Kierowanie ruchu na landing page zamiast na stronę główną pozwala dopasować do odbiorcy komunikację oferty i nakłonić go do realizacji jednego konkretnego celu – np. zostawienia danych kontaktowych, zapisu do newslettera czy pobrania e-booka. Dzięki temu pozyskujesz więcej leadów przy niezmienionym budżecie na działania reklamowe.

W tym wpisie przedstawiam 8 przykładowych stron docelowych wraz z oceną, które elementy zostały poprawnie zaprojektowane, a które warto byłoby poprawić bądź przetestować. Zapoznanie się z nimi pomoże Ci zbudować skuteczniejszy landing page dla Twoich kampanii.

Warto naśladować:

• Kontrast – najważniejsza informacja, czyli cena OC, skutecznie przyciąga wzrok
• Formularz – mocno się wyróżnia od reszty strony, a dodatkowo jest krótki i zrozumiały
• Kolory – świetnie dobrane, współgrają z identyfikacją wizualną marki, jednocześnie zapewniając wysoki kontrast najważniejszych elementów
• Czytelność strony – ograniczenie tekstu do minimum sprawia, że strona jest prosta w odbiorze i szybko można się z nią zapoznać. Pomaga w tym fakt, że ubezpieczenie OC to produkt, który nie wymaga szczegółowego opisania – każdy go rozumie
• Nagrody – budują zaufanie i podkreślają atrakcyjność oferty

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Nagłówek – obecnie jest rozbity na dwie części, przez co trudno jest zauważyć, że „Ubezpieczysz swój samochód“ i „taniej niż myślisz“ to dwie części tego samego zdania. Sam tekst również nadaje się do optymalizacji – np. poprzez zastosowanie czasowników w stylu ”ubezpiecz” zamiast ”ubezpieczysz”
• Dowód społeczny – na stronie brakuje potwierdzenia, że oferta jest atrakcyjna – można je uzyskać np. poprzez dodanie liczby klientów

Warto naśladować:

• USP – komunikowane w widocznym miejscu oraz w zwięzłej, zrozumiałej formie. Korzyści z posiadania konta oraz karty są też dokładniej opisane w dalszej części strony docelowej
• Belka na dole strony – dzięki temu, że podąża za użytkownikiem wraz z przewijaniem strony, ułatwia mu przejście do formularza
• Nagrody – potwierdzają atrakcyjność oferty, zwłaszcza, że zostały przyznane przez niezależne portale branżowe (porównywarki finansowe)
• Prezentacja kroków do założenia konta – dzięki temu użytkownik wie, co musi zrobić, aby je założyć

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Nagłówki – wygodniej byłoby je czytać, gdyby zostały wyrównane do lewej. Nie komunikują korzyści dla klienta i nie nawołują do wykonania akcji
• Zdjęcie – wygląda sztucznie, przez co obniża wiarygodność strony. Proponowałbym je zmienić na bardziej naturalne
• Call To Action – przycisk u góry strony ma odpowiedni kontrast, ale już na ciemno granatowej belce nie wyróżnia się aż tak dobrze. Warto byłoby też jeszcze raz zakomunikować na tekście CTA główną korzyść, czyli 0 zł za prowadzenie konta

Warto naśladować:

• Call To Action – dobrze dobrano zarówno kolor przycisku, jak i tekst, który zawiera czasownik (nawołuje do akcji), a dodatkowo przemyca dwie korzyści dla użytkownika (usługa za darmo i bez zobowiązań).
• USP (Unique Selling Proposition) – nagłówek oraz 3 wartości dostarczane przez produkt, chociaż komunikowane krótkimi słowami, są w pełni zrozumiałe.
• Dowód społeczny – logotypy klientów podnoszą wiarygodność.

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Nagłówki – poza pierwszym nagłówkiem, który jest widoczny i czytelny, pozostałe są zbyt małe, co w połączeniu z nietypowym krojem czcionki obniża czytelność
• Referencje – są za długie, brakuje w nich podkreślenia kluczowych słów lub zdania – np. poprzez dodanie na górze referencji nagłówka lub wyboldowanie najważniejszej części wypowiedzi. Brakuje też zdjęć wypowiadających się osób, które podniosłyby wiarygodność opinii
• Zmarnowane miejsce u góry strony – logotyp oraz numer kontaktowy mogłyby się znajdować w jednej linii, co pozwoliłoby podnieść stronę, jednocześnie żaden element by na tym nie ucierpiał
• Bezpieczeństwo – podajemy wrażliwe dane, jak imię i nazwisko oraz numer telefonu, więc przydałaby się tutaj gwarancja bezpieczeństwa tych informacji, a także link do regulaminu oraz checkbox z wyrażeniem zgody na przetwarzanie danych
• Tło – niebo i ptaki w tle są nieco rozpraszające. Przetestowałbym tutaj wariant z jednolitym tłem.

Warto naśladować:

• USP – komunikacja została w sprytny sposób oparta o przewagi nad konkurencją – na tę stronę docelową można trafić po wpisaniu ”Basecamp” w Google. Przyciąga to uwagę użytkownika (”Jesteście lepsi niż Basecamp? Sprawdzę, dlaczego.”) i zachęca do przeczytania treści na landing page.
• Lista przewag – do jej prezentacji wykorzystano tabelkę, która jest czytelna, a także wiarygodna, ponieważ pokazano również funkcje oferowane przez oba narzędzia (często takie porównania wskazują, że ”nasze” narzędzie potrafi wszystko, a konkurencyjne nic, co zmniejsza wiarygodność).

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Nagłówek – opisuje narzędzie, a nie korzyści dla klienta. Warto byłoby przetestować nagłówek nastawiony na korzyści, np. ”Start managing your projects effectively”
• Call To Action – przede wszystkim mają niski kontrast względem reszty strony, na co składa się podobny do tła kolor oraz dużo elementów znajdujących się wokół nich. Brakuje rozróżnienia na to który z dwóch przycisków jest tym głównym, ponieważ mają ten sam kolor
• USP – sama treść USP jest interesująca – narzędzie jest darmowe, rejestracja jest błyskawiczna, nie wymaga podania numeru karty kredytowej. Forma przekazu sprawia jednak, że te korzyści giną wśród reszty strony, są nieczytelne i łatwo je pominąć, kierując wzrok od razu na pole do podania adresu e-mail
• Dowód społeczny – na stronie docelowej zostały umieszczone logotypy firm, ale brakuje rekomendacji od obecnych klientów, którzy podpisaliby się pod stwierdzeniem, że narzędzie jest faktycznie lepsze od konkurencyjnego Basecampa.

Warto naśladować:

• Grafiki – Podio charakteryzuje się ładnym wizualnie interfejsem, więc umieszczenie w widocznym miejscu screenów narzędzia zachęca do pozostania na stronie
• USP – nacisk na dopasowanie aplikacji do indywidualnych potrzeb i wyróżnienie faktu, że narzędzie zawsze będzie darmowe do 5 kont, to fajne wartości. Dodatkowym plusem jest fakt, że komunikacja korzyści zajmuje mało miejsca
• Dokładnie opisanie funkcji narzędzia. Opisy są nastawione na akcje i korzyści, jakie klient ma dzięki tym funkcjom (nie są techniczne)
• Bezpieczeństwo – dzięki logo McAfee w prawym górnym logo
• Logotypy innych usług – umieszczenie logotypów rozpoznawalnych narzędzi, z którymi Podio jest zintegrowane, zwiększa wiarygodność usługi

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Mało widoczny Call To Action – uwagę przyciągają screeny aplikacji, przycisk CTA ginie wśród innych elementów
• Call To Action na dole strony – przetestowałbym tutaj przenoszenie na górę strony po kliknięciu w CTA na dole bądź dodanie obok niego adresu e-mail
• USP – tekst ”Free forever for up to 5 employees” wygląda jak link. Nie jest to jednak klikalny tekst, przez co można odnieść wrażenie, że na stronie wystąpił błąd. Przetestowałbym też komunikację darmowej usługi, np. poprzez dodanie tam ikony
• Logo McAfee – jest podlinkowane i przekierowuje poza stronę, co zwiększa ryzyko, że użytkownik opuści stronę. Dodatkową treść informującą o zabezpieczeniach lepiej umieścić w tooltipie wyświetlanym po najechaniu na logo bądź w toplayerze wyświetlanym po kliknięciu

Warto naśladować:

• Design – strona jest ładna, ma spójny styl, dobrze dobraną kolorystykę i wysokiej jakości grafiki oraz ikonki
• Dowód społeczny – komunikacja mocno bazuje na bazie klientów oraz ich opiniach. Świetnym posunięciem było tutaj nagranie wysokiej jakości referencji wideo, które skutecznie budują zaufanie – wyglądają profesjonalnie i w 100% wiarygodnie
• Mapa – w przystępny sposób pokazuje zasięg SentiOne. Dane są zaprezentowane w przyjemnej dla oka formie i dzięki temu są czytelniejsze niż zwykły tekst

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Rotator – obrazki i teksty na kolejnych slajdach są fajne, ale rotator sam przeskakuje na kolejne slajdy, co jest nieco irytujące. Strzałki służące do przewijania przesunąłbym wyżej – obecnie wydają się oderwane od całości
• Nagłówki – raz są, a raz ich nie ma (w sekcji z funkacjami / USP). Mają różną wielkość, brakuje spójnego wyrównania – w sekcji z referencjami mamy wyrównanie do lewej, natomiast w sekcji z logotypami klientów wyrównanie do środka. Rekomendowałbym ich ujednolicenie
• USP – komunikacja marketingowa jest nastawiona na funkcje, zamiast na korzyści z nich płynące. Ikonki wyglądają ładnie, ale same teksty niewiele mówią – trudno się dowiedzieć, jak korzystanie z narzędzia przełoży się na rozwój biznesu klienta. Przetestowałbym tutaj teksty komunikujące korzyści w formie ikonka + krótki nagłówek + opis
• Case study – na innej podstronie można znaleźć case study DaWanda, które wymownie obrazuje wpływ narzędzia na biznes – w tym przypadku było to uzyskanie wyniku 99,7% pozytywnych komentarzy dotyczących obsługi klienta. Warto się tym pochwalić w widocznym miejscu

Warto naśladować:

• Kontrast – fioletowe tło pod formularzem od razu przyciąga wzrok i zachęca do jego wypełnienia
• USP – tarcza na środku w przejrzysty sposób komunikuje najważniejszą korzyść związaną z usługą, czyli gwarancję najniższej raty
• Przykład – przedstawienie co wchodzi w skład pełnej kwoty przykładowej pożyczki wyjaśnia jak działa usługa i podnosi poziom zaufania do banku

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Call To Action – jest zbyt mały i zawiera generyczny tekst ”Wyślij”. Skuteczniejszy byłby tekst ”Zamów kontakt” lub ”Chcę otrzymać ofertę”
• Formularz – przede wszystkim brakuje tutaj wyjaśnienia w jaki celu mam podać adres e-mail (przecież kontakt będzie telefoniczny) oraz numer PESEL (spodziewałbym się raczej, że potrzebny jest dopiero w momencie zawierania umów, a nie do prezentacji oferty). Brakuje też tutaj gwiazdek oznaczających obowiązkowe pola formularza – użytkownik może podejrzewać, że adres e-mail jest nieobowiązkowy, skoro zamawia kontakt telefoniczny
• Nagłówek – to, że Alior Bank stoi na straży najniższych rat niewiele mówi klientowi. Tekst powinien jasno komunikować, że zapłacę najniższe raty na rynku, ponieważ bank stoi na ich straży
• Bodźce – warto byłoby dodać elementy przyspieszające decyzję klienta, jak ograniczenie czasowe (chociaż jest to już decyzja biznesowa związana z produktem) lub informację o tym ile osób już skorzystało z oferty

Warto naśladować:

• Call To Action – duży, wyróżniający się przycisk, który dodatkowo zachęca do kliknięcia umieszczonym na nim tekstem – dzięki niemu klient wie dokładnie, czego spodziewać się po kliknięciu
• Nagłówek – jest duży i widoczny, a umieszczona obok niego strzałka skutecznie przenosi wzrok użytkownika w kierunku Call To Action
• Formularz – a tak naprawdę jego brak. To skrajny przypadek dobrej praktyki, jaką jest skracanie formularzy. Wcześniej UnBounce wymagał podania adresu e-mail, imienia i stanowiska. Jako, że celem jest tutaj przekazanie wiedzy i zbudowanie eksperckiej pozycji u potencjalnego klienta, a nie zdobycie adresu e-mail aby wysyłać na niego newsletter, firma zdecydowała się usunąć formularz
• Dowód społeczny – budowany dwutorowo – z jednej strony mamy listę ekspertów, którzy tworzyli kurs, a z drugiej opinie klientów podkreślających kompetencje firmy. Zdjęcia, nazwiska i linki do profili na Twitterze skutecznie budują zaufanie
• Dokładny plan kursu – dzięki niemu wiesz, czego się spodziewać po przejściu dalej
• Drugi Call To Action – tym razem w formie linku na dole strony, który komunikuje korzyści dla biznesu klienta, jakimi są większa liczba leadów oraz klientów

Należy unikać / poprawić / przetestować:

• Wideo – elementem przekonującym mnie do udziału w kursie byłoby przykładowe video z lekcją. Ten element jest komunikowany na stronie docelowej – warto byłoby pójść dalej i pokazać przykład

Podsumowując, tworząc landing page powinieneś zawsze pamiętać o dopracowaniu kluczowych elementów, takich jak USP, budowanie zaufania, klarowny i wyróżniający się CTA, a także możliwie najkrótszy i zrozumiały formularz. Więcej o zasadach projektowania skutecznych stron docelowych przeczytasz we wpisie Pauliny Kamińskiej.

Nowe trendy w projektowaniu landing page w 2026 – personalizacja i UX napędzające konwersje

W 2026 roku skuteczne landing page to nie tylko atrakcyjny design, ale także głęboka personalizacja i doświadczenie użytkownika (UX). Statystyki pokazują, że personalizowane wezwania do działania (CTA) mogą podnieść konwersję nawet o ponad 40 %, a uproszczone, bardziej przejrzyste układy z jedną wyraźną akcją działają lepiej niż rozbudowane strony. Warto też pamiętać o mobilnej optymalizacji, bo większość ruchu dociera dziś z telefonów. Choć średnia konwersja wynosi około 6–7 %, najlepsze strony osiągają ponad 10 % lub więcej, gdy UX i personalizacja są na wysokim poziomie.

Wideo i interaktywne elementy jako narzędzie zwiększania konwersji na landing page

Trendy projektowe wskazują, że osadzenie wideo na landing page może znacząco zwiększyć zaangażowanie odbiorców i poprawić konwersję. Wideo pozwala przekazać kluczowe informacje w sposób dynamiczny i łatwo przyswajalny, a krótkie, interaktywne materiały mogą nawet zwiększyć sprzedaż lub rejestracje o ponad 80 % w porównaniu z samym tekstem. Tego typu elementy pomagają budować zaufanie i utrzymać uwagę odwiedzających, szczególnie gdy są umieszczone tuż nad wezwanie do działania (CTA) i mają jasny powód, by skłonić użytkownika do kolejnego kroku.

Jeśli chcesz zyskać przewagę konkurencyjną dzięki zwiększaniu współczynnika konwersji oraz zwiększyć zysk swojej witryny bez wydawania kolejnej złotówki na reklamę, skontaktuj się z Conversion by poznać nasze podejście. Więcej o optymalizacji współczynnika konwersji dowiesz się pobierając przygotowane przez nas bezpłatne poradniki, raporty oraz case studies.

The post Jak stworzyć skuteczny landing page? 8 przykładów stron docelowych z rekomendacjami zmian first appeared on Conversion.

Stworzenie strony docelowej, która konwertuje nie jest bardzo skomplikowane, ale z pewnością wymaga pewnego know-how i odpowiedniego podejścia.

Przygotuj się na 5 niezbędnych elementów, które powinny zaowocować wysoce efektywnym landing page’em.

Co znajdziesz w tym artykule?
Pierwsze kroki w tworzeniu landing page’y
Grupa docelowa
Value proposition – skuteczna propozycja wartości
Content marketing
Optymalizacja
Landing page w 2026: personalizacja i dynamiczna treść zwiększają konwersje
The Final Cut – podsumowanie

Zaczynajmy!

Pierwsze kroki w tworzeniu landing page’y

Proces tworzenia landing page to proces ciągłej nauki. Zanim jednak w ogóle zaczniesz, powinieneś uformować w swojej głowie jasny cel dla strony. Ustalenie planu z góry powinno być pierwszym krokiem, jeśli chcesz stworzyć efektywny landing page.

Większość stron docelowych ma określony, pojedynczy cel. Tylko w ten sposób możesz mieć pewność, jaką strategię wybrać, aby Twoja kampania marketingowa przebiegała sprawnie. Prosty cel oznacza łatwe decyzje dla odwiedzających.

Unikaj za wszelką cenę rozpraszania uwagi – może ono spowodować spadek konwersji. Powód tego jest dość prosty: ludzie mają mnóstwo innych rzeczy do zrobienia. Stworzenie strony docelowej z prostym celem zwiększa szanse na to, że użytkownicy skupią się na tym, co chcesz im przekazać.

Jasny przekaz i krótkie CTA na swojej stronie docelowej Dollar Shave Club

Załóżmy, że zdecydujesz się spróbować osiągnąć dwa cele za pomocą jednego landing page’a. Postawisz sobie cel „sprzedaj produkt” i cel „zapisz się na wydarzenie”. Są dwa przyciski.Odwiedzający prawdopodobnie będzie zdezorientowany i nie kliknie w żaden i opuści stronę. Twoim zadaniem jest zminimalizowanie miejsca na taki błąd.

Grupa docelowa

Po ustaleniu celu pozostaje jeszcze kilka pytań, a jednym z nich jest „Jaka jest Twoja grupa docelowa?”. Digital marketing polega na wysyłaniu właściwej wiadomości do właściwych osób.

Twoi odwiedzający potrzebują wartości dopasowanych do ich profilu. Jeśli sprzedajesz rozwiązania IT dla klientów korporacyjnych, musisz stworzyć komunikację ze swoją publicznością w specyficzny sposób. To samo działa to dla grup charytatywnych, placówek medycznych i tak dalej. Musisz określić swoją grupę docelową, a następnie przystąpić do wyboru dla niej wartości i tworzenia treści.

Łatwiej powiedzieć niż zrobić. Aby przygotować komunikację dla grupy docelowej, musisz się czegoś o niej dowiedzieć. Bardzo dużo, mówiąc szczerze. A nie ma łatwiejszego sposobu na naukę, niż rozmowa z nimi lub przynajmniej zadawanie pytań. Musisz znaleźć sposób na dotarcie do swojego celu – poprzez e-mail, grupę na Facebooku, profil na Instagramie czy Twittera. Słuchaj, zadawaj pytania i skup się na nauce

Value proposition – skuteczna propozycja wartości

Zanim uzyskasz jakiekolwiek przychody ze swoich stron docelowych i kampanii marketingowych, jest coś, co musisz dać odwiedzającym. Nazywa się to wartością i występuje w różnych formach, niekoniecznie jako coś rozdawanego za darmo. Oczywiście, freebies (case study, przewodniki, ebooki i tak dalej) nadal działają, ale ludzie nie tracą dla nich głowy. To, do czego dążą, to rozwiązanie ich problemów.

Ogranicz chwalenie się, jak to Twój produkt, usługa czy oferta pracy zmienia świat lub kształtuje otaczającą nas rzeczywistość. Skup się na tym, jakie problemy możesz rozwiązać dla swoich przyszłych klientów.

Prosta informacja o korzyściach może być tie-breakerem (Źródło: Amazon Prime)

Musisz im coś obiecać. Jeśli klienci powierzą Ci swoje dane osobowe, a Ty ich zawiedziesz… bądź pewien, że już nigdy nic od Ciebie nie kupią i nigdy więcej Ci nie zaufają.

W kilku słowach: obiecaj prawdziwą wartość i dostarcz ją. Tylko w ten sposób można osiągnąć sukces.

Content marketing

Konwersje nie pojawiają się znikąd – jeśli chcesz je uzyskać, musisz przekonać odwiedzających do podjęcia pożądanych działań. Możesz to osiągnąć komunikując się z nimi za pomocą content marketingu.

Tworzenie treści może wydawać się proste, ale stworzenie dobrej treści wymaga czasu i pewnych umiejętności. Musi być zabawna, konkretna, przekonująca i poprawna.

Ok, przejdźmy w końcu do pisania. Zacznij od przykuwającego uwagę nagłówka, ale unikaj tworzenia clickbait’ów – to nie jest dobre, chyba że masz jakiś poważny powód, aby to zrobić (np. konkretna grupa docelowa). Przekaż wiadomość w kilku słowach, tak jak tutaj:

Krótki, motywujący nagłówek zachęca do zostanie na stronie (Źródło: Heineken)

Po raz kolejny: łatwo jest powiedzieć „zacznij od świetnego nagłówka”, ale wymyślenie go może być trudne. Na szczęście istnieją narzędzia, które mogą to znacznie ułatwić lub przynajmniej posłużyć za inspirację. Jednym z popularnych jest AnswerThePublic. Wystarczy wpisać swoje główne słowo kluczowe, aby otrzymać mnóstwo propozycji do przejrzenia:

Dziesiątki inspiracji na AnswerThePublic

Narzędzie to, jak nietrudno się domyślić, przeznaczone jest do tworzenia tytułów wpisów na blogach, ale możesz spróbować zbudować wokół nich swój idealny nagłówek – postaraj się pozostać oryginalny, mimo że masz wrażenie, że „wszystko już wymyślono”. Może trudno w to uwierzyć, ale wciąż jest nisza, którą możesz wypełnić swoim nagłówkiem (i swoją stroną docelową).

Przechodząc dalej, nie zapomnij o Call to Action. Jest to mały kawałek tekstu, który działa jako ostatnia granica między użytkownikiem a konwersją. Wszystkie te przyciski z „Kup teraz” lub „Dowiedz się więcej” próbują przekonać odwiedzających do konwersji poprzez podjęcie pożądanej akcji – głównie wypełnienie i wysłanie formularza.

Nie ma jednak nic złego w eksperymentach. Czy ktoś kiedyś powiedział, że CTA musi mieć dwa słowa? Zrób je dłuższe, zabawniejsze, bardziej emocjonalne, jeśli chcesz. Jest tylko jedna zasada, którą gorąco polecam Ci przestrzegać: zweryfikuj to potem. O tym słówko za chwilę.

Optymalizacja

Każdy landing page, który tworzysz, powinien być unikalny, a żeby to osiągnąć, musisz nad nim trochę popracować. W większości przypadków oznacza to dużo testowania. Jeśli jeszcze nie słyszałeś o testach A/B, to teraz jest czas, aby nadrobić zaległości!

Jak testować A/B swoje strony docelowe? Przeczytaj nasz kompletny przewodnik!
Optymalizacja landing page’y to znacznie więcej niż tylko testowanie ich elementów i wybieranie tych lepiej konwertujących. Czy słyszałeś kiedyś o koncentracji uwagi? Jest to zdolność do skupienia się w 100% na jednej rzeczy przez określony czas. Rzecz w tym, że staje się on coraz krótszy. W świecie pełnym możliwości, rozpraszaczy i memów nie jesteśmy w stanie utrzymać koncentracji dłużej niż kilka sekund. Dlatego właśnie Twój landing page musi być lekki.

Zdjęcia, filmy, slidery, animacje – to wszystko (zazwyczaj) wygląda świetnie, ale może być naprawdę dużym wyzwaniem dla Twojego hostingu. Postaraj się zachować równowagę pomiędzy wizualnymi fajerwerkami a szybkością ładowania strony docelowej. Nikt nie będzie czekał dłużej niż 5 sekund na załadowanie się Twojej strony. Zbyt ciężki landing page sprawi, że Twoje konwersje będą tylko czczą gadaniną i niczym więcej.

Landing page w 2026: personalizacja i dynamiczna treść zwiększają konwersje

Nowe dane pokazują, że statyczne landing page’e tracą skuteczność na rzecz stron, które dopasowują treść do odbiorcy już podczas wizyty. Dynamiczna personalizacja, czyli zmiana nagłówków, oferta czy CTA w zależności od źródła ruchu, urządzenia lub wcześniejszych działań użytkownika, może podnieść współczynnik konwersji nawet o 25 %. Dzięki temu każdy odwiedzający widzi bardziej trafny komunikat, co zwiększa szanse na wykonanie pożądanej akcji. Taki trend wynika z dominacji ruchu mobilnego oraz rosnących wymagań dotyczących doświadczenia użytkownika.

