Cum de a determina scopurile și obiectivele de experimente pentru a identifica cele mai bune de conversie în proiect

Ar trebui să scrie un cuplu de posturi depresive Facebook, astfel încât în ​​dimineața următoare când a anunțat: „Și să vă scrie instrucțiuni detaliate cu privire la modul de a face cu optimizarea conversiei, dintr-o dată (nu Gd interzice, desigur), aparatul va muta, vom apoi va fac? „Instrucțiunile au decis să se transforme într-un articol pentru a fi util, nu numai pe plan intern, ci și pe plan extern.

Optimizarea de conversie se reduce la timp prioritate: necesitatea de a crea bune opțiuni pentru a arăta vizitatorilor. Cu cât numărul de vizitatori ai nevoie, experimentul va dura mai mult. Cu cât sunt mai complexe opțiunile, mai mult timp pentru a se dezvolta, acestea vor necesita.

La definirea unui nou experiment trebuie să acorde prioritate. Și au nevoie să dedice cercetare pentru a ști ce experimente va avea cel mai mare impact asupra ratelor de conversie. Deci, nu Pinterest, și așa facem. In acest articol vom discuta despre modul în care performanța mass-media este optimizarea proiectelor de conversie.

1. Alegeți obiectivele corecte și valorile

Înainte de a începe optimizarea necesară pentru a determina valorile corecte și scopurile de optimizare.

La început trebuie să decidem, în scopul de a optimiza timpul și care este dispus să-și petreacă. Dezvoltarea și punerea în aplicare a unui experiment cu adevărat grave necesită timp și mai multe etape consecutive. Plus faptul că prioritizarea corespunzătoare se face pe baza datelor, economisește timp și vă permite să obțină rezultate mai bune pe termen lung, chiar dacă este nevoie de investiții mari la început. Noi optimiza conversia un singur scop - de a lega comportamentul vizitatorilor la obiectivele de afaceri.

Vrei vizitatorii să apăsați butonul, completat formularul și de a efectua un milion de alte scopuri care sunt legate de succesul afacerii dvs.? Apoi, testul ar trebui să se bazeze pe ROI prioritate.

ROI este avantajos împărțit de investiții. Avem de investiții - este costul de timp pentru punerea în aplicare a experimentului. Astfel de teste, ca o modificare a CTA, butoanele de dimensiune sau culoare sunt destul de simple pentru a pune în aplicare. Alte teste sunt foarte complexe pentru a pune în aplicare și necesită eforturile de dezvoltatori și designeri. Puteți calcula costul total pentru a experimenta, dacă luați specialistul oră pariu și înmulțiți-l cu suma de ore necesare pentru punerea în aplicare. Acum, ia potențialele beneficii și împărțiți prin punerea în aplicare a costurilor pentru a obține ROI a testului.

2. Priorități Highlight

Din moment ce ni se spune că prioritizarea experimentelor științifice ar trebui să fie, trebuie să se bazeze pe datele. Aici baza a fost luată abordarea de Tristan Handy, director de marketing RJMetrics.

Unde pot obține informații?

Utilizați instrumente de analiză web.

3. Evaluarea impactului

Dupa ce ne-am gândit că ne-ar fi optimizat, este necesar să se planifice un experiment. Exact cum să evalueze beneficiile potențiale ale experimentului? La calcularea beneficiilor, puteți utiliza o formulă - numărul total de vizitatori, ceea ce va afecta opțiunea câștigătoare, înmulțită cu creșterea potențială în conversie, în cazul în care experimentul este de succes. În termeni generali, se pare ca acest lucru:

Luați în considerare exemplul proiectului nostru, care are ca scop - vizitatori de plumb la LP și îi motivează să completeze o cerere de învățare la distanță.

Întocmește prioritățile unui tabel pentru experimentele din acest proiect. Tabelul poate fi copiat și utilizat în dezvoltarea priorităților în experimentele lor.

