Как представить метрики Shopify в отчете о тестировании A / B, чтобы обеспечить четкую ценность

Создание звездного отчета об A/B-тестировании Shopify имеет два основных аспекта: выбор правильных показателей и знание того, как их представить.

Ваш выбор метрик влияет на результаты теста и определяет направленность всей программы оптимизации.

PS Не выбирайте слишком много показателей. Используйте правило Златовласки: не слишком много и не слишком мало. Слишком много, и вы найдете «победителя» в каждом эксперименте. Слишком мало, и вы потеряете потенциальное обучение и, возможно, негативно повлияете на другие ключевые показатели.

И когда дело доходит до представления этих показателей в вашем отчете Shopify, подумайте о комплексности, но упрощении. Объедините визуальные эффекты с цифрами, чтобы ключевые изменения и тенденции или закономерности показателей, приведшие к изменению, были выделены.

Без отчета, в котором представлены значимые результаты для руководства, может быть трудно получить поддержку для дальнейших экспериментов или доказать рентабельность инвестиций в A/B-тестирование.

Возможно, ваше обучение — это все те риски, которых вы избежали, не внедряя плохие идеи или идеи, которые вы получили, когда потеряли вариант, но сегмент оказался многообещающим или показатель изменился неожиданным образом. А теперь вам нужно понять, почему так произошло, путем эксперимента и доказать причинно-следственную связь.

Итог: создайте отчет, который легко интерпретировать, и помогите группе экспериментаторов ясно донести ценность усилий — фактических побед, обучения и идей — до заинтересованных сторон.

Лучшие метрики Shopify для отслеживания в тестах A / B и что они означают

Хотя метрики , которые вы должны отслеживать, зависят от вашей гипотезы, вот некоторые метрики из Shopify, за которыми вам следует следить.

• Всего заказов : количество размещенных заказов.

• Общий объем продаж: общая сумма классифицируется по каналам продаж.
  Формула : общий объем продаж – скидки – возврат + доставка + налоги .

• Самые популярные целевые страницы: показывает страницу, с которой клиенты начинают сеанс.
  
• Средняя стоимость заказа : средняя стоимость всех заказов (за вычетом подарочных карт), деленная на общее количество заказов.

• Коэффициент конверсии интернет-магазина: процент сеансов, которые привели к заказу.
  
  
  • Добавлено в корзину: количество и процент сеансов, в которых покупатели добавили хотя бы один товар в свою корзину.
    Формула : ((Сеансы с просмотренным товаром в корзине) / (Всего сеансов))*100
  • Достигнуто оформление заказа: количество и процент сеансов, в которых покупатели добавили хотя бы один товар в свою корзину, дошли до оформления заказа и выполнили действие.
  • Конверсионные сеансы: количество и процент сеансов, в которых покупатели добавили хотя бы один товар в корзину, дошли до кассы и затем совершили покупку.
• Уровень брошенных корзин: процент корзин, которые клиенты бросают до того, как они доходят до оформления заказа.
  Формула : (1 – (Количество совершенных покупок/Количество инициированных продаж))*100

• Показатель отказов: процент сеансов с одним взаимодействием.
  Формула: Всего сеансов на одной странице / Всего входных посещений

Вы также можете отслеживать новых клиентов, постоянных клиентов, канал рефералов (SEO, социальные сети, прямые продажи или электронная почта) и продажи по местоположению.

Мы опросили более 50 оптимизаторов Shopify через HARO о показателях, которые они предпочитают отслеживать, и выявили несколько явных фаворитов:

• Коэффициент конверсии (CR)
• Рейтинг кликов (CTR)
• Ценность конверсии
• Время на странице
• Показатель отказов
• Глубина прокрутки
• Вовлечение на определенных страницах — например, на странице каталога/категории.
• Глубина навигации по сайту
• Просмотры страниц
• Представления элементов
• Добавить в корзину
• Чистые покупки
• Время до оформления заказа
• АОВ
• NPS (после покупки)
• Средний доход на посетителя
• Брошенная корзина
• Чистая прибыль

Реальность такова, что когда дело доходит до отслеживания метрик, нет универсального ответа. Наиболее важная метрика для отслеживания будет варьироваться в зависимости от ваших конкретных целей и задач.

