemy już, że nawigacja zabija współczynnik konwersji, dając potencjalnym klientom wiele wyjść z Twojej strony. Podobnie nie testowałbyś niebieskiego przycisku wezwania do działania na stronie z niebieskim tłem, ponieważ nie przyciągałby on tyle uwagi, co kontrastowy kolor.

Są to powszechnie akceptowane najlepsze praktyki projektowe, które 99 razy na 100 nie są warte twojego czasu i wysiłku, aby je przetestować — co prowadzi nas do kolejnego błędu…

Testują rzeczy, które prawdopodobnie nie przyniosą windy

Kiedyś Google przetestowało 41 różnych odcieni niebieskiego, aby określić, które miały największy wpływ na konwersje. Ty też możesz?

Absolutnie. Ale czy ty?

Mamy nadzieję, że nie. Widzisz, firmy takie jak Google mają całe działy zajmujące się testowaniem w ten sposób i przychodami na ich wsparcie, ale ogólnie rzecz biorąc, większość firm tego nie robi.

W rzeczywistości raport CXL o stanie przemysłu z 2016 r. wykazał, że 53% firm, które stosują optymalizację współczynnika konwersji, nie ma nawet na to dedykowanego budżetu. Ponadto większość optymalizatorów konwersji pracuje w firmie o rocznych przychodach poniżej 100 000 USD.

Jeśli nie pracujesz z zasobami podobnymi do Google, niepoważne testy, które próbują określić najlepszy odcień koloru, są stratą czasu i pieniędzy Twojej firmy. Zamiast tego powinieneś skupić się na dużych zmianach, które mogą mieć duży wpływ na współczynnik konwersji — co prowadzi nas do kolejnego dużego błędu.

Zakładają, że testy podzielone przyniosą największy wzrost liczby konwersji w kampanii

Jesteśmy wielkimi zwolennikami podzielonych testów na Instapage (pomogło nam to raz po raz zwiększyć konwersje), ale jesteśmy jeszcze większymi zwolennikami metod optymalizacji, które mają największy wpływ na wyniki finansowe.

Testy podzielone to w rzeczywistości tylko jedna część równania konwersji, a czasami to nie metoda optymalizacji przyniesie największy wzrost. Derek Halpern wykonuje świetną robotę, wyjaśniając dokładnie, co mamy na myśli:

„Jeśli przyciągnę 100 osób do mojej witryny, a współczynnik konwersji wynosi 20%, oznacza to, że dostanę 20 osób do konwersji… Mogę spróbować uzyskać ten współczynnik konwersji do 35% i uzyskać 35 osób do konwersji lub, Mógłbym po prostu dowiedzieć się, jak zdobyć 1000 nowych użytkowników, utrzymać tę konwersję na poziomie 20%, a zobaczysz, że 20% z 1000 (200) jest znacznie wyższe niż 35% ze 100 (35)”.

Czasami majstrowanie przy stronie docelowej po kliknięciu nie przyniesie największego wzrostu liczby konwersji. Czasami zwiększenie ruchu będzie. Innym razem poprawi się Twoje reklamy.

Mówimy, że przed rozpoczęciem testów dzielonych upewnij się, że w Twojej kampanii nie ma żadnych innych dziur, które można by naprawić.

OK, teraz, kiedy już wiesz o kilku typowych pułapkach, bądź ze sobą szczery, jeśli chodzi o gotowość do podzielenia testu. Czy wszystko inne w Twojej kampanii wygląda dobrze?

Świetnie, porozmawiajmy o tym, jak rozpocząć przeprowadzanie testu podzielonego.

Jak podzielić testowe strony docelowe po kliknięciu

Oto kroki, które należy wykonać od początku do końca, przeprowadzając test dzielony.

1. Zacznij od powodu do testowania

Jak wspomnieliśmy wcześniej, powód, dla którego przeprowadzasz testy podzielone, powinien być oparty na danych. Czy dane Google Analytics pokazują, że użytkownicy spędzają na Twojej stronie średnio tylko 5 sekund, zanim ją porzucą? Być może Twój nagłówek i zdjęcie powinny lepiej przyciągnąć ich uwagę. A może czują się oszukani. Być może potrzebujesz lepszego dopasowania wiadomości między reklamą a stroną docelową po kliknięciu.