AI-napędzana optymalizacja treści landing page – generowanie i testowanie na żywo

Sztuczna inteligencja zaczyna odgrywać kluczową rolę w tworzeniu i optymalizacji stron docelowych. Nowoczesne narzędzia potrafią analizować zachowania odwiedzających w czasie rzeczywistym i proponować warianty tekstów, obrazów czy CTA dopasowane do celów kampanii. Dzięki integracji z danymi analitycznymi AI może również automatycznie testować różne wersje strony i sugerować najlepsze rozwiązania, co skraca czas iteracji i zwiększa skuteczność konwersji bez ręcznego ustawiania każdego testu.

The Final Cut – podsumowanie

Praca nad idealnym landing page to podróż, nie jednodniowa wycieczka, ale na końcu warto. Wszystko, czego nauczysz się podczas tworzenia swojego pierwszego i każdego kolejnego landing page’a, zaowocuje w przyszłości, pozwalając Ci budować coraz lepsze.

Pamiętaj, że nie ma czegoś takiego jak idealny landing page. Zawsze możesz coś poprawić, aby zwiększyć konwersję. Bądź przygotowany na zmiany, które mogą nie przynieść oczekiwanych rezultatów. Czasami wystarczy szybki rollback.

Zachowaj prostotę – wytnij wszystkie elementy, które nie są konieczne. Szczegółowe informacje możesz zawrzeć gdzieś dalej w procesie sprzedaży. Traktuj landing page jako zapowiedź swojego produktu lub usługi. Próba wciśnięcia zbyt wielu informacji na stronę docelową może być odpychająca dla odwiedzających.

Wykonaj szybki test przed publikacją – jest to dobra praktyka, która pomoże Ci wyeliminować drobne błędy.

I ostatnie słowa: aby stworzyć wysoko konwertujący landing page, skup się na problemach do rozwiązania, a nie na produkcie do sprzedania.

The post 5 niezbędnych elementów do stworzenia strony docelowej o wysokiej konwersji first appeared on Conversion.

Narzędzia takie jak Optimizely pozwalają przeprowadzić test A/B praktycznie każdemu – i to w kilka minut. Z jednej strony rozwiązuje to wiele problemów, ale z drugiej stwarza ryzyko testowania losowych elementów strony. Podążanie tą ścieżką nie wróży nic dobrego.

Sprawdzony i powtarzalny proces przeprowadzania testów A/B jest tym, czego każda organizacja potrzebuje. Prawidłowo przeprowadzone testy składają się także na efektywnie przeprowadzony audyt UX.

Od ponad 5 lat działamy na rynku i podczas pracy przy ponad 70 projektach wykształciliśmy proces, który wygenerował miliony złotych dla naszych klientów. Proces składa się z 6 kroków i pomoże Ci zrobić z testów maksymalny użytek.

W oparciu o doświadczenie zdobyte podczas przeprowadzania szeregu testów A/B stworzyliśmy następujący proces. Wykonaj te 6 kroków, aby przeprowadzić test A/B, który przyniesie wzrost przychodów. Nasz proces pomoże Ci podejmować decyzje na podstawie danych i zwiększy zwrot z inwestycji w optymalizację współczynnika konwersji.

1. Zidentyfikuj słabe strony z pomocą danych ilościowych

Dane ilościowe powiedzą Ci, które strony są skuteczne, a które nie. Istnieje wiele narzędzi do śledzenia i mierzenia aktywności użytkowników (np. Google Analytics, Adobe Analytics czy AT Internet). Bez względu na to, którego z nich używasz, upewnij się, że zbierasz poprawne dane.

Zanim rozpoczniesz analizę, przeprowadź szczegółowy audyt narzędzia. Podejmujesz decyzje na podstawie danych, zatem dbaj o ich rzetelność. Zawsze uwzględniamy ten krok w zakresie projektu, ponieważ na każdej stronie występuje co najmniej jeden błąd wpływający negatywnie na jakość danych.

Audyt narzędzia jest idealnym momentem na zaplanowanie śledzenia dodatkowych elementów strony. Im więcej danych, tym bardziej szczegółowy wgląd w testowanie może zostać uzyskany. Po audycie przychodzi czas na zidentyfikowanie tych sekcji strony, które wypadają gorzej niż powinny.

W pierwszej kolejności powinieneś wziąć pod uwagę strony, które ściągają dużo ruchu i jednocześnie są istotne dla osiągnięcia celu (konwersji). Przeprowadź analizę tak dokładną, jak to tylko możliwe – dokonaj segmentacji odbiorców, rzuć okiem na schematy zachowania, sprawdź skuteczność lejka konwersji, współczynnik odrzuceń dla stron docelowych, źródła ruchu itd.

Model przedstawiony powyżej pomoże Ci zidentyfikować strony, na których powinieneś się skupić w pierwszej kolejności. Szukaj stron, które generują dużo ruchu, są istotne z punktu widzenia przychodu i mają poważne problemy z treścią oraz użytecznością.

2. Rozpoznaj problem dzięki analizom jakościowym

Liczby nie powiedzą Ci, dlaczego użytkownicy nie konwertują. Musisz ich zapytać lub oglądać. Istnieje wiele technik, które dostarczą Ci mnóstwa informacji na temat Twoich klientów. Najważniejsze to zrozumieć zarówno konwertujących, jak i ‘niekonwertujących’ użytkowników.

Nigdy nie lekceważ potęgi wywiadu z pracownikami obsługi klienta i działu sprzedaży. Pracują oni bardzo blisko z klientem, dlatego mogą dostarczyć Ci informacji, których nigdzie indziej nie znajdziesz.

Przykład? Specjalista ds. obsługi klienta powiedział mi kiedyś, że użytkownicy często pytają go, czy ktoś będzie w stanie rozpoznać po tytule przelewu bankowego, że korzystają z usługi. Nigdy nie wpadłbym na to, że ten czynnik mógłby powstrzymać kogoś od konwertowania na portalu randkowym.

Ankiety są bogatym źródłem informacji. Zalecamy wysyłkę ankiet do istniejących klientów, aby zapytać, jak usłyszeli o firmie, dlaczego zdecydowali się na zakup usługi/produktu oraz jak opowiedzieliby o tym znajomym. To pomaga zrozumieć motywację, wartości i język klienta.

Ankiety dostępne na stronie (np. Qualaroo czy Survicate) są niezwykle użyteczne. Osobiście jestem wielkim fanem “ankiety trzech pytań” polecanej przez Avinasha Kaushika. Używam jej notorycznie i często jestem zaskoczony rezultatami.

Strony kontaktowe są uważane za mało istotne, natomiast pewnego razu zauważyłem, że aż 23% użytkowników pewnego banku uznało, że intencją ich wizyty na stronie był kontakt z bankiem. Co ważniejsze, tylko 18% z nich osiągnęło cel. Gdyby nie ta ankieta, nigdy nie pomyślelibyśmy, żeby skupić się na stronie kontaktowej, która okazała się tak ważna dla banku, z którym współpracowaliśmy.

Nie zapominaj o mapach cieplnych (heatmapach) i clickmapach. Oprogramowanie takie jak CrazyEgg czy Hotjar jest łatwe do zainstalowania – możesz zrobić to przez Google Tag Managera bez wsparcia ze strony działu IT. Wiedza o tym, na co użytkownicy patrzą na stronie, jaką treść czytają, jak dużo przewijają i w co klikają, jest wartościowa i pomoże Ci zdecydować, które elementy wymagają testowania i poprawy.

Ewaluacja heurystyczna jest szybką i skuteczną metodą na znalezienie problemów na Twojej stronie. Po prostu otwierasz stronę i zaczynasz szukać elementów, które można zmienić, usunąć lub dodać. Wszystko bazuje na doświadczeniu i wiedzy. Celem jest wypisanie jak największej liczby elementów.

Im więcej ewaluacji heurystycznych przeprowadzisz, tym lepiej będą Ci wychodzić, ale zawsze powinieneś mieć ze sobą model, który pomoże Ci generować pomysły. Wypróbuj wypracowany przez nas model analizy eksperckiej, który opisuje 6 czynników wpływających na zachowanie użytkowników.

Ewaluacja heurystyczna to świetny sposób na szybkie generowanie pomysłów do testowania. Po prostu określasz, które element strony można usunąć, zmienić lub dodać. Skup się na czynnikach przedstawionych w modelu Heuristic Framework i zapisz jak najwięcej pomysłów.

Badania użyteczności to metoda powszechnie używana przez UX designerów podczas budowania strony internetowej od podstaw, ale równie dobrze możesz jej użyć do zgromadzenia pomysłów do testowania. Przeprowadź kilka badań z członkami swojej grupy docelowej (3-5 badania w zupełności wystarczą) i z pewnością zaobserwujesz problemy z użytecznością i komunikacją marketingową, o których istnieniu nigdy byś nie pomyślał.

Znasz swoją stronę zbyt dobrze i dlatego nie dostrzegasz problemów, które mogą być oczywiste dla nowych użytkowników. Testy użyteczności pomogą Ci w ich rozpoznaniu. Świetnym pomysłem jest przeprowadzenie badania przez Skype i nagranie ekranu użytkownika, abyś później mógł na spokojnie do niego wrócić i wyciągnąć wnioski.

3. Ustalenie priorytetów, czyli od czego zacząć

Jeśli wykonasz dwa pierwsze kroki procesu, powinieneś mieć w zanadrzu mnóstwo problemów wraz z pomysłami na ich rozwiązanie. Potrzebujesz miejsca, w którym je przechowasz.

My zazwyczaj używamy arkusza w Google Docs, gdzie opisujemy problem i jego rozwiązanie. Umieszczamy tam zrzuty ekranu zarówno problematycznego elementu, jak i potencjalnego rozwiązania, które znaleźliśmy na innych stronach (wizualizacja czyni przekazanie myśli łatwiejszym). Na koniec określamy potencjalny wpływ zmiany na współczynnik konwersji (lub inne metryki) oraz złożoność rozwiązania (z technicznego punktu widzenia). Te dwa czynniki mnożymy przez siebie i decydujemy, co będziemy testować w pierwszej kolejności.

Powinieneś testować jedną zmianę na raz. Dla każdego testu A/B powinna być stworzona hipoteza. Ja robię to w formie stwierdzenia “jeśli… to… ponieważ…”, np. “jeśli zmienimy kolor przycisku CTA na pomarańczowy, to większa liczba użytkowników w niego kliknie, ponieważ będzie bardziej widoczny”.

To dobry sposób na weryfikację czy jesteś w stanie znaleźć logiczne wytłumaczenie tego, dlaczego konkretna zmiana powinna wpłynąć na wzrost współczynnika konwersji.

4. Kodowanie

Zanim rozpoczniesz test, musisz stworzyć różne wersje strony. Jeśli usprawnienia są na tyle małe, że można je wprowadzić bez wiedzy technicznej (np. w edytorze wizualnym czy Optimizely), możesz zrobić to na własną rękę. Zwykle proces ten składa się z tworzenia makiet (i napisania treści, jeśli to konieczne) i grafik oraz kodowania.

Im bardziej złożone są Twoje zmiany, tym dłużej zajmie cały proces. Oczywiście czas trwania zależy też od dostępności zasobów IT oraz skuteczności operacyjnej. Kluczowym elementem tego kroku jest zapewnienie jakości.

Problemy techniczne ze stroną mogą popsuć Twój test. Upewnij się, że sprawdziłeś wszystkie wersje strony, który wezmą udział w teście. Każdy błąd spowodowany niską jakością kodowania wypaczy wyniki testu. Testowanie wersji strony z błędami to strata czasu, zatem poświęcenie kilku dodatkowych godzin na jej sprawdzenie z pewnością się opłaci.

5. Testowanie

Jeśli zapytasz mnie o najważniejszą rzecz w testowaniu, bez wahania odpowiem: statystyka. Testy A/B to naukowe podejście do optymalizacji strony internetowej. Musisz grać według określonych zasad, jeśli chcesz być pewny, że wyniki testu będą wiarygodne.

Wprowadzanie zmian dla wszystkich użytkowników, gdy test nie jest statystycznie istotny, jest wielkim ryzykiem. W takiej sytuacji wyniki mogą być przypadkowe, co z kolei może wpłynąć negatywnie na współczynnik konwersji w długim okresie.

Zanim rozpoczniesz test, użyj kalkulatora – oszacuj, jak wielu użytkowników potrzebujesz do osiągnięcia wyników istotnych statystycznie. Pamiętaj, że uzyskanie istotności statystycznej na poziomie 95% nie jest jednak wystarczającym sygnałem do zatrzymania testów.

Test powinien trwać co najmniej jeden cykl gospodarczy (optymalnie dwa). Ludzie zachowują się w różny sposób w zależności od dnia, zatrzymują się w różnych fazach procesu podejmowania decyzji lub potrzebują więcej czasu aby konwertować. Przeprowadzanie testu przez dłuższy okres czasu osłabia wpływ tych czynników i czyni wyniki bardziej wiarygodnymi.

Niezależnie od narzędzia do testowania, którego używasz, zawsze integruj je z oprogramowaniem śledzącym, np. z Google Analytics 4. W innym wypadku szczegółowa analiza wyników i zachowania użytkowników jest niemożliwa.

Szczegółowy wgląd w to, co zdarzyło się podczas testu, jest kluczowy do zrozumienia czy wprowadzone zmiany przyniosły oczekiwane efekty. Ponadto dostarcza świeżej porcji pomysłów do przetestowania.

Poza tym zalecam zintegrować narzędzie z CRMem. Dlaczego? Pozwól, że opowiem Ci krótką historię. Po pierwszej analizie testu A/B, który oparty był wyłącznie na danych z Google Analytics, zaobserwowaliśmy wzrost współczynnika konwersji o 50%. Porównaliśmy więc listę transkacji z CRMem i usunęliśmy spam, anulowane oraz zduplikowane zapisy. Poziom wzrostu współczynnika konwersji spadł do 20% – to ogromna różnica. Nie wiedzielibyśmy tego, gdybyśmy nie oznaczyli transakcji z CRMu wersją strony, którą zobaczył konkretny użytkownik dokonujący konwersji.

6. Wyciąganie wniosków

Współczynnik konwersji będzie nadrzędną metryką w większości testów A/B, które przeprowadzisz. Ważnym jest jednak, aby nie skupiać się tylko na niej podczas analizowania wyników. Zdarza się, że współczynnik konwersji wzrasta, ale średnia wartość zamówienia spada, co w efekcie daje niższy przychód.

Wprowadzenie zmian dla 100% użytkowników, bazując wyłącznie na wzroście współczynnika konwersji, może zaszkodzić rentowności firmy.

Współczynnik konwersji nie jest metryką, która powie Ci jak dobrze ma się biznes. Twoim celem jest zwiększenie rentowności, a nie tylko współczynnika konwersji. Podczas analizy wyników testu zwracaj uwagę na metryki takie jak przychód, średnia wartość zamówienia i jakość leadów.

Patrząc wyłącznie na współczynnik konwersji, “challenger-1” wygląda jak pewny zwycięzca. Ale czy powinniśmy od razu wprowadzić tę wariację strony dla wszystkich użytkowników? Niekoniecznie. Jak pewnie zauważyłeś, średnia wartość zamówienia (Average Order Value) oraz przychód (Revenue) dla tej wariacji są gorsze niż dla oryginału. W tym przypadku wprowadzanie zmian opartych wyłącznie na współczynniku konwersji doprowadziłyby do zmniejszenia przychodu firmy. Dlatego właśnie powinieneś zwracać uwagę na inne metryki.

Na przykład, usunięcie wielu pól z formularza podczas optymalizacji strony docelowej jest kuszące. To niemalże gwarancja wzrostu współczynnika konwersji.

Problem w tym, że leady generowane w ten sposób mogą być gorszej jakości, więc sprzedawcy poświęcą więcej czasu potencjalnym klientom, którzy ostatecznie niczego nie kupią. Taka sytuacja zwykle prowadzi do wyższych kosztów operacyjnych i mniejszej rentowności.

Pamiętaj o tym, że testy A/B dużo częściej się nie udają niż kończą powodzeniem. Co zatem zrobić gdy test się nie uda? Daj hipotezie kolejną szansę. Często problem określony jest trafnie, natomiast potrzebne jest lepsze rozwiązanie. Spróbuj podejść do rozwiązania jeszcze 2-3 razy po tym, jak test się nie powiedzie. Jeśli test w dalszym ciągu nie daje pozytywnych rezultatów, sformułuj kolejną hipotezę.

Musisz mieć rację zaledwie kilka razy aby zwiększyć przychód z pomocą testów A/B. Potraktuj wszystkie niepowodzenia jak okazję do lepszego poznania swoich użytkowników.

Zapętlaj cały proces

Po tym jak przeprowadzisz test A/B i dokładnie go przeanalizujesz, wróć do pierwszego kroku i zacznij pracę nad kolejnym testem. Nigdy nie powinieneś zaprzestać zbierania i analizowania danych, więc rób to raz na jakiś czas. Możesz wprowadzić procedurę, np. zestaw analiz i raportów, które przeprowadzasz raz na miesiąc. Niech będzie to dla Ciebie źródłem pomysłów na testowanie.

Sekretem udanego testowania jest utrzymanie dobrze zorganizowanego procesu – pozwoli Ci on na ciągłą poprawę testów A/B. Stwórz plan działania, ustal terminy i tego się trzymaj. Pozostań jednak elastyczny i zmieniaj plan, jeśli to konieczne.

Pamiętaj o tym, że inwestycja w testy A/B to długoterminowe działanie. Z każdym miesiącem Twój biznes będzie zyskiwał więcej. Musisz być konsekwentny. Opieraj swoje działania na podstawie danych – sukces nawiedzi Cię prędzej niż myślisz.

Jak wykorzystać zaawansowane metody A/B testing w 2026 – trendy i innowacje

W 2026 roku A/B testing to nie tylko proste porównywanie wariantów. Nowe podejścia, takie jak hybrydowe eksperymenty łączące testy po stronie klienta i serwera, pozwalają szybciej uzyskać wiarygodne wyniki i lepiej radzić sobie z ograniczeniami technicznymi oraz prywatnością danych. Takie strategie skracają czas realizacji testów i minimalizują obciążenie deweloperów, co oznacza, że możesz częściej i efektywniej optymalizować doświadczenia użytkowników bez kompromisów jakości danych.

Wzrost skuteczności testów dzięki AI i automatyzacji eksperymentów

Coraz więcej narzędzi A/B testing wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania wariantów, segmentacji użytkowników i automatycznego alokowania ruchu do najlepszych wersji. AI-asystowane testowanie nie tylko przyspiesza proces eksperymentów, ale też podnosi wskaźnik trafnych hipotez i poprawia wyniki – firmy stosujące takie rozwiązania widzą większe szanse na znalezienie zwycięskich wariantów w krótszym czasie. Dzięki automatycznym rekomendacjom i analizie w czasie rzeczywistym marketerzy mogą skupiać się na strategii, a nie manualnej optymalizacji.

Zastanawiasz się nad rozpoczęciem procesu optymalizacji współczynnika konwersji w swojej firmie? Chcesz zwiększyć przychody bez wydawania kolejnej złotówki na pozyskiwanie ruchu? Skontaktuj się z nami, a opowiemy Ci o naszym podejściu, które gwarantuje wzrost współczynnika konwersji Twojej witryny.

The post Sprawdzony proces przeprowadzania testów A/B first appeared on Conversion.

W tym artykule omówiono, czym są testy A/B, dlaczego mają znaczenie oraz jak je przeprowadzać. Przedstawione zostaną również narzędzia wspierające testowanie i analiza wyników. Na zakończenie znajdziesz odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania dotyczące optymalizacji współczynnika konwersji. W analizie danych online kluczowe jest nie tylko ich zbieranie, ale także właściwa interpretacja i skuteczne wykorzystanie w biznesie. W tym artykule przedstawiona zostanie struktura procesu analizy oraz porównanie narzędzi do testów A/B.

Osoby zainteresowane konkretnymi zagadnieniami, takimi jak porównanie narzędzi do testów A/B, mogą skorzystać z nawigacji lub spisu treści. W artykule pojawią się również odniesienia do innych materiałów, których pełna lista wraz z linkami znajduje się na końcu wpisu. Wprowadzanie małych zmian w serwisach e-commerce może przynieść znaczące korzyści. Przykładem jest historia dużego e-commerce z branży fashion, który zbudował silną markę i bazę lojalnych klientów.

Wprowadzenie
Testy A/B – Podstawa analizy konwersji
Małe zmiany vs redesign
Sezonowość i analiza wyników
Jak AI napędzana autoadaptacją zmienia przyszłość testów A/B?
Rodzaje testów
Jakie narzędzia wykorzystać do testów A/B?
Testy AA i AB – jak działają i jakie korzyści przynoszą?
Korzyści z testów A/B w serwisie internetowym
Podsumowanie

Wprowadzenie

Analiza współczynnika konwersji w serwisach e-commerce często prowadzi do błędnych wniosków. Zmiany w danych mogą wynikać z wielu czynników, które niekoniecznie są związane z samą stroną internetową. Jak zatem sprawdzić, czy wprowadzone modyfikacje rzeczywiście wpływają na współczynnik konwersji? Kluczową metodą są testy A/B.

W tym artykule omówiono, czym są testy A/B, dlaczego mają znaczenie oraz jak je przeprowadzać. Przedstawione zostaną również narzędzia wspierające testowanie i analiza wyników. Na zakończenie znajdziesz odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania dotyczące optymalizacji współczynnika konwersji. W analizie danych online kluczowe jest nie tylko ich zbieranie, ale także właściwa interpretacja i skuteczne wykorzystanie w biznesie. W tym artykule przedstawiona zostanie struktura procesu analizy oraz porównanie narzędzi do testów A/B.

Osoby zainteresowane konkretnymi zagadnieniami, takimi jak porównanie narzędzi do testów A/B, mogą skorzystać z nawigacji lub spisu treści. W artykule pojawią się również odniesienia do innych materiałów, których pełna lista wraz z linkami znajduje się na końcu wpisu. Wprowadzanie małych zmian w serwisach e-commerce może przynieść znaczące korzyści. Przykładem jest historia dużego e-commerce z branży fashion, który zbudował silną markę i bazę lojalnych klientów.

Testy A/B – Podstawa analizy konwersji

Testy A/B są wykorzystywane do sprawdzania skuteczności zmian wprowadzanych na stronie internetowej. Użytkownicy odwiedzający serwis są losowo dzieleni na dwie grupy: kontrolną (wersja A), w której nic się nie zmienia, oraz testową (wersja B), w której wprowadzane są modyfikacje podlegające analizie. Każdy użytkownik, który trafi do jednej z tych grup, zostaje przypisany do konkretnej wersji za pomocą plików cookie. Dzięki temu, jeśli wróci na stronę w trakcie trwania testu, zobaczy tę samą wersję, co wcześniej.

Dla obu grup rejestrowane są kluczowe metryki, w szczególności współczynnik konwersji, który jest głównym wskaźnikiem skuteczności zmian. Analiza wyników testu A/B pozwala określić, która wersja lepiej wpływa na użytkowników. Ponieważ zarówno wersja A, jak i wersja B funkcjonują w tych samych warunkach, podejście to opiera się na zasadzie ceteris paribus – przy założeniu, że wszystkie inne czynniki pozostają bez zmian. Wszystkie pozostałe elementy, takie jak kampanie marketingowe, pozostają identyczne we wszystkich wersjach. Jedyną różnicą jest testowana zmiana.

Małe zmiany vs redesign

Właściciele firmy przez lata rozwijali biznes, opierając go na stałych klientach. Podczas jednej z konferencji jeden z właścicieli usłyszał o nowych trendach w projektowaniu stron internetowych. Po wydarzeniu uznał, że konieczny jest redesign serwisu.

Firma i tak planowała migrację na Magento, dlatego zdecydowano, że przy tej okazji zostanie przeprowadzony pełny redesign sklepu. Założeniem było zwiększenie współczynnika konwersji o 15%. Założono, że projekt potrwa 8 miesięcy, a jego budżet wyniesie 850 tys. zł. W praktyce przebiegł inaczej. Na początku współczynnik konwersji spadł z 2,3% do 1,2% i utrzymywał się na tym poziomie przez kilka dni. Z czasem zaczął rosnąć, ale dopiero po kilku miesiącach wrócił do wartości wyjściowej.