Для некоторых магазинов Shopify это может выглядеть так:

Некоторые из моих любимых целей для отслеживания в магазинах Shopify:

1. Повышение кликабельности объявлений.
2. Увеличение продаж конкретных продуктов.
3. Улучшить навигацию на главной странице.

Джессика Катс, эксперт по электронной коммерции и розничной торговле в Soxy

Shopify Analytics: метрики 3, на которые следует обратить особое внимание

В Convert мы просим владельцев магазинов Shopify уделять особое внимание трем показателям:

1. Коэффициент конверсии (CR) . Рискуя констатировать очевидное, ваш коэффициент конверсии может быть хорошим индикатором успеха или неудачи вашего эксперимента. В конечном счете, вы хотите увеличить продажи и увеличить доход. Но это может быть не лучшая метрика, если вы не пытаетесь измерить, как ваши действия влияют на людей, совершающих действия на вашем сайте.
   
   Читайте дальше, чтобы узнать, какая метрика является наиболее важной!

2. Средняя стоимость заказа (AOV) . Хотя AOV не является наиболее полной метрикой, вам все же следует подумать о ее мониторинге. Это показатель прибыльности в разных сегментах — общий показатель, который количественно определяет, сколько людей покупают товары из разных категорий.
   При использовании его в качестве основного показателя электронной коммерции убедитесь, что:
   
   
   • AOV отслеживается по SKU
   • Вы отслеживаете заказы от дистрибьюторов и оптовые заказы, потому что это может сбить AOV.
   • AOV не показывает прибыль, потому что она не вычитает стоимость проданных товаров, что является значительным расходом.

3. Средний доход на посетителя (ARPV): В отличие от AOV, в котором заказы используются в качестве единицы рандомизации, что затрудняет правильное тестирование, ARPV использует посетителей в качестве единицы рандомизации, что практично.
   
   ARPV — самая важная метрика для отслеживания, поскольку она состоит как из CR, так и из AOV.

И Алекс Биркетт, соучредитель Omniscient Digital, соглашается:

Цель вашего эксперимента чрезвычайно важна как для плана вашего эксперимента, так и для того, что вы на самом деле узнаете из своего эксперимента.

Слишком во многих компаниях простой пропорциональный показатель «коэффициент конверсии» является универсальной целью эксперимента. Это нормально, если вы хотите узнать, увеличивает ли ваше вмешательство долю людей, совершающих действие, например покупающих *что-либо* на вашем веб-сайте, но если это не то, что вы пытаетесь узнать, или если это не игла, которую вы пытаясь двигаться, это не лучший показатель.

Многие из веб-сайтов Shopify, с которыми я работал, хотели либо
а) увеличить размер покупки (или среднюю стоимость заказа – AOV) для тех, кто покупает или
б) увеличить среднюю ценность посетителей на наборе страниц.

В первом случае вам нужно настроить AOV и отслеживание доходов. Для этого требуется интеграция с вашей корзиной покупок, но большинство инструментов тестирования, включая Convert, имеют встроенную интеграцию с Shopify.

Convert также имеет полное руководство по оптимизации AOV, которое вы можете проверить.

Когда я оптимизирую для AOV, я также отслеживаю коэффициент конверсии, чтобы не навредить этому показателю.

Но я смотрю на это как на метрику ограждения.

Если я могу увеличить AOV при сохранении исходного коэффициента конверсии, я запускаю эксперимент в производство. Я также могу рассчитать предельную ценность в случае, если коэффициент конверсии немного упадет, но средняя стоимость заказа компенсирует это за счет увеличения среднего дохода на одного посетителя эксперимента.

Это подводит меня ко второму инструменту постфактум отчетности для Shopify: средний доход на одного посетителя.

Некоторые утверждают, что это конечная метрика оптимизации конверсии магазина электронной коммерции, поскольку это составная метрика, на которую можно повлиять, увеличивая конверсии или увеличивая ценность каждой конверсии (т.е. среднюю стоимость заказа).

Средняя стоимость заказа и средний доход в расчете на одного посетителя представляют некоторые дополнительные сложности при составлении отчетов.

