Główne błędy testów A/B na stronie sklepu internetowego i jak ich uniknąć
Jeśli chodzi o testy A/B sklepu internetowego, wydawałoby się, że wszystko jest proste: dzielimy użytkowników na dwie grupy, pokazujemy różne wersje strony i porównujemy . Ale co, jeśli jedna mała rzecz sprawi, że wszystkie twoje wysiłki pójdą na marne? Wyobraź sobie, że twórcy odnoszącego sukcesy sklepu internetowego przeprowadzili jeden taki test, zmieniając tylko jeden przycisk. Tak, tylko jeden, ale wynik był odwrotny do oczekiwanego. Jakich błędów nie wzięli pod uwagę oni i tysiące innych firm? Spróbujmy to wspólnie rozwiązać.
Słowniczek
🎯 Testowanie A/B: Metoda oceny zmiany w serwisie poprzez utworzenie dwóch wersji strony (A i B) i pomiar ich efektywności dla użytkowników.
❌ Testy dzielone: Odmiana A/B testowanie, które polega na podzieleniu ruchu na równe segmenty i przesłaniu go do różnych wersji strony w celu oceny zmian.
🕒 Okres testowy: Czas, w którym A Testowanie /B jest przeprowadzane w celu zebrania wystarczającej ilości danych do analizy.
🎯 Hipoteza: Założenie do sprawdzenia w trakcie testów A/B, które zakładają, że wprowadzone zmiany doprowadzą do poprawy wskaźników.
🎨 Projekt: Wizualny element witryny , w tym czcionki, kolory, obrazy i elementy nawigacyjne.
📈 Metryki powierzchni: Metryki najwyższego poziomu , takie jak kliknięcia i odsłony strony, które nie zawsze odzwierciedlają prawdziwe zachowanie użytkownika.
👥 Grupy fokusowe: Wybrano określone segmenty odbiorców do wzięcia udziału w testach w celu uzyskania odpowiednich danych.
📉 Mały ruch: Sytuacja, gdy witryna nie ma wystarczającej liczby odwiedzających, aby przeprowadzić statystycznie istotny test A/B.
📊 Dane ilościowe: Wskaźniki cyfrowe, takie jak zaangażowanie, sprzedaż i czas spędzony na stronie wykorzystany do analizy wyników testów.
📄 Nieistotne strony: Strony witryny, które to robią nie odgrywają kluczowej roli w podróży użytkownika ani celach biznesowych.
🔄 Testowanie jednoczesne: Przeprowadzanie wielokrotnych A/ testów B jednocześnie, co może prowadzić do mieszanych wyników i błędnych wniosków.
🔍 Szczegóły: Małe, ale ważne elementy, takie jak sformułowanie przycisków, rozmieszczenie elementów i drobne zmiany wizualne, które wpływają na wygodę użytkownika.
⚙️ Ustawienia analizy: Konfiguracja narzędzia zbierającego i interpretacja danych testowych.
📚 Baza wyników: Usystematyzowane gromadzenie danych i ustalenia z poprzednich testów wykorzystano do poparcia przyszłych decyzji.
🔄 Pojedynczy obszar: Skoncentruj się na jednej części witryny lub jednego elementu, zaniedbując inne możliwości ulepszeń.
🗺️ Segmenty: Podział użytkowników na grupy według pewne cechy w celu dokładniejszej analizy wyników testów.
🔄 Wersje hipotezy: Różne podejścia i opcje zmiany, które są testowane w celu potwierdzenia lub odrzucenia hipotezy.
🚀 Zmiany na dużą skalę: Istotne zmiany do obiektu związanego z projektem, funkcjonalnością lub konstrukcją, które niosą ze sobą wysokie ryzyko.
Błąd nr 1 – Odmowa podziału testów w ogóle lub przeprowadzać je nieregularnie
Z całą pewnością mogę stwierdzić, że jednym z najpoważniejszych błędów przy przeprowadzaniu testów A/B na stronie sklepu internetowego jest odmowa przeprowadzenia testów split na całości lub ich nieprawidłowej realizacji. Z mojego doświadczenia wynika, że wielu właścicieli sklepów internetowych uważa prowadzenie ciągłych testów za stratę czasu i zasobów. Mogę Cię jednak zapewnić, że regularne testy A/B są kluczem do ciągłego ulepszania doświadczenia użytkownika i zwiększania konwersji.
Przykłady nieudanych testów z mojej praktyki
📉 Jeden z klientów zdecydował się na przeprowadzenie testów A/B tylko raz, wierząc, że to wystarczy, aby osiągnąć pożądane rezultaty. Niestety bez regularnej analizy i wdrażania nowych pomysłów wyniki testów nie przyniosły długotrwałego efektu, a konwersja szybko wróciła do pierwotnego poziomu.
📉 Kolejnym przykładem z mojej praktyki jest firma, która przeprowadzała testy nieregularnie i bez jasnego planu. Wyniki takich testów były chaotyczne i nie zawsze prowadziły do poprawy.
Jak unikać błędów i poprawiać wyniki
👨🔬 Wierzę, że właściwa podejście pozwoli wdrożyć systematyczny plan przeprowadzania testów A/B. Regularne testy pozwalają szybko zidentyfikować obszary problemowe i dostosować się do zmian na rynku.
📊 Zachęcam do zapoznania się z ustrukturyzowanym podejściem do testowania. Obejmuje to:
- 📅 Planowanie - Stwórz harmonogram regularnych testów i trzymaj się go .
- 🎯 Skoncentrowany na celu - Zdefiniuj konkretne cele dla każdego testu.
- 📝 Dokumentacja - zapisuj wszystkie wyniki, aby móc je analizować w czasie.
- 📈 Analiza - regularna analiza uzyskanych danych i dostosowywanie strategii na podstawie wniosków.
💡 Zalecenia dotyczące poprawy częstotliwości testów:
- 🤖 Automatyzacja procesów testowych za pomocą specjalistycznych narzędzi.
- 📚 Szkolić pracowników, aby tworzyli kulturę ciągłego doskonalenia.
- 🛠 Wykorzystanie metryk i KPI do oceny skuteczności każdego testu.
Osobisty przykład udanego testu
📈 Jeden z moich projektów dał imponujące wyniki dzięki do regularnych testów testów A/B. Przetestowaliśmy różne warianty nagłówków, opisów produktów, grafik, a nawet kolorów przycisków. Dzięki systematycznemu podejściu udało nam się w ciągu sześciu miesięcy zwiększyć konwersję o 25%. To doświadczenie utwierdziło mnie w przekonaniu, że regularne testowanie jest kluczem do sukcesu.
Razem
Dlatego zdecydowanie odradzam popełnianie błędu polegającego na nie przeprowadzaniu regularnych testów A/B lub robieniu ich nieregularnie. Proces ten wymaga dyscypliny, ale rezultaty są tego warte.
| Przydatne praktyki | Błędy, których można uniknąć |
|---|---|
| 📅 Regularne testowanie | ❌ Nieregularne testowanie |
| 📊 Ustrukturyzowane podejście do analizy | ❌ Chaos i brak planu |
| 📝 Dokumentowanie i analizowanie wyników | ❌ Ignorowanie możliwości analizy |
| 🎯 Definiowanie konkretnych celów | ❌ Testowanie bez celu i struktury |
Mam pewność, że przestrzeganie tych wskazówek zapewni Ci spójne i znaczące ulepszenia witryny Twojego sklepu internetowego.
Błąd nr 2 – Krótki okres testowania
Ja Z całą pewnością mogę powiedzieć, że jednym z kluczowych błędów, których należy unikać przeprowadzając testy A/B na stronie sklepu internetowego, jest niewystarczający czas trwania testu. W swojej praktyce spotkałem się z sytuacjami, w których przedsiębiorcy spieszyli się z zaprzestaniem testowania, w efekcie czego zidentyfikowane trendy okazywały się błędne.
Kiedy robiłam jeden z pierwszych testów, stwierdziłam, że dwa tygodnie to wystarczające do gromadzenia danych będą wystarczające. Wyniki wydawały się zachęcające i pospieszyłem się z podjęciem decyzji. Jednak po kilku tygodniach zauważyłem, że liczby zmieniły się w odwrotnym kierunku, a wcześniejsze wnioski okazały się nieaktualne. Od tego czasu jestem przekonany, że im dłużej trwają badania, tym dokładniejsze i bardziej wiarygodne będą wyniki. Pozwala to uwzględnić wahania sezonowe, weekendy i święta, a także zmiany liczbowe oglądalności.
Jaki okres wybrać do testów?
🔵 W idealnej sytuacji minimalny czas trwania testu powinien wynosić 2-3 tygodnie. Dzięki temu możliwe jest objęcie całego cyklu ważnych procesów biznesowych.
🔵 Wskazane jest unikanie głównych świąt i szczytów sezonowych. W takich okresach dane mogą nie być reprezentatywne, a wnioski mogą być nieprawdopodobne.
🔵 Weź pod uwagę czynniki zewnętrzne: kursy walut, zmiany warunków rynkowych i inne okoliczności, które mogą mieć wpływ na zachowanie użytkowników.
Przykład z mojego doświadczenia: kiedyś przeprowadziliśmy testy strony przed Nowym Rokiem. Chcieliśmy dowiedzieć się, która wersja strony docelowej przełoży się na większą sprzedaż. Nie wzięliśmy jednak pod uwagę, że okres wakacyjny wiąże się z dużą aktywnością zakupową, co nie jest typowe dla pozostałej części roku. Następnie, po zakończeniu wakacji, zauważyliśmy, że wskaźniki gwałtownie spadły, a wyciągnięte wcześniej wnioski okazały się bezużyteczne. Od tego czasu zawsze uwzględniam sezonowość i unikam ważnych okresów wakacyjnych.
Kiedy można wyciągnąć wnioski?
Wnioski najlepiej wyciągać po osiągnięciu istotności statystycznej na poziomie 95%. Pozwala to uzyskać maksymalną dokładność i pewność wyników:
🟢 Ustaw minimalny okres testowania.
🟢 Oceń wyniki po pełnym uwzględnieniu wszystkich cykli sprzedażowych.
🟢 Testuj równolegle, biorąc pod uwagę wahania sezonowe i tygodniowe.
🟢 Zwróć uwagę na istotność statystyczną i cykle procesów biznesowych.
Na koniec chcę podkreślić znaczenie starannego planowania i dokładnej analizy danych. Tylko w ten sposób unikniesz błędów i uzyskasz dokładne wyniki, które pomogą ulepszyć Twój sklep internetowy.
Co robić, a czego nie robić
| Przydatne praktyki | Czego unikać |
|---|---|
| 🟢 Testy długoterminowe (2-3 tygodnie) {{|110|.}} | 🔴 Krótki okres testowy (mniej niż tydzień) |
| 🟢 Uwzględnienie czynników zewnętrznych (sezonowość, święta) | 🔴 Ignorowanie wpływu świąt i szczytów sezonowych |
| 🟢 Osiągnięcie 95% istotności statystycznej | 🔴 Podejmowanie decyzji aż do osiągnięcia istotności statystycznej |
| 🟢 Testowanie równoległe | 🔴 Oddzielne testowanie w różnych okresach |
Gorąco polecam wziąć pod uwagę te wskazówki i dokładnie zaplanować testy. Udane testy A/B wymagają cierpliwości i staranności, ale wyniki zaprocentują wielokrotnie.
