A/B-тестирование веб-сайтов: как разрабатывать тесты для достижения UX-победы

Хотите создать максимальный пользовательский опыт (UX) для всех посетителей вашего сайта? Примите участие в A/B-тестировании веб-сайтов сегодня, чтобы открыть для себя способы, основанные на данных, для полного раскрытия потенциала вашего UX-дизайна.

A/B-анализ — это проверенный метод, который опытные маркетологи используют для улучшения своей работы. От рекламы с оплатой за клик (PPC) до кампаний в социальных сетях и даже до UX-дизайна — цифровые маркетологи часто используют эту форму экспериментов, чтобы обнаружить ключевые идеи для оптимизации своих действий.

Итак, ремонтируете ли вы платформу электронной коммерции бренда одежды или проводите A/B-тестирование медицинских веб-сайтов, вам понадобится список советов и методов для разработки эффективных экспериментов для ваших нужд по оптимизации UX. В этом руководстве от Propelrr вы увидите, как и почему использовать сплит-эксперименты для разработки доступного, удобного и приятного UX, который онлайн-пользователи смогут посетить уже сегодня.

Давайте начнем с этой превосходной услуги цифрового маркетинга , сначала изучив основы A/B-экспериментов.

Как A/B-тестирование может помочь вам улучшить UX-дизайн?

A/B-тестирование, также называемое сплит-тестированием, представляет собой процесс сравнения двух версий веб-сайта, веб-страницы или веб-элемента, чтобы вы могли определить, какая из них лучше всего подходит для вашей онлайн-аудитории. Этот процесс также широко используется в других средах цифрового маркетинга, таких как контекстная реклама , маркетинг в социальных сетях, маркетинг влияния и многое другое.

Сплит-тестирование может быть полезно для оптимизации вашего UX-дизайна во многих отношениях. Например, вы можете легко экспериментировать на разных целевых страницах веб-сайтов с A/B-тестированием, чтобы найти лучшую версию, соответствующую потребностям вашего бренда. Вы также можете провести сплит-тестирование A/B для мобильных веб-сайтов, чтобы обеспечить полную совместимость на разных устройствах.

Тестирование и экспериментирование — ключевая часть UX, поскольку они могут помочь вам понять, как можно максимально оптимизировать дизайн. Эти практики помогут вам проверить гипотезы, открыть новые идеи и применить успешные изменения, подкрепленные сегодняшним стратегическим и научным процессом.

Методы разработки A/B-тестов для оптимизации UX

Готовы погрузиться в методы разработки экспериментов, которые помогут улучшить UX вашего сайта ? Ознакомьтесь с этим подробным руководством, где вы найдете лучшие советы и рекомендации по оптимизации вашего сайта для поиска прямо сейчас.

1. Подготовка к А/Б тестированию.

Первый прием, который вам необходимо освоить при планировании эксперимента, — это подготовить и определить четкую цель.

Вы сравниваете определенные ключевые слова для оптимизации ? Если да, то почему вы это делаете вообще? Четко определив цель теста, вы сможете определить больше его аспектов, таких как ключевые показатели, сегменты аудитории и т. д.

Ваши показатели должны помочь измерить удовлетворенность качеством обслуживания клиентов , а ваша аудитория должна быть сегментирована на значимые группы, позволяющие проводить целевое тестирование. Заранее прояснив все эти аспекты, вы настроите свой эксперимент на четкое решение цели, которая поможет вам достичь ваших бизнес-целей в долгосрочной перспективе.

2. Формулирование гипотезы.

После подготовки основ анализа следующий метод, который вам нужно будет использовать, — это формулирование эффективной гипотезы.

Гипотеза должна ставить вопрос, на который ответит ваш эксперимент. Чтобы он был эффективным, он должен опираться на данные, основанные на данных, таких как трафик вашего веб-сайта, уровень удержания, показатель отказов и другие формы прошлых данных.