Коэффициент конверсии — это бинарная метрика, которую можно рассматривать как категориальную переменную (пройдено/не пройдено, конвертировано или нет) и может быть проанализировано с помощью чего-то вроде критерия хи-квадрат.

Средняя стоимость заказа — это непрерывная переменная, и на нее часто влияют выбросы (например, кто-то приходит и покупает в 10 раз больше, чем при обычной покупке — что вы делаете с этим выбросом?).

На средний доход на одного посетителя также влияют выбросы, и он является непрерывной переменной, но базовые допущения модели, как правило, уравновешиваются при больших размерах выборки.

Эти две метрики недооцениваются в отчетах об экспериментах Shopify, но они представляют некоторые новые проблемы для анализа, помимо простого увеличения коэффициента конверсии.

Однако большинство инструментов A/B-тестирования могут учитывать это, и у вас не возникнет особых проблем с выводом.

Подсказка: используйте калькулятор предварительного анализа Convert, чтобы оценить их требования к размеру выборки для их допустимого риска и влияние, которое они хотят обнаружить на важные показатели, перечисленные выше.

Какие элементы и идеи должен включать в себя отличный отчет об A/B-тестировании Shopify?

Так как же выглядит звездный отчет Shopify A/B-тестирования? Мы доберемся до этого через секунду.

Сначала замочите это в:

Вы можете создать хороший и ценный отчет о тестировании, только если вы начали тест с хорошей гипотезы.

Андра Бараган, основатель ONTRACK Digital

Если вам нужны советы о том, как создать надежную гипотезу, мы вам поможем.

Теперь, когда мы рассмотрели наши основы, вот еще один совет от Андры Бараган о том, как построить A/B-тест:

Любой новый A/B-тест должен начинаться с ответов на следующие вопросы:

Проблема : какую проблему вы пытаетесь решить?

Возможность : как ваше решение решит проблему?

Отслеживание оптимизации : как это помогает нашему клиенту достичь своих целей? Источник : какие источники данных вы использовали для разработки своего решения?

Наконец, когда дело доходит до отчетов, Андра рекомендует вернуться и ответить на эти вопросы цифрами.

В любой отчет об испытаниях мы включаем следующее:

• Продолжительность теста : (сколько дней длился тест)
• Интервал тестирования: (время, в течение которого оно выполнялось)
• Что мы тестировали: (объясните, что вы изменили)
• Выводы : (1-2 строки о том, почему вы протестировали это, что вы заметили, что заставило вас захотеть это протестировать)
• Что вы узнали из теста? Какие теперь следующие шаги?
• Нужно ли проводить тест на работающем веб-сайте? Вы хотите повторить вариант и протестировать снова? Какие действия необходимы после этого отчета?

Мы всегда получаем результаты наших тестов из Google Analytics — мы создаем пользовательские сегменты пользователей для каждого варианта, а затем можем запускать эти сегменты во всех соответствующих отчетах — это дает нам беспрецедентное представление о влиянии теста на поведение пользователей.

Примечание . Если вы получите свою аналитику с панели инструментов Shopify и сравните ее с Google Analytics, будет несколько расхождений из-за того, как рассчитываются показатели. Вот дополнительная информация о том, почему это происходит.

Структурирование отчета

Структура вашего отчета может варьироваться в зависимости от того, кому вы его представляете — руководителям не нужно столько подробностей, как вашей группе тестирования. Но ваш отчет, как правило, должен включать следующие аспекты:

• Слайд 1: Цель теста. Почему вы провели тест, и какая ваша гипотеза привела вас к разработке именно этого теста?
  
  Для заинтересованных сторон и вашей организации в целом вы можете сохранить этот довольно высокий уровень. При представлении вашей команде тестирования включите контекст из предыдущих тестов (если применимо) и углубитесь в метрики, которые вы надеялись изменить.

• Слайд 2: Детали теста. Покажите различные варианты теста и добавьте краткое примечание, объясняющее различия. Укажите, когда вы запускали тесты, как долго они выполнялись, а также обзор количества посетителей по вариациям.
  