Błąd nr 3 – Przeprowadzenie testu bez jasnych hipotez
W przeszłości wielokrotnie spotkałem się z sytuacjami, w których testy A/B na stronie sklepu internetowego były przeprowadzane bez jednoznacznych i ugruntowanych hipotez. Takie podejście może prowadzić do nieefektywności i marnowania zasobów. Mogę śmiało powiedzieć, że losowe testy rzadko dają znaczące wyniki biznesowe. Podzielę się swoimi przemyśleniami i doświadczeniem.
Dlaczego hipotezy są ważne?
Gorąco polecam formułowanie konkretnych hipotez przed rozpoczęciem jakichkolwiek testów A/B. Hipoteza to punkt wyjścia, który określa, co i dlaczego zamierzasz ulepszyć. Przykładowo brałem kiedyś udział w projekcie, w którym widoczność przycisku „Kup” na stronie głównej sklepu internetowego była niska, co wpływało na zmniejszenie konwersji. Zasugerowałem, że zmieniając kolor i położenie przycisku, moglibyśmy zwiększyć liczbę zakupów.
Jak budować hipotezy?
Aby zbudować hipotezę, zawsze wykonuję kilka ważnych kroków:
🔍 Co to jest problem? – Przede wszystkim jasno definiuję problem. W naszym przypadku była to niska konwersja.
🔍 Gdzie leży problem? – Następnie ważne jest zrozumienie, na jakim etapie procesu objawia się problem. W tym przykładzie była to strona główna.
🔍 Przyczyna problemu? – Ustalenie przyczyny problemu jest kluczowe. Zdaliśmy sobie sprawę, że przycisk „Kup” był słabo widoczny.
🔍 Rozwiązania? – podam możliwe rozwiązania. W naszym przykładzie zmiana koloru i umiejscowienia przycisku.
🔍 Które elementy zmienić? – Ważne jest, aby jasno określić, które elementy zostaną zmienione, aby rozwiązać problem.
Przykład z mojej praktyki
Dla ilustracji podam konkretny przykład. Jeden z naszych głównych klientów zwrócił się do mnie z problemem niskiego odsetka zapisów na newsletter. Założyliśmy, że problemem było niejasne wezwanie do działania. Po sformułowaniu jasnego i jaśniejszego tekstu formularza subskrypcji przystąpiliśmy do testów. Po trzech tygodniach liczba subskrypcji podwoiła się.
To udane doświadczenie pokazało mi, jak ważne jest posiadanie jasnych hipotez. Wszelkie zmiany powinny opierać się na faktach i obserwacjach, a nie na domysłach.
„Aby przeprowadzić pomyślne testy A/B, zawsze formułuj jasne, rozsądne hipotezy.” – Moja główna zasada.
Podsumowanie i rekomendacje
Jestem pewien, że brak konkretnych hipotez jest jedną z najczęstsze błędy w testach A/B. Przed rozpoczęciem jakiegokolwiek testu zdecydowanie polecam:
📝 Formułuj jasne hipotezy.
📊 Opieraj je na faktach i danych.
🔄 Jasno określ elementy, które zostaną zmienione.
Przeprowadzaj testy przez wystarczająco długi okres czasu, aby uzyskać wiarygodne wyniki.
| Przydatne praktyki | Błędy, których można uniknąć |
|---|---|
| Formułuj jasne hipotezy | Testuj bez hipotez |
| Metody oparte na faktach | Działaj losowo |
| Jasno określ elementy | Rozciągnij zmiany na cały proces |
| Przenieś przeprowadzić długie testy | Wykonać testy krótkoterminowe |
Gorąco radzę wszystkim marketerom cyfrowym, aby zwrócili uwagę na prawidłowe formułowanie hipotez w celu skutecznego i wydajnego testowania A/B.
Błąd nr 4 – Nadmierny nacisk na projekt
Od Z mojego doświadczenia mogę śmiało powiedzieć, że jednym z częstych błędów przy przeprowadzaniu testów A/B na stronie sklepu internetowego jest nadmierny nacisk na design. Przedsiębiorcy często skupiają cały swój wysiłek na zmianie wyglądu strony, zapominając, że kluczowym aspektem jest zwiększenie konwersji.
Kiedy przeprowadzałem testy A/B jednego z projektów, najpierw skupiono uwagę na zmianie wyglądu strony: kolorów, czcionek, ikon. Spodziewaliśmy się, że przełoży się to na imponujący wzrost sprzedaży. Jednak wyniki były dalekie od naszych oczekiwań – konwersja wzrosła zaledwie o 2%. To dało mi do myślenia, że projekt nie zawsze jest głównym czynnikiem decydującym.
Po przeanalizowaniu danych postanowiliśmy zmienić nasze podejście i zwrócić uwagę na mniejsze, ale ważne szczegóły:
✍️ Sprzedaż nagłówki
Uważam, że zmiana tytułów jest ważnym elementem optymalizacji. Nagłówki powinny być jasne, interesujące i adekwatne do potrzeb użytkownika. Na przykład zamiast „Nasze najlepsze oferty” zmieniliśmy nagłówek na „Wyjątkowe rabaty tylko dzisiaj – nie przegap okazji!” Przyciągnęło to uwagę użytkowników i znacznie zwiększyło ich zainteresowanie ofertą.
📄 Tekst główny
Tekst główny powinien być nie tylko unikalny, ale także konkretny. Zamiast ogólnych opisów produktów polecam używać opisów, które konkretnie odpowiadają potrzebom klienta. Na przykład: „Nasze trampki dzięki lekkiej i wygodnej podeszwie są idealne na długie spacery i uprawianie sportu”.
💡 Przyciski CTA
Kluczem są jasne i zrozumiałe wezwania do działania. Jestem przekonany, że przyciski z tekstem takim jak „Kup teraz” czy „Uzyskaj rabat” działają lepiej niż tylko „Dalej” czy „Więcej szczegółów”. W moim przypadku zmiana tekstu przycisków zwiększyła konwersję o 15%.
.gif "Główne błędy testów A B na stronie sklepu internetowego i jak ich uniknąć")
🗺️ Lokalizacja elementów
{{|2 |.}} Ważną rolę odgrywa także rozmieszczenie elementów na stronie. Odkryłem, że przeniesienie przycisków CTA wyżej na stronie poprawia wygodę użytkownika, a tym samym poprawia współczynniki konwersji. Przykładowo, obok zdjęć produktów i ich krótkich opisów umieściliśmy przyciski „Kup teraz”.🔍 Przykłady udanych testów
W jednym z projektów najpierw zmieniliśmy tylko projekt i nie otrzymaliśmy znaczący efekt. Później, stosując metody opisane powyżej, zaobserwowaliśmy 20% wzrost konwersji. Pokazało to, że położenie odpowiedniego nacisku na istotne elementy strony przynosi wymierne efekty.
„Optymalizacja strony to nie tylko projekt. Chodzi o zaspokojenie potrzeb użytkownika i poprawę jego doświadczeń.” - Richard Newton, autor pięciu bestsellerowych książek biznesowych, w tym „Zarządzanie projektami od A do Z”.
Tabela rekomendacji
| Co robić | Czego nie robić |
|---|---|
| 📑 Użyj nagłówków sprzedażowych | ❌ Polegaj tylko na zmianach w wyglądzie strony |
| ✍️ Pisz ciekawie i niepowtarzalnie kopia treści | ❌ Ignoruj dopasowywanie tekstu do żądań użytkownika |
| 📢 Zainstaluj jasne i zrozumiałe przyciski CTA | ❌ Ukryj przyciski na dole strony |
| 🏷️ Zoptymalizuj rozmieszczenie elementów | ❌ Staraj się zmieniać tylko elementy wizualne |
Dlatego zdecydowanie radzę skupić się na tych aspektach podczas przeprowadzania testów A/B. Weź pod uwagę mniejsze, ale ważne szczegóły, które mogą znacząco poprawić współczynnik konwersji.
Błąd nr 5 – Pogoń za powierzchownymi danymi
Pomiar skuteczność aktualizacji testowej wymaga ostrożnego i przemyślanego podejścia. Chcę podzielić się swoim osobistym doświadczeniem, które pokazuje, jak błędne wskaźniki mogą prowadzić do błędnych wniosków. Podam kilka przypadków z mojej praktyki.
Były chwile, kiedy mój zespół i ja zauważaliśmy zauważalny wzrost liczby polubień i reposty w sieciach społecznościowych po uruchomieniu nowego projektu strony produktu. Wydawało się, że to sukces, jednak kiedy zaczęliśmy analizować faktyczną konwersję, okazało się, że liczba sprzedaży pozostała na tym samym poziomie. Wtedy zdałem sobie sprawę, że wskaźniki takie jak polubienia i reposty nie zawsze korelują ze wzrostem sprzedaży.
Przykłady i dowody moich twierdzeń
🟢 Przykład 1: Wzrost liczby odwiedzin serwisu.
Któregoś dnia nasze testy doprowadziły do wzrostu ruchu w witrynie. Na pierwszy rzut oka wydawało się to świetnym wynikiem, jednak jeśli przyjrzeć się bliżej, wzrost zamówień pozostał znikomy. Uświadomiło mi to, że zwiększony ruch na stronie nie gwarantuje wzrostu sprzedaży.
🟢 Przykład 2: Wzrost liczby subskrybentów newslettera.
Kolejnym przypadkiem z mojej praktyki jest newsletter, po którym znacząco wzrosły statystyki subskrypcji. Analiza wykazała jednak, że faktyczna konwersja nowych abonentów w realnych klientów była minimalna. To po raz kolejny utwierdziło mnie w przekonaniu, że nie należy przywiązywać zbyt dużej wagi do tego wskaźnika.
Popełniając te błędy, możesz marnować czas i zasoby na optymalizację parametrów, które tak naprawdę nie przynoszą korzyści Twojej firmie. Ważne jest, aby skupić się na tych wskaźnikach, które bezpośrednio wpływają na konwersję i zysk firmy. Zawsze polecam brać pod uwagę nie tylko powierzchowne wskaźniki, ale także patrzeć na realne wyniki finansowe.
Jak uniknąć błędów w pomiarach wskaźników powierzchniowych?
🔍 Wskazówka 1: Zidentyfikuj kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) przed testowaniem.
Zachęcam Cię, abyś najpierw wyjaśnił, jakie wskaźniki są najważniejsze dla Twojej firmy. W przypadku sklepu internetowego może to być konwersja i dochód. Inne wskaźniki, choć przydatne, powinny pozostać na drugim planie.
🔍 Wskazówka 2: Analizuj dane całościowo.
Nie spiesz się z wnioskami, jeśli zauważysz wzrost któregoś ze wskaźników. Porównaj to z innymi wskaźnikami i postępuj zgodnie z ogólną logiką zmian. Na przykład wzrost liczby polubień w sieciach społecznościowych jest dobry, ale ważniejsze jest zrozumienie, czy doprowadziło to do wzrostu liczby zamówień.
🔍 Wskazówka 3: Weź pod uwagę wpływ sezonowości i czynników zewnętrznych.