Projekt zakończył się po 14 miesiącach zamiast planowanych 8, a budżet został znacznie przekroczony, osiągając 1 150 000 zł. Czy można uznać to za sukces? Zdecydowanie nie. Redesign rzadko kończy się sukcesem, ponieważ to rewolucyjna zmiana, a użytkownicy zazwyczaj nie lubią radykalnych modyfikacji. Lepszym podejściem do rozwoju serwisu jest wdrażanie małych zmian. Taką strategię stosował przez lata Amazon, uznawany w branży za pioniera prawidłowego podejścia do rozwoju serwisów internetowych.

Charakterystyczną cechą tego podejścia jest wprowadzanie i testowanie wielu drobnych zmian. Zanim jakakolwiek modyfikacja zostanie wdrożona, przechodzi przez testy. Można je określić jako podejście ewolucyjne, w przeciwieństwie do rewolucyjnego.

Takie działanie ma wiele zalet. Przede wszystkim pozwala na pełną kontrolę nad wprowadzanymi zmianami i precyzyjne ulepszanie konkretnych elementów serwisu. Małe zmiany ułatwiają identyfikację, które rozwiązania działają na użytkowników, a które nie. Dodatkowo umożliwiają kontrolowanie i izolowanie wpływu innych zmiennych, które mogą jednocześnie oddziaływać na skuteczność testowanego elementu. Drugim powodem jest szybkość wdrożenia i analizy. Małe zmiany można wprowadzać znacznie szybciej, podczas gdy duże projekty trwają miesiącami, często przekraczając terminy i budżety. Krótszy czas trwania testu pozwala na szybsze gromadzenie danych i wyciąganie wniosków, co zwiększa elastyczność i umożliwia sprawniejsze wprowadzanie poprawek.

Po trzecie, wdrażanie małych zmian minimalizuje ryzyko. Jeśli rekomendacja okaże się nietrafiona, można ją przetestować na ograniczonej grupie użytkowników, a następnie poprawić lub całkowicie wycofać. Dzięki temu nie ponosi się wysokich kosztów alternatywnych, które mogłyby wystąpić przy wdrażaniu dużych zmian.

Mniejsze zmiany ułatwiają również zarządzanie zasobami. Krótszy czas wdrożenia oznacza mniejsze zaangażowanie zespołu i niższe nakłady pracy. Wiele z tych modyfikacji można przeprowadzić za pomocą edytorów typu WYSIWYG (What You See Is What You Get), które są dostępne w większości narzędzi do testów A/B. Dzięki nim można samodzielnie testować różne elementy strony bez konieczności angażowania zespołu deweloperskiego.

Ostatecznie, podejście to wspiera proces ciągłego doskonalenia. Regularne wprowadzanie drobnych zmian pozwala na większą elastyczność i szybsze reagowanie na potrzeby użytkowników.

Sezonowość i analiza wyników

Sklepy internetowe często doświadczają znaczących wahań sprzedaży w zależności od pory roku. Pierwszy ciepły weekend nie zawsze oznacza wzrost przychodów, a zmiany wprowadzone poza sezonem mogą prowadzić do błędnych wniosków dotyczących ich skuteczności.

Przykładowo, jeśli sklep rowerowy wdraża zmiany zimą i porównuje wyniki sprzedaży po nadejściu wiosny, wzrost współczynnika konwersji może wynikać nie tyle z wprowadzonych usprawnień, co z naturalnego sezonowego wzrostu zainteresowania rowerami.

Poniżej przedstawione są dwa wykresy z Universal Analytics. Pierwszy z nich porównuje listopad z grudniem, kiedy w serwisie nie wprowadzono żadnych zmian. Wzrost współczynnika konwersji wyniósł 69%, co wynikało z sezonowego zwiększenia aktywności zakupowej przed świętami. Drugi wykres pokazuje ten sam okres rok do roku, gdzie wzrost wyniósł 26%, mimo że w serwisie nie dokonano żadnych modyfikacji.

Aby eliminować wpływ czynników zewnętrznych na ocenę skuteczności zmian w serwisie, stosuje się testy A/B. Pozwalają one na rzetelną analizę wpływu nowych rozwiązań na wyniki sprzedaży.

Jak AI napędzana autoadaptacją zmienia przyszłość testów A/B?

Nowe narzędzia eksperymentalne z 2025 roku pokazują, że wartość testów A/B rośnie, gdy dodamy do nich AI. Algorytmy potrafią dziś generować warianty, automatycznie dobierać grupy użytkowników oraz dynamicznie alokować ruch – co przyspiesza testy i zwiększa ich skuteczność.

Autoadaptacyjne testy i uczenie się z wielu eksperymentów jednocześnie

Nowe ramy badawcze – jak zaproponowany w 2025 AgentA/B – pozwalają symulować zachowania użytkowników za pomocą modeli LLM, co umożliwia testy nawet bez realnego ruchu. Dzięki temu małe serwisy czy aplikacje o niskim ruchu mogą testować więcej wariantów szybciej i taniej – adaptując interfejs w locie.

Rodzaje testów

Podstawową metodą są testy A/B, w których jedna wersja serwisu pozostaje niezmieniona (wersja kontrolna), a druga zawiera testowaną modyfikację. Można również rozszerzyć testy o kolejne warianty, oznaczając je literami C, D itd.

Innym podejściem są testy multiwariacyjne, w których analizowane są różne sekcje serwisu. Każda sekcja może mieć kilka wariantów, a ich kombinacja pozwala na dokładniejsze określenie, które zmiany mają największy wpływ na konwersję.

Dzięki testowaniu możliwe jest podejmowanie lepiej uzasadnionych decyzji opartych na danych, zamiast na sezonowych wahaniach sprzedaży. Testy multiwariacyjne są rzadziej stosowane, częściej pojawiają się na landing page’ach z dużym ruchem kampanijnym. Wymagają one znacznej liczby użytkowników, ponieważ im więcej wersji alternatywnych, tym większa próba jest potrzebna do uzyskania wiarygodnych wyników.

Istnieją również testy ścieżki, w których analizowana jest cała sekwencja działań użytkownika. Na przykład, jeśli testowany jest cały proces checkout, losowanie wersji odbywa się na poziomie wejścia do koszyka. Wówczas jedna ścieżka obejmuje oryginalny zestaw adresów URL, a druga – wersję testową.

Wyróżnia się testy client-side i server-side. W testach client-side informacja o wersji, którą użytkownik otrzymał, jest zapisywana w ciasteczku. Może jednak zobaczyć inną wersję, jeśli wyczyści pliki cookie lub zmieni urządzenie. To potencjalna wada tego podejścia, choć jej wpływ jest ograniczony, ponieważ testy powinny trwać przez określony czas, a liczba użytkowników zmieniających urządzenie lub czyszczących ciasteczka w trakcie testu jest niewielka.

Testy server-side pozwalają na zapisanie wersji testu w bazie danych, co jest szczególnie przydatne w serwisach wymagających logowania. Dzięki temu użytkownik, który musi się zalogować, zawsze widzi tę samą wersję, którą otrzymał na początku testu.

Losowy przydział wersji eliminuje wpływ wszystkich czynników poza tym, który jest testowany, co zapewnia rzetelność wyników. Aby skutecznie ocenić, czy wprowadzane zmiany działają, warto testować pojedyncze modyfikacje. Przy niewielkim ruchu w serwisie jedna zmiana może jednak nie przynieść wystarczającej różnicy, by określić jej statystyczną istotność.

Jakie narzędzia wykorzystać do testów A/B?

Dawniej Google oferowało kilka narzędzi do testów A/B. Początkowo był to Google Website Optimizer, później eksperymenty Content Experiment w Google Analytics. Przez pewien czas brakowało dedykowanego rozwiązania, aż pojawił się Google Optimize. Jednak około 2,5 roku temu został on całkowicie wycofany, co oznacza, że obecnie Google nie oferuje darmowego narzędzia do testów A/B.

Obecnie na rynku dostępnych jest ponad 100 narzędzi do testów A/B. Najpopularniejsze, z których korzystają nasi klienci, to Visual Website Optimizer, Optimizely, AB Tasty i Convert.

Przygotowaliśmy porównanie tych narzędzi. Link do zestawienia znajduje się w opisie – aby uzyskać dostęp, wystarczy podać adres e-mail. W zestawieniu omówiono funkcje poszczególnych narzędzi, co ułatwia wybór najlepszego rozwiązania. Aby oszacować koszt narzędzia w zależności od ruchu na stronie, można skorzystać z kalkulatora. Zmiana średniej liczby użytkowników potrzebnych do jednego testu pozwala określić miesięczne obciążenie finansowe związane z danym narzędziem. Dodatkowo w zakładkach znajdują się wyjaśnienia poszczególnych elementów porównania, co ułatwia podjęcie decyzji o wyborze odpowiedniego rozwiązania.

Warto jednak zaznaczyć, że wybór narzędzia to drugorzędna kwestia w procesie optymalizacji współczynnika konwersji. Kluczowe są analiza danych i wdrażanie zmian, które wynikają z tych analiz.

Wielu klientów, zwłaszcza ci, którzy obawiają się wysokich kosztów, decyduje się na budowę własnych rozwiązań. Własne systemy są tańsze w utrzymaniu, ponieważ eliminują koszty związane z obsługą zewnętrznych narzędzi. Implementacja takich narzędzi jest bardziej wymagająca, ponieważ wymaga wsparcia zespołu IT. Po pierwsze, konieczne jest stworzenie systemu losowania, a następnie zakodowanie szablonów lub innych elementów do testowania. Z tego względu rozwiązania te są częściej wybierane przez firmy o wyższym poziomie dojrzałości analitycznej, które regularnie przeprowadzają testy A/B.

Czym jest dojrzałość analityczna? To poziom zaawansowania organizacji w zakresie analizy danych, w tym umiejętność skutecznego wykorzystywania testów A/B.

Tworząc własne narzędzie do testowania, kluczowe jest uwzględnienie dwóch czynników: odpowiedniej wielkości próby oraz losowości doboru użytkowników. Aby upewnić się, że system działa poprawnie, warto regularnie przeprowadzać testy AA, które pozwalają zweryfikować, czy losowanie grup testowych przebiega prawidłowo.

Testy AA i AB – jak działają i jakie korzyści przynoszą?

Test AA polega na losowym przypisaniu użytkowników do dwóch identycznych wersji serwisu – wersji A oraz… wersji A. Obie grupy widzą dokładnie ten sam wariant strony, a różnice w metrykach między nimi nie powinny występować.

Dzięki temu można zweryfikować, czy mechanizm losowego przydzielania użytkowników do grup działa poprawnie. Jeśli test nie wykazuje istotnych statystycznie różnic między grupami, oznacza to, że system losowania działa prawidłowo i nie wpływa na wyniki późniejszych testów A/B.

Korzyści z testów A/B w serwisie internetowym

Często pojawia się pytanie, czy testy A/B prowadzą do wzrostu współczynnika konwersji. W rzeczywistości sam test A/B nie powoduje tej zmiany – wzrost konwersji jest wynikiem wprowadzenia skutecznej modyfikacji na stronie.

Proces optymalizacji rozpoczyna się od analizy danych, na podstawie których formułowane są rekomendacje. Testy A/B pozwalają następnie zweryfikować, czy zaproponowane zmiany rzeczywiście poprawiają wyniki. Ich kluczową rolą jest więc potwierdzenie skuteczności rekomendacji i eliminacja ryzyka wprowadzania zmian, które mogłyby negatywnie wpłynąć na konwersję. Można spojrzeć na to z innej perspektywy – czy nadal osiągamy korzyści, jeśli test zakończy się niepowodzeniem? Nelson Mandela mawiał: „Nigdy nie przegrywam. Albo wygrywam, albo się uczę.” To podejście dobrze oddaje istotę analizy danych i testów A/B.

Jeśli wprowadzamy zmianę na stronie i przeprowadzamy test A/B, a nowa wersja okazuje się mniej skuteczna od oryginalnej, nie jest to porażka, lecz cenna lekcja. Otrzymujemy jasny sygnał, że dana modyfikacja nie powinna zostać wdrożona w obecnej formie i wymaga dalszej pracy.

Trudno czasem wyjaśnić tę ideę osobom na wyższych szczeblach organizacji. Można jednak zwrócić uwagę na alternatywny scenariusz – gdyby zmiana została wdrożona bez testowania, mogłaby negatywnie wpłynąć na współczynnik konwersji, generując znaczące koszty. Testowanie pozwala uniknąć takich błędów i podejmować decyzje oparte na danych, a nie przypuszczenia. Idealny test A/B powinien trwać od 10 do 14 dni, jednak nie dłużej niż 4 tygodnie. Wiarygodność testu A/B oznacza, że uzyskana różnica jest statystycznie istotna.

Aby sprawdzić statystyczną istotność wyników, można skorzystać z dostępnych kalkulatorów, które umożliwiają wprowadzenie odpowiednich parametrów testu i ocenę wyników.

Czy test A/B może negatywnie wpłynąć na działanie sklepu? W przypadku gotowych narzędzi do testowania nie ma powodów do obaw. Jeśli jednak testy są prowadzone za pomocą własnego systemu losowania i podmiany wersji, szczególnie na różnych URL-ach, należy zadbać o odpowiednią konfigurację indeksowania. Warto wówczas zastosować parametry noindex i nofollow, aby zapobiec niepożądanym efektom w wynikach wyszukiwania. Szczegóły warto konsultować ze specjalistami od SEO.

Które elementy sklepu internetowego najlepiej testować? Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi. Analizę warto rozpocząć od danych ilościowych.

Podczas targów handlowych przedstawiałem prezentację na temat wykorzystania GA4 do optymalizacji konwersji. Link do niej znajduje się poniżej. Opisałem w niej trzy raporty, które pozwalają szybko zidentyfikować obszary do optymalizacji współczynnika konwersji (tzw. low-hanging fruits). Dane ilościowe stanowią punkt wyjścia, a kolejne etapy analizy pozwalają na dalsze usprawnienia. Analiza ilościowa wskazuje, gdzie występuje problem, natomiast dane jakościowe pozwalają zrozumieć jego naturę i sformułować konkretne rekomendacje.

Podsumowanie

Testy A/B to jedno z najskuteczniejszych narzędzi do weryfikacji, czy planowane zmiany w serwisie wpływają pozytywnie na użytkowników i poprawiają jego efektywność. Warto korzystać z tego podejścia, aby podejmować decyzje oparte na danych. Każda większa modyfikacja, zanim zostanie wdrożona, powinna zostać zweryfikowana, aby uniknąć negatywnego wpływu na konwersję i kosztów alternatywnych wynikających z gorszego wyniku nowej wersji.

Analiza danych i odpowiednio przeprowadzone testy A/B pozwalają lepiej zrozumieć zachowania użytkowników oraz skutecznie optymalizować proces sprzedaży. Pamiętajmy, że nawet negatywny wynik testu dostarcza cennych informacji, które przyczyniają się do dalszego rozwoju serwisu. Dzięki temu możliwe jest ciągłe doskonalenie strategii marketingowych i zwiększanie efektywności działań w internecie.

Dziękuję za uwagę. Jeśli uważasz ten materiał za wartościowy, podziel się nim z innymi, których może zainteresować.

The post Testy A/B w e-commerce – kompletny przewodnik + porównanie narzędzi do testów A/B first appeared on Conversion.

Czym są testy użyteczności?
Zalety testów zdalnych
Jak to wygląda?
Jak przygotować?
Po co badamy?
Kogo oraz jak zapytamy?
O co zapytamy?
Jakie dane zaprezentujemy?
Podsumowanie

Do połowy lat 90., badania użyteczności (usability) były domeną zaawansowanych laboratoriów, co sprawiało, że mogły sobie na nie pozwolić wyłącznie duże firmy. Wraz z rozwojem internetu stało się konieczne uproszczenie tych badań, tak aby stały się one dostępne dla każdego. Było to powodem rozwoju zdalnych metod testowania użyteczności.

Testy użyteczności pozwalają na wykrycie obszarów, które utrudniają realizację potrzeb użytkownika oraz wpływają negatywnie na jego satysfakcję w trakcie korzystania ze strony.

Zasada działania jest prosta: obecni lub potencjalni użytkownicy starają się zrealizować różnego rodzaju zadania według opracowanego wcześniej scenariusza. Na podstawie obserwacji zachowań wyciągane są wnioski będące podstawą wprowadzanych zmian. Rezultat? Zwiększenie współczynnik konwersji oraz zadowolenia użytkownika.

Testy użyteczności są również doskonałym źródłem inspiracji dla testów A/B, zwiększają bowiem ich skuteczność („A/B Testing is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it”).

Ile osób potrzeba do przeprowadzenia „sensownych” testów? Czerwona kreska podpowiada że 8. Dzisiaj już wiemy, że to nieprawda.

Istnieje wiele sposobów testowania użyteczności. Część z nich wymaga bezpośredniego kontaktu z użytkownikiem. Przeprowadza się je zazwyczaj w specjalnie do tego celu przystosowanych pracowniach badawczych.

Czasem, przez wzgląd na ograniczenia finansowe lub krótki terminy realizacji projektów, nie mamy możliwość przeprowadzenia kompleksowych badań z udziałem użytkowników. W takich sytuacjach, można wspomóc się narzędziami do testów użyteczności przez przeglądarkę – testami zdalnymi.

Zdalne testy użyteczności to metoda prowadzenia badań zakładająca, że moderator oraz osoba badana są oddzieleni od siebie przestrzennie i/lub czasowo. Dzięki temu, można uzyskać bardzo szczegółowe informacje na temat zachowań ludzi w naturalnym dla nich otoczeniu.

W dalszej części tekstu opiszę jak można przygotować i przeprowadzić zdalne testy scenariuszowe.

Czym są testy użyteczności?

Testy użyteczności to metoda badawcza, w której rzeczywiście użytkownicy wykonują wcześniej określone zadania w interfejsie (np. strona www, aplikacja) – a badacze obserwują, gdzie napotykają trudności. Celem jest odkryć, co działa intuicyjnie, a co wymaga poprawy, zanim projekt wejdzie w produkcję lub zostanie udostępniony szerzej.

Dlaczego testy użyteczności są ważne?

Dzięki testom użyteczności wychwytujesz realne problemy, które użytkownik napotyka – te, których samemu byś nie dostrzegł. Badania te pomagają zmniejszyć porzucenia (np. koszyka w sklepie), poprawić intuicyjność interfejsu i zwiększyć konwersję. Nawet przy niewielkiej grupie uczestników (ok. 5 osób) można znaleźć większość krytycznych błędów UX.

Zalety testów zdalnych

Zdalne badania pozwalają użytkownikom korzystać z ich własnych komputerów, dzięki czemu mogą pracować w ich naturalnym środowisku, co zwiększa jakość uzyskanych danych. Dodatkowe zalety to:

• Niski koszt– świetne rozwiązanie dla projektów z niewielkim budżetem. Przeprowadzenie serii badań przez przeglądarkę może być mniej kosztowne niż wynajmowanie focusów w różnych miastach będących miejscem zamieszkania grupy docelowej.
• Prostota – większość narzędzi w sposób automatyczny pozwala przygotować, zebrać, zanalizować i zaprezentować dane w formie użytecznych wizualizacji i wykresów.
• Szybkość – proces przygotowania trwa zazwyczaj kilka godzin, czas poświęcony na przygotowanie raportu spada do minimum.
• Elastyczność – testy można włączyć i wyłączyć w dowolnym momencie lub uruchomić kilka mniejszych testów w tym samym czasie.
• Efektywność – możemy dotrzeć do osób, które w innym przypadku mogłyby zostać pominięte. Brak ograniczeń geograficznych umożliwia uzyskanie reprezentatywnej próby użytkowników.

Zdalne testy można było przeprowadzić „bezinwazyjnie”, czyli bez konieczności podpinania jakiegokolwiek skryptu pod strony, co doskonale sprawdza się np. przy testach porównawczych (benchamarkingowych).

Jak to wygląda?

Użytkownikom, poprzez interaktywny „interfejs” zawarty w postaci poziomej ramki, zostają zaprezentowane kolejno instrukcje.

Zdalne testy scenariuszowe cieszą się w naszym kraju coraz większą popularnością.

Po zakończeniu zadania informacje takie jak: procent osób, które ukończyły zadanie, strony z których „odpadali” użytkownicy oraz czas potrzebny na wykonanie zadań zostają zwizualizowane w postaci interaktywnych statystyk. Po każdym zadaniu istnieje możliwość wstawienia pytań ankietowych (doskonały sposób na zdobycie dodatkowych informacji i sugestii odnośnie tego jak można usprawnić stronę).

Testy zdalne to doskonały sposób na sprawdzenie hipotez powstałych na podstawie wcześniejszych badań z użytkownikami i audytów eksperckich.

Jak przygotować?

Można wyróżnić następujące etapy przeprowadzania zdalnych testów użyteczności:

1. Określenie celu – po co badamy?
2. Rekrutacja uczestników – kogo oraz jak zrekrutujemy?
3. Zaprojektowanie testu – o co zapytamy?
4. Analiza wyników – jakie dane zaprezentujemy?

Po co badamy?

Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie „problemu badawczego”, czyli określeniu celu przeprowadzenia testu. Konieczne jest jednoznaczne określenie, czego chcemy się dowiedzieć i jakie są nasze założenia. Cel główny powinien zostać rozbity na kilka celów szczegółowych (odzwierciedlonych w pytaniach testowych) wyrażonych w zrozumiały i mierzalny sposób.

W trakcie ustalania celów dobrze jest mieć na uwadze główne aspekty użyteczności:

• łatwość i płynność nawigacji
• czytelność układu strony
• architektury informacji
• zrozumiałość zawartych treści
• sposób prezentacji informacji
• łatwość i skuteczność wyszukiwania
• estetykę

Po przeprowadzeniu klasycznych testów użyteczności dla jednego z klientów odkryliśmy, że część osób nie zdaje sobie sprawy, iż oferowane przez sklep meble można zakupić w promocji – „100 zł taniej!”.

Przykładowa karta produktu – stół rozkładany w cenie 1399 zł.

Jak wielki odsetek osób odwiedzających stronę nie była świadoma promocji? Nie byliśmy pewni, więc postanowiliśmy sprawdzić jak duży jest to problem. Zaprosiliśmy do testu 1000 osób, zrekrutowanych przez pop-up umieszczony na stronie klienta. W instrukcji poprosiliśmy o znalezienie wybranego mebla, następnie prosząc o podanie informacji o cenie.

Po 24 godzinach udało nam się zebrać wyniki (w badaniu wzięło udział 1600 osób, z czego 1000 ukończyło wszystkie zadania – tylko te wyniki były brane pod uwagę).

Okazało się, że jedynie 20% osób potrafiło podać poprawną cenę produktu. Oznacza to, że 800 potencjalnych klientów nie było świadomych promocji.

Większość użytkowników nie potrafiła podać poprawnej ceny produktu.

Na podstawie rezultatów badań, na wszystkich kartach produktu zmieniono sposób informowania o promocji.

Nowy sposób informowania o promocjach w sklepie.

Kogo oraz jak zapytamy?

Istnieje wiele sposobów na pozyskanie osób do testów. Jakość wyników zależy przede wszystkim od doboru grupy, która będzie reprezentatywna, czyli odzwierciedlała docelowych odbiorców serwisu lub usługi. Osoby do testów zdalnych można zrekrutować przez:

• pop-up umieszczony na stronie,
• bezpośredni link do badania (mailing, social media, etc.),
• panel respondentów online,
• agencję rekrutacyjną.

Poznańska agencja marketingowa Interactive Solutions postanowiła zaangażować użytkowników w proces redesignu strony marki Aussie (produkty do pielęgnacji włosów). Agencja zdecydowała się skorzystać z integracji narzędzi zdalnych z międzynarodowym panelem badawczym i wybrała grupę respondentów wedle kluczowych kryteriów demograficznych (kraj, płeć, wiek, zatrudnienie).

Do testów wybrano respondentów z Wielkiej Brytanii.

W trakcie testów zadawano ogólne pytania dotyczące zwyczajów zakupowych konsumentów (ankieta). Następnie zmierzono czas potrzebny na zapoznanie się z zawartością różnych wersji strony (zdalne testy scenariuszowe). Na końcu poproszono o ocenę atrakcyjności layoutu (click testing – nie mylić z click trackingiem). Wypuszczenie badania, analiza wyników wraz z przesłaniem rekomendacji do klienta zajęło 24h.

Wyniki badań potwierdziły, że layouty zaprojektowano w sposób dopasowany do grupy docelowej.

