Pagsubok sa Ecommerce A / B - Patnubay sa 5 Hakbang

Kung nag-subscribe ka sa isang serbisyo mula sa isang link sa page na ito, maaaring makakuha ng komisyon ang Reeves and Sons Limited. Tingnan ang aming pahayag ng etika.

Prangka ako. Ang pagsusulit sa A / B sa mga website ng eCommerce ay overrated.

Hindi tulad ng karamihan sa mga 'CRO' na nangangaral, ang pagbabago ng mga kulay at mga pag-aayos ng font ay magbibigay lamang sa iyo ng napakaliit na mga pagpapabuti sa mga conversion at click-through rate. Tumatagal ng kaunting pagsubok at error upang maunawaan kung ano ang lumilikha ng positibong karanasan para sa mga gumagamit sa mga website ng eCommerce.

Ito ay tumatagal ng mas maraming pagsisikap upang makilala ang mga karaniwang elemento sa mga site ng eCommerce at pagtukoy kung paano sila maaaring masubukan sa A / B upang subukan at mapabuti ang mga conversion.

Ikaw ay para sa isang paggamot ngayon.

Nagawa ko na ang lahat para sa iyo. Ipapakita ko sa iyo ang 5 mga ideya sa pagsubok sa eCommerce A / B na may pinakamataas na potensyal upang madagdagan ang iyong mga rate ng conversion, at dahil doon ang iyong kita.

Sa pagtatapos ng post na ito, magkakaroon ka ng isang solidong ideya kung ano ang A / B na pagsubok sa mga site ng eCommerce, kung paano ito gawin, at marahil ay may sapat na mga ideya upang maalok ito bilang isang serbisyo sa iyong mga kliyente sa ecommerce!

Pag-unawa sa Mga Punto ng Sakit

Naisip mo ba kung bakit ang pagsubok ng A / B ay napakahalaga para sa mga website ng eCommerce? Dahil ang mga elemento ng site ay direktang nakakaapekto sa mga benta na isinalin sa aktwal na kita, hindi tulad ng advertising, pag-sign up sa newsletter o mga view ng pahina.

Ang pinakamahalagang layunin ng pagsubok sa A / B na mga website ng eCommerce ay upang makilala mga puntos ng sakit. Ang Pain Points ay simpleng mga elemento sa funnel ng benta na nagpalayo sa mga bisita o nagbibigay ng hindi magandang karanasan sa pamimili.

Ang ilang mga halimbawa ay maaaring nakakalito ang UI, masyadong maraming mga CTA, at kahit mabagal ang mga pahina ng paglo-load. Sa buong artikulong ito, pag-uusapan natin kung paano mo makikilala ang mga point ng sakit na sanhi ng pagkawala ng mga bisita at gumagamit sa pamamagitan ng pagsubok sa A / B, at pagkatapos ay magtrabaho sa paglutas sa kanila.

Una, tingnan natin ang pinaka prangka, libre, at payak na paraan upang makahanap ng mga puntos ng sakit sa iyong tindahan. Inaasahan kong narinig mo ang tungkol sa Google Analytics ๐Ÿ™‚ Ito ay libre, madaling i-set up, at isa sa mga pinaka-matatag na platform ng analytics doon. Kung na-set up mo na ang Google Analytics sa iyong tindahan, laktawan ang bahagi ng pag-set up sa ibaba.

Pagse-set up ng Google Analytics sa iyong tindahan

Ito ay medyo batayan, ngunit kung ikaw ay isang newbie, makakatulong ito sa iyo na i-set up ang lahat sa loob ng ilang minuto.

Pumunta sa https://www.google.com/analytics/web/#home at mag-sign up para sa isang Google Analytics account. Medyo prangka kung mayroon ka nang isang Gmail account.

Kapag nag-click ka Mag-sign up, youโ€™ll be prompted to fill a form that looks like this:Weโ€™re setting up the account for our website, so choose Website. Susunod, ipasok lamang ang anumang Pangalan ng Account at Pangalan ng Website ng iyong pinili.