  При представлении руководству или другим командам вы можете опустить детали, которые не имеют отношения к полученным знаниям или идеям. Для вашей команды тестирования вы можете расширить этот слайд или страницу, чтобы охватить каждую мельчайшую деталь.

• Слайд 3. Результаты теста. Покажите процентный рост или потерю, коэффициенты конверсии для разных вариантов и статистическую значимость тестов.
  
  Заинтересованные стороны заботятся о результатах, поэтому это один из самых важных аспектов вашего отчета. Выделите победы и ключевые показатели эффективности, которые двигались в правильном направлении. Удалите выбросы, которые не имеют отношения к результату. Помните, вы должны апеллировать к их личным интересам. Дайте им то, что они могут сделать, чтобы они хорошо выглядели.
  
  Для вашей команды тестирования вы можете потратить больше времени на потери и какие показатели не изменились так, как вы ожидали.

• Слайд 4: Уроки, извлеченные из теста. Если в тесте не было явных побед, это ваш шанс использовать данные, чтобы рассказать историю. Объясните заинтересованным сторонам, что означают числа в вашем отчете, какие выводы вы сделали из этих тестов и как вы планируете генерировать новые гипотезы для будущих тестов.
  
  Это также очень важно для вашей команды тестирования. Уроки, которые вы извлекли из неудач, могут определить следующие шаги для команды.

• Слайд 5: Влияние на доход . Если можете, попробуйте количественно оценить рост в процентах, который вы показали ранее, с прогнозируемым влиянием на доход в годовом исчислении.
  
  Помните, что для заинтересованности руководителей в экспериментах вы должны показать им их влияние на итоговую прибыль компании. Если у вас нет прогнозируемого дохода, убедитесь, что ваши знания включают план проведения будущих тестов, которые могут оказать влияние.
  
  

Поскольку не существует единого способа сделать это правильно, мы попросили нескольких экспертов поделиться тем, как они структурировали свои отчеты, и вот что они сказали:

У меня очень стандартный метод структурирования отчетов, который включает в себя:

1. Обзор
   
   Краткое изложение того, что мы тестировали, почему мы это сделали, что мы наблюдали и что мы собираемся делать дальше.

2. Концепция тестирования
3. Экспериментальный креатив
4. Даты и продолжительность
5. Метрики
6. Страницы
7. Гипотеза
8. Анализ
9. Полученные результаты
   
   На мой взгляд, крайне важно, чтобы каждый отчет включал полные необработанные результаты, чтобы другие могли их допросить, а также на благо потомства.
   
   Мы можем считать само собой разумеющимся, что можем получить доступ к результатам нашего инструмента A/B-тестирования прямо сейчас, но что насчет года? Два года? Три?

10. Следующие шаги
    
    Основываясь на том, что мы увидели в этом эксперименте, что мы будем делать дальше?

Оливер Палмер, CRO-консультант в Oliver Palmer

Наши отчеты о тестировании A/B всегда включают следующие элементы:

1. Четкое описание изменений, которые были сделаны в каждой версии;

2. Результаты эксперимента, в том числе какая версия работала лучше; а также

3. Рекомендации по дальнейшим экспериментам по результатам А/В теста

Эти отчеты помогают нам понять, что лучше всего подходит для нашего магазина, и принять обоснованные решения о том, как улучшить коэффициент конверсии.

Люк Ли, генеральный директор PalaLeather

1. « Просмотрено эксперимент (страница) — сколько человек увидели эксперимент?
2. Просмотр эксперимента (элемент) — если эксперимент отображается только в прокрутке, сколько людей его видели?
3. Задержка эксперимента. На рабочем столе курсор пользователя находился над областью эксперимента?
4. Взаимодействие с экспериментом. Взаимодействовал ли пользователь с экспериментом? (Отслеживайте каждый элемент отдельно)
5. Время на странице
6. Пора расплачиваться »

Алекс Холлидей, основатель и генеральный директор AirOps

Вот краткий пример того, как выглядит один из отчетов о деятельности ONTRACK Digital:

( Вы можете использовать это как шаблон для своего отчета.)