O co zapytamy?

W mojej opinii, najtrudniejszą częścią przygotowań do testowania jest poprawne sformułowanie zadań oraz pytań ankietowych. Zadania powinny odnosić się do najczęstszych czynności, jakie użytkownicy wykonują na stronie. Co więcej, muszą być zrozumiałe przez osoby biorące udział w testach. Źle sformułowane pytania negatywnie odbiją się na jakości pozyskanych danych i trafności wyciągniętych wniosków.

Przeważnie schemat pytania do testów scenariuszowych brzmi następująco:

Załóżmy, że [wprowadzenie] i chciałbyś zrealizować [potrzeba/cel]. Sprawdź czy na stronie znajduje się [miejsce/produkt], który pozwoli Ci zrealizować [potrzeba/cel].

Bardzo dobry artykuł o typach zadań w testach użyteczności oraz jak poprawnie je formułować znajdziesz na blogu UXbite.

Testy scenariuszowe można wzbogacić pytaniami ankietowymi. Uzyskane odpowiedzi pozwolą lepiej zrozumieć zachowania użytkowników, cele jakie sobie stawiają, źródła ich potrzeb. Przykładowe pytania:

• Co Twoim zdaniem ułatwiłoby składanie zamówienia w sklepie?
• Czy uważasz, że informacje podane na tej stronie są zrozumiałe?
• Co Ci się najbardziej podoba na stronie? Dlaczego?
• Co najbardziej Ci się nie nie podoba na stronie? Dlaczego?
• Czy masz jakieś inne uwagi, pytania, lub wątpliwości?

Ważne – pilotaż!

Zawsze sprawdź scenariusz przed testami przepuszczając go przez kilkanaście osób. Dowiesz się, czy zadania są zrozumiałe, czy w trakcie ich wykonywania przez użytkowników nie wystąpiły techniczne problemy (np. zmiana layoutu strony), czy o czymś nie zapomniałeś. Pozwoli Ci to zidentyfikować ewentualne problemy i potencjalnie zaoszczędzić kilka godzin pracy.

Jakie dane zaprezentujemy?

Dobrze zaplanowane i przeprowadzone testy pójdą na marne, jeśli ich wyniki nie zostaną umiejętnie przekazane. Dobrze przygotowany raport powinien być napisany prostym językiem, odnosić się do zebranych wyników oraz – co bardzo ważne – zawierać wnioski z badań.

Warto pamiętać, że odbiorcy naszego raportu mogą być różni (developerzy, management, graficy). Nie dla każdego słownictwo branżowe, specjalistyczne bądź użyte skróty będą zrozumiałe. Kilkuletnia praktyka zawodowa pokazuje, że raport krótszy jest lepszy od dłuższego (jest on również trudniejszy do stworzenia)

Na szczęście w przypadku testów zdalnych większość wykresów i grafik wystarczy jedynie przekleić do prezentacji.

Na zakończenie sekcji anegdotka – Johann Wolfgang Goethe napisał kiedyś do jednego z przyjaciół całkiem spory list. Na końcu w postscriptum dopisał jeszcze:
„Szanowny panie hrabio, przepraszam za tak długi list, ale nie miałem czasu, żeby sformułować go krócej.”

Podsumowanie

Zdalne testy pomagają spojrzeć na Twoja swoją stronę z punktu widzenia użytkownika i wyciągać wnioski na podstawie obserwacji jego zachowań. Twarde dane ilościowe powiedzą nam jak bardzo coś nie działa. Wzbogacenie testów o dane jakościowe (ankiety: opinie, komentarze, preferencje) pozwoli zrozumieć dlaczego.

Istnieje wiele narzędzi, które pozwalają testować zdalnie. W przypadku zdalnych, scenariuszowych testów użyteczności warto wyróżnić:

• Loop11
• UserZoom
• Usability Tools
• Webnographer

Każde z nich ma swoje mocne i słabe strony.

Osobiście, lubię łączyć testy zdalne z moderowanymi. Na często zadawane pytanie „które są lepsze” odpowiadam – to zależy. Testy zdalne pozwalają zbadać wąski wycinek omawianych zagadnień bardzo dokładnie. I chociaż nie są w stanie zastąpić klasyczny testów użyteczności, mogą być ich doskonałym uzupełnieniem. Od kilku lat znajdują coraz szersze zastosowanie z uwagi na bardzo niski koszt oraz szybki czas uzyskania wyników.

Mam nadzieję, że przedstawione powyżej przykłady będą przydatne w Twojej pracy i pomogą Ci w przygotowaniu pierwszego testu.

Jeśli chcesz zyskać przewagę konkurencyjną dzięki zwiększaniu współczynnika konwersji oraz zwiększyć zysk swojej witryny bez wydawania kolejnej złotówki na reklamę, skontaktuj się z Conversion by poznać nasze podejście. Więcej o optymalizacji współczynnika konwersji dowiesz się pobierając przygotowane przez nas bezpłatne poradniki, raporty oraz case studies. A jeśli dopiero zaczynasz przygodę z ecommercem i chcesz urzeczywistnić swój pomysł na sklep internetowy, to daj znać – przeprowadzamy również wdrożenia Magento i chętnie zmierzymy się z nowym wyzwaniem!

Autor: Bartosz Mozyrko

CEO @ UsabilityTools.com – jednej z największych na świecie platform SaaS dedykowanej poprawie konwersji i użyteczności stron internetowych.
Fan modelów I funnelów. Czasami pisze po polsku, czasami po angielsku. Uwielbia dzielić się wiedzą.

The post Jak przeprowadzić szybkie i tanie testy użyteczności przez przeglądarkę? first appeared on Conversion.

Często nasi klienci i marketerzy zadają podobne pytania: „Jakie elementy na stronie wpływają najbardziej na wzrost konwersji?”, „Które zmiany w checkout przynoszą największe efekty?” czy „Jak często testy A/B przynoszą negatywny wynik i co wówczas robić?”. To naturalne, że szukamy gotowych, uniwersalnych „złotych rad”. Jednak zamiast na nich polegać, warto skupić się na dogłębnym zrozumieniu własnych użytkowników oraz na metodycznym testowaniu zmian w kontekście konkretnej strony, branży i grupy docelowej.

Rozwiązania, które sprawdziły się u innych – prezentowane na konferencjach czy w case studies – choć cenne, nie gwarantują sukcesu w każdym przypadku. Fakt, że optymalizacja przyniosła wzrost konwersji w jednym sklepie internetowym, nie oznacza, że zadziała u wszystkich. Dlatego, zamiast szukać uniwersalnych odpowiedzi, kluczowe jest nauczenie się analizowania danych, wyciągania wniosków i samodzielnego testowania różnych rozwiązań. Tylko w ten sposób można zbudować skuteczną strategię optymalizacji opartą na realnych zachowaniach użytkowników, a nie na ogólnikowych rekomendacjach. Nasze doświadczenie, zdobyte w kilkudziesięciu projektach i ponad 200 testach A/B, to potwierdza.

Czym są testy A/B i dlaczego są kluczowe?
Testy A/B w praktyce: kiedy „złote zasady” zawodzą?
Ewolucja optymalizacji konwersji: od CRO do CXO
Optymalizacja doświadczeń (CXO): trzy filary sukcesu
Podsumowanie

Czym są testy A/B i dlaczego są kluczowe?

Dla uporządkowania wiedzy, warto przypomnieć, czym są testy A/B. Mechanizm polega na tym, że użytkownicy trafiający do serwisu są dzieleni na dwie grupy. W teście A/B analizujemy dwie wersje strony – wersję oryginalną (kontrolną) oraz wersję B, w której wprowadzamy określone zmiany. Celem testu jest sprawdzenie, czy zmodyfikowany element wpływa na wskaźniki konwersji. Każdą z wersji analizujemy osobno, porównując ich efektywność. Na tej podstawie wyciągamy wnioski, które wspierają decyzje dotyczące dalszych optymalizacji.

W testach A/B analizujemy dane ilościowe, porównując współczynniki konwersji dla wersji A i wersji B. Różnica między nimi to efekt testowanej zmiany. Kluczowe jest to, że wszystkie inne czynniki, które mogą wpływać na sprzedaż w sklepie internetowym, są identyczne dla obu wersji. To właśnie główna zaleta testów A/B — umożliwiają analizę wpływu pojedynczego elementu na zachowanie użytkowników. Celem testów A/B jest systematyczne zwiększanie konwersji. Warto jednak zaznaczyć, że same testy nie generują wzrostów. To zmiany wprowadzane na podstawie wyników testów prowadzą do realnych efektów. Zmiany te są częścią szerszego procesu optymalizacji.

Testy A/B w praktyce: kiedy „złote zasady” zawodzą?

W tym wpisie przedstawiam proces, który stoi za skutecznymi testami A/B — jego elementy, momenty przełomowe oraz sytuacje, w których przestaje działać zgodnie z oczekiwaniami. Zamiast omawiać popularne sposoby na zwiększanie konwersji znane z case studies czy prezentacji konferencyjnych, warto przyjrzeć się im krytycznie. Wiele z tych metod może nie działać w konkretnym przypadku, mimo że brzmią przekonująco i są szeroko promowane. W tym wpisie przedstawiam pięć rzeczywistych testów A/B. Każdy z nich został publicznie udostępniony, dlatego można je samodzielnie sprawdzić i przeanalizować. Opisane testy pokazują, jak łatwo można wyciągnąć błędne wnioski z danych, jeśli nie podejdzie się do analizy z odpowiednią ostrożnością. To ważna lekcja dla wszystkich, którzy wykorzystują testy A/B w e-commerce lub digital marketingu. Oceniając skuteczność rozwiązań, nie wystarczy kierować się wynikami innych firm – trzeba zweryfikować, czy dane rozwiązanie działa w naszej konkretnej sytuacji. Serwis goodui.org prezentuje wyniki testów A/B w formie porównania dwóch wersji stron. W każdym teście przedstawiona jest wersja oryginalna oraz zmodyfikowana, a celem jest ocena, która z nich osiągnęła lepszy wynik pod względem konwersji.

W jednym z testów goodui.org analizowano kartę produktu. Po lewej stronie znajdowała się wersja oryginalna, a po prawej zmodyfikowana, w której dodano testimonial w formie wideo. Test miał na celu sprawdzenie, czy taki element wpływa na wzrost współczynnika konwersji. Około 15% uczestników wskazało poprawnie. Kto był zdania, że wygrała wersja B? W tej grupie było więcej osób, choć część nie miała zdania. Zwyciężyła jednak wersja A, co oznacza, że większość się pomyliła.

Drugi test dotyczył dodawania produktu do koszyka. W oryginalnej wersji sklepu internetowego, po dodaniu produktu, z boku ekranu pojawiała się informacja potwierdzająca ten krok. Właściciele sklepu postanowili sprawdzić, czy to miejsce nadaje się do cross-sellingu. W nowej wersji pojawił się top layer, przyciemniający resztę strony i prezentujący dodatkowe produkty. Kto uważa, że wygrała wersja A? Kilka osób podniosło rękę. W trzecim teście analizowaliśmy wpływ informacji o postępie w checkout. W wersji oryginalnej użytkownik widział tekstowe oznaczenie: „krok 1 z 4”. W wersji testowej zastosowaliśmy graficzny wskaźnik pokazujący, na jakim etapie procesu zakupowego aktualnie się znajduje. Wielu uczestników zakładało, że wersja B okaże się skuteczniejsza. Tymczasem wyniki pokazały coś innego — to wersja A osiągnęła lepsze rezultaty.

W kolejnym teście A/B zwyciężyła wersja B. Dotyczył on procesu dodawania do koszyka na karcie produktu. W wersji oryginalnej przycisk call to action znajdował się na dole strony, przez co był niewidoczny, dopóki użytkownik nie przewinął całej treści. W wersji B zastosowano pływający przycisk call to action, który był stale widoczny. Zdecydowana większość użytkowników lepiej reagowała na wersję B, co potwierdziły wyniki testu. W branży digital marketingu większość specjalistów ma już spore doświadczenie i wyczucie, co powinno działać, a co nie. Wszyscy funkcjonujemy w podobnym środowisku i mamy świadomość, jakie są dobre praktyki, a co budzi wątpliwości.

Różnorodność opinii na temat poszczególnych specjalizacji jest naturalna — nie brakuje też żartów czy memów dotyczących analityków internetowych. To pokazuje, jak mocno zakorzenione są pewne stereotypy i postrzeganie ról w świecie Digital Analytics. Jak postrzegają nas przedstawiciele różnych grup – rodzice, przyjaciele, klienci? Najwięcej satysfakcji daje kontakt z klientami. Często firmom, z którymi współpracujemy, wydaje się, że wzrosty, jakie osiągamy wspólnie, są efektem przypadkowych działań. Tymczasem wyniki testów A/B pokazują, że to, co wydawało się skuteczne, w praktyce nie działa. To nie magia, ale rezultat dobrze zaplanowanego procesu: identyfikujemy, co nie działa, a następnie to poprawiamy.

Brzmi atrakcyjnie, ale początki nie były proste. Gdy zakładaliśmy Conversion w 2010 roku, mieliśmy wrażenie, że trafiliśmy na zestaw gotowych rozwiązań – jakbyśmy znaleźli księgę sprawdzonych metod na poprawę konwersji. Z czasem okazało się, że skuteczność analityki online opiera się nie na uniwersalnych receptach, ale na ciągłym testowaniu, analizowaniu i wdrażaniu zmian opartych na danych. W latach 2010–2012 niektóre rozwiązania e-commerce działały niemal automatycznie. Przykładem było dodanie komunikatu w checkout, że użytkownik znajduje się w bezpiecznej strefie zakupów. W tamtym czasie wiele sklepów wykorzystywało ten zabieg, ponieważ podnosił on poczucie bezpieczeństwa użytkownika i wpływał pozytywnie na konwersję.

Obecnie niewiele sklepów wciąż informuje o „bezpiecznej strefie” podczas finalizacji zamówienia. Podobnie było z informowaniem o przewidywanym terminie dostawy — kiedyś wystarczyło dodać taką informację w koszyku, by testy A/B wskazywały nawet 10% wzrost konwersji. Dziś to już standard, który użytkownicy uznają za oczywisty element procesu zakupowego. To pokazuje, jak dynamicznie zmieniają się zachowania konsumentów i standardy w e-commerce. Warto regularnie testować nowe rozwiązania, nawet jeśli kiedyś coś działało „samograjem”, ponieważ schematy, które kiedyś zwiększały konwersję, dziś mogą być niewystarczające. Spróbujmy podejść do tego jeszcze raz.

W przypadku różnych metod ratowania porzuconych koszyków – takich jak bezpieczna strefa zakupów, rezerwacja koszyka czy próby jego odzyskania – często efekt końcowy przypomina prezentację Cybertrucka Elona Muska. Zaprezentowany jako pojazd z kuloodpornymi szybami, miał udowodnić swoją wytrzymałość podczas konferencji prasowej. Demonstracja zakończyła się jednak pęknięciem szyby na oczach całego świata. Podobnie bywa z niektórymi wdrożeniami funkcji e-commerce. Choć koncepcja wygląda dobrze na papierze, rzeczywiste działanie w praktyce może zawieść oczekiwania. Warto zatem dokładnie testować i analizować każdy element procesu zakupowego, zanim zostanie on zaprezentowany użytkownikom. Eksperyment, który przeprowadziliśmy, pokazuje, że rozwiązania skuteczne w innych firmach nie zawsze sprawdzają się u każdego. Nawet pomysły, które na pierwszy rzut oka wydają się niedorzeczne, mogą przynieść dobre rezultaty w konkretnym kontekście.

Ewolucja optymalizacji konwersji: od CRO do CXO

Przechodząc do dalszej części — jednym z kluczowych procesów wpływających na wzrost współczynnika konwersji jest optymalizacja konwersji, znana jako Conversion Rate Optimization (CRO). W Conversion zajmujemy się CRO od początku istnienia firmy. W początkowych latach, około 2010–2012, proces ten był znacznie prostszy. Przez pewien czas analiza danych była znacznie prostsza. Wystarczyło mieć dostęp do odpowiedniego „podręcznika”, który pozwalał szybko wdrożyć skuteczne rozwiązania. Jednak sytuacja zaczęła się zmieniać w latach 2012–2016. W tym okresie coraz większe znaczenie zaczęła odgrywać mobilność. Uczestnicy konferencji z tamtych lat z pewnością pamiętają, że jednym z najczęściej zadawanych pytań było: „Czy to działa na mobile?”. Właśnie wtedy u wielu naszych klientów realizowaliśmy liczne projekty związane z wdrażaniem RWD (responsive web design). Wraz z popularyzacją smartfonów konieczne stało się przeprojektowanie stron internetowych tak, aby dostosowywały się do różnych rozdzielczości ekranów i nadal prezentowały kluczowe treści w sposób czytelny i intuicyjny.

Obecnie temat użyteczności nabrał jeszcze większego znaczenia. Na potwierdzenie — według danych sprzed dwóch tygodni, w Polsce działa już około 42 tysięcy specjalistów z obszaru UX, czyli osób zajmujących się projektowaniem doświadczeń użytkownika. W latach 2012–2016 obserwowaliśmy dynamiczny rozwój dobrego designu projektowanego od zera. Wraz z jego upowszechnieniem zaczęliśmy zauważać, że testy A/B w naszych projektach coraz rzadziej przynosiły pozytywne rezultaty. Po pierwsze, rzadziej udawało się osiągać istotne statystycznie zwycięstwa w testach. Po drugie, prowadziło to do coraz mniejszej liczby wprowadzanych zmian.

Nie oznacza to jednak, że cały proces przestał działać. Rok wcześniej, podczas prezentacji na scenie A, przedstawiłem konwersję jako wypadkową dwóch czynników: motywacji użytkownika oraz poziomu oporu, jaki stawia serwis. Porównałem wtedy serwis do mostu. Po jednej stronie rzeki stoją odwiedzający, po drugiej – klienci. Jeśli użytkownik ma odpowiednią motywację, a serwis nie stawia zbędnych barier, to użytkownik z powodzeniem przechodzi na drugą stronę – staje się klientem. Warto pamiętać, że skuteczność optymalizacji i testów A/B zależy nie tylko od jakości designu, ale również od tego, jak dobrze rozumiemy potrzeby użytkowników i potrafimy im umożliwić realizację ich celów.

W podejściu do optymalizacji konwersji zaszła istotna zmiana. W przypadku sklepów internetowych mamy do czynienia z dwoma różnymi celami, które często się ścierają. Z jednej strony jest to cel e-commerce, czyli realizacja transakcji — cel właściciela sklepu. Z drugiej strony — cel użytkownika, z którym odwiedza sklep. Motywacje użytkowników są bardzo zróżnicowane. Badania pokazują, że istnieje kilkadziesiąt powodów, dla których użytkownicy odwiedzają sklep internetowy. Mogą szukać inspiracji, sprawdzać szczegóły techniczne, czytać opisy produktów, porównywać ceny lub przeglądać opinie innych klientów. Ważne jest, że tylko jedna z tych motywacji pokrywa się z celem właściciela sklepu — złożeniem zamówienia. Według analiz, jedynie około 4% użytkowników odwiedza sklep internetowy z zamiarem natychmiastowego zakupu. Pozostała większość realizuje inne potrzeby — informacyjne, porównawcze lub inspiracyjne.

Zrozumienie tych intencji jest kluczowe w procesie optymalizacji konwersji. Dopasowanie komunikacji, układu strony i treści do różnych etapów ścieżki zakupowej użytkownika może znacząco zwiększyć skuteczność działań e-commerce. Optymalizacja wyłącznie pod kątem współczynnika konwersji nie jest najlepszym podejściem, zwłaszcza jeśli weźmiemy pod uwagę, że średnio ponad 90% użytkowników odwiedzających sklep internetowy nie przychodzi z zamiarem złożenia zamówienia. W e-commerce spotykają się dwa cele: cel użytkownika i cel biznesowy. Tylko w jednym przypadku te cele się pokrywają — gdy użytkownik dokonuje zakupu. W pozostałych przypadkach warto zadbać o inne potrzeby i oczekiwania użytkowników.

Właśnie dlatego w 2020 roku zmieniliśmy podejście do optymalizacji sklepów. Nazwaliśmy je optymalizacją doświadczeń. W tym podejściu doświadczenie oznacza punkt styku i zbieżności trzech celów: celu użytkownika, celu biznesowego oraz celu projektowego (czyli tego, jak zmiana wpływa na satysfakcję użytkownika). Podczas testów A/B patrzymy nie tylko na realizację celu biznesowego, czyli konwersję, ale również na to, czy użytkownik jest zadowolony z wprowadzonych zmian. Ma to szczególne znaczenie w przypadku procesów zakupowych, które rozciągają się w czasie i obejmują wiele wizyt. Dla przykładu — w branży turystycznej między pierwszą wizytą a dokonaniem zakupu mija średnio 16 wizyt i około 3 tygodnie. Jeżeli podczas jednej z wcześniejszych wizyt użytkownik nie zrealizuje swojego celu lub nie znajdzie potrzebnych informacji, istnieje duże ryzyko, że nie wróci do serwisu, gdy będzie gotowy do zakupu. Dlatego warto dbać o doświadczenie użytkownika na każdym etapie jego ścieżki. Metodyka, o której mowa, rozpoczyna się od zdefiniowania celu użytkownika lub celu biznesowego w e-commerce. W przypadku e-commerce cele są zazwyczaj oczywiste i nie wymagają skomplikowanego definiowania. Kluczowe znaczenie mają dane i analizy, które pozwalają zrozumieć zachowania użytkowników. Następnie przechodzimy do fazy discovery, czyli etapu odkrywania. Analizujemy, co sprawia użytkownikom trudność, jakie mają cele oraz gdzie na ścieżce zakupowej występują wąskie gardła. Na podstawie analizy danych powstaje lista zmian, które należy wdrożyć w sklepach internetowych. Kolejnym krokiem jest faza developmentu, w której kluczową rolę odgrywają testy A/B. Warto podkreślić, że przeprowadzenie tego procesu tylko raz nie wystarczy. W sytuacji, w której standardy UX są powszechnie znane i stosowane, rzadko zdarzają się poważne błędy, które można szybko wyeliminować i natychmiast poprawić konwersję. Dlatego istotne jest podejście iteracyjne. W zależności od projektu, czasem wystarczą dwie iteracje, a niekiedy już po jednej można zauważyć wzrost współczynnika konwersji. Każda kolejna seria testów A/B, która ułatwia użytkownikom realizację ich celów, zwiększa prawdopodobieństwo ich powrotu na dalszym etapie procesu zakupowego.

Optymalizacja doświadczeń (CXO): trzy filary sukcesu

Poniżej przedstawione jest dobre podsumowanie istoty Customer Experience Optimization (CXO). Optymalizacja powinna uwzględniać trzy kluczowe elementy: współczynnik konwersji biznesu e-commerce, współczynnik konwersji użytkownika oraz koszt wdrożenia. W praktyce oznacza to, że nie wystarczy skupiać się wyłącznie na standardowej metryce, jaką jest współczynnik konwersji. Warto analizować również konwersję użytkownika – czyli to, jak użytkownicy postrzegają doświadczenie zakupowe i jak chętnie angażują się w działania na stronie. Jednym z najczęściej stosowanych wskaźników jest Net Promoter Score (NPS). Zbierając dane w testach A/B, warto uwzględniać nie tylko dane ilościowe, ale również jakościowe, takie jak opinie użytkowników czy oceny satysfakcji.

W podejściu CXO należy patrzeć szerzej – analizując nie tylko efektywność biznesową i zachowania użytkowników, ale również koszty operacyjne związane z wdrożeniem zmian. Ostatecznie, poza użytkownikami i zespołem e-commerce, w równaniu tym są także właściciele firmy, których interesy również trzeba uwzględnić. Optymalizacja e-commerce w ujęciu CXO to proces trójwymiarowy. Nie wymaga skomplikowanej, wielowymiarowej analizy matematycznej – wystarczy świadomie zarządzać trzema podstawowymi obszarami: biznesem, użytkownikiem i kosztem. Właściciele sklepów internetowych często myślą o rozwoju serwisu przez pryzmat redesignu. Tymczasem gruntowna przebudowa strony to zwykle długi i kosztowny projekt, który często kończy się przekroczeniem budżetu, a przez pierwsze miesiące po wdrożeniu może obniżać wyniki biznesowe.