4. conversie Justify

Dacă doriți să rulați un fel de experiment, pentru a începe să formeze o ipoteză cu privire la rezultatele care pot fi realizate în ceea ce privește versiunea originală. Fără o creștere în conversie, nu va fi capabil să calculeze valoarea testului. Prezicerea este dificil de făcut. Rezultatele testului sunt pline de surprize. Prin urmare, este imposibil de prezis complet rezultatul înainte de fiecare test. Dar, folosind logica, puteți face o anumită justificare rezonabilă. Există unele linii directoare pentru a scrie o evaluare pertinentă pentru a îmbunătăți conversia în timpul experimentului. Iată-le:

• Desen paralele cu alte pagini similare de pe site-ul tau. Dacă aveți pagini / site-uri cu funcționalitate similară, dar care arată o conversie mai bună, puteți repeta experiența lor.
• Egal paralele cu alte teste de funcționare. Ați măsurat rezultatele unei modificări de design similare cu alte experimente. Deci, puteți obține mai bine la o transformare similară asupra proiectului.
• A se vedea studii de caz și analize pentru a optimiza produsele de conversie similare cu ale tale. Amintiți-vă că fiecare site este unic, dar dacă nu aveți experiență relevantă, cazuri - este un început bun.

Este important de reținut este faptul că dvs. pentru a mări Scorul de conversii doar o predicție, iar experimentul nu ar trebui să i se conformeze.

În lucrarea noastră, întreaga conversie se concentrează pe o singură pagină de destinație, tot traficul se desfășoară pe ea. Problema este că este imposibil să se efectueze mai multe / B-teste A pe aceeași pagină.

Acum am ajuns să înțelegem că este necesar să se efectueze testarea cu variabile multiple și să prioritizeze efectuarea unor teste pe pagină, deoarece din punct de vedere cantitativ arată cele mai bune rezultate în testare. Testarea cu variabile multiple este o mană cerească pentru site-urile scumpe - într-o testare cu variabile multiple reduce timpul și costul în comparație cu A / B-test. Testarea cu variabile multiple permite identificarea influenței mai multor variabile pe unul pe altul într-un singur scop.

La momentul scrierii acestui articol, ne-am rezumat primul val al unui experiment cu variabile multiple. După cum se poate observa din tabel, am luat indicatorul de prioritate 2 de top. conversie Argumentare și prioritate calculată pe baza experienței anterioare în domeniu. Dacă aveți mai multe obiective, pe baza potențialelor beneficii și costurile de dezvoltare experimentală, puteți alege cele mai mari variabile prioritare pentru multieksperimenta.

În cazul nostru, acestea sunt două ipoteze:

• Banner Bright va crește rata de conversie la 30%;
• Contrastantă butonul roșu pe fond galben va crește rata de conversie la + 70%.

Scopul - pentru a crește numărul de cereri trimise de învățământ la distanță.

Elaborarea unei matrice de variabile opțiuni. Noi nu iau trei sau mai multe variabile, ca combinația lor crește dimensiunea matricei, de exemplu, patru variabile de trei opțiuni este matrice cu patru dimensiuni 3h3h3h3. Astfel, o combinație de 81, pagina 81. Sunt de acord, este mult mai dificil de a urmări influența reciprocă și a alerga trafic la versiunea 81, mai degrabă decât cele două valuri de nouă pagini experiment cu variabile multiple (3x3).

Deci, avem patru opțiuni pentru banner (A, B, C, D) - două lanțuri ușoare și două întuneric cu cele originale două butoane opțiuni (A, B), unde A - butonul galben original pe un fundal roșu, Pat și - buton roșu pe un fundal galben. Întocmiți o matrice de opțiuni de trecere variabile:

Astfel, știind că prima literă după o bară oblică - butoane de opțiune și forme, iar a doua literă - o variantă a banner-ului, putem crea versiuni de pagini în directorul specificat. De exemplu, directorul landing_page.ru/aa - o copie completă a paginii originale, și așa mai departe la banner-ul, și butonul originale, landing_page.ru/bb - .. Varianta cu butonul roșu și banner-fond galben plus B.

Împreună cu cel original, este obținut de nouă pagini. Folosind o variantă de AA - este un fel de A / A-testare în experimentul actual. Acesta poate fi folosit pentru a judeca validitatea experimentului, aceleași opțiuni ar trebui să difere cu mai mult de 1-3%.

6. Configurați experimentul

După crearea toate paginile de opțiuni, puteți începe să configurați GA-experiment. Important: înainte de pe site-ul dvs. trebuie să instalați și să testați Google Analytics și configurați obiectivele, dar puteți personaliza și „Yandeks.Metriku“ pentru analiza ulterioară a Heatmap.