Слайд 1:

• Имя бренда
• Название отчета
• Временной период

Слайд 2:

Основные моменты теста

• Количество завершенных тестов
• Количество успешных тестов
• Реализованы функции
• Количество текущих тестов
• Краткое изложение всех тестов с обновлением статуса

Слайд 3:

Обзор Google Analytics за определенный период

• Доход и конверсия
• Транзакции
• АОВ

Слайд 4:

Текущие тесты

• Снимок текущих тестов
• Наглядное изображение из программного обеспечения для A/B-тестирования, чтобы показать, какой из них становится победителем.
• Метрики из Google Analytics для поддержки хода теста

Слайд 5:

Обзор будущих тестов

• Все тесты запланированы

У вас может быть один слайд для объяснения каждого теста в сопровождении наглядного изображения.

Покрытие целей и KPI

Цели и ключевые показатели эффективности указаны в разделе «Подробности теста», чтобы вы могли объяснить цель эксперимента.

Не забудьте добавить примечание, чтобы объяснить свой выбор. Вас могут спросить, почему вы выбрали конкретную цель или KPI для отслеживания, а не другие.

Нужна помощь в определении целей и ключевых показателей эффективности для отслеживания? Скачайте наше Полное руководство по использованию целей в A/B-тестировании.

Мы также попросили нескольких экспертов сообщить, какие цели они отслеживают:

Моя любимая цель для тестирования в магазинах Shopify — увеличение вовлеченности на странице каталога. Наши продукты определяют доход от продаж и рост числа клиентов в канале. Сосредоточение внимания на этой цели и тестирование дает нам находчивую информацию о том, достаточно ли раз посещается страница. Если вовлеченность низкая, тестирование помогает нам выявить области, в которых нам не хватает, побуждая к обновлению маркетинговых усилий.

Авиад Фаруз, генеральный директор Faruzo

Что касается отслеживания целей, я обычно выбираю одну основную метрику из приведенного ниже списка, а затем использую другие в качестве метрик здоровья или встречных метрик. Хорошо следить за несколькими номерами на случай непредвиденных последствий.

1. показатель отказов
2. CVR (общее повышение коэффициента конверсии)
3. AOV (средняя стоимость заказа)
4. Средний доход на посетителя (сочетание двух вышеперечисленных показателей)
5. NPS или аналогичный

Мне также нравится сегментировать пользователей по:

1. UTM-источник
2. Тип устройства
3. Расположение
4. Новые и постоянные посетители»

Алекс Холлидей, основатель и генеральный директор AirOps

С точки зрения цели обычно будет опережающий показатель, на который мы напрямую пытаемся повлиять (например, просмотренные страницы продукта или взаимодействия с фильтром размера/цвета), а затем почти всегда конверсия и доход на посетителя. Отслеживаемые цели должны быть напрямую связаны с гипотезой и коммерческими целями эксперимента, поэтому редко полезно отслеживать более трех или максимум четырех.

Оливер Палмер, CRO-консультант в Oliver Palmer

Обычно в наших A/B-тестах мы отслеживаем две цели: коэффициент конверсии и среднюю стоимость заказа . Однако, в зависимости от характера эксперимента, мы также можем отслеживать другие цели, такие как CTR или время пребывания на сайте. Обычно это зависит от эксперимента. Другие пользователи и компании могут иметь другие критерии для отслеживания своих целей.

Наши любимые цели для тестирования в магазинах Shopify — коэффициент конверсии и средняя стоимость заказа. Мы считаем, что это самые важные показатели для нашего магазина, и они дают наибольшее представление о том, как мы можем улучшить наш магазин. Однако каждый магазин уникален, и вы можете обнаружить, что другие цели важнее для вашего бизнеса. Это действительно зависит от того, что вы хотите оптимизировать.

Люк Ли, генеральный директор Palaleather

Добавление объявлений для визуального повествования

Большинство программ для A/B-тестирования, которые вы используете, предлагают таблицы и графики или какие-то готовые шаблоны, которые вы можете использовать при экспорте отчетов. Вы можете добавить эти графики в свой отчет (если они, конечно, уместны) и рассмотреть возможность создания своих собственных.