2. Stwórz hipotezę

Z tego powodu opracuj hipotezę. Zadaj sobie pytanie: „Co staram się poprawić?”

W takim przypadku można powiedzieć: „Po stwierdzeniu, że przeciętna sesja użytkownika strony docelowej po kliknięciu trwa tylko 5 sekund, uważamy, że utworzenie bardziej atrakcyjnego nagłówka skłoni go do przeczytania treści i spędzenia więcej czasu na stronie, co ostatecznie doprowadzi do większej liczby konwersji”.

Dzięki testom będziesz w stanie zaakceptować lub odrzucić tę hipotezę.

3. Oblicz wielkość próbki

Zanim będziesz mógł zakończyć test, musisz osiągnąć coś, co nazywa się „istotnością statystyczną”. Termin ten odnosi się do liczby odwiedzin, które każda z Twoich stron (kontrola i odmiana) będzie musiała uzyskać, aby uzyskać pewność co do wyników.

W większości dziedzin, w tym optymalizacji konwersji, powszechnie akceptowany poziom istotności wynosi 95%. Zasadniczo oznacza to, że pod koniec testu istnieje tylko 5% szans, że wyniki są przypadkowe. Przy 95% poziomie istotności możesz mieć 95% pewności, że zmiana współczynnika konwersji jest wynikiem zmian wprowadzonych na stronie docelowej po kliknięciu.

Teraz jest sposób na ręczne obliczenie wielkości próbki, ale wymaga to poważnej matematyki. Na szczęście istnieją narzędzia, które ułatwiają to dla tych z nas, którzy nie mają statystycznych kotletów lub czasu na zrobienie tego w staromodny sposób.

Kalkulator Optimizely świetnie się do tego nadaje. Oto, co musisz wprowadzić, aby wypluć dokładną wielkość próbki:

Podstawowy współczynnik konwersji: jaki jest współczynnik konwersji Twojej oryginalnej (kontrolnej) strony? Im jest ona wyższa, tym mniej wizyt będziesz potrzebować przed zakończeniem testu.

Minimalny wykrywalny efekt: minimalna względna zmiana współczynnika konwersji, którą chcesz wykryć. Minimalny wykrywalny efekt wynoszący 20% oznacza, że ​​pod koniec testu możesz mieć pewność, że wzrost lub spadek współczynnika konwersji o więcej niż 20% jest wynikiem wprowadzonych korekt. Im niższy jest twój minimalny wykrywalny efekt, tym więcej wizyt będziesz potrzebować, zanim będziesz mógł zakończyć test.

Znaczenie statystyczne: Kalkulator Optimizely pozwala podnieść lub obniżyć to, ale nie zaleca się używania wartości poniżej 95%. Jeśli chcesz podejmować trafne decyzje biznesowe na podstawie swoich wyników, nie możesz pozwolić sobie na bankowanie na niewiarygodnych danych. Im wyższy jest Twój poziom istotności, tym więcej wizyt będziesz potrzebować, zanim będziesz mógł zadzwonić do testu.

Po uzyskaniu wielkości próbki…

4. Dokonaj zmian

Jeśli zmieniasz nagłówek, zaktualizuj go. Jeśli twoja hipoteza dotyczyła zmiany polecanego obrazu, zrób to. Platformy takie jak Instapage ułatwiają dostosowanie elementów strony do testów dzielonych w zaledwie kilka sekund, bez pomocy działu IT.

Upewnij się, że oryginalna strona docelowa po kliknięciu pozostaje taka sama. W przeciwnym razie linia bazowa testów nie będzie dokładna.

5. Wyeliminuj mylące zmienne

Niestety twoje testy nie są prowadzone w próżni. Oznacza to, że jeden mały czynnik zewnętrzny może znacząco wpłynąć na Twój test, co może skutkować mylącym wynikiem.

Upewnij się, że elementy, takie jak źródła odwiedzin i reklamy odsyłające, są takie same dla obu stron oraz że inne zmienne, które mogą mieć wpływ na test, zostały wyeliminowane najlepiej, jak potrafisz. Oto kilka rzeczy, które warto wziąć pod uwagę:

Pamiętaj, chociaż najlepiej jest zająć się nimi na początku, będziesz musiał ich uważać przez cały czas. Przeszkody w uzyskaniu dokładnych wyników mogą pojawić się, gdy najmniej się ich spodziewasz.