Często spotykam się z takimi czynnikami, jak wakacje czy promocje, na które wpływ mają dane. Zawsze bierz pod uwagę kontekst zmian, aby uniknąć wyciągania błędnych wniosków.
Zablokuj -schemat udoskonalenia podejścia pomiarowego:
- 💡 Wyjaśnij cele i KPI.
- 💡 Wspólnie analizujcie wskaźniki.
- 💡 Weź pod uwagę kontekst zewnętrzny.
Jestem przekonany, że właściwe podejście do analizy wskaźników pozwala uzyskać jak najbardziej wiarygodne wyniki i zwrócić uwagę na te aspekty, które są naprawdę ważne w biznesie. Wdrożenie tej zasady znacznie poprawiło wyniki naszych testów A/B i jestem pewien, że przestrzeganie tych wskazówek pomoże Ci uniknąć typowych błędów.
Błąd nr 6 – Wybieranie nieistotnych grup fokusowych
Częstym błędem przeprowadzania testów A/B w sklepach internetowych jest wybieranie nieistotnych grup fokusowych do testowania zmian. Aby oddać powagę problemu opowiem swoją historię.
Niedawno współpracowałem ze sklepem internetowym, który chciał przetestować zaktualizowany interfejs koszyka. Liderzy firmy postanowili nie tracić czasu i pieniędzy na pozyskiwanie nowej publiczności i do testów wykorzystywać wyłącznie swoich pracowników i znajomych. Wydawałoby się to logiczne: wszyscy często kupują towary w tym sklepie i znają wszystkie niuanse. Ale wynik okazał się daleki od rzeczywistości.
Problemy z testowaniem na znajomych:
{{|. 6|}}Po przeanalizowaniu wyników testu zauważyłem, że istnieje znaczna rozbieżność pomiędzy wynikami testu a reakcjami prawdziwych klientów. Stało się to widoczne po wprowadzeniu zmian, kiedy spadły współczynniki konwersji i wzrosła liczba reklamacji.
Jak zapobiec temu błędowi
Zalecam rozważenie następujących kroków, aby grupa fokusowa zakończyła się sukcesem wybór :
- Stworzenie trafnego portretu grupy docelowej: Przed W sumie zawsze tworzę szczegółowy portret potencjalnego nabywcy, biorąc pod uwagę cechy demograficzne i psychograficzne.
- Wykorzystywanie platform stron trzecich do rekrutacji użytkowników: Często rekrutuję uczestników za pośrednictwem wyspecjalizowanych platform, takich jak UserTesting lub UsabilityHub. Pomaga mi to uzyskać opinie od osób, które nie są zaznajomione z wewnętrznymi procesami firmy.
- Gromadzenie i analiza danych: Przeprowadź badania na dużej próbie i przeanalizuj wyniki, aby uzyskać obiektywne dane.
Przykład udanego testu:
Na podstawie moich błędów przeprowadziłem ponowny test, stosując metody opisane powyżej. Korzystając z platformy innej firmy, zebrałem grupę fokusową składającą się z 1000 nowych użytkowników pasujących do docelowej grupy odbiorców. Wyniki były dokładniejsze i bardziej przydatne – zmiany w koszyku doprowadziły do 15% wzrostu konwersji, co było wyraźnie widoczne w pierwszych tygodniach po wdrożeniu.
„Testy z przypadkowymi użytkownikami dały nam bardziej wiarygodne dane. Pomogło nam to uniknąć stronniczości i poprawić jakość produktu.” – Igor Volyunets, menadżer ds. marketingu w firmie ALLO.
Przydatne wskazówki:
- ✔ Przeprowadź testy na różnych segmentach grupy docelowej {{|7|.}} ✔ Wykorzystaj profesjonalne platformy, aby przyciągnąć uczestników
- ✔ Analizuj wyniki, aby identyfikować wspólne trendy i eliminować anomalie
Korzyści i ryzyko:
| Akcja | Pomocna | Niezalecane |
|---|---|---|
| Wybór prawdziwych przedstawicieli grupy docelowej | Zwiększa obiektywizm | - |
| Korzystanie z kręgu wewnętrznego | - | Zwiększa odchylenie |
| Korzystanie z platform stron trzecich | Zapewnia różnorodne opinie | {{|. 20|}} Wymaga dodatkowych kosztów
Obserwuj tych wytycznych i jestem pewien, że Twoje testy A/B staną się dokładniejsze i przydatne dla Twojego sklepu internetowego.
Błąd nr 7 – Testowanie w warunkach małego ruchu
Bazując na moich doświadczeniach w przeprowadzaniu testów A/B w różnych sklepach internetowych, mogę śmiało stwierdzić, że testowanie w warunkach małego ruchu to jeden z najczęstszych błędów. Przykładem takiej sytuacji jest projekt, nad którym pracowałem kilka lat temu, gdzie sklep internetowy zdecydował się przetestować nową wersję strony produktowej mając jednocześnie znaczne ograniczenie liczby odwiedzin.
📉 Dlaczego to podejście nie działa :
- Niewystarczające dane. Gdy ruch na stronie jest niewielki, pobrana próba jest zbyt mała, aby zweryfikować hipotezy w sposób istotny statystycznie. W rezultacie uzyskane dane mogą mieć charakter anegdotyczny i mogą nie odzwierciedlać rzeczywistego wpływu zmian.
- Długi czas testu. Przy małym ruchu testy mogą trwać miesiącami, spowalniając proces podejmowania decyzji i wdrażania przydatnych usprawnień.
- Nieuzasadnione wydatki. Próba testowania w takich warunkach często skutkuje zmarnowanymi kosztami, ponieważ marnuje się pieniądze i czas na test, którego wyników nie można wykorzystać z całkowitą pewnością.
„Przeprowadzanie testu A/B przy małym natężeniu ruchu jest jak próba słuchania muzyki w hałaśliwej ulicy: dużo hałasu i mało przejrzystości.” — ekspert ds. analityki online w Prom, Ilya Vdovin.
🥇 Najlepsze praktyki pozwalające uniknąć tego błędu:
- Skoncentruj się na stronach o dużym ruchu. Zdecydowanie polecam skupić się na stronach generujących największy ruch, takich jak strona główna czy strony kategorii produktów. Zapewnia to wystarczającą ilość danych do przeprowadzenia znaczącego testu A/B.
- Korzystanie z mikrokonwersji. Jeżeli główny współczynnik konwersji jest zbyt niski, sugeruję zastosowanie mikrokonwersji, takich jak kliknięcia w określone przyciski lub dodanie produktów do koszyka. Umożliwi to szybkie zebranie niezbędnych statystyk.
- Konsolidacja ruchu z kilku źródeł. W jednym z prowadzonych przeze mnie projektów połączyliśmy dane z kilku witryn naszej marki, aby zwiększyć ruch. Następnie testy stały się bardziej znaczące i łatwiejsze do interpretacji.
Kilka konkretnych wskazówek:
- Uważam, że właściwym rozwiązaniem jest przeprowadzenie testów pilotażowych skupiających się na najczęściej odwiedzanych stronach.
- Uważam, że wskaźniki muszą być ściśle monitorowane i prawidłowo mierzone, aby uzyskać dokładną ocenę wyników.
- Uważam, że warto regularnie przeglądać hipotezy i dostosowywać je do aktualnych warunków i dynamiki ruchu.
Tabela : Co robić, a czego unikać przeprowadzając testy A/B w warunkach małego ruchu
| Przydatne działania | Działania, których należy unikać |
|---|---|
| ✅ Skoncentruj się na stronach o dużym ruchu | ❌ Przetestuj strony o małym ruchu |
| ✅ Korzystanie z mikrokonwersji | ❌ Ignorowanie wskaźników pośrednich |
| ✅ Agregacja ruchu w celu zwiększenia próbki | ❌ Długie testy z niepewnymi wynikami |
| ✅ Regularna weryfikacja hipotez | ❌ Oczekiwanie na chwilowy efekt |
Jestem pewien, że stosując te strategie, możesz znacznie poprawić jakość i efektywność Testy A/B nawet w warunkach ograniczonego ruchu, które przełożą się na dokładniejsze i przydatne wyniki dla Twojego sklepu internetowego.
Błąd nr 8 – Koncentrowanie się wyłącznie na danych ilościowych
W praktyce często spotykam się z sytuacją, że wyniki testów A/B bazują wyłącznie na danych ilościowych. W swojej pracy zdałem sobie sprawę, że może to być duży błąd. Oto niektóre z głównych powodów, dla których tak się dzieje i jak można tego uniknąć.
Powody, dla których przycisk może nie działać
🔑 Niepozorny przycisk
Zauważyłem, że przycisk, który nie jest podświetlony kontrastowym kolorem, po prostu gubi się na stronie . Chcąc poprawić konwersję, zmieniłem kolor przycisku na jaśniejszy i bardziej kontrastowy - i zadziałało! Teraz zawsze staram się, aby przycisk wyróżniał się na tle reszty treści.
📍 Złe umiejscowienie
Umieszczenie przycisku w niewygodnym lub nieoczywistym miejscu może powodują także jego nieefektywność. Jeden z moich wcześniejszych testów pokazał, że przesunięcie przycisku w górę strony znacząco poprawiło komfort użytkowania. Radzę dokładnie przeanalizować, gdzie użytkownik spodziewa się zobaczyć przycisk i umieścić go dokładnie tam.
🤔 Niejasne wezwanie do działania
Nieprawidłowo sformułowane wezwanie do działania może powodować niezdecydowanie użytkownicy . W jednym z projektów zastąpiłem standardowe „Wyślij” bardziej szczegółowym „Uzyskaj bezpłatną konsultację” – i konwersja wzrosła. Upewnij się, że rozmowa jasno wyjaśnia, co otrzyma użytkownik.
Osobiste doświadczenia i przykłady
W jednym z moich testów wraz z moim zespołem postanowiliśmy zmienić treść wezwania do działania i jego umiejscowienie. Początkowo wielu użytkowników po prostu zignorowało przycisk, ponieważ znajdował się on na dole strony i nie był od razu widoczny. Zasugerowałem przeniesienie przycisku wyżej i uczynienie go bardziej widocznym. Na potrzeby testu dodaliśmy jeszcze trzy opcje: jedną powiększono, drugą rozjaśniono, a trzecią pozostawiono w pierwotnym stanie.
Na wyniki nie trzeba było długo czekać. Moja hipoteza potwierdziła się: przyciski, które były bardziej widoczne i umieszczone wyżej, przyciągały znacznie większą uwagę użytkownika. W efekcie konwersja wzrosła o 15%.
Wynika z tego, że testy A/B powinny uwzględniać nie tylko dane ilościowe, ale także jakościową percepcję użytkowników.Przykłady udanych i nieudanych testów
Pomyślny test
- ✔️ Hipoteza: Zmiana koloru i położenia przycisku zwiększy konwersję.
- ✔️ Wynik: Przesunięcie przycisku wyżej na stronie i wyróżnienie go kontrastowym kolorem zwiększyło liczbę kliknięć o 20%.
Test nieudany
- ❌ Hipoteza: dodanie animacji do przycisku przyciągnie więcej uwagi.
