Wykorzystaj potencjał testów A/B!

Akademia Landing Page » Część 4: Optymalizacja Landing Page'a » Lekcja 6/7

Wiesz już, w jaki sposób optymalizować grafiki i treści na Twoich landing page'ach. Wiesz, co generalnie działa lepiej, ale – jak wspomniałem pod koniec poprzedniej lekcji – nawet jeśli Twój landing page teraz wydaje się idealny, za kilka dni może już taki nie być.

Wprowadzanie zmian na stronie oparte o przeczucia to droga donikąd. Choć intuicja nie zaszkodzi, to aby faktycznie poprawić wyniki landing page'a, potrzebujesz twardych danych. Poznaj więc testy A/B!

Czym są testy A/B?

• Tworzysz dwie lub więcej kopii (np. landing page'a).
• Wprowadzasz pojedynczą zmianę w wariancie B (C, D...).
• Uruchamiasz wszystkie jednocześnie.
• Po pewnym czasie porównujesz ich wyniki i wybierasz najlepsze.

Nie jest to przesadnie skomplikowany proces, ale dla pewności przejdźmy przez każdy z tych kroków osobno.

Jak utworzyć wariant landing page'a?

Zazwyczaj całość sprowadza się do kliknięcia przycisku "duplikuj" – sprawdź, czy Twoje narzędzie do tworzenia landing page'y udostępnia taką możliwość. Teraz masz dwa identyczne landing page'e.

Kolejnym krokiem jest dokonanie zmiany. Jednej zmiany. Aby uzyskać precyzyjne rezultaty, musisz przetestować jedną rzecz na raz. Jeśli zdecydujesz się na wprowadzenie większej ilości zmian, trudno będzie Ci wskazać przyczynę różnicy w efektywności danych wariantów.

Wybierz jeden element i przygotuj kilka jego wariantów. Jeżeli to nagłówek wydaje się być źródłem problemów, napisz jego nową wersję i nie ruszaj niczego innego (na razie). Jeżeli nie wiesz, gdzie najlepiej umieścić grafikę w pierwszej sekcji (po lewej, po prawej, na środku?) przygotuj warianty landing page'a różniące się od siebie jedynie układem pierwszej sekcji.

W ramach testu A/B możesz tworzyć wiele wariantów i testować je jednocześnie. Pamiętaj jednak, że aby uzyskać miarodajne wyniki, każdy wariant musi zostać przetestowany przez wystarczającą liczbę użytkowników. Jeżeli więc zwykle Twoje landing page'e odwiedza 200 osób, nie przesadzaj z liczbą wariantów testowanych jednocześnie.

Zanim uruchomisz test, warto go odpowiednio skonfigurować.

Po pierwsze: w jaki sposób chcesz podzielić ruch? Najczęściej stosuje się równy podział między wariantami (50% użytkowników zobaczy wariant A, 50% wariant B). Przy trzech opcjach możesz chcieć ograniczyć ryzyko i wyświetlić "starą" wersję połowie użytkowników, z kolei każdy z wariantów B i C zaprezentować 25% odwiedzających. Decyzja należy do Ciebie.

Po drugie: w którym momencie zakończyć test? Jeżeli prowadzisz jeden test i chcesz uzyskać z niego jak najbardziej wiarygodne wyniki, sugeruję ustawić test tak, by zakończył się wraz z osiągnięciem konkretnej liczby konwersji. W ten sposób test nie będzie ograniczony czasowo, a Ty otrzymasz jasną informację. Trudno zastanawiać się nad tym, który wariant jest lepszy, jeśli jeden osiągnął konwersję 120 konwersji a drugi 70, prawda?

Z drugiej strony może być tak, że testy A/B prowadzisz regularnie, zgodnie z własnym harmonogramem. W takim układzie korzystniejsze będzie dla Ciebie ustawienie bazujące na ograniczeniu czasowym. W takim układzie niezależnie od wyników, test zakończy się na przykład po tygodniu. Różnice mogą być mniejsze, ale wybór zwycięzcy testu również nie powinien nastręczać większych trudności.

Porównywanie wyników i wybór zwycięzcy

To najprostsza i najprzyjemniejsza część testów A/B/x – dane nie kłamią i zawsze przedstawią Ci wprost, który wariant poradził sobie lepiej w danych warunkach.

Dane uzyskane w wyniku testu A/B podaje się w procentach i liczbach, nie pozostaje więc zbyt wiele miejsca na dyskusję. To oznacza, że możesz po prostu ogłosić zwycięzcę i wprowadzić zmiany na głównym landing page'u (jeżeli wygrała opcja nowsza).