6. Upewnij się, że wszystko działa

Sprawdź wszystko przed opublikowaniem testu. Czy Twoja strona docelowa po kliknięciu wygląda tak samo w każdej przeglądarce? Czy Twój przycisk CTA działa? Czy wszystkie linki w reklamach są prawidłowe?

Zanim zaczniesz cokolwiek prowadzić, ważne jest, aby sprawdzić każdy aspekt kampanii, aby upewnić się, że nic nie zagraża dokładności wyników.

7. Zwiększ ruch na swoich stronach

Teraz nadszedł czas, aby zwiększyć ruch na swoich stronach. Upewnij się, jak wspomnieliśmy wcześniej, że ruch pochodzi z tego samego miejsca (oczywiście o ile nie testujesz źródeł ruchu lub reklam). I uważaj, skąd pochodzi ten ruch. Coś, co nazywa się „efektem selekcji”, opisuje źródło ruchu i sposób, w jaki może on wypaczyć wyniki testu. Peep Laja z CXL omawia:

„Przykład: wysyłasz ruch promocyjny ze swojej listy e-mailowej na stronę, na której przeprowadzasz test. Osoby, które subskrybują Twoją listę, lubią Cię o wiele bardziej niż przeciętny użytkownik. Więc teraz optymalizujesz stronę (np. stronę docelową po kliknięciu, stronę produktu itp.), aby pracować z Twoim lojalnym ruchem, myśląc, że reprezentuje on całkowity ruch. Ale rzadko tak się dzieje!”

Po wybraniu źródeł odwiedzin kontynuuj test, aż osiągniesz wielkość próbki określoną w obliczeniach przedtestowych dla obu stron (oryginalnej i kontrolnej). A jeśli osiągniesz tę liczbę w mniej niż tydzień, kontynuuj test.

Czemu?

Ponieważ dni tygodnia mają znaczący wpływ na konwersje. Są dni, kiedy Twoi odwiedzający będą bardziej otwarci na Twoje wiadomości marketingowe niż inne.

Jeśli udało Ci się osiągnąć wielkość próby i przeprowadzić test przez co najmniej cały tydzień, cały czas biorąc pod uwagę zmienne, które mogą zatruć Twoje dane, nadszedł czas, aby przyjrzeć się wynikom.

8. Analizuj i optymalizuj

Jak radziła sobie twoja odmiana? Czy wyprodukowałeś duży podnośnik? Mały?

Pamiętaj, że jeśli ustawisz minimalny wykrywalny efekt na 20% i uzyskasz wzrost mniejszy niż ten, nie możesz mieć pewności, że wzrost był wynikiem wprowadzonych zmian.

Jeśli udało ci się uzyskać większy wzrost, gratulacje! To już koniec optymalizacji…

Nie.

To, że Twoja strona docelowa po kliknięciu jest lepsza niż wcześniej, nie oznacza, że ​​jest najlepsza, jaka mogłaby być. Zawsze jest coś do przetestowania. Żadna kampania nie jest idealna.

Jeśli nie wytworzyłeś windy, lub faktycznie stworzyłeś gorszą odmianę, nie stresuj się. Nie zawiodłeś. Właśnie odkryłeś coś, co nie ma wpływu na konwersje na Twojej stronie. Idź dalej i testuj dalej.

Czy próbowałeś testów dzielonych?

Być może właśnie zmieniliśmy coś pozornie łatwego w metodę optymalizacji, która brzmi o wiele bardziej skomplikowanie, niż jest w rzeczywistości. Na szczęście dzięki dzielonym narzędziom testowym, takim jak Instapage, możesz szybko tworzyć odmiany swoich stron docelowych po kliknięciu, aby przetestować je bez IT i przeanalizować je wszystkie w jednym miejscu za pomocą najbardziej zaawansowanego pulpitu analitycznego w branży.

Więc na co czekasz? Zarejestruj się na demo Instapage Enterprise już dziś.