Zamiast skupiać się wyłącznie na dużych zmianach wizualnych, warto pamiętać o dwóch kluczowych elementach: użytkowniku i celach komercyjnych. Jeśli użytkownik za każdym razem łatwo realizuje swój cel na stronie, rośnie szansa, że wróci w przyszłości i dokona zakupu. Od momentu, gdy zaczęliśmy analizować dane nie tylko ilościowo i przez pryzmat e-commerce, ale również z perspektywy użytkownika, liczba skutecznych zmian w testach A/B w naszych projektach zaczęła rosnąć. To podejście pozwala nam lepiej rozumieć potrzeby odbiorców i skuteczniej optymalizować serwisy.

Podsumowanie

Wnioski płynące z pracy nad konwersją są jednoznaczne: nie ma uniwersalnych „złotych zasad”, które zawsze działają. Skuteczność zmian zależy od dobrze zaprojektowanego procesu. W naszym przypadku standardowe podejście do CRO (Conversion Rate Optimization) zaczęliśmy modyfikować około 2020 roku. Od tego momentu uwzględniamy nie tylko cele biznesowe i konwersje, ale również cele użytkownika oraz koszt wdrożenia proponowanych rozwiązań. Tak narodziło się podejście, które nazwaliśmy Conversion Experience Optimization. Od kiedy zaczęliśmy je stosować, serwisy naszych klientów zyskały realne, pozytywne zmiany – zarówno dla użytkowników, jak i dla biznesu.

Nie każda zmiana wprowadzona w ramach optymalizacji od razu przekłada się na wyraźny wzrost współczynnika konwersji. Warto jednak pamiętać, że skuteczność całego procesu analitycznego zależy od jakości danych, na których bazujemy. Jako firma specjalizująca się we wdrażaniu i wykorzystaniu danych online, podkreślamy znaczenie solidnych fundamentów w analityce. Jeśli już na samym początku nie zadbamy o poprawność i kompletność danych, cały proces traci sens. Znane w branży pojęcie GIGO (Garbage In, Garbage Out) trafnie oddaje istotę problemu — złej jakości dane prowadzą do błędnych wniosków i nieskutecznych działań.

Warto skorzystać z przygotowanej przez nas checklisty, dostępnej na naszej stronie. Powstała ona w odpowiedzi na potrzeby klientów, z któryrymi pracujemy przy mapowaniu ich procesów i celów. Często okazuje się, że mimo świadomości znaczenia danych, zespoły nie ufają ich jakości. Sytuacja ta jest szczególnie powszechna w momentach zmiany pracy czy redefinicji celów KPI. Checklista zawiera zestaw kluczowych punktów kontrolnych, które warto sprawdzić w swoich serwisach. Na naszym kanale YouTube znajduje się materiał wideo, w którym omawiamy te elementy. To praktyczne podejście oparte na zasadzie Pareto: 20% działań pozwala uzyskać 80% pewności, że dane są wiarygodne, a proces Conversion Experience Optimization można przeprowadzić na solidnych podstawach. Życzę powodzenia w realizacji analiz i pracy z danymi. Warto pamiętać, że proces analityczny nie kończy się po pierwszym raporcie. W e-commerce cele są wspólne dla trzech stron: biznesu, użytkownika i właściciela produktu. Dla biznesu to przede wszystkim transakcje i przychody. Dla użytkownika – realizacja jego motywacji i potrzeb. Dla właściciela – osiągnięcie tych celów w sposób logiczny i przy optymalnych kosztach.

The post Targi eHandlu 2025 – Czego nauczyliśmy się o konwersji w e-commerce realizując ponad 200 testów A/B? first appeared on Conversion.

Testy inkrementalne a Google Analytics
Testy inkrementalne a kanibalizacja źródeł ruchu
Testy inkrementalne – korzyści
Testy inkrementalne – jak je przeprowadzić?
Testy inkrementalne w praktyce
Podsumowanie

Testy inkrementalne a Google Analytics

Najprościej rzecz ujmując, testy inkrementalne to narzędzie do sprawdzania wartości dodanej z marketingu. Wyzwanie, przed którym stajemy w ich kontekście, to efektywne wykorzystanie Google Analytics do analizy przychodów generowanych przez poszczególne kampanie. 

Rozpoczynamy od wejścia do Google Analytics, aby zweryfikować, jakie przychody przynosi dana kampania. W tym celu przechodzimy do sekcji Raporty, a następnie do części Acquisition. W Traffic Acquisition wyszukujemy kanał odpowiadający za naszą kampanię, na przykład reklamę płatną i widnieje tam informacja, że reklama płatna wygenerowała 7400 złotych.

Warto jednak pamiętać, że w świecie online mamy do czynienia z wielokanałowością, która obejmuje zarówno kanały offline, jak i online. Jak możemy być pewni, że użytkownicy, którzy odwiedzili naszą stronę dzięki kampanii płatnej, nie byli już zainteresowani naszą marką i nie trafili do nas poprzez wyszukiwanie brandowe? Czy bez tej kampanii również znaleźliby nasz serwis? To kluczowe pytania, które warto rozważyć, analizując efektywność kampanii marketingowych. 

Testy inkrementalne a kanibalizacja źródeł ruchu

Zastanawiając się nad efektywnością kampanii płatnych, warto rozważyć, jaką mamy pewność, że użytkownicy, którzy trafili do nas z kampanii płatnej, wcześniej nie zetknęli się z naszą marką na innym urządzeniu. Mogli oni natknąć się na reklamę, a potem, nawet bez niej, wrócić i dokonać zakupu. Dodatkowo, jaką mamy pewność, że użytkownicy, którzy skorzystali z reklamy płatnej, nie zostali wcześniej skierowani do nas przez inne źródło ruchu? Kampania mogła jedynie przypomnieć im o naszej marce, przyspieszając ich powrót, podczas gdy i tak odwiedziliby nasz serwis.

Kluczowym pojęciem w tej analizie jest kanibalizacja. W przypadku, gdy w analizie stosujemy atrybucję last click, oznacza to przypisanie 100% przychodu do ostatniego źródła wizyty użytkownika. Może to prowadzić do sytuacji, w której reklama PPC częściowo zjada reklamę organiczną. Oznacza to, że wejścia i działania organiczne, które mogłyby przyciągnąć użytkowników do nas, są przypisywane kampaniom płatnym. Jaką mamy pewność, że po całkowitym wyeliminowaniu płatnej reklamy, która wygenerowała nam 7400, ta liczba wciąż się pojawi? 

Jeśli tak, to w jakiej części może się okazać, że te 7400 wciąż zostanie wydane przez użytkowników? Może być tak, że reklama płatna kanibalizowała inne źródła, które przyprowadzały użytkowników do nas. Testy inkrementalne pozwalają zbadać faktyczną wartość naszej reklamy oraz ogólnie danego kanału marketingowego czy konkretnej kampanii w kontekście całości przychodu generowanego przez nasz serwis.

Podobnie jak w przypadku testów A/B, gdzie użytkownicy odwiedzający serwis są dzieleni na dwie grupy: oryginalną (kontrolną) i zmienioną (alternatywną), testy inkrementalne pomagają zrozumieć, jaki faktyczny wpływ mają zmiany. Dzięki testom A/B możemy ocenić różnice między wersją oryginalną a zmienioną na podstawie metryk i określić, czy zmiany wpłynęły na ostateczny współczynnik konwersji. 

Testy inkrementalne – korzyści

Testy A/B w marketingu to testy inkrementalne, które pozwalają na potwierdzenie efektywności działań marketingowych, w tym wartości inkrementalnej kampanii lub kanału. Ich zastosowanie przynosi korzyści w dwóch aspektach. Po pierwsze, umożliwiają oszczędność poprzez wyeliminowanie wydatków na nieefektywne kanały i zachowanie tych samych przychodów. Po drugie, pozwalają na zwiększenie budżetu w kanałach, które przynoszą wartość inkrementalną, co prowadzi do dodatkowych przychodów.

Najlepszym podejściem jest ograniczenie inwestycji w kanały i kampanie, które nie przyczyniają się do wzrostu wartości inkrementalnej, oraz przekierowanie tych środków do obszarów, które faktycznie generują wartość. Dzięki temu można osiągnąć większy zysk i wyższy zwrot z inwestycji w marketing. 

Testy inkrementalne – jak je przeprowadzić?

Testy inkrementalne pomagają zidentyfikować bezwartościowe kanały i kampanie, jednocześnie wzmacniając te, które przynoszą rzeczywistą wartość, co ostatecznie zwiększa efektywność działań marketingowych. Jak przeprowadzić takie testy? 

Sam proces testowania jest prosty. Po pierwsze, należy postawić hipotezę, na przykład dotycząca konkretnego kanału marketingowego lub medium. Po drugie, trzeba przeprowadzić sam test. Szczegóły tego etapu zostaną omówione w dalszej części. Po trzecie, formułujemy wnioski, analizując dane z testu, aby ocenić jego wyniki. Po czwarte, podejmujemy działania na podstawie zebranych informacji. Może to oznaczać wyeliminowanie konkretnego kanału marketingowego, co pozwala na oszczędności przy utrzymaniu tych samych przychodów. 

Testy inkrementalne w kontekście testów A/B na stronie internetowej wydają się stosunkowo proste. Posiadamy użytkowników, którzy odwiedzają naszą stronę, a mechanizm na stronie może przyporządkować ich do odpowiednich grup testowych. Mamy pełną kontrolę nad wersją strony, którą zobaczy użytkownik.

Pojawia się jednak pytanie, jak wybrać użytkownika, zanim jeszcze odwiedzi nasz serwis. Jak rozróżnić użytkowników poza serwisem, aby jednej grupie pokazać określony marketing, a drugiej, kontrolnej grupie, nie zmieniać nic w porównaniu do dotychczasowych działań? 

W testach inkrementalnych kluczowym zadaniem jest określenie czynników różnicujących grupy użytkowników spoza serwisu. Mogą to być zainteresowania produktami, czas, demografia, ale najczęściej wybierane są kryteria geograficzne. Istotne jest, aby czynnik różnicujący był rozłączny. Oznacza to, że jeżeli mamy grupę użytkowników z województwa mazowieckiego, to nie mogą oni jednocześnie należeć do grupy użytkowników z innego województwa, na przykład zachodniopomorskiego. Taki podział jest konieczny, aby uniknąć sytuacji, w której jeden użytkownik znajduje się w dwóch grupach jednocześnie.

W praktyce, po wyborze czynnika różnicującego na podstawie geolokalizacji, przeprowadzamy testy, wybierając jedno województwo, w którym wyłączamy kampanię. W pozostałych województwach kampania pozostaje niezmieniona. Hipoteza testu zakłada, że odcięcie kampanii może prowadzić do utraty przychodu, który wcześniej generowano. 

Ocena wartości inkrementalnej kampanii polega na analizie różnic w przychodach lub współczynniku konwersji pomiędzy grupą kontrolną a testową. Wybór konkretnej metryki zależy od celów testu inkrementalnego. Jeśli wartość inkrementalna jest dodatnia, oznacza to, że kampania przynosi korzyści i warto ją kontynuować. W przypadku wartości ujemnej, rezygnacja z kampanii na szeroką skalę może przynieść oszczędności bez utraty przychodów, co przekłada się na pozytywny zwrot z inwestycji.

Testy inkrementalne w praktyce

Praktyczne zastosowanie testów inkrementalnych najlepiej sprawdza się przy kampaniach retargetingowych. Użytkownicy, którzy odwiedzają naszą stronę, mogą być oznaczani i przypisywani do odpowiednich grup. W grupie kontrolnej można po prostu nie podejmować żadnych działań, podczas gdy w grupie testowej użytkownicy są oznaczani, ale nie otrzymują reklam. Dzięki temu możemy obserwować, czy wracają do serwisu bez dodatkowego bodźca w postaci reklam. 

Reklamy mające na celu pozyskiwanie nowych użytkowników, takie jak Google Ads, wiążą się z bardziej zaawansowanymi technikaliami. Wymagają one na przykład stworzenia skryptu do wykluczania określonych regionów kraju z emisji reklam w danym kanale, grupie reklam czy konkretnej kampanii. Na podstawie tych działań warto porównywać przychody.

Przed wyborem grupy kontrolnej i testowej istotne jest przeanalizowanie ich danych historycznych, aby upewnić się, że nie różnią się między sobą. Podobnie jak w procesie optymalizacji współczynnika konwersji (CRO), gdzie przeprowadza się testy A/A, losując użytkowników między wersje A i B, które są identyczne, również w testach inkrementalnych należy podjąć kroki w celu zapewnienia rzetelności wyników. Chociaż teoretycznie możliwe jest przeprowadzenie testów bez wcześniejszej analizy, zdecydowanie łatwiej jest przyjrzeć się danym historycznym, aby stwierdzić, czy trendy między grupą kontrolną i testową są stabilne.

Kolejnym ważnym aspektem jest unikanie podejmowania pochopnych decyzji na podstawie niewielkiej ilości danych. Minimalna ilość konwersji, która pozwala ocenić efektywność kampanii, to około 500. 

Podsumowanie

Podsumowując, testy inkrementalne stanowią potężne narzędzie w arsenale każdego marketera. Często stajemy przed pytaniem, czy nasz marketing działa efektywnie. Idealnym rozwiązaniem jest eliminacja kampanii w kanałach, które nie generują dodatkowego, inkrementalnego przychodu. 

Jeżeli w przeprowadzonym teście istnieje wartość inkrementalna, to oczywiście poniesiemy straty, podobnie jak w testach A/B. W przypadku, gdy testowana wersja okaże się mniej skuteczna, potencjalnie tracimy dodatkowy przychód. Jednak jest to cena zdobywania wiedzy i wyciągania wniosków, co pozwala na formułowanie lepszych rekomendacji i doskonalenie przyszłych działań.

The post Testy inkrementalne w marketingu – czym są? first appeared on Conversion.

Nie udało Ci się dowieźć KPI w ostatnim kwartale, miesiącu czy roku? To się zdarza, szczególnie w niełatwej i często zmieniającej się sytuacji rynkowej. Istnieje jednak sposób, aby wrócić na odpowiednie tory z realizacją celów biznesowych! Aby tego jednak dokonać, należy przejść przez proces analizy danych, wyciągania wniosków i stawiania hipotez, co pozwoli uniknąć takiej sytuacji w przyszłości. Nieocenioną pomocą w tym procesie będę dane z analityki internetowej!

Sukces w e-commerce to nie tylko kwestia oferowania atrakcyjnych produktów, ale także umiejętność zarządzania danymi i ich analizowania. Kluczowe Wskaźniki Efektywności (KPI) odgrywają tu fundamentalną rolę, pozwalając na ocenę skuteczności strategii i identyfikację obszarów do poprawy. W tym artykule omówimy, jak poprawić KPI w serwisie e-commerce, korzystając z analizy danych online.

Model przychodu w serwisach E-commerce
Analiza danych i zrozumienie przyczyn
Wykorzystanie testów A/B
Użyteczne raporty w Google Analytics
Niedowiezione KPI biznesowe – podsumowanie

Model przychodu w serwisach E-commerce

Zanim przystąpimy do jakiejkolwiek analizy danych, należy zrozumieć, co wpływa na nasz przychód. W serwisach e-commerce są to 3 główne metryki: liczba użytkowników, średnia wartość zamówienia oraz współczynnik konwersji.

1. Liczba Użytkowników: Pierwszym elementem jest liczba użytkowników, którzy trafili do serwisu. W działaniach marketingowych powinniśmy dążyć nie tylko do zwiększenia ich ilości, ale także do tego, aby sprowadzać do serwisu użytkowników, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają zakupu.
2. Średnia Wartość Zamówienia: Kolejnym czynnikiem jest średnia wartość zamówienia. W celu zwiększenia wartości tego wskaźnika warto stosować promocje przy zakupie większej liczby produktów, czy chociażby polecać użytkownikom produkty pasujące do tych, dodanych już do koszyka.
3. Współczynnik Konwersji: Trzecim elementem jest współczynnik konwersji. Stanowi on stosunek liczby transakcji do liczby użytkowników. W naszych działaniach powinniśmy dążyć do wzrostu tego współczynnika.

Przychód, jaki generuje nasz serwis jest tutaj wypadkową liczby użytkowników i współczynnika konwersji (informujących nas o liczbie transakcji) oraz średniej wartości zamówienia. Dzięki pomnożeniu tych wartości, uzyskamy przychód całkowity naszego sklepu.

Dla przykładu, załóżmy że nasz sklep odwiedziło 10 tys. użytkowników miesięcznie, generując średnią wartość zamówienia na poziomie 200 PLN, przy współczynniku konwersji na poziomie 5%. Przychód sklepu wyniesie 100 tys. PLN.

Wzór ten, po drobnych modyfikacjach można stosować nie tylko do e-commerce, ale de facto do każdego serwisu, zamieniając średnią wartość zamówienia na średnią wartość klienta w czasie. Analogicznie, definiując konwersję jako pożądane przez nas działanie wykonane przez użytkownika w serwisie, możemy badać jej współczynnik i używać go do analiz. W tym artykule skupmy się jednak na serwisach e-commerce.

Analiza danych i zrozumienie przyczyn

W większości przypadków, w serwisach E-commerce, głównym KPI stawianym przed osobami zarządzającymi sklepem jest przychód. Wiemy już, jakie metryki się na niego składają, natomiast żeby odpowiednio przeanalizować przyczyny niższego niż oczekiwany przychodu, należy dokonać głębszej dekompozycji czynników składowych. Dla przypomnienia – zajmiemy się tutaj liczbą użytkowników serwisu, średnią wartością zamówienia oraz współczynnikiem konwersji.

Pierwszym krokiem jest zdiagnozowanie, która (lub które) z tych 3 wartości są na niższym poziomie niż zakładaliśmy.

Liczba użytkowników

W przypadku niższej niż oczekiwana liczby użytkowników, powinniśmy przyjrzeć się prowadzonym kampaniom reklamowym. Na podstawie danych historycznych dotyczących prowadzonych kampanii, możemy zdiagnozować spadki w ich skuteczności. Czy obecnie prowadzone kampanie przyniosły nam tyle samo użytkowników przy tym samym budżecie? Jeżeli nie, jest to sygnał do dokonania dekompozycji tego obszaru i zbadania, co dzieje się z użytkownikami do których trafiają kampanie.

Ważnymi metrykami będą tutaj liczba odsłon oraz współczynnik CTR w poszczególnych kampaniach. Być może tylko niektóre z nich są nieefektywne i to właśnie nad nimi warto popracować!

Średnia wartość transakcji

Przy niższej niż zakładana średniej wartości zamówienia, warto przyjrzeć się polityce rabatowej oraz stosowanym w sklepie strategiom up-sellingowym. Sugerowanie użytkownikowi w przystępny sposób produktów, pasujących do tych, które już dodali do koszyka może okazać się strzałem w dziesiątkę. Dobrym pomysłem może okazać się również wprowadzenie promocji i rabatów obowiązujących od konkretnej wartości zamówienia, co powinno skłaniać kupującego do zwiększenia wartości koszyka.

Współczynnik konwersji

Gdy dojdziemy do momentu, w którym stwierdzimy, że liczba użytkowników i średnia wartość dokonywanych przez nich transakcji są na odpowiednim poziomie, należy przyjrzeć się współczynnikowi konwersji. Jest to bardzo pojemna metryka, dlatego powinniśmy zagłębić się w nią nieco bardziej szczegółowo.

Każdy użytkownik, między wejściem na nasz serwis a dokonaniem transakcji, dokonuje bardzo wielu działań pośrednich. Możemy nazwać je mikrokonwersjami i ułożyć z nich swego rodzaju lejek zakupowy. Przykładowo – użytkownik przed dokonaniem ostatecznej konwersji (zakupu), musiał najpierw dotrzeć do check-outu. Aby się tam znaleźć, wcześniej zapewne odwiedził już stronę z podsumowaniem zamówienia, na którą dostał się z koszyka, do którego przeszedł z karty produktu i tak dalej… Mianowicie – działaniem które powinniśmy wykonać na tym etapie jest dekompozycja ścieżki zakupowej klienta (czyli wspomnianego wcześniej lejka) i jej dogłębna analiza.

Dobrą praktyką jest rozpoczęcie tej analizy niejako “od końca”. Zacznijmy więc od check-outu naszego serwisu. Standaryzując, jeżeli współczynnik zamknięcia check-outu (rozumianego jako stosunek liczby transakcji do liczby użytkowników/sesji w koszyku) wynosi poniżej 40%, to jest to na pewno obszar wymagający poprawy. Jeżeli wynosi on powyżej 70%, możemy spokojnie uznać, że na tym etapie ścieżki klienta wszystko jest w porządku.

Kolejnym krokiem powinno być przyjrzenie się stosunkowi liczby użytkowników w koszyku do tych, którzy dotarli na kartę produktu. Warto tutaj odwołać się do historycznych danych kampanii oraz sprawdzić, jakie działania na karcie produktu wykonują użytkownicy, którzy nie przeszli do koszyka. To pozwoli nam zdiagnozować, co wpłynęło na zmianę ich decyzji. Może okazać się również, że użytkowników pozyskanych z obecnie prowadzonych kampanii cechuje widocznie wyższy współczynnik tej konkretnej mikrokonwersji. Może to świadczyć o ich nieodpowiednim dostosowaniu.

W analizie ścieżki klienta warto wejść w jak najdrobniejsze szczegóły, aby skutecznie zdiagnozować problemy. Na każdej podstronie odwiedzanej podczas procesu zakupowego, możemy zdekomponować osobne lejki tego rodzaju. Przykładowo, przy wypełnianiu formularza z danymi osobowymi, warto przyjrzeć się, na którym etapie (czytaj, po interakcji z którym polem) odpada największa część użytkowników.

Skrupulatnie przeprowadzona analiza pomoże nam zdiagnozować problematyczne obszary w naszym serwisie. Ale… co dalej?

Wykorzystanie testów A/B

Pierwszy krok jakim jest przeprowadzenie analizy opartej na danych online już za nami. Jak jednak wykorzystać pozyskane z niej informację? Po zmapowaniu obszarów do poprawy nadchodzi czas na postawienie hipotez mówiących o tym, co należałoby zrobić lub zmienić aby poprawić współczynniki konwersji na poszczególnych etapach lejka.

Po postawieniu hipotez, nadchodzi czas na ich weryfikację. Tutaj z pomocą przychodzą nam testy A/B. Załóżmy, że w toku analiz zauważyliśmy, że w części kampanii które prowadzimy zmieniły się kreacje. Zbiegającym się w czasie zjawiskiem był również spadek zaangażowania użytkowników, którzy znaleźli się na karcie produktu. Negatywny wpływ zmiany kreacji będzie więc tutaj hipotezą, którą zweryfikujemy.

Do weryfikacji tej hipotezy posłużą nam właśnie testy A/B. Odbiorcom, do których kierujemy nasze reklamy, wyświetlimy zarówno wersję A (oryginalną) i wersję B (posiadającą zmiany w kreacji wynikające z hipotezy, którą analizujemy). W trakcie trwania testu, przy dwóch wariantach kreacji reklamowej, jedna z nich trafi do jednej połowy użytkowników, a alternatywna do drugiej. Analogicznie gdy testowanych kreacji będzie więcej. Dzięki danym z tych kampanii, będziemy w stanie określić, która z kreacji powoduje większe zaangażowanie odbiorców – czyli współczynnik przejścia z karty produktu na dalsze etapy procesu zakupowego. Finalnie pozwoli nam to ocenić słuszność postawionej przez nas hipotezy.

Jeżeli w głowie pojawiło Ci się pytanie, czy zmian w kampanii wynikających z hipotezy nie możemy po prostu do niej wdrożyć i porównać wyniki z kolejnego okresu z poprzednim – nie jest to najlepszy pomysł. Musimy pamiętać o tym, że na kampanie mają również wpływ czynniki zewnętrzne, które mogą znacząco się od siebie różnić w poszczególnych okresach. Te czynniki to np.: koniunktura gospodarcza, działania konkurencji, sezonowość itp. Oczywistym wnioskiem jest więc to, że testy A/B dadzą nam najbardziej rzetelne informacje przy weryfikacji postawionych hipotez.

Użyteczne raporty w Google Analytics

Podczas szukania przyczyn niedowiezionych KPI w danych w Google Analytics, dużo łatwiej jest nam je znaleźć w sytuacji, gdy mamy jasno zdefiniowany problem. Zupełnie innym, choć również bardzo ważnym tematem, jest analiza danych gdy wyniki są na odpowiednim poziomie. Często brakuje wtedy wyraźnej motywacji do pracy z danymi, choć zawsze istnieją mniejsze lub większe obszary do poprawy. Warto zacząć od monitorowania 3 poniżej opisanych raportów, które zdecydowanie ułatwiają regularną analizę danych online w E-commerce.