Pamiętaj jednak, że nawet jeżeli wariant B wygra test, dobrze będzie monitorować wyniki od czasu do czasu. Sam fakt, że wariant B poradził sobie lepiej od oryginału, nie oznacza, że nie może powstać – jeszcze lepszy – wariant C.

Zanim uruchomisz test, warto ustalić jego cel. Zazwyczaj będzie on dokładnie taki sam, jak cel landing page'a, ale czasami mogą pojawić się pewne różnice.

Najczęstszym celem testu A/B jest poprawa współczynnika konwersji. Jak jednak ustalić, który element landing page'a jest odpowiedzialny za niesatysfakcjonujące wyniki? W pierwszej lekcji tej części Akademii Landing Page pisałem o tym, jak znaleźć te newralgiczne elementy.

Podobnie jak z współczynnikiem odrzuceń – jeżeli jest zbyt wysoki, warto zoptymalizować pierwszą sekcję landing page'a lub skupić się na jeszcze wcześniejszym etapie – reklamie, która do landing page'a prowadzi. To także możesz przetestować.

Jeżeli działasz w branży ecommerce, najistotniejsza będzie dla Ciebie wartość sprzedaży. Optymalizacja landing page'a pod kątem sprzedaży może być bardziej wymagająca niż proste przetestowanie nagłówka. Problem może leżeć w formularzu, bramce płatności czy wreszcie samej ofercie. Wypróbuj różne podejścia, integruj landing page'e z nowymi formami płatności, zmieniaj język, jakim się posługujesz, by precyzyjniej trafiał w gusta odbiorców.

Innym celem testów A/B może być zdobywanie lepszej jakości leadów. W tym przypadku skup się na testowaniu formularza. Możesz szybko sprawdzić, jak użytkownicy reagują na zmiany, dodając lub odejmując pole do wypełnienia. Nie pomijaj przy tym testu – jeżeli będzie to zmiana na gorsze, nie stracisz tak wiele, pokazując nowy wariant jedynie połowie odbiorców.

Wyznacz cel testu

Podstawowe zasady

Aby testy A/B przyniosły spodziewany skutek, nie zapominaj o tych podstawowych zasadach:

Poświęć nieco czasu na testowanie – nie spodziewaj się miarodajnych wyników po dwóch dniach testowania. Czas, jaki poświęcasz na testowanie danego wariantu, powinien zależeć od tego, jak duży ruch trafia na Twój landing page. Jeżeli w ciągu tygodnia odwiedzi go 3 000 użytkowników, nie ma sensu trzymać uruchomionego testu przez kolejny miesiąc – wyniki raczej drastycznie się nie zmienią.

Testuj jeden element kampanii jednocześnie – jeżeli testujesz landing page, nie zmieniaj nic w komunikacji mailowej, reklamie czy bannerach połączonych z kampanią – każda dodatkowa zmiana może wypaczyć wyniki testu A/B.

Poproś o informację zwrotną – jeżeli test nie przyniósł jasnych rezultatów, zapytaj użytkowników, jak podobała im się wersja, którą zobaczyli. Być może nie otrzymasz dziesiątek wyczerpujących odpowiedzi, ale wysłanie maila z pytaniem raczej nie zaszkodzi.

To make the most out of A/B testing, you need to follow a few additional ground rules:

Poświęć nieco czasu na testowanie – nie spodziewaj się miarodajnych wyników po dwóch dniach testowania. Czas, jaki poświęcasz na testowanie danego wariantu, powinien zależeć od tego, jak duży ruch trafia na Twój landing page. Jeżeli w ciągu tygodnia odwiedzi go 3 000 użytkowników, nie ma sensu trzymać uruchomionego testu przez kolejny miesiąc – wyniki raczej drastycznie się nie zmienią.

Poproś o informację zwrotną – jeżeli test nie przyniósł jasnych rezultatów, zapytaj użytkowników, jak podobała im się wersja, którą zobaczyli. Być może nie otrzymasz dziesiątek wyczerpujących odpowiedzi, ale wysłanie maila z pytaniem raczej nie zaszkodzi.

Testuj jeden element kampanii jednocześnie – jeżeli testujesz landing page, nie zmieniaj nic w komunikacji mailowej, reklamie czy bannerach połączonychz kampanią – każda dodatkowa zmiana może wypaczyć wyniki testu A/B.

Podsumowanie

1. Wyznacz cel testu, zanim uruchomisz test A/B.

2. Nie testuj kilku rzeczy jednocześnie.

3. Jeśli wyniki testu nie są rozstrzygające, uruchom kolejny lub sprawdź coś innego.

Co dalej?

W siódmej lekcji skupimy się na śledzeniu zachowania odbiorców Twoich landing page'y. Sprawdzimy, które elementy cieszą się większym zainteresowaniem i dowiemy, jak wykorzystać tę wiedzę w optymalizacji landing page'y.