Pagkatapos ay ilagay ang URL ng Website sa tama format. Para malaman mo- maaari kang magkaroon ng isang buong grupo ng mga account sa iisang Analytics account.

Pinili lang kung alin ang nais mong idagdag ang iyong pag-aari (ang pag-aari ng Analytics ng iyong tindahan), at mag-click sa Lumikha ng bagong pag-aari.

Pumili ng angkop na angkop na lugar mula sa dropdown para sa Industrya, At para sa Pag-uulat ng Oras ng Oras, pumili lamang ng iyong sariling time zone. Pagkatapos mag-click sa "Kumuha ng Tracking ID". Kopyahin ang code sa kahon sa ibaba Pagsubaybay sa website.

Now youโ€™ve got to add this code to all the pages on your site that you want to track. Itโ€™s always a good idea to delegate this over to your designer or developer.

But itโ€™s simple if you use WordPress (with WooCommerce), Shopify or Magento. Ang lahat ng mga CMS na ito ay may mga file template ng pahina kung saan mo idaragdag ang code na ito.

Just make sure you add the code in the header area so that Google Analytics tracking code or pixel fires as soon as the page loads. Just so you know, youโ€™ll need a few months of data after you set everything up in order to proceed. There is no way around this.

Just so you know, youโ€™ll need a few months of data after you set everything up in order to proceed. There is no way around this.

Ang anumang uri ng pagsubok ay nangangailangan ng isang teorya o teorya:

Ang eCommerce A / B Pagsubok Hypothesis

In simple words, this is the step by step process we use for all A/B testing processes. And itโ€™s quite straightforward:

  1. Ang mga istatistika o data ay nagpapahiwatig ng isang bagay
  2. Hinuhulaan namin na (ang) pagbabagong ito ay magdudulot (sa) nais na epekto
  3. Kinikilala namin kung anong mga sukatan o KPI upang masukat ang pagiging epektibo ng pagbabago o ang bisa ng hula

Ang Stats o data para sa implikasyon

Iโ€™ll be frank. I donโ€™t like to reinvent the wheel. There are tons of proven stats, data and suppositions on changes that affect conversions.

For example, the average shopping cart abandonment rate is a whopping 65.23%. And thatโ€™s people who come to your website, add a product to their cart and then donโ€™t buy.

at data ipinapakita na 44% ng mga naturang kaso ay lumitaw dahil sa mataas na gastos sa pagpapadala. Ngayon, ito ang istatistika o data na mayroon kami.

Makukumpirma rin namin ito mula sa aming data sa Google Analytics.

For the sake of this example, letโ€™s take a look at the analytics of the real Google Merchandise store, to which Google has given pampublikong pag-access.

Pagkatapos mong makakuha ng access sa account (mga tagubilin sa link sa itaas), pumunta sa Pag-uugali sa Pamimili in Mga pagpapalit.

At itakda ang petsa para sa maraming buwan hangga't maaari (mas gusto ko ang anim).

Tulad ng nakikita mo, ang isang napakalaking 16,753 session ay nagtatapos sa pag-abandona sa cart, at 6,345 session ang natapos sa pag-iwan ng checkout.

Nakilala lamang namin ang isang punto ng sakit dito. Tandaan na ang mga istatistika o data ay hindi dapat tungkol lamang sa mga puntos ng sakit sa iyong website, maaari rin silang maging tungkol sa mga tampok na nagpapabuti sa karanasan ng gumagamit, tulad ng pagdaragdag ng mga tiwala o mga badge sa award (pinasimulan ng Express Watches ang diskarteng ito sa dagdagan ang kanilang mga benta ng 58.29%), o pag-aalok ng tulong sa live chat (44% ng mga online na mamimili ay nais magkaroon ng tulong sa online chat habang namimili, ayon sa ito Pag-aaral ng forrester).

Ang Prediksyon

Batay sa data sa itaas, hinuhulaan namin na ang mga rate ng pag-abandona sa shopping cart ay bababa at babawas ang mga rate kung mag-aalok kami ng libreng pagpapadala para sa mga gumagamit. Malinaw.