- ❌ Wynik: Animacja rozpraszała użytkowników i powodowała irytację, co doprowadziło do 5% spadku konwersji.
Zalecenia
📝 Zidentyfikuj przyczyny niepowodzeń {{|. 101|}}
Zawsze analizuj, dlaczego test dał konkretny wynik. Zdecydowanie zalecam stosowanie nie tylko ilościowych, ale także jakościowych metod analizy, takich jak ankiety i wywiady z użytkownikami. 
🔍 Testuj małe zmiany
Często subtelne zmiany mogą mieć duży wpływ na wynik. Zalecam wprowadzanie małych zmian stopniowo i analizowanie ich skuteczności.
📈 Interpretuj dane w kontekście
Zawsze zwracam uwagę na całościowe postrzeganie stronie, a nie tylko na współczynniku konwersji. Pozwala to na sformułowanie bardziej przemyślanych hipotez na potrzeby kolejnych testów.
Tabela podsumowująca
| Pomocne kroki | Błędy, których należy unikać | Podświetlenie przycisku kontrastowym kolorem | Zaniedbanie rozmieszczenia przycisków |
|---|---|
| Przesunięcie przycisku w widoczne miejsce | Korzystanie z animacji bez testowania | Jasne wezwanie do działania | Obsesja na punkcie danych ilościowych | {{|. 111|}}
Jestem przekonany, że dla powodzenia testów A/B ważne jest uwzględnienie całego kontekstu interakcji użytkownika i opierają się nie tylko na danych ilościowych, ale także na percepcji jakościowej. Stosując się do tych wskazówek, możesz uniknąć typowych błędów i poprawić wyniki swojego sklepu internetowego.
Błąd nr 9 – testowanie nieistotnych stron
Doświadczenie pokazuje, że jednym z najczęstszych błędów podczas testów A/B na stronie sklepu internetowego jest testowanie stron nieistotnych. Jestem pewien, że wielu właścicieli sklepów internetowych na początku nie zdaje sobie sprawy, jak ważny jest wybór odpowiednich stron do przetestowania.
Studium przypadku
Kiedy zaczynałem przeprowadzać testy A/B, popełniłem błąd, skupiając się na stronach, które wydawały się wymagać poprawy z estetycznego punktu widzenia, ale nie przyczyniały się znacząco do konwersji. Wybrałem się na przykład do przetestowania strony „O nas”, gdzie opowiedzieliśmy historię naszej firmy. Spędziłem tygodnie testując różne wersje tej strony, mając nadzieję, że poprawi to ogólną konwersję.
Niestety wyniki pokazały, że takie strony nie mają wymiernego wpływu na sprzedaż. W rezultacie straciłem mnóstwo czasu i wysiłku, który można było skierować na ważniejsze elementy serwisu.
Co robić?
Radziłbym skupić się na testowaniu stron bezpośrednio związanych z procesem konwersji:
- 🎯 Karta produktu
- 🛒 Strona koszyka
- 📋 Formularz zamówienia {{|7|.}} 🏠 Strona główna
Te strony to kluczowe punkty, w których użytkownik podejmuje decyzję o zakupie. Na przykład optymalizacja karty produktu może obejmować testowanie różnych opcji opisów produktów, jakości i rozmiaru obrazu oraz rozmieszczenia przycisku Kup.
Prawdziwy przykład
W jednym z moich projektów skupiłem się na optymalizacji strony koszyka. Przeprowadziliśmy testy A/B, aby ocenić wpływ różnych projektów przycisków kasy. Jedna opcja obejmowała jasny, widoczny przycisk z dodatkowym wezwaniem do działania, druga bardziej minimalistyczny wygląd.
Wyniki były niesamowite: testy wykazały, że wersja z jasnym przyciskiem zwiększyła konwersję o 10%. To wyraźnie pokazało, jak ważny jest wybór odpowiedniej strony do testu.
Przydatne wskazówki
Poznaj statystyki: 🕵️ Zastanów się, które strony mają największe znaczenie dla użytkowników i konwersji. Użyj narzędzi analitycznych, aby określić, gdzie użytkownicy spędzają najwięcej czasu i gdzie najczęściej opuszczają witrynę.
Skoncentruj się na konwersji: 🎯 Testuj tylko te strony bezpośrednio powiązane ze ścieżką konwersji. Pomoże to znacząco poprawić ogólną efektywność testów.
Oceń priorytety: 📊 Określ, jakie zmiany mogą przynieść największe korzyści. Jeśli strona o wysokim współczynniku odrzuceń prawdopodobnie wymaga optymalizacji, zacznij od tego.
Tabela przydatnych i bezużytecznych działań
| Przydatne działania | Bezużyteczne działania |
|---|---|
| 🎯 Testowanie karty produktu | 📜 Testowanie strony "O nas" |
| 🛒 Optymalizacja strony koszyka | 📊 Zmiana elementów dekoracyjnych na stronie kontaktowej |
| 📋 Ulepszenie formularza zamówienia | {{|20|.}} 🖼️ Testowanie galerii zdjęć bez połączenia sprzedażowego|
| 🏠 Zmiana strony głównej | 🎨 Modyfikacja mniejszych stron nie mających wpływu na konwersję |
Mam nadzieję, że te wskazówki pomogą Ci uniknąć typowych błędów i skupią Twoje wysiłki na elementach witryny, które naprawdę wpływają na proces handlu. Jestem pewien, że stosując takie podejście, możesz znacznie poprawić wyniki testów A/B swojego sklepu internetowego.
Błąd nr 10 – Jednoczesne testowanie różnych innowacji
Z własnego doświadczenia mogę powiedzieć, że jednym z częstych błędów podczas testów A/B na stronie sklepu internetowego jest testowanie kilku innowacji jednocześnie. Kiedy po raz pierwszy się z tym zetknąłem, niezwykle trudno było mi określić, który element poprawia konwersję. W efekcie przeprowadzone badania okazały się bezużyteczne.
Próbując zaoszczędzić czas, wprowadziłem wiele zmian: zaktualizowałem sprzedaż nagłówka, zmienił cenę, przeprojektował układ graficzny i zmienił zdjęcia produktów. Przeprowadzając testy rozdzielone na wszystkich tych elementach w tym samym czasie, nie mogłem ustalić, który z nich faktycznie się powiódł.
Wtedy zdałem sobie sprawę, że należy zmienić podejście. Teraz zalecam przeprowadzanie testów dla każdego elementu z osobna pojedynczo.
Przykłady testów
Test zakończony sukcesem: Tytuł strony
🔍 Edytuj: Postanowiłem przetestować nagłówek sprzedażowy na stronie głównej. Nowy tytuł był bardziej szczegółowy i zawierał słowa kluczowe atrakcyjne dla docelowej grupy odbiorców.
📈 Wynik: Współczynnik konwersji wzrósł o 15%. Można śmiało powiedzieć, że to nowy tytuł poprawił wynik.
🔍 Zmiana: Jednocześnie zmieniono tytuł, ceny i zdjęcia produktów na stronie promocji.
📉 Wynik: Konwersja pozostała na tym samym poziomie. Nie dało to jednoznacznej odpowiedzi co do skuteczności poszczególnych zmian, gdyż trudno określić, co zadziałało, a co nie.
W praktyce widziałem, że testowanie wielu zmian jednocześnie prowadzi do fałszywych wyników. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że udane dostosowania mogą nakładać się na nieskuteczne i odwrotnie, co utrudnia prawidłową ocenę.
Moja rada
Gorąco polecam:
- ⏳ Przetestuj każdy element osobno. Przykładowo najpierw przetestuj nowy nagłówek, a po uzyskaniu efektów skup się na zmianie przycisku CTA.
- 📊 Prowadź szczegółowy dziennik przeprowadzonych badań i uzyskanych wyników. Pomoże Ci to śledzić skuteczność każdej zmiany i uniknąć nieporozumień.
- 🔍 Korzystaj ze specjalistycznych narzędzi do analiz i raportowania. Pozwolą dokładniej zmierzyć wpływ każdego elementu.
Przykład właściwe podejście
Testując nowy projekt przycisku CTA, najpierw przetestowałem go na ograniczonej grupie użytkowników. Wyniki wykazały 20% wzrost liczby kliknięć. Po udanym teście wdrożyłem zmianę w całym serwisie co przełożyło się na znaczny wzrost sprzedaży.
Recenzja końcowa
Ważne punkty:
- 🚫 Nie testuj wielu elementów jednocześnie.
- ✅ Przeprowadź osobne testy porównawcze dla każdego elementu.
- 📈 Śledź wyniki każdego testu osobno.
- ✍️ Prowadź dziennik testów i zmian.
| Co robić | Czego unikać {{|107|.}} |
|---|---|
| Testuj poszczególne elementy | {{|. 20|}} Jednoczesne testowanie kilku elementów|
| Analiza wyników każdego pojedynczego testu | Całkowicie zmień stronę i śledź wszystkie zmiany na raz |
| Zachowaj szczegółowe informacje zapisy i raporty z testów | Polegaj na intuicji bez faktycznych danych |
Jestem przekonany, że zastosowanie się do tych zaleceń pomoże Ci poprawić trafność wyników testów A/B i poprawić współczynnik konwersji Twojego sklepu internetowego.
Błąd nr 11 - Zaniedbanie znaczenia szczegółów na stronie sprzedaży
{{|2|.}} Z całą pewnością mogę stwierdzić, że jednym z kluczowych błędów testów A/B na stronie sklepu internetowego jest niedocenianie szczegółów na stronie sprzedażowej. Nic dziwnego, że prawie każdy szczegół może odegrać decydującą rolę w konwersji, czy to kolor tła, układ elementów, układ menu, tekst, czcionka, a nawet długość strony.
✏️ Przykłady
👎 Przykład nieudanego testu: W jednym z nadzorowanych przeze mnie projektów klient zmienił jedynie kolory tła głównych bloków serwisu bez testowania różnych opcji. Spowodowało to 15% spadek całkowitej konwersji. Nie wzięliśmy pod uwagę, że zmiany te mogą mieć negatywny wpływ na odbiór tekstów i obrazów.
👍 Przykład udanego testu: W innej sytuacji, po przeprowadzeniu złożonych testów A/B ze zmianą kolorystykę przy jednoczesnej poprawie czytelności czcionek, udało nam się zwiększyć konwersję o 25%. Tak uważna dbałość o szczegóły uzasadniała nasze oczekiwania i wysiłki.
Dlaczego jest to ważne?
Jestem przekonany, że zaniedbanie szczegółów może prowadzić do kolosalnych błędów w testach A/B. Oto kilka rzeczy, na które warto zwrócić uwagę:
- Kolor tła i elementu: Niedopuszczalna jest zmiana palety kolorystycznej bez uprzedniej oceny jej wpływu na postrzeganie witryny.
- Układ elementów: Należy pamiętać, że nieprawidłowe rozmieszczenie przycisków lub ważnych informacji może utrudnić użytkownikom nawigację .
- Widok menu: Zmiany w menu bez testowania mogą obniżyć użyteczność serwisu i odstraszyć potencjalnych klientów.
- Tekst i czcionki: Czytelność tekstów i właściwy dobór czcionek mają kluczowe znaczenie dla wygody użytkownika.