Raport lejka

Pierwszym z polecanych przez nas raportów jest raport lejka, który pokaże nam na jakich etapach po trafieniu na kartę produktu, użytkownicy nie dokonują dalszych konwersji. W serwisach e-commerce warto zwrócić szczególną uwagę na szczelność checkoutu – jeżeli notujemy wartość poniżej 40% zapewne jest miejsce na poprawę.

Przykładowy raport lejka w Google Analytics 4

​​Aby dostać się do raportu w Google Analytics 4, należy wejść w sekcję raporty -> generowanie przychodu -> ścieżka do zakupu (nazwa może się różnić, w zależności od tego, kiedy raport pojawił się na koncie i kiedy to konto zakładaliśmy). W porównaniu do UA, w GA4 mamy istotną zmianę – ten raport pokazuje przepływ użytkowników, którzy przeszli przez kolejny etap lejka, a nie liczbę zdarzeń (czyli liczbę dodań do koszyka vs rozpoczęcie checkoutu vs zakup). Lejek możemy standardowo analizować per kategorie urządzenia, kraj, region, miasto, język i przeglądarkę.

Raport stron docelowych

Drugim wartościowym raportem jest raport stron docelowych. Dzięki niemu dowiemy się jak użytkownicy trafiają do serwisu, a także sprawdzimy na jakim poziomie kształtuje się współczynnik zaangażowania na konkretnych podstronach serwisu (odwrotność współczynnika odrzuceń). W sytuacji gdy wspomniany współczynnik nie jest na odpowiednim poziomie, warto popracować nad spójnością kreacji reklamowej z tym, co prezentujemy na karcie produktu.

Przykładowy raport stron docelowych w Google Analytics 4

Aby dostać się do raportu stron docelowych należy wejść w sekcję raporty -> zaangażowanie -> strona docelowa. Jest to jeden z nowszych raportów, które pojawiły się w Google Analytics 4. Jeśli raport nie jest widoczny w tym miejscu, powinien być dostępny w bibliotece, z której można dodać go do zestawu raportów w dowolnym, wybranym przez siebie miejscu. Raport mocno różni się od tego dostępnego w UA, który był w zasadzie kopią raportu źródło/medium. W przypadku raportu w GA4 mamy informację o wszystkich użytkownikach (również nowych), którzy rozpoczęli sesję z konkretnej podstrony serwisu lub ekranu aplikacji. Brakuje natomiast informacji o odrzuceniach lub zaangażowaniu i liczbie podstron na sesję, które dostępne były w raporcie UA. Nic nie stoi jednak na przeszkodzie, aby takie dane dodać, edytując raport za pomocą ikonki ołówka dostępnej w prawym górnym rogu. Podczas analizy warto zwrócić uwagę na kolumnę „Konwersje” i oznaczyć tylko te zdarzenia konwersji, które chcemy analizować.

Raport efektywności serwisu względem technologii

Trzecim cennym raportem w Google Analytics jest raport efektywności serwisu względem technologii (np. przeglądarki czy rozdzielczości ekranu). Czasami na etapie developmentu serwisu dochodzi do przeoczenia istotnych elementów technicznych. Może to być choćby umieszczony pod zawinięciem strony przycisk call to action czy niepoprawnie wyświetlający się element serwisu w konkretnej przeglądarce lub jej wersji.

Przykładowy raport efektywności serwisu względem technologii w Google Analytics 4

Aby dostać się do raportu efektywności serwisu względem technologii należy wejść w sekcję raporty -> technologie -> szczegóły związane z technologią. Ten raport pokaże nam potencjalne problemy związane z urządzeniami i przeglądarkami, z których korzysta użytkownik.

W przypadku analizy wersji web, warto zwrócić szczególną uwagę na takie wymiary jak: przeglądarka, kategoria urządzenia, rozdzielczość ekranu i marka czy model urządzenia. Warto pamiętać, że w przypadku urządzeń marki Apple dostaniemy bardzo ograniczone informacje na temat samego urządzenia. W przypadku przeglądarek – warto przyjrzeć się raportowi dokładniej, jeśli któraś z nich w ostatnim czasie wprowadzała aktualizację (może to spowodować problemy z działaniem naszej strony, szczególnie w przypadku Firefoxa i sklepów na PrestaShop). Nowością jest dodatkowa kategoria urządzenia, czyli smart tv, do której zaliczają się telewizory z wbudowaną przeglądarką, a także konsole do gier, takie jak PlayStation i Xbox.

Podczas analizy ruchu z aplikacji, koniecznie sprawdź wersję, z której korzystają użytkownicy – nieaktualna aplikacja może generować błędy. Zerknij również do raportu Przeglądu w folderze Technologii – tam znajdziesz dodatkowe informacje o stabilności aplikacji i potencjalnych błędach jej działania.

Monitorowanie wyżej wymienionych raportów będzie dobrym początkiem prowadzenia regularnych analiz serwisu. Dobrą praktyką jest również poświęcanie szczególnej uwagi stronom generującym największy ruch. Podczas prowadzenia kampanii reklamowych w E-commerce przeważnie będą to karty produktów. Należy też zwracać uwagę na stronę check-outu z naszego sklepu, gdzie często możemy łatwo zdiagnozować prosty do rozwiązania problem, wpływający na niski współczynnik konwersji. Nie oszukujmy się – gdy użytkownik dociera na sam koniec ścieżki zakupowej, oznacza to że jest on zdeterminowany do zakupu, a niski współczynnik konwersji na ostatnim etapie lejka to jasny sygnał, że powinniśmy w tym miejscu coś poprawić.

Niedowiezione KPI biznesowe – podsumowanie

Podsumowując – poprawa KPI w e-commerce wymaga przeprowadzenia skrupulatnej analizy danych i skoncentrowania się na kluczowych elementach: liczbie użytkowników, średniej wartość zamówienia i współczynniku konwersji. Po zdiagnozowaniu problematycznego komponentu wpływającego na przychód, należy go jak najdokładniej zdekomponować, postawić hipotezy i przystąpić do testów. Wykorzystywanie testów A/B do weryfikacji hipotez oraz uwzględnienie czynników zewnętrznych to kluczowe aspekty na drodze do sukcesu.

The post Niedowiezione KPI biznesowe – jak szukać przyczyn w danych? first appeared on Conversion.

Jeśli „siedzisz” w branży już od pewnego czasu, a wykonywanie testów A/B stanowi Twój chleb powszedni, to z całą pewnością zdajesz sobie sprawę z tego, że nadszedł koniec Twojej przygody… Wróć! Oczywiście nie koniec przygody z przeprowadzaniem tego rodzaju badań, ale koniec narzędzia, które z dużym prawdopodobieństwem było przez Ciebie wykorzystywane.

Zgadza się! 30 września został ogłoszony dniem, w którym na dobre pożegnamy Google Optimize, czyli jedno z najbardziej rozpoznawalnych i najchętniej wybieranych narzędzi do weryfikacji założeń. Czy taki ruch ze strony Google oznacza, że od tej pory nie będzie można w ogóle wykonywać tego rodzaju testów? Nie do końca!

Poznaj rozwiązania, które z powodzeniem pozwolą Ci zastąpić Google Optimize i nadal prowadzić wartościowe testy A/B dla Twojej firmy.

Google Optimize – co to jest i z jakimi funkcjonalnościami musimy się pożegnać?
Dlaczego Google Optimize odchodzi do “lamusa”?
Alternatywy dla Google Optimize. Jakie narzędzia wykorzystać do testów A/B i nie tylko?
Jakie narzędzie do eksperymentów i testów A/B wybrać? Porównanie omówionych rozwiązań.
Co wziąć pod uwagę podczas tego wyboru?
Eksport danych z Google Optimize do innych narzędzi. Jak to zrobić?
Chcesz skorzystać z usług specjalistów, którzy pomogą Ci wybrać i skonfigurować nowe narzędzie do testów A/B?

Google Optimize – co to jest i z jakimi funkcjonalnościami musimy się pożegnać?

Google Optimize to darmowe narzędzie służące do przeprowadzania eksperymentów na stronach internetowych. Czytelny i intuicyjny interfejs pozwala na sprawne porównywanie np. dwóch wybranych wersji konkretnej podstrony, a następnie – wyciąganie wniosków, która z nich ma większą skuteczność (np. generuje więcej leadów, zapytać, sprzedaży itp.). Google Optimize jest, a w zasadzie to już “był” dostępny także w wersji płatnej, która posiadała kilka dodatkowych funkcjonalności pozwalających na prowadzenie jeszcze bardziej zaawansowanych testów.

Poza wspomnianymi testami A/B, Google’owskie narzędzie dawało możliwość wykonywania testów wielowymiarowych, a także testów przekierowania.

Dlaczego Google Optimize odchodzi do “lamusa”?

Szczegóły związane z zamknięciem tego projektu zostały dokładnie opisane w dokumencie o nazwie Google Optimize Sunset – do przeczytania na stronie supportu.

Organizacja informuje w nim, że w trosce o rozwój i dostarczanie jeszcze lepszych rozwiązań do prowadzenia testów oraz eksperymentów – zdecydowała się na ten krok, aby skupić się na dalszym rozwoju Google Analytics 4.

Alternatywy dla Google Optimize. Jakie narzędzia wykorzystać do testów A/B i nie tylko?

Żaden rynek nie lubi próżni i na szczęście dla nas (dotychczasowych użytkowników Google Optimize) – do tego czasu zdążyło pojawić się oraz rozwinąć kilka bardzo ciekawych alternatyw, które z powodzeniem mogą zastąpić rozwiązanie od amerykańskiego giganta.

Do absolutnej czołówki narzędzi wykorzystywanych m.in. przeprowadzania testów zaliczamy: VWO, AB Tasty, Optimizely i Crazy Egg. I wiesz co? Każde z nich omówię w kolejnych akapitach :). Uprzedzając pytania – ich kolejność jest zupełnie przypadkowa.

#1 VWO

VWO (czyli Visual Website Optimizer) to kompleksowe narzędzie, które z powodzeniem wykorzystasz do prowadzenia podstawowych, jak i zaawansowanych eksperymentów na Twojej stronie internetowej. Za jego pomocą możesz analizować skuteczność całych stron oraz ich poszczególnych elementów (w tym np. przycisków, grafik, tekstów itp.) – i to bez posiadania specjalistycznej wiedzy programistycznej.

Narzędzie jest dostępne w wersji darmowej (z pewnymi ograniczeniami), która pozwala zapoznać się z jego podstawowymi funkcjami. Oczywiście, oferuje również pakiety płatne, których ceny są uzależnione od dostępnych opcji (a jest ich naprawdę sporo) oraz ilości użytkowników, którzy będą poddani testom.

Najtańszy z płatnych pakietów to wydatek na poziomie 173 dolarów miesięcznie. Najdroższy – do indywidualnej konsultacji z przedstawicielami VWO.

#2 AB Tasty

AB Tasty to rozwiązanie, które pozwoli Ci na swobodne prowadzenie A/B, jak i multitestów, w ramach jednej lub wielu podstron. Podobnie, jak omówione już VWO – posiada intuicyjny interfejs, który nie wymaga posiadania specjalistycznej wiedzy programistycznej. Cała obsługa odbywa się za pomocą czytelnego edytora typu no- oraz low-code.

Niestety, AB Tasty na swojej stronie nie podaje informacji na temat cen. Aby je poznać – należy skontaktować się bezpośrednio z obsługą (wypełniając dedykowany formularz).

#3 Optimizely

W tym przypadku nie powinno być większego zaskoczenia. Optimizely również służy do analizowania oraz podnoszenia skuteczności serwisów i aplikacji – m.in. poprzez realizowanie różnorakich testów, które można wykonywać bez żadnych limitów. Na Twoją uwagę zasługuje zarówno mnóstwo feature’ów dostępnych w ramach eksperymentów, ale także dodatkowe rozwiązania. Optimizely oferuje bowiem platformę do content marketingu i zarządzania treścią, a także rozwiązania wspierające monetyzację w e-commerce.

Cena? Aby się tego dowiedzieć, należy skontaktować się bezpośrednio z przedstawicielami.

#4 Crazy Egg

Ostatnie na liście (choć w żadnym wypadku nie najgorsze) jest rozwiązanie o nazwie Crazy Egg. W tym przypadku oprócz całej gamy narzędzi do prowadzenia eksperymentów (w tym multitestów, personalizacji, a nawet heatmap, jak w przypadku VWO), narzędzie daje opcje nagrywania poszczególnych wizyt w serwisie. W celu otrzymania wyceny oraz opcji przetestowania wersji demo – należy skontaktować się z obsługą Crazy Egg.

Jakie narzędzie do eksperymentów i testów A/B wybrać? Porównanie omówionych rozwiązań.

Z uwagi na fakt, że każde z omówionych przeze mnie narzędzi oferuje naprawdę potężny wachlarz możliwości – udzielenie jednoznacznej odpowiedzi na tak postawione pytanie jest niezwykle trudne.

Poniżej umieściłem tabelę porównawczą, na której znajdziesz kilka przykładowych różnic pomiędzy nimi. Pamiętaj, że wszystkie rozwiązania są bardzo rozbudowane. Dlatego, jeśli któreś Cię zainteresuje, koniecznie zapoznaj się ze szczegółami – bezpośrednio na stronie internetowej wybranego softu.

Jak pewnie uda Ci się dostrzec – ogólne założenia (tzw. core) każdego z tych narzędzi są takie same. W końcu, bądź co bądź, mają służyć przede wszystkim do przeprowadzania testów i eksperymentów w obrębie Twojej strony www, e-sklepu czy też aplikacji mobilnej. Czasami o niewielkich różnicach decydują zwłaszcza poszczególne elementy.

Co wziąć pod uwagę podczas tego wyboru?

Jeżeli (mimo zapoznania się z treścią tego artykułu), wybór narzędzia do testowania nadal wydaje Ci się arcytrudnym zadaniem – oto moja rada.

Podczas analizy weź pod uwagę nie tylko możliwości finansowe Twojej firmy, ale również to, kto oraz w jaki sposób będzie korzystał z takiego oprogramowania. O sile i skuteczności świadczy bowiem nie ilość dodatków i opcji, ale to, w jak jesteś w stanie użyć ich, aby pracowały na sukces Twojej organizacji. Właśnie dlatego:

• Krok 1: zastanów się, jakie funkcje są Ci potrzebne teraz oraz jakie mogą okazać się niezbędne za pewien czas. Takie działanie pozwoli Ci uniknąć lub przynajmniej ograniczyć ryzyko, że wkrótce wybrany soft może okazać się niewystarczający, a co za tym idzie – rodzić konieczność kosztownej zmiany na inne rozwiązanie.
• Krok 2: wygospodaruj zasoby – zarówno ludzkie, jak i finansowe, które pozwolą na wykorzystanie pełnego potencjału wybranego narzędzia.
• Krok 3: zaplanuj wdrożenie i użytkowanie tak, aby zacząć korzystać jak najszybciej, a wybrany soft zamiast tylko kolejnej ciekawostki – był pełnoprawnym narzędziem do rozwoju Twojego biznesu.  

Eksport danych z Google Optimize do innych narzędzi. Jak to zrobić?

Nowe narzędzie testujące wybrane, aczkolwiek jest jednak jedno małe “ale”. Pewnie zastanawiasz się, co z danymi, które do tej pory udało Ci się zgromadzić w Google Optimize? Zgadza się?
Aby nie utracić zebranych informacji – zaloguj się do narzędzia, a następnie postępuj zgodnie z instrukcją exportu, która została szczegółowo opisana w tym miejscu.

Ważne: pamiętaj, aby zrobić to maksymalnie do 30 września 2023 roku. Zgodnie z informacjami od Google – po tej dacie większość wyników przestanie być już dostępna (w tym m.in. dane z eksperymentów Google Analytics). 

Chcesz skorzystać z usług specjalistów, którzy pomogą Ci wybrać i skonfigurować nowe narzędzie do testów A/B?

Zespół ekspertów Conversion jest do Twojej dyspozycji także w tym przypadku! Jeśli zależy Ci na kompleksowym wsparciu – umów się na niezobowiązującą konsultację. Na początek pomożemy Ci zabezpieczyć już zgromadzone dane, następnie ułatwimy wybór nowego narzędzia, które będzie alternatywą dla Google Optimize, a jeżeli zechcesz – zajmiemy się jego wdrożeniem oraz przeprowadzimy szkolenie z obsługi. 

The post Co zamiast Google Optimize? Porównanie narzędzi do testów A/B: VWO, AB Tasty, Optimizely i Crazy Egg first appeared on Conversion.

O „testach A/B” słyszał już chyba każdy w świecie e-commerce. Wielu sprzedawców wciąż ma jednak wiele wątpliwości, które powstrzymują ich przed rozpoczęciem przeprowadzania testów na własny użytek.

O ból głowy w pierwszej kolejności przyprawia zwykle trud skoordynowania wszystkich etapów procesu testowania: od burzy mózgów przez wybór oprogramowania aż po analizę wyników.

I choć przeprowadzanie testów A/B nie jest tak łatwe, jak uważa większość ludzi, nie jest też przerażająco trudne. Warto poświęcić trochę czasu na wdrożenie dobrze skonstruowanych, sprawdzonych schematów przeprowadzania testów A/B. Każdemu w branży e-commerce wyjdzie to zdecydowanie na dobre.

W tym przewodniku dajemy Wam prosty przepis, jak przeprowadzać testy A/B.

Będziecie mogli także przeczytać o typowych błędach, obejrzeć niektóre z życia wzięte studia przypadków i poznać praktyczne, konkretne wskazówki, które elementy witryny (i poza witryną!) należy przetestować.

Oto, co znajdziesz w tym artykule:

Co to są testy A/B?
Jak przeprowadzać testy A/B: przegląd informacji
1. Analiza
2. Pomysły na poprawę (formowanie hipotez)
3. Prototypowanie i design
4. Kodowanie i test
5. Wyniki
Jak obliczyć wielkość próby dla testu A/B?
Które elementy karty produktu warto przetestować?
11 najczęstszych błędów przy testach A/B
Przegląd najlepszych narzędzi wspomagających testy A/B w e-commerce
Testy A/B w e-commerce – studia przypadków (case studies)
1. Budapester
2. Reserved
3. 4F
Wnioski

Zaczynajmy!

Co to są testy A/B?

Testy A/B polegają na przedstawianiu użytkownikom dwóch (lub więcej) różnych wersji określonych treści – reklam, e-maili, stron internetowych etc. – w celu identyfikacji najlepiej działającego wariantu. Często jedyną różnicą pomiędzy obiektami testowymi jest pojedynczy element, taki jak nagłówek, CTA (ang. Call-to-Action, dosł. wezwanie do działania), obraz, tekst etc. Testy A/B można przeprowadzać jednak nawet między dwoma zupełnie różnymi rodzajami treści, takimi jak reklamy na Facebooku, e-maile marketingowe, a nawet całe procesy sprzedaży.

Co więc zwykle reprezentują warianty „A” i „B” w testach A/B? Przy każdym teście potrzebna jest próba kontrolna. Wariant „A” stanowi zatem zazwyczaj wersję oryginalną lub bieżące wyniki. „B” to wariant, którego wyniki porównasz z opcją „A”.

Ogólny przykład testu A/B.

Powiedzmy na przykład, że na kartę produktu zagląda dziennie kilkaset osób. Decydujesz się na uruchomienie testu A/B, w którym dodasz powiadomienie o tym, że dostawa zostanie zrealizowana już następnego dnia tuż obok przycisku „Dodaj do koszyka”. Korzystając z oprogramowania do testów A/B tworzysz niemal identycznie wyglądającą stronę z tą jedną drobną zmianą, dzielisz ruch równo między obie strony i mierzysz wyniki. Bieżąca strona to obiekt testowy „A”. Jej nowy wariant to obiekt testowy „B”.

Możesz też przygotować promocyjną kampanię e-mailową, w której przekierujesz swoich subskrybentów na stronę docelową, aby otrzymać darmowy prezent. Zbudowałeś dwie strony docelowe – „A” i „B” – ale chcesz zobaczyć, która z nich przyciąga więcej uczestników. Ponownie korzystając z oprogramowania do testów A/B przekierujesz połowę ruchu na stronę „A”, a połowę na stronę „B”. Nawet jeśli nie dysponujesz żadnymi wcześniejszymi wynikami, „A” zostaje wówczas Twoją wersją kontrolną, a „B” jej konkurentem.

„Testowanie wielowymiarowe” działa na tej samej zasadzie, ale obejmuje testowanie wariantów zawierających wiele zmian. Celem jest określenie, która kombinacja zmiennych działa najlepiej. Dla przykładu: za pomocą testu A/B możesz określić, czy przycisk CTA działa lepiej w wariancie zielonym czy czerwonym. W teście wielowymiarowym możesz zmienić jednocześnie kolor i tekst CTA. Wprowadzenie dwóch zmiennych spowoduje utworzenie czterech wariantów:

• kolor 1 i tekst 1
• kolor 1 i tekst 2
• kolor 2 i tekst 1
• kolor 2 i tekst 2

Zaletą testów wielowymiarowych jest to, że eliminują potrzebę przeprowadzania wielu testów A/B jeden po drugim. Minusem jest to, że warunkiem koniecznym jest bardzo duży ruch na stronie (o który szczerze powiedziawszy trudno w polskich realiach).

Jak przeprowadzać testy A/B: przegląd informacji

Przyjrzyjmy się podstawowej formule przeprowadzania testów A/B. Na tym etapie nie przejmuj się zbytnio technicznym aspektem testów. Istnieje szeroka gama narzędzi usprawniających i automatyzujących wszystkie ich etapy, od tworzenia strony po interpretację wyników. W dalszej części przedstawimy pokrótce najlepsze aplikacje i rozwiązania.

Testy A/B są zwykle wykonywane „on-site” (w obrębie witryny) lub „off-site” (poza nią). Testy w obrębie witryny obejmują takie jej elementy jak karty produktów, strony docelowe, formularze płatności etc. Mogą być one również przeprowadzane dla aplikacji – jeżeli masz aplikację mobilną pozwalającą robić zakupy czy dającą dostęp do programów lojalnościowych. Zasadniczo testy on-site dotyczą każdej strony w witrynie, która ma pojedynczy cel i odpowiadający mu podstawowy CTA.

Testy off-site obejmują różne typy reklam (zwłaszcza tych płatnych), e-maile, posty w mediach społecznościowych, powiadomienia etc.

Niezbędne jest przeprowadzenie testów w tym samym czasie na takiej samej wielkości próby. Wielkość próby i długość okresu testów to dwie najważniejsze zmienne, które mogą zniekształcać wyniki. Nie można wysnuć żadnych logicznych wniosków porównując wyniki dwóch wariantów, jeśli jeden z nich był testowany – na przykład – w Halloween, a drugi w Dzień Matki.

Wykonaj opisane poniżej kroki, aby uporządkować strukturę testów A/B:

1. Analiza

Na tym etapie powinieneś zdefiniować swoje cele i określić, które elementy strony chcesz przetestować.

Cele będą kręcić się wokół zwiększania kluczowych wskaźników konwersji, przy czym pod słowem „konwersje” należy rozumieć kliknięcia, rejestracje lub transakcje. Możesz wybrać jeszcze „szersze” mierniki sukcesu, jakimi są zaangażowanie użytkowników lub zasięg, szczególnie podczas testowania reklam. Bez względu na specyfikę przypadku potrzebny jest jednak jasno określony wskaźnik, za pomocą którego będzie można zmierzyć względny sukces lub niepowodzenie badanych wariantów.

Gdy obierzesz już cel, powinieneś zbadać i ustalić priorytet testów, jakie zamierzasz przeprowadzić. Sprawdź, które elementy witryny (karty produktów, strony kategorii, formularze płatności etc.), są kluczowe dla osiągnięcia Twoich celów, a następnie określ, które z nich odznaczają się największym potencjałem poprawy. Zidentyfikuj strony mające wysoki wskaźniki odrzuceń (ang. bounce rate) lub porzuceń (ang. abandonment rate) oraz te odznaczające się niezwykle niskimi konwersjami czy zaangażowaniem użytkowników.