Выдвинутая вами гипотеза, основанная на данных, должна помочь определить осуществимые и эффективные изменения в вашем UX. Если, например, вы хотите оптимизировать свой веб-сайт для мобильных устройств, вы можете выдвинуть гипотезу, которая отслеживает уменьшение времени загрузки сайта и последующего показателя отказов.

3. Проектирование вариаций.

Учитывая вашу цель, показатели, гипотезу и аудиторию, вы можете создавать варианты своего UX для сравнения и контраста. Ваши варианты включают «элемент управления», или существующую версию вашего UX, и «вариант», или новую версию вашего дизайна. Вариант должен отражать изменение только одной переменной, иначе вы запутаете сравнение и затрудните получение четких результатов.

На протяжении всего эксперимента вы также будете сравнивать два варианта друг с другом, чтобы определить версию, которая поможет вам лучше всего достичь вашей общей цели. Когда вы проводите сравнительный эксперимент на своих сегментах аудитории, вам также необходимо случайным образом распределить пользователей по контрольной и альтернативной группам, чтобы уменьшить предвзятость и сохранить достоверность теста.

Наконец, вы должны убедиться, что размер выборки вашей аудитории достаточно велик, чтобы получить релевантные результаты. Если он слишком мал, вы не соберете достаточно данных для достижения статистической значимости; если он слишком велик, ваш анализ займет слишком много времени и потребует больше ресурсов, чем необходимо.

4. Проведение A/B-тестов только для веб-сайтов.

Теперь, когда этапы исследования и подготовки завершены, вы можете использовать методы для реализации сравнения в своем UX. Лучший способ настроить и провести эффективный эксперимент — использовать инструменты и инфраструктуру A/B , которые автоматизируют реализацию и помогают собирать результаты сплит-анализа.

Эти автоматизированные инструменты также помогут вам провести эксперимент на аудиториях в течение определенного периода времени. Обязательно заранее определите эту продолжительность, чтобы можно было собрать необходимое количество значимых данных для сравнения.

Вы также можете использовать инструменты UX-дизайна для сравнения. Используйте их для создания вариантов UX, которые обеспечат единообразный опыт для всех сегментов вашей аудитории, чтобы в целом обеспечить справедливое сравнение.

5. Мониторинг и сбор данных.

Как только вы приступите к анализу, вам необходимо отслеживать результаты и собирать данные в режиме реального времени. Эта практика поможет вам отслеживать ход эксперимента и обеспечивать его стабильную работу на всех этапах.

Эта практика также поможет вам сразу обнаружить неожиданные аномалии, чтобы они не испортили ход вашего анализа. Отслеживайте результаты и настраивайте механизмы отслеживания с помощью ранее упомянутых инструментов A/B, и сегодня вы сможете собрать достаточно релевантных данных об аудитории для ваших аналитических потребностей.

6. Установление статистической значимости.

После завершения теста вы можете проанализировать полученные результаты, сделать значимые выводы и применить результаты к своему UX. Для этого необходимо выбрать соответствующий статистический метод, основанный на установленных вами показателях и целях.

Какой уровень статистической значимости лучше всего подходит для вашего анализа? Какой объем достоверных данных вам необходимо собрать, чтобы объявить результаты статистически значимыми? Обязательно установите эти границы четко, чтобы вы могли успешно определить победителя среди ваших вариантов.

Если вы правильно настроили свой A/B-тест и он проходит без каких-либо сбоев или аномалий, вы сможете определить явного и уверенного победителя между двумя вариантами теста. Вооружившись этими знаниями, вы, наконец, сможете принять основанное на данных решение, которое поможет вам спроектировать и улучшить существующий UX.

7. Принятие обоснованных решений.

Применяя результаты анализа к своему UX, обязательно отслеживайте практические последствия обновления. Помимо применения результатов и завершения работы, вам необходимо отслеживать реальное влияние этих изменений на опыт ваших пользователей, чтобы увидеть, соответствуют ли они вашим прогнозируемым результатам.