- Długość strony: Długie strony mogą zniechęcić użytkowników, jeśli informacje nie są odpowiednio zorganizowane.
Moje rekomendacje
📊 Bazując na swoim doświadczeniu mogę polecić następujące sprawdzone metody w celu zapobiegania błędom:
- Staranne planowanie testów: Gorąco polecam testy A/B nie tylko główne elementy strony, ale także zwróć uwagę na drobnostki, które mogą znacząco wpłynąć na konwersję.
- Podejście zintegrowane: Aby przetestować różne aspekty strony sprzedażowej, lepiej zastosować podejście zintegrowane, testowanie nie jeden element na raz, ale kombinacja zmian.
- Analiza otrzymanych danych: Należy zwrócić szczególną uwagę na analizę wyników, aby zrozumieć, co dokładnie było przyczyną zmiana konwersji.
Tabela : Przydatne i niepomocne działania
| Akcja | Przydatne | Nieprzydatne |
|---|---|---|
| Zmień kolor tła | ✅ Przetestuj kombinacje kolorów | ❌ Zmień kolor bez testowania |
| Układ elementów | ✅ Oceń wpływ na wygodę | ❌ Losowo zmień rozmieszczenie elementów |
| Zobacz menu | ✅ Modyfikuj i testuj | ❌ Pozostaw bez zmian |
| Tekst i czcionki | ✅ Popraw czytelność | ❌ Ignoruj wpływ na percepcję |
| Długość strony | ✅ Optymalizuj treść | ❌ Wypełniaj strony niepotrzebnymi danymi |
Jestem więc przekonany, że odpowiednie podejście do testów A/B, które obejmuje ocenę wszystkich, nawet najdrobniejszych szczegółów strony sprzedażowej, pozwoli uniknąć typowych błędów i znacząco poprawić wyniki sklepu internetowego .
Błąd nr 12 – Zmiana ustawień podczas analizy
W procesie zarządzania sklepem internetowym wielokrotnie spotkałem się z sytuacjami, w których ustawienia testu A/B zmieniały się po jego uruchomieniu i mogę śmiało powiedzieć, że jest to jedna z najistotniejszych przeszkód w uzyskaniu wiarygodnych wyników. Pewnego dnia, chcąc zmaksymalizować wydajność, zmieniłem ustawienia testu w połowie cyklu. Wydawać by się mogło, że drobne poprawki powinny poprawić wydajność, jednak stało się odwrotnie.
🤔 Aby uniknąć błędów w przyszłości, mogę polecić kilka przydatnych strategii:
📊 Unikaj zakłócania testu, jeśli jest już uruchomiony.
🛠️ Dokonaj wcześniej wszystkich niezbędnych ustawień i dokładnie je sprawdź.
*🕰️ Poczekaj cierpliwie na zakończenie testu, nawet jeśli wyniki nie idą w oczekiwanym kierunku.
Kiedy zmieniłem parametry testu, spowodowało to poważne zniekształcenie danych. Przykładowo wprowadzenie nowych elementów na stronę spowodowało zmianę zachowań użytkowników, co spowodowało, że wyniki testów stały się nieprawidłowe i nie można ich było wykorzystać do obiektywnych wniosków. Gdybym poczekał do końca testu, byłbym w stanie uzyskać wyraźniejszy obraz.
Jak zapobiegać takim błędom?
Rozwój i planowanie: Mogę Ci doradzić przeprowadzić szczegółowe prace przygotowawcze przed rozpoczęciem testu. Jednym z moich udanych projektów było stworzenie szczegółowego planu działania, który obejmował wszystko, od celów testowych po wskaźniki sukcesu.
Sprawdź dokładnie ustawienia: Wszystkie parametry muszą należy sprawdzić przed rozpoczęciem testu. Zawsze ostatecznie sprawdzam wszystkie ustawienia dla każdej odmiany, aby upewnić się, że są prawidłowe.
Naprawianie ustawień: Napraw warunki, w jakich badanie jest przeprowadzane. Obejmuje to elementy techniczne, zawartość i projekt strony oraz metryki, które należy zmierzyć.
.gif "Główne błędy testów A B na stronie sklepu internetowego i jak ich uniknąć")
Główna zasada, którą opracowałem: żadnych zmian w trakcie testu. Dzięki temu utrzymasz dane w czystości i uzyskasz wiarygodne wyniki.
📌 Tabela przeglądowa
| Przydatne działania | Działania, których należy unikać | |
|---|---|---|
| Dokładne sprawdzenie ustawień | Zmiana parametrów po uruchomieniu | |
| Dokładne planowanie | Zakłócanie testu w środku | |
| Naprawianie warunków testowych | Ulepszenia bez analizy ukończonych testów |
Z mojego doświadczenia wynika, że zawsze myślę o testach jak o eksperymentach naukowych. Postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, a Twoje testy A/B staną się bardziej wiarygodne i skuteczne.
Błąd nr 13 – Brak bazy danych z wynikami badań
Uporządkowanie wyników testów A/B jest podstawowym czynnikiem skutecznej analizy i późniejszych działań opartych na danych. Tylko systematycznie dokumentując przebieg każdego testu A/B można uniknąć powtarzających się błędów i zoptymalizować proces. Z własnego doświadczenia wiem, że brak szczegółowej bazy danych prowadzi do zamieszania i błędnych wniosków.
Studium przypadku
W jednym z moich projektów przeoczyłem znaczenie systematycznego utrzymywania bazy danych wyników testów. Wiele testowanych przeze mnie hipotez i rozwiązań nie zostało odpowiednio udokumentowanych, co skutkowało powielaniem testów i stratą czasu. Kiedyś przeprowadziłem test na stronie ze szczegółami produktu, mając nadzieję na zwiększenie liczby konwersji, ale wyniki nie były jednoznaczne. Dopiero po trzecim powtórnym teście, kiedy w końcu miałem szczegółową bazę danych, zdałem sobie sprawę, które hipotezy były skuteczne, a które nie.
Jak uniknąć tego błędu
Na początek zalecam utrzymywanie ustrukturyzowanej bazy danych, która obejmuje:
- 📝 Szczegółowe informacje o hipotezach
- 📊 Wskaźniki wydajności testowanych stron
- 💡 Decyzje, które przyniosły lub nie przyniosły oczekiwany rezultat
- 📈 Wolumen wzrostu różnych istotnych wskaźników
Takie podejście pozwala uniknąć powtarzających się błędów i pomaga w bardziej obiektywnej ocenie wyników testów.
Ważne aspekty prowadzenia bazy danych
*Szczegóły. Zapisz jak najwięcej informacji: daty, godziny badania, użyte instrumenty, cel badania i uzyskane wyniki.
👩💻 Automatyzacja. Użyj specjalnych narzędzi lub platform, aby uprościć proces utrzymywania bazy danych. Mogą to być Arkusze Google lub specjalistyczne rozwiązania analityczne.
⏳ Regularne aktualizacje. Istotność informacji jest kluczowa. Regularnie aktualizuj swoją bazę danych w miarę przeprowadzania nowych testów.
🧩 Struktura. Upewnij się, że Twoja baza danych ma logiczną strukturę i jest łatwa do odczytania. W ten sposób możesz szybko uzyskać potrzebne informacje i podjąć świadome decyzje.
Zachęcam do rozważenia wdrożenia systemu zarządzania wynikami testów, aby efektywniej wykorzystać zebrane dane na rzecz Twojego sklepu internetowego.
Problemy z powodu braku bazy danych
📉 Powtarzanie błędów. Bez bazy danych łatwo jest powtórzyć nieudane testy, co nie tylko marnuje czas, ale także negatywnie wpływa na postrzeganie marki przez klientów.
🤷 Złapany w pułapki. W niektórych przypadkach pominięcie wartości bazowej może prowadzić do błędnych wniosków na temat tego, co jest najlepsze dla Twoich odbiorców.
🔄Brak postępu. Bez jasnej analizy wyników nie da się postawić trafnych hipotez dotyczących dalszych usprawnień, co utrudnia rozwój Twojego biznesu.
Praktyczne korzyści z prowadzenia bazy danych
- {{|. 7|}} 📈 Zwiększenie trafności analiz
- 📋 Optymalizacja zasobów i czasu
- 🎯 Poprawa jakości hipotez i dalsze testy
- 💰 Oszczędność pieniędzy i zwiększenie rentowności
Tabela podsumowująca
| Akcja | Pomocna | Nieprzydatne |
|---|---|---|
| Prowadzenie szczegółowej bazy danych | ✅ | |
| Korzystanie z nowoczesnych narzędzi | ✅ | |
| Aktualizacja bazy danych po każdym teście | ✅ | |
| Zaniedbanie analizy wyników | ❌ |
Jestem przekonany, że prawidłowe prowadzenie testowej bazy danych przyniesie ogromne korzyści Twojemu sklepowi internetowemu. Wdrożenie tej praktyki pomoże Ci wyeliminować powtarzające się błędy, usprawnić proces testowania i ostatecznie poprawić wyniki finansowe Twojej firmy.
Błąd nr 12 – Skupienie na jednej stronie: dlaczego unikać?
Zauważyłem, że wielu właścicieli sklepów internetowych często popełnia ten sam błąd – utknie w testowaniu jednej strony, próbując ją w nieskończoność ulepszać. Może się to wydawać logiczne, ponieważ ulepszając kluczową stronę, można założyć, że konwersje wzrosną. Ale mogę śmiało powiedzieć, że nie zawsze tak jest.
Przykład z mojego doświadczenia
Jako przykład współpracowałem z internetowym sklepem elektronicznym, który skupiał wszystkie swoje wysiłki na optymalizacji strony głównej. Przeprowadziliśmy kilka rund testów A/B, poprawiliśmy projekt, dodaliśmy nowe CTA i zmieniliśmy tekst. Wyniki były początkowo zachęcające, ale potem zaobserwowaliśmy malejące zyski: dalsze zmiany przyniosły minimalny wzrost konwersji.
🤔 Postanowiłem zmienić strategię i zasugerowałem klientowi przetestowanie innego ważnego obszaru – strony koszyka. A rezultaty były po prostu niesamowite. Optymalizacja strony koszyka przyniosła większy wzrost konwersji niż wszystkie poprzednie zmiany na stronie głównej. Usprawniliśmy nawigację, uprościliśmy proces składania zamówienia, dodaliśmy opcję szybkiej realizacji transakcji – a konwersja wzrosła o 30%!
Dlaczego tak się dzieje?
📉 Skupienie się na jednej stronie prowadzi do tzw. „sufitu”, po osiągnięciu którego dalsze ulepszenia nie przynoszą prawie żadnych rezultatów. Gorąco polecam zwrócić uwagę na inne strony w Twojej witrynie, które również są ważne dla łańcucha konwersji.
Jak uniknąć tego błędu
🔍 Przede wszystkim należy przeprowadzić kompleksową analizę wszystkich etapów procesu podróż użytkownika. Określ, na jakich stronach Twoi potencjalni klienci najprawdopodobniej przerywają proces zakupu.