Ваши цифры рассказывают историю. Просто используйте креативы, чтобы изобразить это визуально. Хитрость заключается в использовании визуализаций, которые легко понять, желательно за один раз.

Аннемари Клаассен и Тон Весселинг из CXL пошли по этому пути, пробуя разные методы, чтобы найти работающее решение. Вот краткое изложение их советов:

Совет 1. Если вы не уверены, придерживайтесь стандарта — электронных таблиц Excel.

Вы можете сразу увидеть подъем и воздействие. Кроме того, вы можете раскрасить победителя, чтобы каждый мог легко увидеть, какой вариант выиграл.

Совет 2: добавьте график

Вы можете посмотреть коэффициент конверсии за день с течением времени и добавить нижний и верхний предел варианта по умолчанию.

Однако это не даст вам четкого ответа на вопрос, какой вариант выиграл и как это повлияло на KPI; только показать вам, что есть стабильный эффект, который не интересен заинтересованным сторонам.

Совет 3: подражайте статистикам

Другой способ (возможно, более точный) — воспроизвести то, что делают статистики: две кривые нормального распределения, критическое значение и заштрихованная область. Но проблема в том, что слишком сложно объяснить это ясно.

Итак, Аннемари и Тон придумали следующее:

Две четкие точки, чтобы показать коэффициент конверсии обоих вариантов. Пунктирная линия представляет доверительные интервалы.

«Если коэффициент конверсии варианта B находится за пределами доверительного интервала A, вариант B значительно лучше. Зеленая заштрихованная область подчеркивает это. Точка в красной области будет означать, что вариант работает значительно хуже».

Им понадобилось еще несколько попыток, чтобы добиться нужного результата. В итоге они получили более консолидированную версию, которая имела смысл для их команды, и они смогли автоматизировать создание креативов.

Вы можете прочитать полный пост, чтобы увидеть, чем они закончились.

PS Не надо усложнять. Убедитесь, что у вас есть креативы, подтверждающие ваши результаты и знания, и убедитесь, что они достаточно просты для понимания.

Покрытие таргетинга и дизайна эксперимента

То, как вы разработали эксперимент и какой сегмент аудитории был нацелен, так же важно, как и то, что вы из него узнали, тем более что вам придется использовать эти идеи для построения будущих тестов.

Они также находятся в разделе «Подробности». Возможно, вы захотите абстрагироваться от некоторой информации, не относящейся к высшему руководству, или представить ее сокращенную версию.

Вот как эксперты подходят к таргетингу и сегментации:

Различные эксперименты будут нацелены на разные сегменты пользователей, например на постоянных клиентов или людей, которые видели вашу главную страницу продукта. Вы можете настроить таргетинг на британских клиентов с британским английским, если у вас есть пользователи со всей англосферы. Сегментируя свою аудиторию, вы можете показать свой эксперимент только определенному количеству посетителей, которые соответствуют вашим критериям, исключая тех, кто не соответствует.

Прежде чем запускать A/B-тестирование в своем магазине, вам нужно выяснить, какая часть вашей аудитории подходит для вашей гипотезы. Сегментация гарантирует, что правильный эксперимент будет показан правильным клиентам.

Лулу Альбанна, соучредитель WRC Media

Объясните, почему вы сделали именно этот выбор. Было ли это результатом предыдущего эксперимента? Или вы пришли к определенной гипотезе, основанной на исследованиях конверсии?

Пол Сомервиль, технический менеджер Electric Scooter Guide, также рекомендует сообщать, где был запущен тест и почему это важно:

Как компания Shopify, мы провели многочисленные A/B-тестирования для таких функций, как чат, кнопки призыва к действию, изображения продуктов, позиционирование дополнительных продаж, целевые страницы, меню навигации и многое другое.

Например, A/B-тестирование помогло нам установить правильный баланс между перекрестными и дополнительными продажами без раздражения и трений в клиентском опыте.

Мы заметили, что после нескольких экспериментов нашей аудитории понравились очень релевантные предложения сразу на страницах продукта, а не те, которые представлены во время оформления заказа, и в результате мы увеличили среднюю стоимость транзакции.