Ang Mga Sukatan o KPI upang Sukatin

Ngayong mayroon kaming mga istatistika at hula sa lugar, kailangan naming kilalanin ang mga sukatan sa analytics na magpapatunay sa hula na ito kapag pinatakbo namin ang pagsubok.

Since weโ€™re looking to increase the percentage of users who add products to their cart and then buy them, the KPI we should be measuring would be the percentage of sessions with transactions.

Pagpapatakbo ng A / B Test

Mayroong dalawang magkakaibang uri ng mga tool sa pagsubok sa A / B.

Some are client-side, and some are server-side. In simple words, client-side tools make use of Javascript overlays on websites so that the browser makes the same page look different to the user. Think of adding some โ€˜makeupโ€™ on your web page.

Ang mga tool sa panig ng server ay nagpapadala ng magkakaibang mga bersyon ng webpage nang sama-sama. Mas matatag ang mga ito, ngunit nangangailangan ng suporta ng developer, ginagawa silang hindi angkop para sa maliliit na koponan (tulad ng sa akin).

Ang mga tool sa panig ng kliyente ay madaling gamitin, at ang karamihan sa kanila ay simpleng pag-drag at drop. Ang VWO, Optimizely, Google Optimize at Adobe Target ay lahat ng mga tool sa panig ng kliyente.

And the setting up is as easy as it gets: all you need to do is add a Javascript snippet on your website (similar to the Google Analytics tracking code) and youโ€™re set.

Ngunit lahat tayo ay nais na pakainin ng kutsara, ha?

Hayaan mong ipakita ko sa iyo kung paano i-set up ang lahat nang sunud-sunod gamit ang libreng tool ng Google Optimize.

Pagpapatakbo ng isang eCommerce A / B pagsubok na kampanya gamit ang Google Optimize

Una, pag-sign up para sa Google Optimize account dito.

After youโ€™ve signed up and given all the account permissions, youโ€™ll land on the Dashboard, from where you can start creating โ€˜Experimentsโ€™.

Sige at punan ang lahat ng mga detalye para sa eksperimento:

Maglagay ng anumang pangalan para sa eksperimento, at ang URL ng page na namin wish to A/B test. In our example, itโ€™s the checkout page (https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html).

Piliin A / B pagsubok, and then click โ€˜Createโ€™.

The next step is to link your Google Analytics property to the experiment. Click on โ€˜Go to container pageโ€™ in the right sidebar.

On the Container page, click on โ€˜Link Propertyโ€™.

Select the property associated with the website you plan to run the A/B testing campaign on from the drop-down in the popup that appears, and click on โ€˜Linkโ€™ (Do note that you need edit access to the property youโ€™re linking with Google Optimize).

Next, youโ€™ll be prompted to add a short code snippet to your site to run Optimize experiments. Click on โ€˜Get Snippetโ€™.
Now youโ€™ll be shown a shortcode that looks like this (step 2):

Itโ€™s pretty simple- just insert that code into the Google Analytics tracking code as shown. Donโ€™t worry about the code being as high as possible in the header. Just make sure there isnโ€™t any JS that loads above it in the header.

Then click โ€˜Nextโ€™.

Now, youโ€™ll be prompted to add another code:

Remember how Google Optimize is a server side tool and uses a Javascript overlay to show two versions of the same page. Well, this code is just to make sure that the users arenโ€™t shown one version before the javascript code loads. Just paste it into your page template (or shopping cart page HTML) just above the Analytics tracking code in the header.

After youโ€™ve added the code snippets, return to the Eksperimento pahina, at mag-click sa aming nagpapatuloy na eksperimento mula sa listahan.

Ang pagse-set up ng eksperimento ay tapos na sa tatlong mga hakbang:

  1. Lumilikha ng isa pang mga variant
  2. Pagpili ng pangunahing layunin
  3. Ang pagtatakda ng pag-target sa pamamagitan ng paglikha ng isang panuntunan sa URL o path

Letโ€™s start by creating a variant.