🛠️ Radzę zwrócić uwagę na następujące obszary:
- ✨ Strona produktu
- 💼 Strona kategorii produktu
- 🛒 Strona koszyka
- 🧾 Kolejność strony kasy
Wskazówka dotycząca optymalizacji
Ilekroć rozważam ulepszenia różnych obszarów witryny, postępuję zgodnie ze sprawdzoną strategią:
- Analiza danych: Zawsze zaczynam od analizy wskaźników użytkowników i danych behawioralnych.
- Stawianie hipotez: Na podstawie analizy formułuję kilka hipotez do sprawdzenia.
- Przeprowadzanie eksperymentów: Przeprowadzanie testów A/B w celu ustalenia, które zmiany faktycznie przynoszą wzrost konwersji.
Jeśli w pewnym momencie wydaje się, że ulepszanie jednej strony nie przynosi oczekiwanych rezultatów, jest to pewny sygnał że Nadszedł czas, aby przejść do innego obszaru witryny.
Podsumowanie
📊 W poniższej tabeli chcę pokazać, co warto, a co nie warto robić podczas testów A/B:
| Co zrobić 🟢 | Czego nie robić 🔴 |
|---|---|
| Analizuj całą podróż użytkownika | Pętla na jednej stronie |
| Testuj różne obszary witryny | Ignoruj strony o niskiej konwersji |
| Wykorzystuj dane do formułowania hipotez | Wprowadzaj zmiany bez analizy |
Zachęcam Cię zatem do przyjrzenia się całej podróży kupującego w Twojej witrynie i znalezienia sposobów na ulepszenia na każdym etapie - to pomoże osiągniesz znacznie bardziej znaczące rezultaty.
Błąd nr 15 – Nie stosuj udanych pomysłów na innych stronach bez dodatkowych testów
Często w procesie testów A/B na stronie sklepu internetowego odkrywane są bardzo udane rozwiązania. Pamiętam czas w jednym z moich projektów, gdzie przeprowadziliśmy testy porównawcze, aby poprawić tytuł strony, co zaowocowało znacznym wzrostem konwersji. 🌟
Na tej stronie zmiana tytułu ostatecznie przyniosła +18% do całkowita sprzedaż Sukces tego testu zainspirował nas do zastosowania tego samego pomysłu na innych stronach witryny. Należy jednak pamiętać o jednym krytycznym szczególe: to, co działa na jednej stronie, niekoniecznie będzie równie skuteczne na innej.
Na przykładzie naszego zespołu: po zainstalowaniu tego samego nagłówka na innych stronach witryny odkryliśmy, że konwersje nie tylko nie wzrosły, ale na niektórych stronach nieznacznie spadły . Moim zdaniem przyczyną mogą być różnice w kontekście i treści tych stron.
Oto kilka rekomendacji, które chciałbym Ci zaoferować na podstawie mojego doświadczenia:
- 🚀 Konieczne jest wykonanie dodatkowych badań. Nawet jeśli pomysł wydaje się genialny i okazał się skuteczny na jednej stronie, nie oznacza to, że można go automatycznie przenieść na wszystkie inne strony bez testowania.
- 🔔 Weź pod uwagę specyfikę każdej strony. Jako autorytatywny specjalista w tej dziedzinie mogę śmiało powiedzieć: każda strona ma swoją publiczność i specyfikę. To, co działa w przypadku jednej grupy docelowej, niekoniecznie będzie działać w przypadku innej.
- 💡 Twórz hipotezy dla każdej strony. Zamiast ślepo kopiować udane rozwiązanie, sugeruję stawianie hipotez dla każdej strony z osobna i testowanie ich na miejscu. Dzięki temu unikniesz sytuacji ze spadkiem konwersji i znajdziesz optymalne rozwiązania dla każdej strony.
Sądząc po mojej praktyce, wielokrotnie wpadałem w tę pułapkę – przekazywanie udanych pomysłów bez dodatkowych testów, ale teraz robię to znacznie rzadziej.
Tabela przeglądu najlepszych praktyk
| Ćwiczenie | Przydatne | Nieprzydatne |
|---|---|---|
| Testowanie udanych pomysłów na innych stronach | ✅ Zwiększa szanse na sukces | ❌ Ryzyko spadku konwersji bez testów |
| Uwzględnienie specyfiki stron | ✅ Indywidualne podejście | ❌ Ignorowanie niesamowitych wrażeń {{|110|.}} |
| Tworzenie i testowanie hipotez | ✅ Zwiększanie dokładności {{|110|.}} | ❌ Stracony czas bez potwierdzeń |
Zatem stosując moje wskazówki i metody, właściciele sklepów internetowych i marketerzy będą mogli efektywniej wykorzystywać testy A/B, unikając typowych błędów w swojej pracy. Gorąco polecam zwrócić uwagę na powyższe aspekty, aby mieć pewność, że Twoje wysiłki przyniosą naprawdę wymierne rezultaty.
Błąd nr 16 – Brak podziału wyników na segmenty
Jednym z kluczowych błędów, jaki wielokrotnie zauważyłem w swojej praktyce, jest ignorowanie segmentacji otrzymywanych danych podczas przeprowadzania testów A/B. Kiedy wyniki testów zostaną zsumowane bez uwzględnienia różnic między segmentami, wiele ważnych niuansów może zostać utraconych, co ostatecznie prowadzi do błędnych wniosków, a tym samym nieskutecznych decyzji.
Przykład rzeczywistej sytuacji
{{|2|.}} Podzielę się jednym z moich przykładów. W jednym z projektów dla sklepu internetowego testowaliśmy zmianę wyglądu strony produktowej. Zmiana się powiodła, wykazując 30% wzrost współczynników konwersji dla użytkowników mobilnych. Gdybyśmy jednak nie posegmentowali danych i po prostu nie przeanalizowali ich łącznie z użytkownikami komputerów stacjonarnych, moglibyśmy przeoczyć fakt, że zmiana nie miała tak znaczącego wpływu na komputery stacjonarne.📝 Kluczowe punkty do rozważenia:
- Różne urządzenia użytkowników: Doświadczenia użytkownika znacznie się różnią w zależności od urządzenia. 📱💻
- Kanały pozyskiwania: Kanały ruchu, czy to bezpłatne wyniki wyszukiwania, sieci społecznościowe czy płatne reklamy, również mogą mieć wpływ na wynikach testu. 🌐
- Segmenty geograficzne: Geografia użytkownika również może odgrywać znaczącą rolę. 🌍
Dlaczego segmentacja jest ważna?
Uważam, że odpowiednio posegmentowane dane pozwalają lepiej zrozumieć, jak różni użytkownicy reagują na zmiany. Pozwala to na personalizację podejścia i poprawę efektywności testowania dla każdego segmentu.
Właściwa segmentacja danych pozwala uniknąć fałszywych wniosków i zapewnia dokładne zrozumienie rzeczywistości.
Wytyczne dotyczące segmentacji {{|104}}
🔍 Oto kilka rzeczy, na które polecam zwrócić uwagę podczas pracy z segmentacją:
- Urządzenia: Analizuj dane na różnych urządzeniach: telefonie komórkowym, komputerze stacjonarnym i tablecie.
- Źródła ruchu: Segmentuj dane według źródeł ruchu – SEO, PPC, sieci społecznościowe i inne.
- Geografia: Przejrzyj dane z różnych krajów lub regionów.
- Pora dnia: Zwłaszcza jeśli Twój sklep internetowy ma zasięg globalny, podzielenie go według strefy czasowej może być pomocny.
🎯 Wskazówki, jak uniknąć błędów:
- Korzystaj z narzędzi analitycznych, które ułatwiają segmentację danych
- Regularnie przeglądaj segmenty i dostosowuj je w razie potrzeby
- Testuj zmiany w dużych i reprezentatywnych obszarach próbki dla każdej grupy
Przegląd dobrych i złych praktyk
| Przydatne praktyki | Niepożądane praktyki | {{|108|.}}
|---|---|
| Segmentuj dane według urządzenia | Połącz wszystkie dane w jedną grupę |
| Analizuj wyniki według źródeł ruchu | Ignoruj kanały pozyskiwania |
| Uwzględnij segmenty geograficzne | Pomiń różnice regionalne |
| W razie potrzeby popraw segmenty | Napraw segmenty raz na zawsze |
Mogę więc śmiało to powiedzieć uwzględnienie danych segmentacyjnych podczas testów A/B sklepu internetowego pozwala uzyskać dokładniejsze i bardziej przydatne wyniki. Zachęcam do rozważenia znaczenia tej praktyki dla osiągnięcia sukcesu w kampaniach marketingowych.
Błąd #17 - Naprawa błędów przy odrzucaniu hipotezy bez sprawdzania dodatkowych wersji
Chcę podzielić się ważną lekcją, jaką wyciągnąłem podczas przeprowadzania testów A/B dla sklepu internetowego, którym zarządzam. Często zdarza się, że sformułowana hipoteza zawodzi w świetle wyników testów. Zdałem sobie jednak sprawę, że nie zawsze oznacza to, że hipoteza była błędna. Często problemem był wybór opcji wykonania.
Przykłady nieudanych i udanych testów
{{|. 2|}} 🚀 Nieudane testy:Kiedy testowałem zmianę koloru przycisku CTA, oryginalna, jaskrawoczerwona wersja działała słabo. Mogłem od razu porzucić tę hipotezę, ale zamiast tego zdecydowałem się wypróbować inne odcienie.
Innym razem testowałem zastąpienie głównego obrazu bardziej emocjonalnym. Pierwszy wynik był rozczarowujący, ale zamiast całkowicie odrzucić ten pomysł, wypróbowałem inny obraz z bardziej odpowiednim fragmentem tekstu. Przełożyło się to na znaczną poprawę współczynników konwersji.
🌟 Pomyślne testy:
W jednym z testów postanowiłem zmienić układ elementów na stronie. Pierwszy układ nie przyniósł oczekiwanych rezultatów, ale zmieniając układ znalazłem bardziej efektywną formę, która wydłużyła czas spędzany przez użytkowników na stronie.
Podczas testowania nowego kształtu przycisku CTA pierwotna wersja wyglądała źle, ale po zastąpieniu go większym i bardziej kontrastowy, zauważyłem znaczny wzrost współczynników klikalności.
Wpływ błędów na wyniki
Jestem pewien, że porzucenie hipotezy bez testowania dodatkowych wersji może skutkować straconymi szansami. Kilka razy przez pochopne wyciąganie wniosków straciłem potencjał do zwiększenia konwersji i zadowolenia użytkowników. Gdybym wcześniej zdawał sobie sprawę, jak ważne jest sprawdzenie innych opcji, mógłbym uniknąć wielu błędów.
Techniki zapobiegania błędom
Gorąco polecam:
📝 Wypróbuj różne kształty:
- Używaj różnych obrazów i tekstów.
- Zmień układ strony.
- Eksperymentuj z wyglądem przycisków CTA (kolor, rozmiar, tekst).
📊 Przeanalizuj wyniki każdej opcji:
- Zwracaj szczególną uwagę na wskaźniki.
- Porównaj wyniki każdej zmiany.
🔍 Spójrz szerzej:
- Radzę rozważyć kontekst i okoliczności.
- Ważne jest, aby wyciągać wnioski na podstawie kilku testów.
Jestem pewien, że zastosowanie tych metod pozwoli Ci uniknąć typowych błędów i osiągnąć lepsze wyniki w testach A/B.
