Многовариантное тестирование: сложная процедура оптимизации конверсии

Многовариантное тестирование: сложная процедура оптимизации конверсии

Первоклассный контент и продукты, а также увеличение трафика, как правило, являются основными элементами для современных магазинов и компаний, но почти неэффективны, если желаемые результаты, такие как покупка, нажатие кнопки или заполнение формы не достигаются. Хотя на количество посетителей могут влиять различные показатели (маркетинг в социальных сетях, SEO, создание ссылок и т.д.) количество конверсий в первую очередь связано с двумя факторами: доверием пользователей к магазину или веб-сайту и удобство использования веб-проекта, который также известен как удобство пользования.

В целях постоянного улучшения последнего, многовариантное тестирование становится все более популярным среди разработчиков и маркетологов. С помощью современной процедуры тестирования, которая более сложна, чем простое A / B-тестирование, необходимо найти и исправить слабые места элементов, чтобы облегчить пользователям доступ к ключевому контенту. 

Многовариантное тестирование: определение

В онлайн-маркетинге многовариантное тестирование описывает процедуру тестирования для повышения удобства использования веб-проектов, в которой несколько элементов изменяются и представляются пользователям в разных версиях. Цель состоит в том, чтобы найти комбинацию, позволяющую достичь наибольшего успеха. Для этого сначала должна быть выдвинута гипотеза для каждого отдельного элемента теста, которая в конечном итоге подтверждается или опровергается результатами теста. По сути, многовариантные тесты — это несколько тестов A / B, которые выполняются одновременно. В дополнение к онлайн-области, среди прочего, многовариантностные процедуры тестирования используются в исследованиях потребителей рынка или в области контроля и обеспечения качества.

Процедура многовариантного тестирования проиллюстрирована следующим примером: на веб-сайте описание и использованное изображение были выбраны в качестве решающих критериев тестирования. Метод анализа должен предоставлять информацию о том, влияют ли и в какой степени два разных описания продукта A и B, а также разные изображения продукта 1 и 2 на коэффициент конверсии. Для этого изображения и описания комбинируются друг с другом, так что получаются следующие комбинации:

  • Описание A;
  • Изображение В;
  • Описание B;
  • Изображение А.

В этом простом примере есть максимум четыре различных возможных комбинации — с каждой дополнительной переменной количество возможных комбинаций будет логически увеличиваться. Четыре различных версии сайта теперь представлены потенциальным покупателям, которые открывают соответствующую страницу продукта в магазине. Весь трафик делится поровну между всеми четырьмя вариантами. Чем выше посещаемость и дольше период наблюдения, тем значительнее результаты.

Преимущества и недостатки многовариантного тестирования

Поскольку многовариантные тесты, такие как A / B-тесты, проводятся только тогда, когда веб-сайт, приложение или магазин уже работают в сети, они имеют преимущество по сравнению с тестами, которые проводятся на этапе разработки проекта. 

В отличие от A / B-тестирования, многовариантное тестирование не ограничивается двумя сравнительными версиями. Это значительно упрощает проверку нескольких различных элементов, а также предоставляет наблюдателю исчерпывающую информацию о взаимодействии различных компонентов. Цифры многовариантных тестов не только показывают, какие комбинации отрицательно или положительно влияют на коэффициент конверсии в отдельном случае, они также передают конкретную, статистически подтвержденную картину того, какие компоненты и каким образом способствуют общему успеху веб-проекта. Таким образом, знания, полученные в результате многомерного тестирования, могут также сыграть важную роль в разработке будущих проектов.

Однако для того, чтобы результаты многомерного теста имели желаемую информативную ценность, необходим стабильно высокий трафик — хотя бы потому, что он распределяется по крайней мере на четыре, а часто и больше тестовых копий. Другая проблема с процедурой тестирования всегда выражается, когда одна или несколько тестируемых переменных не имеют никакого влияния на цель преобразования, особенно когда дело доходит до интерпретации результатов. Здесь многовариантное тестирование может быстро оказаться неправильным выбором, что излишне усложняет процесс оценки в отличие от простого A / B-теста.

Как найти подходящую процедуру тестирования

Лучший метод проверки вашего веб-проекта зависит от различных факторов, при этом, безусловно, наиболее важную роль играет объем трафика. Если вы только начинаете работу со своим веб-сайтом и работаете с очень ограниченным количеством посетителей, при многовариантном тестировании вы не получите никакой надежной статистики, которая предоставит информацию об успехе отдельных вариантов, даже за более длительный период наблюдения. В таком случае рекомендуется проверять функциональность отдельных переменных в последовательных A / B-тестах. С другой стороны, если ваш веб-сайт имеет высокий трафик, многомерные тесты экономят время и требуют меньше усилий.

Если у вашего веб-проекта достаточно трафика, и вы решили провести многовариантное тестирование, вы не должны рассматривать это как карт-бланш и излишне встраивать множество переменных. Для достижения оптимального результата рекомендуется действовать как можно более стратегически и позволять только самым важным переменным соревноваться друг с другом путем предварительного отбора. На всякий случай можно даже дважды проверить результат теста с последующим A / B-тестом.


Влияние баннерной слепоты на интернет-маркетинг

Канонический тег

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

11 + 17 =

Пролистать наверх