Testy A/B stron internetowych: jak projektować testy, aby wygrywać UX

Chcesz zaprojektować najwyższy poziom doświadczenia użytkownika (UX) dla wszystkich odwiedzających Twoją witrynę? Już dziś weź udział w testach A/B witryn internetowych, aby odkryć oparte na danych sposoby wykorzystania pełnego potencjału projektu UX.

Analiza A/B to sprawdzona technika, którą wykorzystują doświadczeni marketerzy w celu usprawnienia swojej pracy. Od reklam typu pay-per-click (PPC) po kampanie w mediach społecznościowych, a nawet projektowanie UX – marketerzy cyfrowi często korzystają z tej formy eksperymentów, aby odkryć kluczowe spostrzeżenia umożliwiające optymalizację swoich działań.

Niezależnie od tego, czy naprawiasz platformę e-commerce marki odzieżowej, czy przeprowadzasz testy A/B dla witryn medycznych, będziesz potrzebować listy wskazówek i technik projektowania skutecznych eksperymentów pod kątem potrzeb optymalizacji UX. W tym przewodniku autorstwa Propelrr dowiesz się, jak i dlaczego używać dzielonych eksperymentów do opracowania dostępnego, użytecznego i przyjemnego UX, który użytkownicy online będą mogli odwiedzić już dziś.

Zacznijmy od tej doskonałej usługi marketingu cyfrowego, zapoznając się najpierw z podstawami eksperymentów A/B.

W jaki sposób testy A/B mogą pomóc w ulepszeniu projektu UX?

Testy A/B, zwane także testami dzielonymi, to proces porównywania dwóch wersji witryny internetowej, strony internetowej lub elementu internetowego w celu ustalenia, która z nich będzie najlepsza dla odbiorców online. Proces ten jest również powszechnie stosowany w innych środowiskach marketingu cyfrowego, takich jak reklamy PPC , marketing w mediach społecznościowych, marketing wpływowy i nie tylko.

Testowanie rozdzielone może być przydatne do optymalizacji projektu UX na wiele sposobów. Możesz na przykład łatwo eksperymentować na różnych stronach docelowych witryn internetowych , przeprowadzając testy A/B, aby móc znaleźć wersję najlepszą dla potrzeb Twojej marki. Możesz także przeprowadzić testy podziału A/B dla witryn mobilnych, aby zapewnić pełną kompatybilność na różnych urządzeniach.

Testowanie i eksperymentowanie są kluczową częścią UX, ponieważ mogą pomóc Ci uzyskać wgląd w to, jak możesz w pełni zoptymalizować projekt. Praktyki te pomogą Ci przetestować hipotezy, odkryć nowe spostrzeżenia i zastosować skuteczne zmiany, które są obecnie wspierane przez proces strategiczny i naukowy.

Techniki projektowania testów A/B pod kątem optymalizacji UX

Chcesz poznać techniki projektowania eksperymentów, które pomogą ulepszyć UX Twojej witryny ? Już teraz zapoznaj się z tym obszernym przewodnikiem, w którym znajdziesz najlepsze wskazówki i praktyki optymalizacji witryny pod kątem wyszukiwania.

1. Przygotowanie do testów A/B.

Pierwszą techniką, którą musisz przećwiczyć podczas projektowania eksperymentu, jest przygotowanie i zdefiniowanie jasnego celu.

Czy porównujesz określone słowa kluczowe w celu optymalizacji ? Jeśli tak, to dlaczego w ogóle to robisz? Jasno określając cel testu, będziesz w stanie zidentyfikować więcej jego aspektów, takich jak kluczowe dane, segmenty odbiorców i nie tylko.

Twoje wskaźniki powinny pomóc zmierzyć satysfakcję z obsługi klienta , a odbiorców należy podzielić na znaczące grupy, które umożliwią ukierunkowane testy. Wyjaśniając z wyprzedzeniem wszystkie te aspekty, skonfigurujesz eksperyment tak, aby jasno wskazywał cel, który w dłuższej perspektywie pomoże Ci osiągnąć cele biznesowe.

2. Formułowanie hipotezy.

Po przygotowaniu podstaw analizy następną techniką, którą będziesz musiał zastosować, jest sformułowanie skutecznej hipotezy.

Hipoteza powinna stawiać pytanie, na które eksperyment daje odpowiedź. Aby było skuteczne, musi opierać się na spostrzeżeniach opartych na danych, takich jak ruch w witrynie, współczynnik retencji, współczynnik odrzuceń i inne formy danych z przeszłości.

