Cum puteți crește viteza de testare? De ce aveți nevoie de un program de mare viteză?

De obicei, dacă rulați 4 teste CRO în fiecare lună (acesta este un test/săptămână) și dacă 10% dintre testele dvs. câștigă, rulați un program de optimizare bun. Aceasta este o capacitate decentă de testare și o rată bună de câștig.

Și mai bine, dacă reușești o creștere bună pentru testele câștigătoare și performanța programului tău continuă să se îmbunătățească în timp.

Dar majoritatea programelor de optimizare nu rulează atât de bine.

De fapt, doar 22% dintre companii sunt mulțumiți de eforturile lor CRO.

Ceea ce înseamnă că 78% dintre companii și-ar putea optimiza programele de optimizare.

Dar cum…

Ceea ce distruge majoritatea programelor de optimizare a conversiilor

Problema cu majoritatea programelor de optimizare este că acestea nu sunt concepute pentru succes pe termen lung. În schimb, ei prosperă test cu test.

Astfel de programe sunt în mare parte la fel de eficiente (sau nu) ca și ultimul test pe care l-au rulat.

Iar companiile care le conduc privesc implementarea experimentelor ca pe un câștig. Viziunea lor miopă îi împiedică să dezvolte vreodată infrastructura pentru a sprijini un program de testare consistent, de calitate.

Deși este adevărat că o execuție bună este o necesitate pentru orice experiment, dar chiar și un experiment rău poate fi executat foarte bine.

Dar nimeni nu câștigă atunci când se întâmplă asta.

Concentrarea exclusiv pe execuție și nu cheltuiți suficient timp și efort pe pași precum ideea, formularea de ipoteze și documentarea/învățarea - care determină de fapt calitatea experimentelor - de obicei are ca rezultat numai succes pe termen scurt, dacă este deloc.

Deci, să vedem cum puteți crește viteza de testare și puteți rula un program bun de optimizare. Dacă rulați deja unul, puteți folosi aceste sfaturi pentru a îmbunătăți și mai mult rata de câștig și performanța generală a programului.

Aici merge.

Cum să generați mai multe idei de testat

Pentru a rula (cel puțin) 4 teste în fiecare lună, aveți nevoie de un canal plin de idei de testare. Fără o „bancă de idei”, nu puteți susține o viteză de testare bună și consistentă.

În ciuda acestui fapt, în majoritatea programelor CRO, testele sunt planificate atunci când cineva din echipă are o epifanie a testului CRO de un fel.

În mod ideal, ar trebui să aveți un aflux constant de idei de testare a calității în programul dvs. de experimentare. Aceste idei de testare pot proveni din:

• Sapă în munții de date pe care instrumentele dvs. CRO le generează. Cel mai bun mod de a descoperi ideile de testare este să cercetezi datele tale. Soluțiile dvs. de analiză precum Google Analytics, Kissmetrics, Mixpanel etc. sunt surse excelente pentru a găsi paginile în care pierzi cei mai mulți oameni sau cele care au rate de implicare scăzute. Instrumente precum Hotjar, Clicktale și Decibel vă arată ce fac utilizatorii dvs. pe site-ul dvs. web și vă pot ajuta să identificați hotspot-urile reale de conversie. Apoi, există soluții precum UserTesting, UsabilityHub și Usabilla, printre altele, care vă permit să colectați o mulțime de feedback calitativ care se pot traduce în unele oportunități cruciale pentru testare. Deși este o provocare să revizuim atât de multe silozuri de date, acestea sunt locurile de unde provin adevăratele idei de testare câștigătoare.

• Efectuarea unui audit manual CRO. Auditarea site-ului dvs. pentru CRO descoperă unele dintre cele mai valoroase lacune de optimizare pentru testare. Efectuarea unui audit CRO te obligă să te uiți sistematic la fiecare aspect al site-ului tău web (și nu numai) și să vezi unde ai putea pierde bani.

• Folosind evaluări precum Scorul blocat pentru a identifica „barierele de conversie” de pe site-ul dvs. De asemenea, puteți utiliza evaluări precum Scorul blocat, care descoperă problemele de conversie de pe site-ul dvs. și oferă idei excelente de testat. Aceste instrumente sunt inteligente și pot identifica cu precizie oportunitățile de testare pe întregul site web.

Odată ce începeți să accesați aceste surse, ar trebui să puteți genera un flux consistent de idei.

Dar generarea de idei de testare a calității este doar un aspect al acestei probleme. Celălalt este lipsa de comunicare și colaborare asupra ideilor luate în considerare. Acest lucru poate părea banal (pentru că, la urma urmei, aveți nevoie doar de date, nu-i așa?), dar aceste probleme vă afectează profund oamenii și vă pot denatura cultura de experimentare.

