Дэн Сирокер, Пит Кумен «А/Б тестирование. Лучший способ превратить посетителей сайта в покупателей»
Авторы
Дэн Сирокер — совладелец фирмы Optimizely, в прошлом — директор аналитического подразделения в президентской кампании Обамы в 2008 году.
Пит Кумен — совладелец фирмы Optimizely, бывший сотрудник Google.
Сложность изложения
2 из 5.
Целевая аудитория
Начинающие предприниматели, пользователи сайтов, предназначенных для бизнес-деятельности, а также все, кто хочет применять научно обоснованные и проверенные стратегии в бизнесе.
Зачем читать
В книге рассказывается, как оптимизировать стратегию присутствия фирмы в Интернете. Авторы описывают метод А/Б-тестирования, с помощью которого можно увеличить количество посетителей сайта и прибыль.
Читаем вместе
Сегодня Интернет предоставляет компаниям широкие возможности для поиска новых покупателей. Для этого нужен веб-сайт, на котором люди могут лицезреть ту или иную продукцию и совершать покупки. Создание такого сайта не самое легкое дело, поэтому нужна помощь А/Б-тестирования. Каким образом оно происходит?
Случайным образом на определенный промежуток времени выбираются тестовые группы, которым демонстрируются разные версии сайта компании. В итоге накапливается информация о самых эффективных опциях, которая предоставляет организациям возможность реализовывать подходы к увеличению посещаемости сайта.
А/Б-тестирование является бесплатной процедурой, его часто используют для улучшения веб-страниц, разрабатываемых через веб-оптимизационные платформы с целью упрощения А/Б-тестов (авторы приводят в пример Optimizely).
- Должны быть выбраны конкретные гипотезы.
- Необходимы количественные показатели успеха.
Показатели подвергаются последующей оценке — например, как это происходит в интернет-магазине: люди делятся ссылками с друзьями и знакомыми, оставляют комментарии, заходят на сайт несколько раз. Все это дает владельцу сайта полезную информацию относительно его правильного наполнения для привлечения посетителей. Это могут быть стоимость или количество товаров, число их просмотров, объем совершаемых покупок и т.д.
Помимо важных количественных показателей, необходимы четкие гипотезы, которые сначала выдвигаются, а затем проверяются за счет оптимизации той или иной манипуляции с сайтом. А/Б-тестирование помогает проверить эффективность изменений для сайта, позволяет настраивать и дорабатывать стратегии присутствия в Интернете, структурировать сайт. Например, компания Disney проводила А/Б-тестирование на одном из ТВ-каналов с целью анализа поисковых запросов зрителей, в ходе которого выяснилось, что они ищут определенные шоу-программы. Компания тут же поменяла структуру страницы для облегчения этого поиска. В итоге количество просмотров экспериментальной страницы выросло не на запланированные 10–20%, а на целых 600%.
А/Б-тестирование важно именно во время изменения сайта, а не после завершения этого процесса. Например, при модернизации пользовательского интерфейса компания Netflix добавила на сайт много разных миниатюр (вместо четырех прежних названий). Пользователи могли прокручивать их, за счет этого увеличились их количество и время нахождения на сайте.
Устранение лишних элементов из дизайна сайта повышает его посещаемость. Владельцы сайтов интуитивно понимают это, но зачастую не могут совладать с соблазном наслоить уйму всплывающих окон, запросов и изображений. Но все же удаление малозначимых деталей оказывает бесконечно положительное влияние на уровень посещаемости. Не всегда представляется возможным спрятать или удалить такие поля, поэтому нужно разбивать длинную форму на несколько страниц.
Красивый литературный язык способен в разы повысить эффективность сайта и привлечь еще больше посетителей. Виртуальному гостю должно быть понятно, что написано на странице и чем занимается компания. В языке должны использоваться не существительные, а глаголы для более эффективного побуждения посетителей к действию. Результаты А/Б-тестирования показали, что использование побудительных глаголов отлично влияет на мотивацию пользователя сделать что-то.
Плохой результат А/Б-тестирования можно считать хорошим результатом, поскольку, разбираясь с тем, что не работает должным образом, можно научиться очень многому. В данном случае гипотеза оказывается ложной, и опыт крупных и мелких неудач положительно влияет на будущее.
Компания Chrome, занимающаяся электронной коммерцией, попробовала увеличить уровень продаж посредством замены статичных изображений велосипедов на их видеоизображения. Пробный период А/Б-тестирования длился три месяца, после чего стало понятно, что эффекта нет. Таким образом, компания решила проблему продвижения продуктов через отказ от использования видеоизображений. Авторы приводят другой пример с игровым сайтом IGN, на котором размещение рекламы всегда приносило отличный доход. Ссылка на видео с рекламой была перемещена в левый угол экрана, за счет чего просмотры упали на 92,3%. Проблема оказалась в том, что постоянные посетители не смогли заметить эту смещенную ссылку.
Подходы, основанные на данных, дают бизнесу отличное развитие и движение вперед. Методу А/Б-тестирования всегда нужны люди для его продвижения, поэтому о нем стоит постоянно рассказывать. Чтобы убедить окружающих в его эффективности, необходимо демонстрировать полученные с его помощью результаты. То же самое относится к акционерам, которые могут на примере А/Б-тестирования убедиться в росте прибыли. Этот метод вполне может стать частью корпоративной культуры и политики любой компании.
Лучшая цитата
«А/Б-тестирование открывает огромные возможности. И оно практически бесплатно, в отличие от других технологий тестирования».
Чему учит книга
— Для оптимизации сайта и привлечения посетителей необходим основанный на анализе данных метод А/Б. Для его использования нужны формулировка четкой гипотезы и выбор оценочных показателей успеха.
— При отсутствии технологии А/Б-тестирования можно использовать тестовую платформу.