Tabele: przydatne i nieprzydatne działania
| Przydatne działania | Nieprzydatne działania |
|---|---|
| Wypróbuj różne implementacje | Odrzuć hipotezę po pierwszym teście |
| Analizuj każdą wersję | Ignoruj wyniki testów A/B |
| Rozważ kontekst i okoliczności | Wyciągnij wnioski na podstawie jednego testu |
Najlepsze praktyki:
- Dokładne przygotowanie hipotezy: Zawsze staram się dogłębnie analizować aktualne problemy i możliwości.
- Testowanie różnych wersji: Ważne jest, aby testować wiele implementacji.
- Praca zespołowa: Angażowanie współpracowników w dyskusję na temat wyników pomaga uniknąć subiektywizmu.
To właśnie takie podejście pozwoliło mi osiągnąć wysokie wyniki i stać się ekspertem w dziedzinie testów A/B dla sklepów internetowych. Zachęcam Cię do stosowania się do tych wskazówek i śmiało zmierzaj w stronę sukcesu!
Błąd nr 18 – Szukanie dużych zmian
W swojej praktyce zidentyfikowałem jeden powszechny błąd, który wielu popełnia, także ja na początku swojej kariery – chęć natychmiastowego wdrożenia zmian na dużą skalę. Na pierwszy rzut oka wydaje się to logiczne: im większe zmiany, tym większy może być wzrost konwersji i innych KPI. Utwierdziłem się jednak w przekonaniu, że podejście to wymaga gruntownej rewizji.
Moje doświadczenie: jak wdrożenie dużych zmian doprowadziło do niepowodzeń
Kiedy po raz pierwszy zastosowałem testy A/B na jednej z moich pierwszych platform internetowych, byłem pełen entuzjazmu i wprowadziłem radykalne zmiany w projekcie witryny. Jednak rezultaty wcale nie były takie, jakich oczekiwałem. Zamiast gwałtownego wzrostu konwersji zauważyłem spadek kluczowych wskaźników i znaczną ilość negatywnych opinii od użytkowników. To nauczyło mnie, jak ważne są stopniowe zmiany.
Dlaczego zmiany na dużą skalę często powodują awarię
- 🛠️ Nieprzewidywalność wyników: Radykalne zmiany mogą być zbyt ryzykowne, ponieważ ich wpływ jest trudny do przewidzenia. Czasami nawet niewielkie zmiany w wyglądzie lub funkcjonalności prowadzą do negatywnych konsekwencji.
- 💵 Zwiększone koszty: Zmiany na dużą skalę wymagają znacznych zasobów finansowych i czasowych, co wiąże się z dodatkowymi kosztami i możliwymi straty.
- 🤔 Problemy z percepcją użytkownika: Użytkownicy są przyzwyczajeni do określonego interfejsu i funkcjonalności. Nagłe zmiany mogą spowodować niezadowolenie i odejście klientów.
Przykład udanego podejścia: korekty przyrostowe
Przy jednym z projektów, nad którymi pracowałem w , postanowiliśmy zrezygnować z radykalnych zmian i skupić się na stopniowych, małych ulepszeniach. Wdrażanie stopniowych dostosowań, takich jak zmiana kolorów przycisków, usprawnienie nawigacji i optymalizacja stron docelowych, przyniosło naprawdę wymierne pozytywne rezultaty. Konwersja zaczęła stopniowo rosnąć, a pozytywne opinie użytkowników potwierdziły słuszność obranej strategii.
Zalecenia dotyczące wdrożenia małych zmian
🔍 Analiza danych: Regularna analiza danych statystycznych pozwala zidentyfikować konkretne obszary wymagające drobnych usprawnień.
🖍 Korekty przyrostowe: Gorąco polecam zacząć od małych rzeczy i testować każdą zmianę niezależnie. Pomoże to zminimalizować ryzyko i obniżyć koszty.
📊 Podejście iteracyjne: Wprowadzając zmiany iteracyjnie, możesz lepiej śledzić ich wpływ na ważne wskaźniki i dostosować swoją strategię odpowiednio z uzyskanych wyników.
Moje doświadczenia i rekomendacje
Widziałem,, że racjonalnie rozprowadzając zmiany, można osiągnąć wymierne ulepszenia bez narażania użytkowników na stresującą sytuację. Zalecam, unikanie forsowania dużych zmian i skupienie się na wprowadzaniu drobnych, stopniowych zmian. Jestem pewien, że takie podejście doprowadzi do bardziej stabilnych i pozytywnych wyników.
Pamiętaj: Małe zmiany mogą się sumować i prowadzić do dużych ulepszeń w dużym zdjęcie.
| Pomocne | Nieprzydatne |
|---|---|
| Stopniowe dostosowania | Radykalne zmiany |
| Regularna analiza danych | Dogłębne przeprojektowanie bez testowania |
| Małe testowanie zmiany | Płytkie testowanie dużych zmian |
Jestem pewien, że wdrożenie małych zmian przyniesie Ci pomyślne rezultaty i pozytywne opinie użytkowników.
Wniosek: Główne błędy podczas testów A/B na stronie sklepu internetowego
Błąd 1: Niewystarczające przygotowanie do testów
Jednym z najważniejszych aspektów udanego testu A/B jest dokładne przygotowanie. Z własnego doświadczenia wiem, że przeprowadzanie testów bez odpowiedniego przygotowania może prowadzić do wypaczonych wyników i straty czasu. Przykładowo w jednym z moich projektów nie zdefiniowano jasnych celów i hipotez testowych. Sprawiało to, że uzyskane wyniki nie miały charakteru informacyjnego i nie pozwalały na wyciągnięcie jednoznacznych wniosków.
Jak uniknąć: {{|101 |.}}
- 📌 Zdecydowanie zalecam zdefiniowanie jasnych celów i hipotez przed rozpoczęciem testów.
- 📌 Oceń bieżącą wydajność i przeprowadź wstępną analizę danych, aby prawidłowo ustawić grupy kontrolne i testowe.
Błąd 2: Zły wybór wskaźników
Jeden z moich projektów nie powiódł się, ponieważ się skupiliśmy na wskaźnikach, które nie miały większego znaczenia dla wyników finansowych. Mierzyliśmy jedynie CTR i czas spędzony na stronie, zamiast skupiać się na konwersji i średniej wartości zamówienia.
Jak tego uniknąć:
- {{|7 |.}} 👓 Polecam zwrócić uwagę na kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), które są najważniejsze dla Twojego biznesu.
- 👓 Opracuj system wskaźników, który pomoże Ci zrozumieć realny wpływ zmian.
Błąd 3: Niewystarczająca wielkość próbki
Kiedyś przeprowadziłem test, nie upewniając się, że wielkość próby była wystarczająca. Skutkowało to wynikami, które były statystycznie niewiarygodne i nie nadawały się do podejmowania świadomych decyzji.
Jak tego uniknąć:
- {{|7 |.}} 📊Polecam wykonanie wstępnych obliczeń wielkości próby za pomocą specjalnych kalkulatorów.
- 📊 Poczekaj na zakończenie testu, aż będzie wystarczająca ilość danych, aby uzyskać statystycznie istotne wyniki.
Błąd 4: Ignorowanie sezonowości i innych czynników zewnętrznych
W jednym przypadku wykonaliśmy A /B testowanie w przeddzień ważnego święta, które poważnie zniekształciło wyniki w związku z gwałtownym wzrostem ruchu. Ignorowanie w ten sposób czynników sezonowych było dużym błędem.
Jak uniknąć: {{|101 |.}}
- 🎯 Radzę przy planowaniu testów uwzględnić wszystkie czynniki sezonowe i zewnętrzne.
- 🎯 Testuj w stabilnych okresach, aby zminimalizować wpływ zdarzeń zewnętrznych.
„Lepiej spędzić więcej czasu na przygotowaniach i planowaniu, niż poprawiać błędy i uzyskiwać niedokładne dane” – artykuł w Forbes.
Praktyczny przykład i rekomendacje
W jednym z moich projektów testowaliśmy zmianę schematu kolorów przycisku „Kup”. Na wczesnych etapach testów zauważyliśmy, że współczynniki konwersji w grupie dzięki nowemu przyciskowi poprawiły się. Kiedy jednak zwiększyliśmy wielkość próby i uwzględniliśmy czynniki sezonowe, wyniki zmieniły się w odwrotnym kierunku. Dzięki temu uniknęliśmy błędnej decyzji, która powodowałaby straty.
Podsumowanie:
🟢 Lepiej zrobić:
- Starannie przygotuj się do testów.
- Wybierz odpowiednie wskaźniki.
- Zapewnij wystarczającą wielkość próbki.
- Uwzględnij czynniki sezonowe i zewnętrzne.
🔴 Nie rób:
- Uruchom testowanie bez przygotowania.
- Skoncentruj się na wskaźnikach drugorzędnych.
- Praca z niewystarczającymi danymi.
- Ignoruj wpływ czynników zewnętrznych.
🛠️ Bazując na tym doświadczeniu, zdecydowanie polecam stosowanie powyższych metod i podejść w celu uzyskania dokładnych i wartościowych danych.
Doświadczenie firma prom.ua
Firma prom.ua to jeden z największych sklepów internetowych na Ukrainie, oferujący szeroki asortyment produktów od różnych sprzedawców. Głównym celem firmy jest zapewnienie użytkownikom wygodnego i niezawodnego procesu zakupowego, przy jednoczesnym zapewnieniu wysokim współczynnikom konwersji sprzedawcom.
Cele projektu:
- Zwiększ konwersję witryny
- Optymalizuj wygodę użytkownika
- Wzrost średniej kontroli
- Spadek współczynnika odrzuceń
Główny problem: Firma stanęła przed problemem niskiej konwersji i wysokiego współczynnika odrzuceń na kluczowych stronach serwisu. Zdecydowano się przeprowadzić testy A/B w celu znalezienia najlepszych rozwiązań poprawiających te wskaźniki.
Grupa docelowa: Główni odbiorcy prom.ua to aktywni internauci w wieku od 25 do 45 lat, którzy preferują zakupy online. Użytkownicy ci cenią wygodę, szybkość i szeroki wybór produktów. 
Główne zainteresowania użytkowników {{|101 |.}}:
- Wygodna nawigacja w witrynie 🧭
- Szybkie ładowanie strony ⏱️
- Jasne i szczegółowe opisy produktów 📋
- Łatwe wyszukiwanie i filtrowanie produktów 🔍
- Niezawodne metody płatności i dostawy 💳
Przykłady udanych i nieudanych testów
{{|. 8|}} Test udany: Jednym z najbardziej udanych testów był eksperyment ze zmianą struktury kart żywności. Hipoteza zakładała, że zwiększenie rozmiaru zdjęć produktów i dodanie przycisku Szybki podgląd poprawi komfort użytkowania i zwiększy liczbę konwersji.
wyniki:
- Wzrost konwersji o 18%
- Zmniejszenie współczynnika odrzuceń o 12%
- Wzrost średniej kontroli o 5%
Charakterystyka testu:
- Segment klientów: użytkownicy w wieku 25-45 lat
- Okres testowania: 4 tygodnie
- Metoda analizy: istotność statystyczna na podstawie danych Google Analytics
Test nieudany: Jednym z mniej udanych testów była zmiana schematu kolorów Dodaj do koszyka przycisków. Hipoteza: Zastąpienie zielonych przycisków czerwonymi przyciągnie więcej uwagi i zwiększy zaangażowanie.
wyniki:
- Spadek współczynnika konwersji o 5%
- Negatywne opinie użytkowników na temat nowego projektu
{{|. 8|}} Charakterystyka testu:
- Segment klienta: wszyscy odwiedzający witrynę
- Okres testowy: 2 tygodnie {{|7|.}} Metoda analizy: ankiety wśród użytkowników i dane Google Analytics
Wnioski i rekomendacje
Błędy popełnione podczas testów bezpośrednio wpływają na wyniki i mogą prowadzić do odwrotnego efektu. Najbardziej krytyczny błąd napotkany przez prom.ua był związany z niewystarczającym okresem testowania. 