De exemplu, luați celebrul experiment de 41 de nuanțe de albastru pe care l-a încercat Google. Experimentul Google – informat pe date – a fost încă criticat pentru că a adoptat o abordare condusă de ingineri. Iată ce a simțit Douglas Bowman, care a lucrat ca designer intern al Google, despre modul în care Google și-a gestionat experimentele: „ Da, este adevărat că o echipă de la Google nu s-a putut decide între două albastru, așa că testează 41 de nuanțe între fiecare albastru. pentru a vedea care dintre ele se comporta mai bine. Am avut o dezbatere recentă asupra faptului dacă o chenar ar trebui să aibă 3, 4 sau 5 pixeli lățime și mi s-a cerut să-mi dovedesc cazul. Nu pot opera într-un astfel de mediu. M-am săturat să dezbat astfel de decizii minuscule de design.”

Fără a împărtăși ideile pe care le iei în considerare și a-ți angaja echipa, nu poți construi o cultură completă de experimentare la care toată lumea își dorește să facă parte.

Cu un instrument CRO precum Compass (din Convert Suite), puteți facilita fără efort o astfel de ideație colaborativă, susținută de date. Compass vă permite să veniți cu idei de testare bazate pe date prin reunirea diferitelor surse de date și, de asemenea, sugerează idei de testat pe baza informațiilor din Stuck Score. Compass vă permite chiar să vă invitați membrii echipei și să îi implicați cu opțiuni pentru feedback și multe altele.

Formarea de ipoteze bazate pe date și prioritizarea concentrată pe laser

Odată ce ai ideile tale de testare, vei descoperi că câteva dintre ele sunt pur și simplu evidente. De exemplu, dacă primiți feedback de la utilizatori că conținutul dvs. nu poate fi citit (și demografiile dvs. țintă sunt, de exemplu, persoane de peste patruzeci de ani), atunci poate puteți implementa ideea de a crește dimensiunea fontului sau de a-i schimba corect culoarea. departe. La urma urmei, este o soluție de un minut cu o mică schimbare a codului CSS.

Unele dintre ideile tale ar părea promițătoare și ar merita total testate, dar va trebui totuși să cauți „suficiente” puncte de date pentru a le susține [mai multe despre asta într-un minut…].

Și unele idei pe care pur și simplu ar trebui să le renunți pentru că ar fi vagi și nu ai avea cum să le validezi. De exemplu, dacă auditul dvs. CRO arată că aveți un scor NPS scăzut și considerați că acesta este motivul conversiilor slabe, atunci nu puteți utiliza un simplu experiment pentru a remedia problema.

Dintre acestea, ideile care se pot traduce de fapt în ipoteze puternice sunt oportunitățile tale reale de testare.

Dar ai nevoie de MULTE date pentru a susține fiecare ipoteză pe care o faci. Deci, de exemplu, dacă presupuneți că optimizarea experienței paginii dvs. de destinație mobilă va duce la conversii mai mari , veți avea nevoie de o grămadă de puncte de date pentru a o susține. În acest caz, iată câteva dintre datele pe care le-ați putea folosi:

1. Conversii mobile reduse — date prin soluția dvs. de analiză web, cum ar fi Google Analytics.
2. O scădere neobișnuit de mare pentru traficul mobil - din nou, date prin soluția dvs. de analiză web, cum ar fi Google Analytics.
3. Feedback slab din partea clienților - date prin soluția dvs. de testare a utilizatorilor.

După cum puteți vedea, datele pentru a forma această ipoteză sunt destul de echilibrate, deoarece aveți intrări din mai multe surse de date. De asemenea, aveți atât date cantitative, cât și calitative. În mod ideal, ar trebui să găsiți astfel de date echilibrate care să vă susțină toate ideile „demne de testat”.

Dar încă nu ai terminat.

Pentru că după ce ești gata cu toate ipotezele tale bune, ai nevoie de o modalitate de a le nota sau de a le prioritiza. Făcând acest lucru, vă spune ce ipoteză să încercați mai întâi - sau deloc. SUGESTIE: „Să testăm un nou design de site web!!! Ne va crește vânzările.” este de obicei o ipoteză FOARTE RĂU.

Mulți factori intervin în deciderea cât de practică este testarea unei ipoteze. Timpul și dificultatea sa de implementare și impactul potențial pe care îl poate avea asupra conversiilor trebuie luate în considerare aici.

Dar majoritatea companiilor nu au un model de prioritizare pentru acest lucru. Acest lucru duce adesea la lansarea unui test ambițios, cum ar fi, să zicem, o revizuire majoră a designului care utilizează întreaga lățime de bandă CRO a lunii. Ceea ce înseamnă că nu mai poți planifica sau rula teste, cel puțin pentru o lună. Partea cea mai proastă este că nici chiar și astfel de teste ambițioase nu garantează rezultate semnificative.

Pentru a evita acest lucru, puteți utiliza cadrul de prioritizare PXL de la CXL. Acest cadru vă obligă să gândiți la un nivel foarte granular, cum ar fi înțelegerea mai bine a modificărilor propuse, evaluarea modului în care abordează problemele descoperite în timpul cercetării, impactul său potențial și efortul de implementare.