Maaari mong i-preview ang orihinal na bersyon o gumawa ng mga pag-edit mula mismo sa pahinang ito.

Isa sa mga pinaka-kagiliw-giliw at kapaki-pakinabang na tampok ng Google Optimize ay ang Google Optimize chrome plugin na nagbibigay-daan sa iyong lumikha ng mga pagkakaiba-iba ng drag at drop at madaling gumawa ng mga pag-edit. Sige at i-install ang plugin ngayon.

Maaari kang mag-click sa orihinal upang gumawa ng mga pagbabago o pag-edit sa aming orihinal na bersyon ng pahina (bersyon A).

Now letโ€™s create the variant version (version B). Return to Google Optimize and click on โ€œNEW VARIANTโ€.

Name this version as youโ€™d like and click on it to open up the checkout page (aming halimbawa) at gumawa ng mga pag-edit o pagbabago.

Upang mai-edit o baguhin ang anumang elemento, pumili lamang ng isang elemento, at mag-click sa icon na minarkahan ng pula.

Magbubukas ito ng isang popup kung saan maaari mong baguhin ang font at laki, pagkakahanay, kulay, background, hangganan, atbp.

For example, since weโ€™re planning to offer free shipping and test how it could helping reducing dropouts from the checkout page, letโ€™s add a line below the pricing that says โ€˜Your order qualifies for free shipping to US and Canadaโ€™.

Click on โ€˜Edit Elementโ€™ in the popup, click on โ€˜Edit HTMLโ€™, and enter the text in the popup editor and click โ€˜Applyโ€™. Thatโ€™s it. Click on โ€˜Saveโ€™ to save all the changes youโ€™ve made to the variant version.

With a bit of HTML coding skills, you can alter entire designs and add new visual elements as you like. And you can create as many variants as youโ€™d like in this manner.

Now that weโ€™ve created a variant, letโ€™s move on to the next step: setting an objective.

Sa ibaba ng talahanayan ng mga variant, maaari kang makakita ng isang talahanayan para sa Layunin at Pag-target.

Pumili ng isang Layunin mula sa dropdown:

In our case, since weโ€™re trying to reduce dropouts (or bounces) from the checkout page dahil sa mataas na singil sa pagpapadala, ang layunin ay Mga bounce

You can also add any secondary objectives if youโ€™d like.

Pagkatapos ay maaari kang magdagdag ng mga simpleng hypotheses- isang bagay na ganito ang hitsura: โ€œPlano naming bawasan ang mga bounce rate mula sa checkout page sa pamamagitan ng pagbibigay ng libreng pagpapadalaโ€.

Pagkatapos mag-click sa pangatlong hakbang: Pag-target sa (ang iba pang tab sa parehong talahanayan)

Sa Pag-target sa tab, maraming mga setting na kailangan mong i-configure.

Porsyento ng mga bisita: This is simply the share of the net traffic to that page that you want to run the experiment on. This is useful in cases when running the experiment to the entire traffic bucket might cause additional overhead charges or expenses. For example, offering free shipping for all orders isnโ€™t probably a good idea at the start of an experiment.

So letโ€™s set this to 5% so that the variations are shown to only a small percentage of shoppers.

Pagtimbang ng mga bisita upang ma-target: Ito ang porsyento ng mga bisita (sa aming kaso, 5% ng lahat ng trapiko sa pahina) kung saan ihinahatid ang bawat variant.

Karaniwan itong itinatakda bilang 50% para sa bawat variant, ngunit kung sakaling mayroon ka, sabihin, 3 mga variant ng pahina, maaari mong itakda ang porsyento ng bahagi ng trapiko bilang 33.33%.

After these, we have the โ€˜Whenโ€™ settings that determine when the experiment is shown:

Suriin ang: This setting can be used to decide when the experiment is loaded, on page load or after a custom event. This can be helpful for experiments that involve, say, testing whatโ€™s shown to users after a social share (after a custom event).