Zalecenia :
- Testuj regularnie 🗓️, aby stale pracować nad ulepszaniem witryny.
- Wydłuż okresy testowania, aby uzyskać statystycznie istotne dane.
- Stwórz jasne hipotezy 📊 przed rozpoczęciem testu.
- Skoncentruj się na funkcjonalności 💻, a nie tylko na designie.
- Analizuj głębiej swoje dane 📉, aby nie przegapić ważnych szczegółów.
Wycena klienta
„Regularne i starannie zaplanowane testy A/B pomogły nam znacząco poprawić kluczowe wskaźniki konwersji i zadowolenia klientów.” — Stanislav Loginov, przedstawiciel firmy prom.ua
Te wnioski i rekomendacje pomogą Ci uniknąć typowych błędów i sprawią, że testy A/B staną się skuteczniejszym narzędziem usprawniającym Twój sklep internetowy.
Najczęściej zadawane pytania na ten temat: Główne błędy testów A/B na stronie sklepu internetowego i jak jak ich uniknąć
1. Dlaczego nie warto całkowicie porzucić testów dzielonych lub przeprowadzać ich nieregularnie?
Testy porównawcze pomagają zidentyfikować najskuteczniejsze zmiany zwiększające konwersję i poprawiające wygodę użytkownika. Bez nich decyzje podejmowane są w oparciu o założenia, co często prowadzi do nieefektywnych wyników.
2. Jak ważny jest krótki okres testowania?
Krótki okres testowania może prowadzić do fałszywych wyników, ponieważ nie są brane pod uwagę wszystkie możliwe zmiany w zachowaniu użytkowników. Zwiększa to ryzyko podjęcia złych decyzji.
3. Dlaczego podczas przeprowadzania testów ważne jest posiadanie jasnych hipotez?
Jasne hipotezy pomogą Ci skoncentrować się na konkretnych zmianach i ich potencjalnym wpływie. Bez nich testy stają się chaotyczne i trudne do interpretacji.
4. Jakie szkody może spowodować nadmierny nacisk na design?
Koncentrowanie się wyłącznie na projekcie może odwrócić uwagę od aspektów funkcjonalnych i kluczowych wskaźników wydajności, prowadząc do niedoceniania znaczenia treści i użyteczności.
5. Jakie ryzyko wiąże się z pomiarami powierzchniowymi?
Pomiar jedynie powierzchownych wskaźników, takich jak kliknięcia czy wyświetlenia, nie daje pełnego obrazu zachowań użytkowników i może prowadzić do błędnych wniosków na temat wpływu zmian .
6. Jakie są niebezpieczeństwa związane z wyborem nieistotnych grup fokusowych?
Nieodpowiednie grupy fokusowe dają wypaczone wyniki, które nie odzwierciedlają rzeczywistego zachowania docelowych odbiorców, co może prowadzić do niewłaściwych zmian w witrynie.
7. Dlaczego testowanie w warunkach małego ruchu jest nieskuteczne?
Mały ruch skutkuje niewystarczającą ilością danych do podejmowania wiarygodnych decyzji, wydłuża czas testowania i zwiększa prawdopodobieństwo wystąpienia błędów losowych.
8. Jaki wpływ ma skupienie się wyłącznie na danych ilościowych?
Nadmierny nacisk na dane ilościowe ignoruje spostrzeżenia jakościowe i opinie użytkowników, co może zmniejszyć zrozumienie ich potrzeb i postrzeganie zmian.
9. Dlaczego testowanie nieistotnych stron jest błędem?
Inwestycja w testowanie strony, która ma niewielki wpływ na konwersje i ogólne cele witryny, nie przynosi wymiernych korzyści i odciąga zasoby z bardziej znaczących obszarów .
10. Jakie są konsekwencje jednoczesnego testowania różnych innowacji?
Testowanie wielu zmian na raz utrudnia identyfikację konkretnego czynnika, który doprowadził do poprawy lub pogorszenia wydajności, zmniejszając dokładność wyników.
Dziękuję za lekturę i zdobywanie większego doświadczenia!
Teraz, gdy znasz już wszystkie tajniki testów A/B dla sklepów internetowych, możesz uniknąć typowych błędów i osiągaj doskonałe rezultaty! 🛍️ Wyobraź sobie projekt, w którym każda zmiana przynosi realne rezultaty, a każde kliknięcie zwiększa zaangażowanie użytkowników . Twoje doświadczenie to teraz nie tylko teoria, ale potężne narzędzie do handlu online i dobrego samopoczucia finansowego. Krok w stronę sukcesu i pamiętaj: nawet najmniejsze testy mogą sprawić, że Twój projekt stanie się legendarny. Zostaw swoje przemyślenia w komentarzach, chętnie wysłucham Twoich przemyśleń!
Autor: Roman Revun, niezależny ekspert Elbuz
- Słowniczek
- Błąd nr 1 – Odmowa podziału testów w ogóle lub przeprowadzać je nieregularnie
- Błąd nr 2 – Krótki okres testowania
- Błąd nr 3 – Przeprowadzenie testu bez jasnych hipotez
- Błąd nr 4 – Nadmierny nacisk na projekt
- Błąd nr 5 – Pogoń za powierzchownymi danymi
- Błąd nr 6 – Wybieranie nieistotnych grup fokusowych
- Błąd nr 7 – Testowanie w warunkach małego ruchu
- Błąd nr 8 – Koncentrowanie się wyłącznie na danych ilościowych
- Błąd nr 9 – testowanie nieistotnych stron
- Błąd nr 10 – Jednoczesne testowanie różnych innowacji
- Błąd nr 11 - Zaniedbanie znaczenia szczegółów na stronie sprzedaży
- Błąd nr 12 – Zmiana ustawień podczas analizy
- Błąd nr 13 – Brak bazy danych z wynikami badań
- Błąd nr 12 – Skupienie na jednej stronie: dlaczego unikać?
- Błąd nr 15 – Nie stosuj udanych pomysłów na innych stronach bez dodatkowych testów
- Błąd nr 16 – Brak podziału wyników na segmenty
- Błąd #17 - Naprawa błędów przy odrzucaniu hipotezy bez sprawdzania dodatkowych wersji
- Błąd nr 18 – Szukanie dużych zmian
- Wniosek: Główne błędy podczas testów A/B na stronie sklepu internetowego
- Doświadczenie firma prom.ua
- Najczęściej zadawane pytania na ten temat: Główne błędy testów A/B na stronie sklepu internetowego i jak jak ich uniknąć
- Dziękuję za lekturę i zdobywanie większego doświadczenia!
Cel artykułu
Poinformuj czytelników o typowych błędach testów A/B i zaproponuj rozwiązania, które pozwolą im zapobiec
Grupa docelowa
Właściciele sklepów internetowych, marketerzy, specjaliści ds. marketingu cyfrowego
Hashtagi
Zapisz link do tego artykulu
Moja ścieżka to droga do zautomatyzowanego sukcesu w handlu online. Tutaj słowa są tkaczami innowacji, a teksty są magią skutecznego biznesu. Witaj w moim wirtualnym świecie, gdzie każdy pomysł jest kluczem do dobrobytu w Internecie!
Dyskusja na ten temat – Główne błędy testów A/B na stronie sklepu internetowego i jak ich uniknąć
Główne błędy jakie popełnia się przeprowadzając testy A/B na stronie sklepu internetowego. Przykłady testów nieudanych i udanych, wpływ błędów na wyniki, sprawdzone metody zapobiegania im.
Najnowsze komentarze
15 komentarzy
Napisz komentarz
Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są zaznaczone *
.jpg)
Paul Brown
Romanie, fajny temat! Widziałem błąd polegający na tym, że testowali przez zbyt krótki okres czasu. Przykładowo w naszym sklepie wyniki różniły się znacznie w zależności od dnia tygodnia 📅
Hans Müller
Paweł, tak, to częsty błąd. Musieliśmy przerobić testy w weekend, ponieważ w dni powszednie ruch był inny.
Emma Dubois
Hans, zgadzam się! Kolejny problem pojawia się, gdy publiczność jest podzielona nierównomiernie i jedna grupa zaczyna ogrywać drugą.
Luigi Rossi
Emmo, dokładnie! Mieliśmy przypadek, gdy nowa wersja serwisu wyświetlała się tylko nowym użytkownikom. W efekcie stare klientki w ogóle nie rozumiały co się dzieje 🤯
Pablo García
Roman, a co ze szczegółową analizą istotności statystycznej wyników? Czasem testy kończyły się zbyt wcześnie... 🎲
Roman Revun
Pablo, dobre pytanie! Tak, niedocenianie znaczenia prowadzi do błędów. Potrzebujemy jasnych wskaźników i progu, aby podjąć decyzję.
Olga Wysocka
Roman, a co z kreacjami? Czy wymiana ich w trakcie testu często wypacza wyniki?
Roman Revun
Olga, zdecydowanie. Wszelkie zmiany w trakcie procesu testowego mogą mieć wpływ na czystość danych. Ważne jest, aby zakończyć test przed zmianami.
Sophie Bauer
Kiedyś testowaliśmy nowy przycisk „Kup” i zapomnieliśmy o wersji mobilnej. Od razu zaczęły się problemy dla użytkowników posiadających telefony 📱
Pietro Bianchi
Sophie, dokładnie! Brak dostosowania się do urządzeń mobilnych to jeden z największych błędów. Ponad połowa odwiedzających jest mobilna!
Max Mustermann
Całe te testy A/B to po prostu zabawna gra. Wcześniej radziliśmy sobie bez tego i wszystko było w porządku.
Anna Ivanovich
Maks, być może tak. Aby jednak być konkurencyjnym, trzeba próbować nowych podejść i podążać za trendami.
Charlotte Moreau
Roman, czy w trakcie testu można poprawić publiczność, jeśli wystąpią jakieś krytyczne błędy?
Roman Revun
Charlotte, jeśli błąd jest krytyczny i wpływa na konwersję, lepiej zatrzymać test i wprowadzić zmiany, a następnie rozpocząć od nowa.
Matteo Rinaldi
Kiedyś wszystkie nasze testy zakończyły się niepowodzeniem, ponieważ nie uwzględniliśmy sezonowych wahań popytu. Latem sprzedaż zawsze jest niższa, a to zniekształca wyniki 🌞