De asemenea, puteți consulta cadrul PIE și ICE Score pentru prioritizarea ipotezelor dvs.

O modalitate și mai inteligentă de a vă prioritiza ipotezele este să utilizați un instrument CRO care vă poate spune cât de intensiv în resurse și timp poate fi un experiment. De exemplu, Compass vă oferă estimări bune pentru toate ipotezele dvs.

Învățați din testele dvs. A/B

Testele pot fi neconcludente.

Pentru majoritatea programelor de optimizare a ratei de conversie, obțineți un procent scăzut de 20% din teste care ating o semnificație statistică.

Și astfel, toată învățarea trebuie să se întoarcă în mixul de testare și să fie folosită pentru a veni cu idei și ipoteze mai bune și mai rafinate.

Nu doar atât, experimentele câștigătoare pot fi și învinse, de fapt, atunci când versiunea challenger câștigă, dar veniturile se ridică.

În plus, dacă o ipoteză este una cu adevărat puternică și susținută de date, este obișnuit să se creeze aproximativ 3-4 experimente ulterioare pentru aceasta (chiar dacă experimentul inițial a câștigat!).

Ceea ce înseamnă că doar interpretarea și înregistrarea rezultatelor experimentului nu este suficientă. Pentru a planifica teste iterative semnificative, trebuie să vă documentați întregul proces de experimentare de fiecare dată când rulați unul.

Documentându-și observațiile și învățările, LinkedIn a reușit să urmărească un experiment eșuat, care a fost de fapt un câștigător pentru funcția cheie testată. Iată scoop complet:

În 2013, LinkedIn Search a lansat un experiment major în care și-a lansat funcționalitatea de căutare unificată îmbunătățită. Practic, Căutarea LinkedIn a devenit „suficient de inteligentă” pentru a afla automat intenția interogării, fără calificative necesare precum „Oameni” sau „Locuri de muncă” sau „Companii”. Pagina de destinație a căutării a fost complet renovată pentru această versiune - totul, de la bara de navigare până la butoane și fragmente, a fost refăcut, astfel încât utilizatorii au văzut multe, multe modificări.

Dar experimentul a eșuat și LinkedIn a fost surprins să vadă rezervorul de valori cheie.

Echipa a decis acum să revină la designul original, retrocedând câte o modificare, astfel încât să o poată identifica pe cea care nu a mers bine utilizatorilor. În timpul acestei derulări care a consumat mult timp, LinkedIn a constatat că nu a fost căutarea unificată ceea ce oamenilor nu le-a plăcut, ci a fost un grup de câteva mici schimbări care au redus clicurile și veniturile. Odată ce LinkedIn le-a remediat, căutarea unificată s-a dovedit a avea o experiență de utilizator pozitivă și a fost lansată pentru toată lumea.

Deci, fie că este un simplu test A/B sau unul complex multivariat, orice experiment pe care îl lansați ar trebui să fie documentat în detaliu. Învățăturile sale trebuie, de asemenea, documentate. Procedând astfel, vă puteți asigura că experimentele viitoare (sau ulterioare) sunt de fapt mai bune decât cele anterioare.

Cu un instrument CRO precum Convert Compass, puteți construi o bază de cunoștințe a ideilor, observațiilor, ipotezelor și învățărilor dvs., astfel încât întreaga dvs. echipă să poată învăța și crește împreună. Nu doar atât, Compass vă poate folosi chiar și învățările pentru a sugera ipoteza pe care ați putea încerca în continuare.

Încheierea...

Prin optimizarea părților de ideare, ipoteză și învățare ale programului dvs. CRO, puteți îmbunătăți semnificativ calitatea experimentelor dvs. Și colaborând și interacționând cu toți oamenii dvs. în acest sens, puteți construi și stimula o cultură completă a experimentării.

S-ar putea să vă fie dificil să vă reuniți toate datele atunci când vă gândiți sau să suferiți din cauza copleșirii datelor atunci când formulați ipoteze (și prioritizați), sau chiar să vă luptați cu documentarea sau utilizarea învățămintelor pentru experimentele dvs. ulterioare, dar acestea sunt lucrurile care vă vor ajuta să creșteți testele. viteză și pune bazele succesului dvs. CRO pe termen lung.

Dacă preferați să utilizați un instrument CRO care face toate aceste lucruri grele pentru dvs., înscrieți-vă mai jos.

Compass vă ajută cu ideea bazată pe date (prin reunirea tuturor datelor din diferitele dumneavoastră silozuri de date și cu intrări de la Stuck Score care sugerează idei de încercat mai întâi), stabilirea priorităților semnificative (spunându-vă cât de dificil, ușor sau de impact ar putea fi un experiment ), și documentarea învățărilor tale (prin reunirea tuturor ideilor tale, cercetărilor de date, observațiilor, rezultatelor, învățărilor și multe altele într-un singur loc!).