Po zidentyfikowaniu stron, które są jednocześnie istotne i mają potencjał, powinieneś uszeregować je według łatwości, z jaką możesz przeprowadzić testy. Najlepiej – zwłaszcza przy wdrażaniu zupełnie nowej strategii – zacząć od najprostszych zadań, przechodząc do coraz bardziej złożonych testów w miarę zdobywania większej ilości danych. Ta metoda pozwala zazwyczaj osiągnąć największe zyski w najkrótszym czasie.

Jako element testów możesz wybrać CTA (ang. Call-to-Action, dosł. wezwanie do działania), nagłówek tekstu reklamowego, obraz na stronie docelowej (ang. landing page), temat wiadomości e-mail lub post w serwisie społecznościowym informujący o aktualnej promocji. Najważniejsze, aby pamiętać, że przedmiotem testów powinien zostać jeden element, z pozostałą częścią niezmienioną. Wyjątkiem od tej reguły jest testowanie dwóch niezależnych wariantów, np. strony docelowej lub całej ścieżki sprzedaży, na które składają się unikalne wiadomości czy podstrony.

2. Pomysły na poprawę (formowanie hipotez)

Gdy podejmiesz już decyzję, które elementy serwisu nie działają poprawnie, powinieneś przeprowadzić burzę mózgów i stworzyć hipotezy.

Zadaj pytanie: „Jakie zmiany mogą zaowocować lepszymi wynikami stron i dlaczego?”

Hipoteza polega na ocenie, dlaczego strona lub element nie działają tak dobrze, jak mogą i w jaki sposób można to poprawić. Test A/B to zasadniczo weryfikacja tak postawionej hipotezy.

Można na przykład stwierdzić, że obecne CTA karty produktu nie wyróżnia się wystarczająco, a odwiedzający mogą mieć problem z jego odnalezieniem. Sposobem rozwiązania tego problemu mogłoby być użycie bardziej jaskrawego koloru przycisku CTA.

Najlepszym sposobem formułowania hipotez jest użycie następującego, prostego szablonu:
Jeśli…, to…, ponieważ….

Zerknijmy na przykład:

Jeśli informacje o niskim stanie zapasów zostaną dodane do kart produktów obok CTA, to wskaźnik konwersji do koszyka (ang. add-to-cart rate) (a tym samym współczynnik konwersji) wzrośnie, ponieważ elementy budowania pilnej potrzeby skłaniają użytkowników do podjęcia działań.

3. Prototypowanie i design

Po sformułowaniu hipotez wiele osób od razu zabiera się za organizację testów. Ważne jest jednak, aby prawidłowo przeprowadzić burzę mózgów i zweryfikować różne opcje designu, upewniając się, że zaangażowany został cały zespół, a każdy pomysł wzięto pod uwagę.

Najlepiej rozpocząć od stworzenia luźnych ram proponowanych zmian, starając się wykreować tak wiele propozycji, jak to możliwe. Po rozstrzygnięciu, które z nich wydają się najbardziej obiecujące, możesz utworzyć ostateczne prototypy do celów wdrożeniowych.

4. Kodowanie i test

Zacznij od obliczenia wielkości próby. „Wielkość próby” to liczba wejść na stronę, który musisz wygenerować, aby móc jednoznacznie stwierdzić, że różnice pomiędzy wynikami nie są przypadkowe. Omówimy ten temat bardziej szczegółowo w następnym podpunkcie. Jeżeli na ten moment na określoną stronę spływa dosyć niewielki ruch lub jest ona dopiero w fazie rozwoju, zawsze możesz sprowadzić więcej ruchu.

Następnie, mając przyszykowane niezbędne podstawy, możesz wybrać odpowiedni zestaw narzędzi i rozpocząć testy. Narzędzia powinny zostać dopasowane do potrzeb. Do testowania pojedynczych elementów strony zazwyczaj wystarczy prosty edytor WWW. W przypadku bardziej złożonych testów A/B, jak na przykład przy porównaniu zupełnie różnych ścieżek sprzedaży, potrzebne mogą okazać się bardziej zaawansowane narzędzia. Istnieje także specjalne oprogramowanie do e-mail marketingu i przeprowadzania kampanii reklamowych, które umożliwiają prowadzenie testów A/B.

Jeżeli dysponujesz zespołem programistów do implementacji kodu na stronie, projekty stworzone w poprzednim kroku okażą się w tym momencie nieocenione.

5. Wyniki

Po zakończeniu testu możesz ocenić wyniki i sformułować nowe hipotezy dla następnych testów A/B. Analiza wyników ma dwa główne cele: poznanie zwycięskiej opcji oraz wygenerowanie nowych pomysłów na testy. Czasem wyniki mogą okazać się niejednoznaczne i prowadzić do zmiany czy nawet porzucenia oryginalnych hipotez. Zdarzają się też jednak wyniki na tyle znaczące, że w ich rezultacie zdecydujesz się przeprowadzić podobne testy także na innych, powiązanych stronach, lub wypróbujesz jeszcze bardziej zaawansowane zmiany w oparciu o pierwotny projekt.

Testy A/B warto traktować jako element strategii długoterminowej. Najlepiej dążyć do wprowadzenia licznych drobnych zmian w przeciągu wielu tygodni czy nawet miesięcy. Zapewni to nieustanny i znaczący wzrost ogólnego współczynnika konwersji.

Jak obliczyć wielkość próby dla testu A/B?

Obliczenie minimalnej wielkości próby będzie stosunkowo łatwe, kiedy zrozumiesz podstawowe pojęcia.

Oto kilka terminów, które musisz znać:

• Bazowy współczynnik konwersji (ang. baseline conversion) – współczynnik konwersji dla oryginalnej wersji strony.
• Minimalny wykrywalny efekt – jest to innymi słowy minimalna procentowa zmiana współczynnika konwersji w stosunku do stanu wyjściowego, która Cię satysfakcjonuje: może to być 2%, 3%, 5% czy 10%. Przy projektowaniu testów A/B nie powinno się raczej przekraczać 15%. Oczywiście niższe wyniki są łatwiejsze do osiągnięcia, ale także trudniejsze do udowodnienia, wymagają bowiem większej badanej próby. Z drugiej strony wyższe efekty łatwiej jest udowodnić przy mniejszej wielkości ruchu na stronie, ale po pierwsze trudno jest wpaść na pomysł, który mógłby przynieść tak znaczący efekt, a po drugie zazwyczaj te wysokie wzrosty nie przekładają się 1:1 w długim okresie.
• Poziom ufności – to stopień, w jakim możesz być „pewien” co do wyników. W e-commerce poziom unfości powinien wynosić między 80% a 95%.
• Poziom istotności – Poziom istotności jest odwrotnością poziomu ufności. Na przykład poziom istotności wynoszący 5% oznacza, że ​​istnieje 5% szansa, że ​​wyniki są efektem przypadku. Poziom istotności od 5% do 20% uznawany jest za normalny.
• Moc statystyczna – często pomijana przez osoby korzystające na co dzień z testów A/B „moc statystyczna” to procent opisujący prawdopodobieństwo, że test znajdzie minimalny wykrywalny efekt, zakładając, że taki istnieje. Załóżmy na przykład, że Twój minimalny wykrywalny wzrost, którego poszukujesz to 5%, moc statystyczna jest równa 80%, a testowany przez Ciebie wariant alternatywny poniesie porażkę. Masz wówczas 80% pewności, że przegrana wersja nie jest lepsza o 5% lub więcej.

Aby obliczyć minimalną wielkość próby możesz skorzystać z kalkulatora od Evan Miller. Ważne, abyś test prowadził tak długo, aż minimalna wielkość próby zostanie osiągnięta (nawet jeśli narzędzie do przeprowadzania testów, które używasz pokazuje istotność statystyczną przy mniejszej próbie).

Które elementy karty produktu warto przetestować?

Karty produktów to świetny materiał do przeprowadzania testów. To jedne z najważniejszych stron całego sklepu internetowego, które zwykle odznaczają się jednocześnie największym natężeniem ruchu w całej witrynie. A do tego ich testowanie jest naprawdę proste.

Oto niektóre elementy karty produktu, które mogą mieć największy wpływ na konwersje:

• Tytuł – tytuł jest pierwszym, co klienci widzą, lądując na stronie produktu. Definiuje obiekt i odróżnia go od innych produktów. Możesz eksperymentować, włączając (lub wykluczając) nazwy marek, kluczowe funkcje i USP, i testując różne wersje oryginalnej nazwy produktu.
• Obrazy – zdjęcia produktów mogą znacząco wpływać na konwersje. W szczególności główne zdjęcie produktu – to, które klienci widzą jako pierwsze po wejściu na stronę – ma kluczowe znaczenie. Przetestuj różne wersje tego obrazu, aby dowiedzieć się, który z nich okaże się najbardziej atrakcyjny.
• Opis – przekonujące opisy zachęcają klientów do kliknięcia głównego CTA. Eksperymentowanie z opisami poprzez dodawanie w tekście elementów perswazyjnych może przynieść interesujące wyniki. Rozważ powołanie się na zdobyte nagrody i wyróżnienia, wzmianki w mediach, rekomendacje celebrytów, najlepsze recenzje etc.
• Cena – praktycznie każdy odwiedzający stronę sprawdzi cenę produktu. Możesz przetestować wiele jej parametrów, takich jak kolor, rozmiar, lokalizacja i wszelkie informacje zawarte bezpośrednio obok ceny – takie jak przekreślona pierwotna cena produktu (przed zniżkami) czy termin zakończenia aktualnej promocji.
• Dostępne warianty produktu – odwiedzający często muszą określić przed zakupem dokładne cechy przedmiotu, takie jak kolor czy rozmiar. Niejasne opisy dostępnych opcji czy trudności z zaznaczeniem swojego wyboru mogą zniechęcić potencjalnych zainteresowanych. Nieczytelne oznaczenie poziomu zapasów w magazynie również powoduje niepożądaną niepewność kupujących.
• Warunki dostawy – czas oczekiwania oraz koszt wysyłki to kolejny ważny czynnik w procesie podejmowania decyzji. Możesz wyeliminować wątpliwości klientów, informując w przejrzysty sposób o warunkach dostawy, a nawet zwiększyć chęć zakupu, reklamując w widocznym miejscu bezpłatną i/lub szybką dostawę.
• CTA – ten element jest szczególnie istotny. Najważniejsze są trzy główne cechy CTA: kształt, rozmiar i kolor. CTA powinny wyróżniać się spośród innych elementów na stronie i być łatwe do kliknięcia, w szczególności na urządzeniach mobilnych.
• Ocena produktu (liczba „gwiazdek”) – robiący zakupy w sieci uwielbiają recenzje. Rozważ przetestowanie różnych wariantów oceny gwiazdkowej wyświetlanej pod nagłówkiem i ułatwienie klientom poruszania się w sekcji recenzji na kartach produktów.
• Elementy budujące pilną potrzebę (ang. urgency) – takie jak zegary odliczające czas do zakończenia promocji, ograniczona czasowo bezpłatna dostawa, specjalne zniżki etc. – mogą znacznie zwiększyć liczbę konwersji na stronie.

11 najczęstszych błędów przy testach A/B

Niepoprawnie przeprowadzone testy A/B mogą okazać się ogromną stratą czasu i pieniędzy.

Unikaj zatem następujących błędów:

1. Testowanie stron, które nie wpływają na konwersje – nie ma sensu testować stron, które nie mają znaczącego wpływu na konwersje. Przy ograniczonym czasie i zasobach kluczowe znaczenie ma zidentyfikowanie najlepszych „kandydatów” do testów i nadanie im priorytetu.
2. Testowanie kilku elementów naraz – przeprowadzając testy wielu elementów jednocześnie, nie masz pojęcia, które zmiany są odpowiedzialne za pozytywne wyniki. Wpływa to negatywnie na przyszłą zdolność do formułowania hipotez. Niestety czasem nie ma przed tym ucieczki.
3. Zbyt mała wielkość próby – Jeśli nie przestrzegasz podstawowych zasad solidnej analizy danych – obliczając wielkość próby przy istotności statystycznej pomiędzy 80% a 95% – wyniki Twoich testów będą niemiarodajne. W dłuższej perspektywie jest więcej niż prawdopodobne, że nie przybliży Cię to do osiągnięcia upragnionych celów.
4. Zbyt częste „pożyczanie” pomysłów od konkurencji – Badanie konkurencji i wykorzystywanie studiów przypadków przy formułowaniu własnych hipotez to świetna praktyka. Błędem jest jednak traktowanie ich jako jedynego źródła pomysłów na testy. Najlepsze fakty zazwyczaj osiąga się dzięki testom, jakich nie przeprowadzili dotychczas konkurenci.
5. Przeprowadzanie testów jedynie „od święta” – zgodnie ze starym powiedzeniem: testy A/B robi się przez całe życie, a nie tylko od święta. Przeprowadzanie ich na bieżąco w sposób zrównoważony pozwala nie tylko uzyskać największy wzrost konwersji, ale również strategię odporną na ciągłe zmiany w zachowaniach konsumentów.
6. Brak rozróżnienia pomiędzy procesami projektowania a rozwoju – Należy postawić wyraźną kreskę pomiędzy poszukiwaniem pomysłów (projektowaniem) a ich wdrażaniem (rozwojem i kodowaniem). Właściciele biznesów e-commerce często mylą te role, co powoduje albo nie efektywną burzę mózgów, albo słabą implementację. Nawet w sytuacji, gdy ta sama osoba odpowiedzialna jest za obie części, konieczne jest upewnienie się, że dysponuje ona zestawem niezbędnych umiejętności.
7. Opieranie hipotez na przeczuciach i założeniach – każdy zespół zajmujący się testami A/B posiada pewne założenia odnośnie czynników świadczących, że pomysł jest dobry. Ważne jest jednak, aby zachować jak najbardziej otwarty umysł i potrafić tworzyć hipotezy, które mogłyby wydawać się sprzeczne z intuicją. Istotą testów A/B jest przecież możliwość identyfikacji najlepszych i oryginalnych zmian. Procesy powinny w jak największym stopniu podważać podstawowe założenia i zachęcać projektantów do myślenia w niekonwencjonalny sposób (tzw. outside the box).
8. Niepowodzenie w tworzeniu właściwych hipotez – ważne, aby znać przyczyny swoich pozytywnych rezultatów. Generowanie kolejnych pomysłów bez przemyślenia poprzednich sukcesów działa na Twoją niekorzyść. Zrozumienie, co stoi za pozytywnymi wynikami pozwala lepiej zrozumieć zachowania klientów na przestrzeni czasu oraz, w oparciu o tę wiedzę, generować solidniejsze hipotezy w przyszłości.
9. Nieodpowiednia analiza wyników – tak więc CTA „B” daje konwersję wielkości 10%, podczas gdy CTA „A” jedynie 5%… i na tym koniec, no nie? No nie! Dane testowe zawierają ogrom przydatnych informacji o klientach, np. które segmenty cechują się najwyższym wskaźnikiem konwersji, które momenty szczególnie sprzyjają konwersji, jakie istnieją przeszkody na stronie itp. Wykorzystując platformy analityczne, jak np. Google Analytics, możesz wyciągnąć dużo więcej z wyników przeprowadzonych już testów.
10. Niezauważanie drobnych korzyści – internetowi sprzedawcy często ignorują zmiany o 2% czy 3%, spodziewając się dużo większej poprawy. W pewnym sensie jest to zrozumiałe. W Internecie czytamy głównie studia tych najbardziej udanych przypadków, co w efekcie skłania nas do podejmowania prób uzyskania równie znaczących wyników. To błąd. Nawet niewielki wzrost będzie przy dużej istotności statystycznej równie ważny jak wyższe wyniki. Testy o dużej mocy statystycznej mogą wykryć drobny efekt i okazać się równie przydatne.
11. Przedwczesne „podglądanie” wyników – Przedwczesnemu kończeniu testów A/B (przed osiągnięciem pożądanej liczby przetestowanych użytkowników) mówimy stanowcze NIE. Testerom często zdarza się osądzić zwycięstwo któregoś wariantu w oparciu o wynik w połowie testu. Takie działania świadczą jednak o ignorowaniu znacznych rozbieżności rezultatów, jakie występują w okresie trwania testu.

Przegląd najlepszych narzędzi wspomagających testy A/B w e-commerce

Testy A/B powinny towarzyszyć większości aspektów działań marketingowych i sprzedażowych Twojej firmy. Nie powinno ograniczać się ich jedynie do witryny. Większość dedykowanych aplikacji, takich jak aplikacje do e-mail marketingu, reklamy na Facebooku czy media społecznościowe zapewniają własne narzędzia do przeprowadzania testów A/B.

Ta lista zawiera najlepsze narzędzia do przeprowadzania testów A/B w e-commerce. Co więcej, nie istnieje wszechstronne, „najlepsze” narzędzie do testów A/B. Różne rozwiązania są przeznaczone dla różnych typów sklepów internetowych. Najlepszy wybór w zakresie oprogramowania zależy od wielu czynników, w tym wielkości sklepu, branży, preferowanych metod marketingowych etc.

Oto nasze zestawienie pięciu najlepszych narzędzi do przeprowadzania testów A/B w e-commerce:

• VWO – VWO to jedno z najpopularniejszych narzędzi e-commerce do przeprowadzania analiz, opracowywania nowych pomysłów i przeprowadzania testów w sieci. Platforma oferuje wszystkie niezbędne do prowadzenia kampanii optymalizacyjnych funkcje i jest naprawdę wszechstronna – dysponuje szeroką gamą możliwości zarówno dla dużych przedsiębiorstw, jak i mniejszych firm (i dla wszystkich pomiędzy). Do ich klientów należy m. in. eBay.
• Optimizely – Kolejna ważna nazwa w świecie e-commerce. Optimizely jest ulubionym narzędziem największych graczy wśród sprzedawców internetowych. Oprogramowanie zawiera potężny pakiet funkcji do przeprowadzania testów A/B, umożliwiający segmentację prób, prognozowanie, targetowanie i analizę. Idealnie sprawdza się zarówno do użytku na urządzeniach mobilnych, jak i na komputerze.
• Google Optimize – Do największych zalet Google Optimize należy przede wszystkim bezproblemowa integracja narzędzia z Google Analytics, trudno to jednak nazwać ich USP (ang. Unique Selling Point), ponieważ samo narzędzie jest bezpłatne. Optimize jest platformą służącą do testów A/B, która posiada własny edytor wizualny. Najchętniej korzystają z niej mniejsze firmy, co jest zrozumiałe, brakuje jej bowiem niestety wielu funkcji przeznaczonych dla dużych przedsiębiorstw, którymi mogą pochwalić się jej główni konkurenci. Użytkownicy mogą także zdecydować się na jej rozszerzoną, płatną wersję: Optimize 360.
• AB Tasty – AB Tasty zaprojektowane zostało z myślą o większych przedsiębiorstwach, dlatego wyposażone zostało w pełny zestaw narzędzi testujących, w tym w wielofunkcyjną platformę analityczną, edytor wizualny i zautomatyzowaną funkcjonalność wdrożeniową do przeprowadzania testów.
• Swiftswap – ta lista nie byłaby oczywiście kompletna bez aplikacji Swiftswap naszej firmy. Wyjątkowość ​​Swiftswap zapewnia wykorzystanie sztucznej inteligencji do kształtowania i usprawniania procesu testowania. Zaprojektowany został specjalnie tak, aby umożliwiać wprowadzanie szybkich i spójnych zmian optymalizacyjnych w sklepach internetowych. Istnieje również możliwość integracji tego narzędzia ze wszystkimi platformami e-commerce. Swiftswap dostępny jest w ramach outsourcowanego pakietu optymalizacyjnego naszej firmy — Growcode.

Testy A/B w e-commerce – studia przypadków (case studies)

Jak zatem wyglądają testy A/B w praktyce?

Oto trzy przykłady na podstawie przypadków, z jakimi zmagaliśmy się w Conversion:

1. Budapester

Budapester to duży sklep internetowy, który sprzedaje designerskie torby, obuwie i akcesoria. Firma chciała wdrożyć efektywny kosztowo długoterminowy plan testów. Analiza wykazała, że ​​największy potencjał poprawy wykazują karty produktów oraz koszyk zakupowy.

Wynik: współczynnik konwersji wzrósł o 12,5%.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:E

Hipoteza pierwsza: wyraźniejsza komunikacja USP na wszystkich kartach zwiększyłaby konwersje.

Przed: USP obejmujący bezpłatną wysyłkę i natychmiastową dostępność produktu nie był pokazywany na kartach produktów.

Po: USP został umieszczony pod opisem produktu oraz w nagłówku.

Hipoteza druga: nagłówek zajmował zbyt dużo miejsca i rozpraszał odwiedzających niepotrzebnymi linkami i informacjami.

Przed: nagłówek był nieczytelny, z dużą ilością małych przycisków i niepotrzebnymi linkami.

Po: Nagłówek został uproszczony, a główne przyciski stały się wyraźniejsze.

Hipoteza trzecia: uproszczony wygląd koszyka zakupowego zmniejszy częstotliwość porzucania koszyka przez klientów.

Przed: Na stronie potwierdzenia zakupu nie wyświetlała się informacja o bezpłatnej dostawie, a obniżka ceny nie została wyraźnie podkreślona.

Po: Darmowa dostawa, dostępność i rabaty zostały przedstawione jasnym kolorem, tak aby rzucały się w oczy.

2. Reserved

Reserved to największy sklep z branży mody w regionie Europy Środkowo-Wschodniej. Ich sklep internetowy uruchomiony został w 2013 roku.

Wynik: wzrost współczynnika konwersji o 4,6%.

Kliknij tutaj, aby przeczytać pełne case study.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:

Hipoteza pierwsza: dodanie USP do najważniejszych stron – strony głównej, kart produktów i stron kategorii – pomogłoby przekonać odwiedzających o wyjątkowych korzyściach płynących z zakupów w Reserved.

Przed: Brak wyraźnych USP na stronie głównej.

Po: USP wyświetlane są na stronie głównej tuż pod nagłówkiem.

Hipoteza druga: eksponowanie USP na stronie koszyka zakupowego ograniczyłoby częstotliwość porzucenia koszyka przez klientów.

Przed: niektóre USP były pokazywane, ale przedstawione zostały niejasno. Informacje o bezpłatnej dostawie oraz bezpłatnej dostawie kurierskiej przy zakupach powyżej 50 $ nie zostały pokazane.

Po: Sekcja wyświetlająca informacje o USP została umieszczona po prawej stronie.

3. 4F

4F sprzedaje odzież sportową i akcesoria sportowe. Firma cieszy się reputacją produktów o dobrej jakości – dzięki połączeniu tradycyjnych procesów produkcyjnych z nowoczesnymi wzorami.

Wynik: wzrost globalnego współczynnika konwersji o 8%.

Kliknij tutaj, aby przeczytać pełne case study.

Sformułowano i przetestowano następujące hipotezy:

Hipoteza pierwsza: szczegółowe opisy na kartach produktów złagodzą wątpliwości klientów i zachęcą więcej odwiedzających do dodawania produktów do koszyka.

Przed: Informacje o produkcie były rozproszone, trudne do przeskanowania wzrokiem i umieszczone w dużej odległości od CTA.

Po: Szczegółowe informacje o produkcie, w tym informacje o dostawie, zostały napisane tak, aby łatwo było przeskanować je wzrokiem, i umieszczone obok CTA.

Hipoteza druga: wyświetlanie procentowej wartości rabatów spowoduje, że więcej klientów doda produkty do koszyka.

Przed: obniżona cena została przekreślona i wyświetlona obok bieżącej ceny, bez dalszych informacji.

 

Po: liczba przedstawiająca obniżoną cenę w procentach została uwzględniona obok bieżącej ceny.

Hipoteza trzecia: wyświetlanie informacji o dostawach do sklepów zwiększyłoby konwersję, ponieważ jest to bardzo istotna dla klientów informacja, a 4F dysponuje rozległą siecią sklepów stacjonarnych.

Przed: Informacje o możliwej dostawie do sklepu znajdowały się dość daleko na stronie.

 

Po: Szczegółowe warunki zarówno bezpośredniej wysyłki jak i odbioru w sklepie stacjonarnym wyświetlone są obok siebie nad CTA.

 

Jak widać, większość przetestowanych elementów strony to dość ogólne przykłady testów A/B. Choć wydają się dosyć „bezpieczne”, nadal mogą znacznie zwiększyć współczynniki konwersji.

Wnioski

Dzięki informacjom przedstawionym w tym artykule możesz zacząć przeprowadzać testy, które przyniosą realne wyniki i przybliżą Cię do upragnionych wartości współczynnika konwersji oraz wielkości przychodów.

Należy jednak pamiętać o ważnej kwestii.