Karagdagang Mga Kundisyon: May kasamang mga pagtutugma ng URL at mga karagdagang setting ng pag-target.

โ€˜URL matchesโ€™ is where you configure where to run the experiment. And for those of you whoโ€™ve been wondering all the while how we set dynamic URLs that are very common on ecommerce websites, here is where you configure it.

Itakda lamang ang path ng URL bilang Naglalaman ang URL ng https://shop.googlemerchandisestore.com/basket

Sa aming halimbawa, ang target na pahina ay https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html

This ensures that the experiment is run for all dynamic URLs like https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html?vid=20160512512 that are common on the Google Merchandise store. Then click โ€˜Saveโ€™.

Ang iba pang mga karagdagang setting ng pagta-target ay nagsasama ng isang buong saklaw ng mga demograpiko at iba pang mga pagpipilian sa pag-target:

Alam ko na ito ay mukhang masyadong kumplikado para sa iyo.

But hereโ€™s a simple example of how we can use this.

Since we plan to offer free shipping only to the US and Canada, donโ€™t you think it would be a good idea to target users only from US and Canada?

Letโ€™s set the Geo settings to Ang bansa ay katumbas ng Estados Unidos at Canada.

The click on โ€˜Addโ€™ to save that targeting option. Weโ€™re all set with Pag-target.

Tandaan: Bago ka magpatuloy, tiyakin na ang variant ay ipinapakita nang maayos sa lahat ng laki ng aparato.

Now click on โ€˜Saveโ€™ to save the Mga Pagkakaiba-iba, Mga Layunin, at Pag-target sa settings. Then click on โ€˜Start Experimentโ€™ to kickstart your A/B testing campaign.

Thatโ€™s it. You just set up your first eCommerce A/B testing campaign.

Hindi naman ganun kahirap diba?

Now that weโ€™ve learned the basics of setting up A/B testing (yes- that was just the basics), letโ€™s take a quick look at the more advanced and scalable ways to do this.

Multivariate Testing at Bandit Algorithms

Una muna. Isaalang-alang lamang ang MVT kung nakakuha ka ng maraming trapiko. Maaaring nahulaan mo ito mula sa pangalan- kasangkot ang MVT

Maaaring nahulaan mo ito mula sa pangalan na- Ang MVT ay nagsasangkot ng pagsubok ng maraming mga kumbinasyon ng mga elemento sa isang pahina upang mahanap ang pinakamahusay na kumbinasyon ng mga elemento na nakakatugon sa iyong mga layunin sa conversion.

Mga tunog na nakalilito?

Iโ€™ll explain!

Ipagpalagay na kailangan mong subukan ang iyong imahe ng header, logo, sidebar at footer at nais na hanapin ang pinakamahusay na kumbinasyon ng mga elementong ito na hinihimok ang maximum na bilang ng mga pag-click sa iyong mga sidebar ad. Ito ay halos imposible sa normal na pagsubok sa A / B, ngunit isang pangkaraniwang layunin na may pagsubok na multi-variate. Halos lahat ng mga tool sa pagsubok ng A / B, kabilang ang libreng Google Optimize, ay nag-aalok sa iyo ng kakayahang magpatakbo ng mga Multi-variate na kampanya sa pagsubok.

Bandit algorithms are simply the automated way to run large scale campaigns and automatically reduce โ€˜regretโ€™. โ€˜Regretโ€™ is the revenue or conversion lost due to a low converting variation.

Sa mas simpleng mga salita, ipagpalagay na nagpapatakbo kami ng isang pagsubok na A / B / n para sa isang pahina na tumatanggap ng isang malaking halaga ng trapiko. Maaari kang gumamit ng isang bandit algorithm upang awtomatikong itakda ang nanalong pagkakaiba-iba (ang pahina na may pinakam positibong mga resulta o layunin ng conversion).

Ang mga algorithm ng bandit ay karaniwang ginagamit sa malalaking sukat na mga pagsubok na multivariate kung saan kinakailangan ang pag-update ng real time batay sa mga resulta upang mapagaan ang pagkawala ng kita.