Обнуление при сегментации

Все тесты не начинаются с учета сегмента аудитории. Часто целью теста является выяснить, какой сегмент лучше реагирует на изменение.

Поэтому, если вы собираетесь определить сегменты аудитории после завершения теста, убедитесь, что вы включили свои выводы в разделы «результаты» и «обучения» отчета.

Некоторые распространенные сегменты, которые вы захотите включить в свой отчет:

• Географический
• Поведенческий
• Погода
• Технографический

Все это поможет вам уточнить результаты, чтобы лучше понять свою аудиторию и разработать превосходные тесты.

Тем не менее, вы должны помнить, что пост-сегментация может столкнуться с тремя распространенными проблемами: слишком маленький размер выборки, сравнение нескольких сегментов и сосредоточение внимания на совершенно неправильных.

Примечание . Вы также можете расширить возможности своей пост-сегментации — сегментировать аудиторию на основе файлов cookie, уровня данных или даже списков HubSpot.

Донесение ценности Shopify A/B-тестирования внутри компании и до клиентов

Теперь, когда вы знаете, как должен выглядеть ваш отчет о тестировании Shopify A/B, вот несколько советов от наших экспертов:

• B2C против B2B: укажите правильный путь
  Циклы покупки в B2C намного короче, а трафик намного больше, поэтому в идеале у вас есть возможность провести множество тестов. Но вы обнаружите, что большинство брендов по-прежнему сосредоточены на «проверенных и проверенных» каналах приобретения, которые становятся неустойчивыми из-за новых обновлений конфиденциальности, которые приводят к некачественным данным. Результат? Ошеломляющий рост стоимости привлечения клиентов. Объясните своим клиентам/заинтересованным сторонам, что вы не можете превзойти всех своих конкурентов.

• Играйте в интересах руководства
  Настоящая ценность A/B-тестирования заключается в выводах, которые вы получаете в ходе экспериментов. Но они бесполезны для основателя и других заинтересованных сторон. Они менее склонны быть впечатлены знаниями и больше заинтересованы в «победах».

• Не устанавливайте неверных ожиданий
  Конечно, вы должны попытаться показать влияние на доход, но ключевая фраза здесь: когда это возможно. Не прогнозируйте доход на основе увеличения коэффициента конверсии или средней стоимости заказа.
  Вместо этого сосредоточьтесь на том, что было протестировано:
  
  
  • Будьте конкретны в том, что вы сделали, и создавайте наглядные и соответствующие отчеты.
  • Какие уроки? Это может быть связано с такими показателями, как CR или ARPV. Фиксируйтесь не на движении, а на том, подтвердилась ли гипотеза. Если да, то что говорит причинно-следственная связь о сегментах вашей аудитории?
  • Что вы будете делать с этим пониманием? Будете ли вы уточнять позиционирование? Или, возможно, улучшить дизайн сайта?
  • Что это значит для бизнеса в целом? И может ли это сделать бренд на один шаг ближе к достижению бизнес-целей?

• Добавьте контекст к цифрам, которые вы представили
  Вы должны недвусмысленно дать людям понять, на что они смотрят. Это может означать цветовое кодирование, добавление отраслевых эталонов, отображение средних значений, сегментов аудитории или даже отображение стоимости различных каналов.

Следование этому подходу гарантирует, что вы не всегда находитесь под давлением, чтобы получить быстрые победы.

Вы можете переключить свое внимание на то, что такое экспериментирование — на обучение. Но ключ не в том, чтобы отдать приоритет одному делу над другим.

Лучшие экспериментальные агентства сосредоточены на интересе и одобрении не меньше, чем на том, что они тестируют. Настоящий баланс между энтузиазмом (Да! Эксперименты могут способствовать развитию бизнеса) и неверными ожиданиями (наша выручка удвоится).

Путь вперед — это (*барабанная дробь, пожалуйста*) образование. Возьмите копию «Экспериментальные работы» — чтение без профессионального жаргона, которое поможет вам проводить более качественные тесты и делиться полезными идеями.

И если вы ищете инструмент для A/B-тестирования, который поможет разделить вашу нагрузку, попробуйте Convert. Это бесплатно в течение 15 дней — кредитная карта не требуется.