Postawiona hipoteza oparta na danych powinna pomóc w zidentyfikowaniu wykonalnej i skutecznej zmiany w Twoim UX. Jeśli na przykład chcesz zoptymalizować swoją witrynę pod kątem urządzeń mobilnych, możesz ustawić hipotezę, która śledzi skrócenie czasu ładowania witryny, a co za tym idzie współczynnik odrzuceń.

3. Projektowanie wariacji.

Mając na uwadze swój cel, dane, hipotezę i odbiorców, możesz tworzyć odmiany swojego UX w celu porównania i kontrastu. Twoje odmiany obejmują „kontrolę”, czyli istniejącą wersję Twojego UX, oraz „wariant”, czyli nową wersję Twojego projektu. Wariant powinien wyrażać tylko zmianę w jednej zmiennej, w przeciwnym razie zakłócisz porównanie i utrudnisz uzyskanie jednoznacznych wyników.

Przez cały czas trwania eksperymentu będziesz także porównywać ze sobą obie odmiany, aby określić wersję, która najlepiej pomoże Ci osiągnąć ogólny cel. Przeprowadzając eksperyment porównawczy na segmentach odbiorców, musisz także losowo przypisać użytkowników do grup kontrolnych i wariantowych, aby zmniejszyć stronniczość i zachować trafność testu.

Na koniec należy upewnić się, że wielkość próby odbiorców jest wystarczająco duża, aby uzyskać trafne wyniki. Jeśli jest za mały, nie zgromadzisz wystarczającej ilości danych, aby osiągnąć istotność statystyczną; jeśli jest zbyt duży, analiza zajmie zbyt dużo czasu i zużyje więcej zasobów niż to konieczne.

4. Wdrażanie testów A/B tylko dla stron internetowych.

Teraz, gdy etapy badań i przygotowań są już zakończone, możesz zastosować techniki wdrożenia porównania w swoim UX. Najlepszym sposobem na skonfigurowanie i przeprowadzenie skutecznego eksperymentu jest użycie narzędzi i infrastruktury A/B , które automatyzują implementację i pomagają zbierać wnioski z analizy porównawczej.

Te zautomatyzowane narzędzia powinny również pomóc w przeprowadzeniu eksperymentu na odbiorcach przez określony czas. Warto wcześniej ustalić ten czas trwania, aby zebrać odpowiednią ilość istotnych danych do porównania.

Możesz także skorzystać z narzędzi do projektowania UX, aby wdrożyć porównanie. Wykorzystaj je, aby stworzyć odmiany UX, które zapewnią spójne doświadczenia w różnych segmentach odbiorców, co umożliwi uczciwe porównanie.

5. Monitorowanie i zbieranie danych.

Po rozpoczęciu analizy należy monitorować wyniki i zbierać dane w czasie rzeczywistym. Ta praktyka pomoże Ci śledzić postęp eksperymentu i zapewni jego stałą skuteczność przez cały czas.

Ta praktyka pomoże Ci także od razu wykryć nieoczekiwane anomalie, tak aby nie zepsuły one postępu analizy. Monitoruj wyniki i konfiguruj mechanizmy śledzenia za pomocą wspomnianych wcześniej narzędzi A/B, a już dziś będziesz w stanie zebrać wystarczającą ilość odpowiednich danych o odbiorcach dla swoich potrzeb analitycznych.

6. Ustalanie istotności statystycznej.

Po zakończeniu testu możesz przeanalizować swoje ustalenia, wyciągnąć istotne wnioski i zastosować wyniki w swoim UX. Wymaga to wyboru odpowiedniej metody statystycznej w oparciu o ustalone wskaźniki i cele.

Jaki poziom istotności statystycznej najlepiej sprawdza się w przypadku danej analizy? Ile ważnych danych trzeba zebrać, aby móc uznać wyniki za istotne statystycznie? Upewnij się, że jasno określiłeś te granice, aby móc skutecznie wyłonić zwycięzcę pomiędzy swoimi wariantami.

Jeśli prawidłowo skonfigurujesz test A/B i przebiegnie on bez żadnych przerw i anomalii, powinieneś być w stanie wyłonić wyraźnego i pewnego zwycięzcę pomiędzy dwoma wariantami testu. Uzbrojeni w te spostrzeżenia, możesz w końcu podjąć decyzję opartą na danych, która pomoże Ci zaprojektować i ulepszyć istniejący UX.

7. Podejmowanie świadomych decyzji.

Stosując wyniki analizy w swoim UX, pamiętaj o śledzeniu praktycznych implikacji aktualizacji. Oprócz zastosowania wyników i zakończenia działania musisz śledzić rzeczywisty wpływ tych zmian na doświadczenia użytkowników, aby sprawdzić, czy pokrywają się z przewidywanymi ustaleniami.