Now that weโ€™ve talked about how to setup and run A/B testing campaigns, let me give you some inspiration to run your own campaigns.

5 Napatunayan na A / B Mga Ideya sa Pagsubok upang Taasan ang Iyong linya sa Ibaba 

1. Gawin ang search bar bilang kilalang hangga't maaari

Okay, I โ€m bias tungkol sa isang ito. But letโ€™s be frank. How many times have you come across an online store and wished na may search bar?

Of all the online stores Iโ€™ve come across other than Amazon, I hardly remember any that had prominent search bars.

Pinapatay ito ng Amazon sa bagay na ito.

Subukang subukan ang iyong homepage o pangunahing mga pahina ng kategorya na may isang variant na may isang kilalang search bar. Eksperimento kung paano nito pinapataas ang mga panonood sa iba pang mga pahina ng produkto at binabawasan ang mga rate ng bounce.

2. Magdagdag ng Mga Trust Badge

Sa daan-daang libong mga website na gumagamit ng taktika na ito, ito ay dapat na # 1 sa listahang ito.

Naisip mo ba kung bakit marami at mas maraming mga website ang kitang-kita na nagpapakita ng McAfee secure na widget?

Itโ€™s a simple psychological trick: by associating a well known trusted brand with yours, you gain a little bit of that trust. And itโ€™s an age-old trick.

Narito ang mga pinaka ginagamit na mga badge sa pagtitiwala:

Sa mga ito, ang McAfee Secure at VeriSign ay itinuturing bilang ang pinaka mapagkakatiwalaan.

3. Magdagdag ng Mga Video ng Produkto

Besides providing an additional channel for promotion, this is a cool tactic to give users a clear cut idea of the products youโ€™re selling.

Ginagamit ng Zappos ang taktika na ito nang may husay at may mga video para sa halos lahat ng kanilang mga produkto.

Nalaman ng Appliances Online na ang mga gumagamit na nanonood ng kanilang mga pagsusuri sa video ay 120.5% mas malamang na bumili ng produkto, gumastos ng 9.1% bawat order at gumugugol din ng 152.7% na mas mahaba sa tindahan.

Kunan lang ang isang mabilis na video ng produkto ng iyong imbentaryo at ipakita ang mga ito sa pahina ng produkto. Subukang subukan ang variant na ito laban sa orihinal.

4. Mag-alok ng Susunod na Araw o Libreng Paghahatid

I know I already talked about this one, but I couldnโ€™t have not included this.

Stats ay stats. ito comScore study shows that a whopping 47% of customers just abandon the cart if they see that theyโ€™re being charged extra for shipping.

While offering free shipping might be expensive, itโ€™s still a good idea to test a variant that offers free shipping (like we did in the above example) and see if you can increase your average order value enough to make it profitable. Nothing beats free shipping!

5. Magdagdag ng isang Sense of Urgency

If youโ€™re thinking that displaying timers and offer expiration notices on product pages are done only by rip-off affiliate marketers, think again.

Kahit na ang Amazon ay ginagawa ito:

Ang kasanayan sa industriya ay upang akitin ang mga gumagamit sa susunod na araw o libreng paghahatid kung mag-order sila sa loob ng isang nasabing yugto ng panahon. Maaari ka ring mag-eksperimento sa pamamagitan ng pag-aalok ng mga promo code at freebies kasama ang produkto.

Thatโ€™s all from me! Here are several more ideya if youโ€™d like to keep reading.

Now- wasnโ€™t that actionable advice?

Go run a simple campaign with any of the ideas above. And with Google making Google Optimize free for everyone, thereโ€™s nothing stopping you! Share your results in the comments below!

Adi Suja

Si Adi ay ang Tagapagtatag at Punong Opisyal ng Paglago sa Growthetics, isang ahensya ng marketing ng nilalaman na nakatuon sa paglago. Tumutulong siya sa paglago ng blog ng Ecommerce Platforms.