Записывая эти результаты, вы сможете продолжать принимать обоснованные бизнес-решения относительно своих экспериментов, чтобы увидеть, как можно улучшить структуру вашего A/B-анализа в будущем.

8. Постоянное итерирование и улучшение.

Одна вещь, которую вы, возможно, не знаете о маркетинговых экспериментах, заключается в том, что они не заканчиваются одним тестом. На самом деле, ваше путешествие только началось. По мере того, как вы узнаете все больше и больше о том, что работает, а что нет для вашей аудитории, вам нужно будет проводить еще больше анализа, чтобы постоянно улучшать каждую итерацию веб-сайта вашего бренда.

Благодаря последовательному тестированию и постепенному совершенствованию вы сможете постепенно оптимизировать качество вашего веб-дизайна для клиентов , чтобы он полностью раскрыл свой потенциал. Поэтому не забывайте постоянно учиться на результатах, включать новые идеи и постоянно совершенствовать свой UX уже сегодня.

9. Окупаемость A/B-анализа.

Этот процесс разделения экспериментов может показаться трудным и бесконечным начинающему цифровому маркетологу. В конце концов, не излишне ли снова и снова проводить одно и то же тестирование дизайна веб-сайта вашего бренда?

Правда в том, что вы на самом деле не проводите один и тот же тест снова и снова. Настройка та же, но на самом деле вы будете сравнивать различные элементы, переменные и варианты дизайна вашего веб-сайта на каждой итерации. Благодаря этому итеративному процессу вы будете получать ценную информацию при каждом запуске, создавая тем самым ценную окупаемость инвестиций (ROI) для этого непрерывного процесса.

10. Обсуждение результатов

Теперь, когда вы знаете ценность улучшения вашего UX посредством последовательного A/B-тестирования, вы можете сообщить о результатах своих экспериментов заинтересованным сторонам внутри и за пределами компании.

Вы можете эффективно сообщать результаты с помощью визуализации данных , которая отслеживает улучшение вашего дизайна с течением времени. По мере того, как вы проводите больше тестов и соответствующим образом применяете их результаты, у вас будет масса данных, которые можно будет представить заинтересованным сторонам, чтобы доказать, что ваши методы уже сегодня дают положительные и надежные результаты для бренда.

Дорожная карта успешных маркетинговых экспериментов

Это долгий и извилистый путь, чтобы максимально оптимизировать UX вашего сайта. Но с помощью сплит-тестирования вы можете определить свое направление с помощью данных и в долгосрочной перспективе сделать путь намного менее тернистым.

Просто не забудьте применить основные принципы A/B-анализа к итеративному процессу проектирования веб-сайта. Благодаря этим принципам вы сможете последовательно собирать новые выводы и информацию, которые помогут вам принимать решения для улучшения UX в целом.

Ключевые выводы

Откройте для себя новые способы улучшения вашего UX с помощью A/B-тестирования уже сегодня. Не забудьте взять с собой эти ключевые выводы, отправляясь в путь с этой новой практикой маркетинговых экспериментов:

• Принимайте решения с помощью данных. Тестируя, собирая и разрабатывая стратегии на основе данных, вы можете принимать более эффективные решения по оптимизации взаимодействия с пользователем, сохраняя при этом богатый источник исторических данных.
• Помните о своих пользователях. Всегда учитывайте также реальный опыт клиентов. Хотя данные могут помочь вам принимать решения, пользователи будут определять, действительно ли эти решения работают или нет, в режиме реального времени.
• Обратитесь за помощью, объединяя знания. Применение маркетинговых экспериментов в UX-дизайне требует широкого спектра навыков цифрового маркетинга, поэтому не бойтесь обращаться к экспертам Propelrr за помощью в этих двух областях уже сегодня.

Если у вас есть другие вопросы, отправьте нам сообщение через наши учетные записи Facebook, X и LinkedIn. Давай общаться!

Подпишитесь также на информационный бюллетень Propelrr, если вы найдете эту статью и другой наш контент полезными для ваших нужд.