Creați un experiment în GA constă într-o serie de ajustări succesive. cheie:

• Selectarea procentajul de trafic care vor participa la experiment. Poate fi trimis la experiment, și tot traficul sau doar o parte din ea - 25%, 50%, 75%.
• Stabilirea obiectivului de experiment - pentru a alege obiectivele atinse de conversie minte și să poată vedea schimbarea ratei de conversie pe fiecare dintre opțiuni.
• În setările avansate necesare pentru a stabili un timp minim executarea experimentului - una sau două săptămâni, în ciuda ceea ce au volume de trafic. Două săptămâni nu va fi de prisos. Ga Exp la expirarea grabă pentru a opri experimentul, chiar și fără a atinge un prag de fiabilitate. Prin instalarea de două săptămâni, te va proteja de călătorie, măsuri suplimentare pentru a stabili un nou experiment și să modificați script-uri la toate opțiunile.
• Când introduceți adresa URL a fiecărei pagini, inclusiv versiunea originală, veți primi doar o astfel de matrice:
  

• După salvarea paginilor vor forma codul de experiment care urmează să fie introdus pe toate variantele de pagină de test. Codul poate fi trimis direct de la dezvoltator serviciului. Verificați plasarea codului în toate versiunile poate fi aici.

Acum puteți rula un experiment și așteptați primele rezultate. Din păcate, acestea nu sunt actualizate imediat, și nici măcar timp de 15-30 de minute, și numai la sfârșitul zilei.

7. Interpretează rezultate

Pentru a determina timpul de insumarea, trebuie să răspundeți afirmativ la următoarele întrebări:

1. Există opțiuni pentru fiecare dintre paginile de pe 1000 de vizite, sau într-un exemplu de realizare de aproximativ 100 de obiective de realizare?
2. Au trecut cel puțin unul, și de preferință, la două săptămâni după începerea testului?
3. Este AA-varianta a variantei de realizare original, mai puțin de 3% în termen de câteva zile? A nu se confunda cu rata de conversie a obiectivului.

Dacă ați răspuns afirmativ la fiecare dintre cele trei întrebări, atunci aveți acuratețea rezultatelor experimentului dostatono de mare, și este timpul pentru a interpreta rezultatele!

Ne uităm la rezultatele experimentului:

Experimentul a durat 21 de zile, în ultima săptămână de transformare a fiecărei opțiuni și AA-varianta a variat 3-5%.

În analiza proiectelor termice carduri pot face o mulțime de descoperiri uimitoare si interesante, care vor forma ipoteze și să construiască următoarele teste.

Astfel, interpretarea pe baza rezultatelor Ga Exp și hărți de căldură de opțiuni. Să luăm în considerare cele două opțiuni cu cea mai mare și cele două variante cu cea mai mică conversie. Pagina originală:

A crescut de conversie de 61%

Creșterea observată în conversia 61% a fost o opțiune pentru a confirma ambele ipoteze - banner luminos și buton roșu aprins cu un fundal galben. A doua opțiune oferită este mai puțin evidentă, deoarece imaginile sunt convertite mai multe fete și bărbați se uite la un banner îndreptat în jos. Nu pe utilizator, nu placa, și nicăieri.

bannere luminoase lucrat mai bine, din cauza contrastului cu forma. Ipoteza a fost confirmată. Cazul că imaginea fetelor mai conversie decât imaginile oamenilor și a lucrat cu noi. Poate că, dacă înlocuim fata pe o destul, va crește și mai mult de conversie.

Variante cu conversie redusă

Cele mai mici opțiuni de conversie sunt afișate cu un banner de culoare închisă și forma contrastante. Discrepanțele cu unul original - 32%. Clickability elemente CTA-date pentru acest lucru a fost cel mai mic.

Ca rezultat, primul val al experimentului a fost capabil să mărească conversia la 61% în comparație cu cel original.

8. Revenire la începutul paginii

Acum, că v-ați petrecut cea mai mare prioritate val de experiment, vă puteți întoarce la masa inițială a priorităților și ajusta următorii parametri în etapa de testare, precum și pentru a forma primele intrări în baza de cunoștințe de top-up. Bazat pe ea, de fiecare dată când va crea o serie de opțiuni de conversie mai logice și mai convenabil.

Sper că am fost în stare să aducă profitabilitatea abordării științifice în optimizarea de conversie și să vă spun despre unele instrumente cu care să înceapă. Există, desigur, și multe alte îmbunătățiri pe care le poate aduce la procesul de obținere a experienței.

Dar nu uitați că cel mai bine - dușmanul binelui! Și fiecare ipoteză ar trebui să fie testate înainte de lansare.