Rejestrując te ustalenia, możesz w dalszym ciągu podejmować świadome decyzje biznesowe dotyczące eksperymentów, aby zobaczyć, jak możesz ulepszyć projekt analizy A/B w przyszłości.

8. Ciągłe powtarzanie i doskonalenie.

Jedną z rzeczy, których możesz nie wiedzieć o eksperymentach marketingowych, jest to, że nie kończą się one na jednym teście. Tak naprawdę Twoja podróż dopiero się zaczęła. W miarę jak dowiesz się coraz więcej o tym, co działa, a co nie działa w przypadku Twoich odbiorców, będziesz musiał przeprowadzać jeszcze więcej analiz, aby stale ulepszać każdą iterację witryny Twojej marki.

Dzięki kolejnym testom i stopniowemu udoskonalaniu będziesz w stanie stopniowo optymalizować doświadczenie klienta w zakresie swojego projektu strony internetowej , tak aby osiągnął on swój pełny potencjał. Dlatego już dziś pamiętaj o ciągłym uczeniu się na podstawie wyników, uwzględnianiu nowych spostrzeżeń i ciągłym ulepszaniu swojego UX.

9. ROI analizy A/B.

Początkującemu marketerowi cyfrowemu ten proces dzielonych eksperymentów może wydawać się żmudny i niekończący się. W końcu, czy nie jest zbyteczne przeprowadzanie tego samego typu testów w przypadku projektu strony internetowej własnej marki?

Prawda jest taka, że ​​tak naprawdę nie przeprowadzasz ciągle tego samego testu. Konfiguracja jest taka sama, ale w każdej iteracji będziesz porównywać różne elementy, zmienne i warianty projektu swojej witryny. Ten iteracyjny proces pozwala uzyskać cenne informacje przy każdym uruchomieniu, tworząc w ten sposób cenny zwrot z inwestycji (ROI) w tym ciągłym procesie.

10. Komunikowanie wyników

Teraz, gdy znasz wartość ulepszania UX poprzez konsekwentne testy A/B, możesz przekazać wyniki swoich eksperymentów interesariuszom w firmie i poza nią.

Możesz skutecznie komunikować wyniki poprzez wizualizację danych , która śledzi poprawę projektu w czasie. W miarę przeprowadzania kolejnych testów i odpowiedniego stosowania ich wyników będziesz mieć mnóstwo danych do zaprezentowania zainteresowanym stronom, aby udowodnić, że Twoje techniki przynoszą dziś pozytywne i pewne rezultaty dla marki.

Mapa drogowa udanych eksperymentów marketingowych

To długa i kręta droga, aby w pełni zoptymalizować UX swojej witryny. Jednak dzięki testom podzielonym możesz określić swój kierunek na podstawie danych i na dłuższą metę sprawić, że droga będzie znacznie mniej kamienista.

Pamiętaj tylko, aby zastosować podstawowe zasady analizy A/B w procesie iteracyjnego projektowania witryny internetowej. Dzięki tym zasadom możesz konsekwentnie gromadzić nowe wnioski i informacje, które pomogą Ci w podejmowaniu decyzji, zapewniając ogólnie lepszy UX.

Kluczowe wnioski

Już dziś odkryj nowe sposoby na ulepszenie swojego UX dzięki testom A/B. Pamiętaj, aby zabrać ze sobą te najważniejsze wnioski, gdy wyruszasz w podróż dzięki tej nowej praktyce eksperymentów marketingowych:

• Podejmuj decyzje na podstawie danych. Testując, gromadząc i opracowując strategie na podstawie danych, możesz podejmować lepsze decyzje dotyczące optymalizacji doświadczenia użytkownika, zachowując jednocześnie bogate źródło ustaleń historycznych.
• Pamiętaj o swoich użytkownikach. Zawsze uwzględniaj także rzeczywiste doświadczenia klientów. Chociaż dane mogą pomóc w podejmowaniu decyzji, użytkownicy będą w czasie rzeczywistym oceniać, czy te decyzje faktycznie działają, czy nie.
• Poproś o pomoc podczas łączenia wiedzy specjalistycznej. Stosowanie eksperymentów marketingowych w projektowaniu UX wymaga szerokiego zakresu umiejętności w zakresie marketingu cyfrowego – więc nie bój się już dziś zwrócić się do ekspertów z Propelrr o pomoc w tych dwóch obszarach.

Jeśli masz inne pytania, wyślij nam wiadomość za pośrednictwem naszych kont na Facebooku, X i LinkedIn. Porozmawiajmy!

Zapisz się także na newsletter Propelrr, jeśli uznasz, że ten artykuł i inne nasze treści są przydatne dla Twoich potrzeb.