Nie zapominaj, jak istotna przy przeprowadzaniu testów A/B jest ich ciągłość oraz spójność.

Wdrożenie kampanii optymalizacyjnej polegającej na wprowadzaniu wielu drobnych zmian z biegiem czasu pozwoli Ci znacznie prześcignąć konkurencję. Z tej strategii korzystają wielcy gracze tacy jak Amazon, co pozwala im osiągnąć współczynniki konwersji znacznie wyższe od średniej w branży.

A może skontaktuj się z Conversion?

Jeśli chcesz, aby doświadczony zespół przygotował za Ciebie strategię optymalizacji, skontaktuj się z Conversion. Mamy wieloletnie doświadczenie w przeprowadzaniu testów A/B i możemy wdrożyć długoterminową strategię za ułamek kosztów, jakie poniósłbyś przy samodzielnych próbach. Do tego zyskujesz gwarancję dowiezienia wyników. Jeśli nie uda nam się ich dostarczyć, oferujemy pełny zwrot pieniędzy. Przeczytaj więcej o optymalizacji konwersji w ecommerce.

The post Przewodnik po Testach A/B w E-commerce: Strategie, Taktyki, Narzędzia, Analiza Danych i Case Studies first appeared on Conversion.

Proces testowania A/B jest w długim terminie jednym z najważniejszych czynników, które napędzają efekty wysiłków związanych z optymalizacji współczynnika konwersji.

Chciałbym podzielić się z Tobą trzema wskazówkami, które uczynią Twój proces testowania A/B bardziej efektywnym. Używamy tych technik na co dzień, aby wykrywać prawdziwe problemy użytkowników, przeprowadzać długoterminowe programy optymalizacji z wysoką skutecznością oraz przekonywać firmy, że warto inwestować w optymalizację współczynnika konwersji.

W tym artykule znajdziesz techniki, które pozwoliły nam szybko opracować proces przeprowadzania testów A/B, przynieść liczne wzrosty współczynnika konwersji i być na bieżąco ze wszystkimi testami (mimo, że przeprowadziliśmy ich mnóstwo).

1. Zacznij testować już teraz!

W przeszłości mieliśmy jeden poważny problem – zbyt długo analizowaliśmy dane przed rozpoczęciem pierwszego testu A/B na konkretnej stronie internetowej. Zanim byliśmy w stanie pokazać pierwsze efekty naszej pracy, mijały średnio aż 2 miesiące. Zdarzało się, że po tym okresie czasu zapewnialiśmy nie wzrosty, a spadki współczynnika konwersji. Możesz sobie wyobrazić, jak bardzo rozczarowany był nasz klient. Sytuacja może wyglądać tak samo z Twoim szefem, który inwestuje pieniądze w optymalizację współczynnika konwersji.

Twoim celem powinno być rozpoczęcie testu tak szybko jak to możliwe, ponieważ z każdą godziną tracisz ruch, który mógłby podlegać testowi. Nie wspominając już o koszcie alternatywnym posiadania strony internetowej, która słabiej konwertuje.

Raport przepływu celów w Google Analytics jest miejscem, w które powinieneś się udać w pierwszej kolejności, aby szybko znaleźć elementy strony warte przetestowania.

W wielu przypadkach można szybko odkryć poważne problemy ze stroną internetową. Przejrzenie standardowych raportów Google Analytics powinno dostarczyć Ci kilku pomysłów na testowanie. Raporty: Strony docelowe, Przepływ celów i Wizualizacja ścieżek są tymi, do których powinieneś zajrzeć w poszukiwaniu idei.

Wykorzystaj partyzanckie badania użyteczności (ang. guerrilla user testing), aby znaleźć najbardziej uciążliwe problemy użytecznościowe na Twojej stronie. Pokaż swoją stronę komuś, kto na co dzień z Tobą nie pracuje (znajomemu albo losowemu obcemu w kawiarni) i poproś o realizację konkretnego scenariusza.

Kolejnym pomysłem na zdobycie pomysłów do testów A/B są wywiady z Twoimi działami sprzedaży i obsługi klienta. Poznasz w ten sposób najczęściej zadawane przez użytkowników pytania. O tym więcej w poradzie numer 2.

Pamiętaj, aby nie przesadzać z analizą na samym początku. Wykorzystaj te wskazówki, aby szybko zdobyć pomysły i rozpocząć testowanie. To najbardziej efektywny sposób na wykorzystanie Twojego czasu w momencie, gdy rozpoczynasz proces optymalizacji współczynnika konwersji.

2. Przeprowadź wywiady z działem sprzedaży i obsługi klienta

Jesteśmy zewnętrznym doradcą, zatem wywiady z klientami na początku każdego projektu są dla nas standardową procedurą. Jednak jeśli jesteś częścią wewnętrznego zespołu ds. optymalizacji konwersji, łatwo pomyśleć, że wiesz wszystko o swoich użytkownikach. Nic bardziej mylnego! Znam wielu specjalistów ds. marketingu, którzy byli kompletnie oderwani od rzeczywistości przed rozmową z działem obsługi klienta.

Powinieneś nieustannie utrzymywać kontakt z pracownikami działu sprzedaży i obsługi klienta. Oni rozmawiają z klientami na co dzień i mają największą wiedzę o ich lękach, wątpliwościach, problemach, potrzebach i motywacjach. Ta wiedza jest fundamentem efektywnego procesu optymalizacji konwersji.

Lista pytań, które zawsze zadaję specjalistom ds. sprzedaży / obsługi klienta:

• Dlaczego klienci szukają właśnie tego produktu?
• Jakie są oczekiwania względem efektów używania tego produktu?
• Jakie są główne wątpliwości dotyczące tego produktu?
• Jak radzisz sobie z tymi wątpliwościami? Które odpowiedzi działają najlepiej?
• Jakie funkcjonalności i szczegóły są najważniejsze dla klientów?
• Jakie emocje wyrażają ludzie gdy rozmawiają o tym produkcie?
• Jakie bodźce działają na klientów najlepiej?
• Jakie problemy są najbardziej popularne?
• Jak rozwiązujesz te problemy?

Dlaczego wyolbrzymiamy tę konkretną część analizy? Ta historia pomoże Ci zrozumieć: Pracowaliśmy dla zagranicznego serwisu randkowego. Specjalista ds. obsługi klienta powiedział nam, że użytkownicy często pytają jaka nazwa transferu za użytkowanie serwisu będzie widniała na ich wyciągu bankowym. Dlaczego? Najwidoczniej Ci ludzi czuliby się niekomfortowo, gdyby wiedzieli, że ktoś może się dowiedzieć o posiadaniu przez nich konta na portalu randkowym tylko poprzez zerknięcie na historię obciążeń karty. To nietypowa wątpliwość, natomiast z całą pewnością kluczowa, ponieważ dotyczy użytkowników, którzy są gotowi dokonać konwersji.

Rozwiązanie tego problemu było ważnym krokiem w stronę osiągania większych zysków.

3. Bądź na bieżąco ze swoimi testami

Powinieneś kontrolować każdy test A/B. Prawdopodobnie nie będziesz o tym myślał wraz z rozpoczęciem procesu testowania A/B, ale im więcej testów przeprowadzisz, tym dłuższa stanie się lista wyciągniętych z nich wniosków.

Z taką listą testów A/B będziesz w stanie w każdej chwili spojrzeć wstecz i szybko sprawdzić, co wcześniej optymalizowałeś i jakie były tego efekty. Wystarczy, że nie zapiszesz jednego testu, o którym później zapomnisz, i w efekcie przetestujesz tę samą hipotezę zaledwie kilka miesięcy później.

Oto przykład notatki dot. testu A/B, którą wykorzystujemy, aby być na bieżąco z działaniami przeprowadzanymi w zakresie optymalizacji współczynnika konwersji. Powyższa notka opisuje test, w którym usunęliśmy niepotrzebne elementy ze strony produktu dla ruchu pochodzącego z porównywarek cen. Test przeprowadzaliśmy na stronie awa24.pl – sklepie internetowym z elektroniką.

Prowadzenie takiej notatki to bezcenna zaleta, gdy chcesz dodać kolejną osobę do zespołu zajmującego się optymalizacją konwersji. Po udostępnieniu arkusza/notatki, nowa osoba będzie w stanie bardzo szybko zorientować się, jak wyglądało testowanie w przeszłości i jakie były jego rezultaty.

Spis testów A/B powinien zawierać:

• domenę, numer testu, daty
• testowaną hipotezę (+ metryki, których użyjesz do jej weryfikacji)
• wynik
• zrzut ekranu z oryginalną stroną i wszystkimi konkurującymi z nią wersjami (ang. challengers) – zaznacz wprowadzone poprawki
• analiza testu
• wnioski wyciągnięte z tego testu (co możesz poprawić w przyszłych testach?)

Zachęcam do stworzenia dodatkowego arkusza, w którym pojawią się wszystkie wnioski wyciągnięte z przeprowadzonych do tej pory testów. Posłuży Ci on nie tylko jako cenne źródło, na podstawie którego podsumujesz swoje doświadczenie, ale również jako nieoceniona pomoc dla nowego pracownika.

Współpraca z wieloma klientami nauczyła nas, że te trzy wskazówki są najbardziej pomocne i uczynią każdy proces optymalizacji współczynnika konwersji solidnym i efektywnym.

Zacznij od podstawowej analizy i zorganizuj swój pierwszy test A/B najszybciej, jak to możliwe. Spędź czas z pracownikami działu sprzedaży i obsługi klienta, aby nauczyć się, jakie są realne problemy użytkowników. Bądź na bieżąco ze wszystkimi testami, które przeprowadzasz. Podążanie tą drogą zapewni Ci przeprowadzanie udanych eksperymentów i zbudowanie kultury ciągłej poprawy.

Zastanawiasz się nad rozpoczęciem procesu optymalizacji współczynnika konwersji w swojej firmie? Chcesz zwiększyć przychody bez wydawania kolejnej złotówki na pozyskiwanie ruchu? Skontaktuj się z nami, a opowiemy Ci o naszym podejściu, które gwarantuje wzrost współczynnika konwersji Twojej witryny.

The post 3 sposoby na poprawę testów A/B first appeared on Conversion.

Jednak w większości przypadków testowanie (lub co gorsze wdrażanie od razu) identycznych elementów co w case study nie przynosi rezultatów. I nie jestem tym faktem zaskoczony.

Jeżeli Twój zespół podchodzi do case study w  sposób „Przeczytaj, skopiuj i przetestuj”,  nie dziw się, jeżeli wciąż nie odnotowujesz satysfakcjonujących wzrostów współczynnika konwersji.

Poniżej opisałem 3 powody, dla których nie warto ufać wszystkim case study z optymalizacji współczynnika konwersji, które znajdziesz w internecie. A tym bardziej bezmyślnie kopiować zaprezentowanych w nich rozwiązań.

1. Większość case study w Internecie nie jest poparte liczbami

Case study, które znajdujesz w Internecie zwykle zawierają dwie metryki: wzrost współczynnika konwersji oraz poziom istotności statystycznej. Jednak same relatywne metryki nie wystarczą. Nie możesz ocenić, czy wyniki są rzetelne dopóki nie znasz liczby konwersji oraz liczby użytkowników, którzy wzięli udział w teście.

Niestety takie informacje pojawiają się w case studies bardzo rzadko. Na przykład, to case study z WhichTestWon.com nie może być określone jako wiarygodne. Właśnie dlatego, że brakuje w nim liczb – opublikowano wyłącznie wzrost współczynnika konwersji i poziom istotności statystycznej. Pomimo tego musisz zapłacić, żeby zobaczyć to case study! Nie daj się nabrać.

Pamiętaj, że relatywne metryki, takie jak wzrost współczynnika konwersji, nie wystarczą. Potrzebujesz znać liczbę konwersji oraz liczbę użytkowników, którzy wzięli udział w teście, aby ocenić, czy wyniki prezentowane w case study są wiarygodne.

Dlaczego tak się dzieje? To proste. Jeżeli nie udostępniasz liczb, dużo łatwiej nagłośnić swoje case study i przyciągnąć czytelników – na przykład za pomocą krzykliwych nagłówków w stylu „Wzrost współczynnika konwersji o 110% dzięki zmianie dwóch słów w nagłówku – 95% istotności statycznej!”. Możesz być pewny – nikt tego nie podważy, bo nie ma takiej możliwości.

Sytuacja tutaj jest podobna do reklam kosmetyków. „Aż 98,9% zadowolonych Klientek” – to hasło, które często pojawia się na wielu banerach. Pod spodem zwykle znajduje się gwiazdka *Próba – 12 osób.

Lekcja pierwsza: jeżeli w case study dotyczące testów A/B brakuje liczb, nie można mu ufać.

2. Najlepsze praktyki często opierają się na przypadkowych rezultatach (i dlatego są bezpodstawne)

Niektórzy chętnie okraszają swoje case study zdjęciami z narzędzi do testów A/B, tak jak James w tym poście dla bloga Crazy Egg. Narzędzie pokazuje, że wyniki są istotne statystyczne. Jednak liczba konwersji dla wersji A to 15, dla wersji B – 24. To jednoznacznie wskazuje, że wyniki są zupełnie przypadkowe.

Jeżeli liczba konwersji na wersję jest mniejsza niż 100, nie powinieneś wyciągać wniosków na jej podstawie. Niestety część autorów case study popiera najlepsze praktyki właśnie takimi wynikami. Nie aplikuj ich na swoich serwisach (a przynajmniej nie bez testów!).

Po pierwsze, powinieneś osiągnąć co najmniej 100 konwersji na wersję strony, aby być w jakikolwiek sposób pewny wyników. I po drugie, testy powinny pokryć określony „cykl biznesowy” Twojej organizacji – czyli trwać co najmniej 14 dni (w zależności od branży, testy mogą trwać nawet dłużej).

Jeżeli przedstawiasz najlepsze praktyki w oparciu o test, powinien mieć co najmniej 100 konwersji na wersję. Jak ma się do tego 17 i 24 konwersje przedstawione przez Jamesa?

Różnica pomiędzy dwiema wersjami wynosi tylko 9 konwersji, więc niemożliwe jest osiągnięcie 95% istotności statycznej. James wykazuje więc brak elementarnej wiedzy na temat statystyki. A mimo to zaoferował użytkownikom 3 złote rady o tym jak pisać skuteczne nagłówki. Mam nadzieję, ze niewielu marketerów zacznie testowanie tych hipotez – mogą one mieć naprawdę negatywny wpływ na współczynnik konwersji.

Nie zawsze możemy ufać wynikom poziomu istotności statystycznej, które serwują nam narzędzia do przeprowadzania testów A/B. Jak widać na powyższym przykładzie, nawet przy bardzo małej liczbie konwersji potrafią one wskazać na istotny statystycznie wzrost. Jest to oczywiście błędna informacja.

Potrzebujesz liczb aby określić, czy wyniki testu są wiarygodne. Więc zanim zaczniesz analizować kolejny test A/B, przeczytaj świetny artykuł Peep’a Laja na temat istotności statystycznej w testach. To pomoże Ci w odpowiednim momencie decydować o zakończeniu testu, a także rzetelnie oceniać zawartość case studies, które czytasz.

Lekcja druga: nigdy nie aplikuj najlepszych praktyk, opartych o testy A/B, w których poszczególne wersje miały mniej niż 100 konwersji.

3. Autorzy nie wyjaśniają, dlaczego testowali poszczególne hipotezy

Po trzecie, musisz pamiętać, ze każdy biznes i każdy serwis jest unikalny. Aby w jakikolwiek sposób przełożyć rozwiązania zaprezentowane w danym case study na swój biznes, musisz zrozumieć na jakiej podstawie ktoś zdecydował się na ich przetestowanie.

Większość autorów nie prezentuje informacji na temat analiz, które przeprowadzili aby zidentyfikować problemy i wypracować hipotezy do testów.

Aby określić, czy powinieneś wykorzystać konkretne pomysły i testować te same elementy na swojej witrynie, musisz wiedzieć dlaczego autor rozpoczął ich testowanie. Dopóki nie jesteś pewny, że Twój biznes opiera się na podobnych zasadach i ma podobne problemy do opisanych w case study – nie narażaj się na spadki współczynnika konwersji.

Lekcja numer trzy: nie kopiuj hipotez do testowania z case study dopóki nie zyskasz pewności, że pasują do Twojego biznesu

Jak wyciągać dobre wnioski z case study testów A/B?

To dobrze, jeżeli traktujesz case studies znalezione w internecie jako inspirację do swoich analiz. Powinny być jednak one punktem wyjścia do pracy nad zwiększeniem współczynnika konwersji, a nie jednoznacznym sygnałem do rozpoczęcia testu A/B (lub wdrożenia zmian od razu).

Zauważyłeś w case study coś, co przyniosło spektakularny sukces? Zacznij od przekopania swojego Google Analytics pod kątem takiej zmiany. Przeprowadź testy użyteczności, zadaj użytkownikom pytania w ankietach. Sprawdź, czy hipotezy adresują problemy Twoich użytkowników i faktycznie wpłyną na wzrost współczynnika konwersji Twojego serwisu. Jeżeli tak jest – możesz rozpocząć pracę nad przygotowaniem testu.

Jeżeli zarządzasz zespołem odpowiedzialnym za optymalizację współczynnika konwersji nie daj się nabrać na pomysły w stylu „przeczytaliśmy w artykule, że to przyniosło wzrost o xx%, i chcemy to przetestować”. Pytaj zawsze o liczby, prawdziwy poziom istotności statystycznej (nie tylko ten podawany przez narzędzia) i kontekst testu, który chcą skopiować z case study.

Nie pozwól, aby Twoja organizacja marnowała czas i zasoby na aplikowanie „najlepszych praktyk” opartych na wątpliwych testach A/B. Trzymaj się z daleka od postów, które prezentują niską wartość merytoryczną (tak jak wspomniany wyżej post z Crazy Egg). Wdrażanie „tips & tricks”, które w małym stopniu, bądź w ogóle, podnoszą współczynnik konwersji Twojej witryny może przynieść więcej szkody niż pożytku.

The post 3 powody, dlaczego większość case study z testów A/B zawierają fałszywe informacje first appeared on Conversion.

Jak nie zabierać się za optymalizację konwersji

Opisany powyżej scenariusz jest całkiem prawdopodobny, jeśli potraktujesz optymalizację współczynnika konwersji jako szybki i niezawodny sposób na wzrost przychodów, którego implementacja polega na wprowadzaniu w witrynie zmian, które wymyśliłeś pod prysznicem. Historia zawiera kilka typowych błędów, popełnianych przez początkujące w temacie osoby.

Podstawowy błąd to zmiana przypadkowych elementów. Fakt – istnieją elementy na stronie internetowej, których poprawienie można wskazać bez dodatkowych analiz i z niemal 100% pewnością przyniesie to wzrosty wykonując audyt UX. Zdarza się to jednak rzadko, dlatego pomysły na to, co zmienić w witrynie nie powinny wynikać z Twojego widzimisię, a z solidnych analiz ilościowych i jakościowych, które pozwalają zrozumieć zachowanie użytkowników i poznać ich problemy.

Warto zauważyć, że w przytoczonej historii nie odbyły się testy A/B – zmiany zostały wprowadzone od razu dla wszystkich użytkowników. Współczynnik konwersji porównany w czasie, czego absolutnie nie powinno się robić, zwłaszcza na tak krótkiej przestrzeni czasu, jak 3 dni. Na zachowanie użytkowników ma wpływ wiele czynników zewnętrznych, takich jak dzień tygodnia, urządzenie z którego korzystają, etap procesu zakupowego, działania konkurencji, oferta, a nawet pogoda (jak myślisz, dlaczego w Wielkiej Brytanii rynek e-commerce tak dobrze się rozwija? Odpowiedź brzmi: deszcz :). Dlatego aby ocenić, czy współczynnik konwersji faktycznie wzrósł, należy przeprowadzić test A/B, który niweluje wpływ zewnętrznych czynników i pokazuje, czy faktycznie zmieniona wersja jest skuteczniejsza od oryginału.

Niepoprawnym działaniem jest też zbyt szybkie wyciąganie wniosków i pochopna interpretacja wyniku testu. Przed upływem 10-14 dni nie powinno się stwierdzać, czy dany test zakończył się sukcesem lub porażką – widzieliśmy wiele przypadków, gdzie wersja strony przynosząca po 3 dniach 20% wzrostu po upływie kolejnych 7 dni przynosiła spadek na poziomie 10%.

Jako największy błąd należy natomiast sklasyfikować brak analiz testu i rezygnację z dalszych prób w przypadku uzyskania negatywnego wyniku. Porażka w teście A/B to istotny element nauki o zachowaniu użytkowników serwisu – dzięki niej dowiesz się, co nie działa i skuteczniej sformułujesz hipotezy, które przetestujesz w kolejnym teście. Nam też nie zawsze to wychodzi – sporo testów przeprowadzanych przez Conversion kończy się porażką, ale wyciągamy z nich wnioski, dzięki czemu finalnie udaje nam się wprowadzić zmiany, dzięki którym podnosimy współczynnik konwersji. Tak było w przypadku optymalizacji strony docelowej dla Lukas Bank, gdzie osiągnęliśmy wzrost współczynnika konwersji o 26% dopiero po kilku próbach.

Poznaj poprawny, 6-etapowy proces optymalizacji konwersji

Wiesz już, czego nie robić podczas optymalizacji współczynnika konwersji – to już połowa sukcesu. Teraz przedstawię Ci 6-etapowy proces, który stosujemy przy współpracy z naszymi klientami. Jego poprawne wdrożenie w Twojej firmie sprawi, że będziesz testować odpowiednie elementy, uzyskiwać wiarygodne rezultaty i poprawnie wyciągać wnioski z prowadzonych działań niezależnie od ich wyniku.

We współpracy z naszymi klientami wykorzystujemy 6-etapowy proces optymalizacji współczynnika konwersji. Jego implementacja w Twojej firmie sprawi, że będziesz testować odpowiednie elementy witryny i uzyskiwać wiarygodne rezultaty.

Krok 1: zebranie danych i wnikliwa analiza

Proces optymalizacji współczynnika konwersji należy rozpocząć od zebrania, a następnie analizy danych ilościowych oraz jakościowych. Dane ilościowe pozwalają na zidentyfikowanie elementów witryny, które wymagają poprawy. Do tego typu analiz warto wykorzystać Google Analytics (oczywiście wcześniej należy zadbać o poprawną konfigurację narzędzia).

Dzięki analizom ilościowym, przeprowadzanym np. w Google Analytics, dowiesz się, które elementy serwisu internetowego wymagają poprawy. Warto je uzupełnić analizami jakościowymi, dostarczającymi odpowiedzi na pytanie: dlaczego te elementy nie działają?

Informacje o tym, które elementy witryny są nieefektywne to dopiero początek – musisz przecież poznać powody ich niskiej skuteczności. W tym celu warto przeprowadzić badania jakościowe. Należą do nich m.in. ankiety wśród użytkowników serwisu, badania użyteczności czy analiza ekspercka (heurystyczna). Więcej o konkretnych typach analiz i wykorzystywanych w nich narzędziach przeczytasz w innych wpisach na naszym blogu.

Krok 2: opracowanie rekomendacji zmian

Przeprowadzone w pierwszym etapie analizy to baza do stworzenia listy rekomendacji zmian w serwisie. To kluczowy etap procesu optymalizacji współczynnika konwersji – to tutaj zapada decyzja o tym, jakie elementy witryny oraz w jakiej kolejności przetestujesz. Rekomendacje najlepiej spisywać w arkuszu kalkulacyjnym zawierającym takie kolumny, jak zmieniana podstrona (np. karta produktu), problem, rozwiązanie, źródło rekomendacji (np. badania użyteczności).

Po wypisaniu wszystkich rekomendacji musisz nadać im priorytety. Do ich określenia najlepiej wykorzystać ocenę dwuczynnikową, gdzie oceniasz potencjał wzrostu oraz trudność wdrożenia (w skali od 1 do 5). Im wyższy potencjał wzrostu, tym więcej punktów przydzielasz rekomendacji. Ocena trudności wdrożenia działa odwrotnie – im łatwiejsze jest zakodowanie zmiany w serwisie, tym więcej punktów otrzymuje rekomendacja.

Przykładowo jeśli planujesz zmianę nagłówka, która zajmie programiście tylko 5 minut i według Ciebie przyniesie duży wzrost współczynnika konwersji, jej potencjał wzrostu oceniasz na 4, a trudność wdrożenia na 5. Siła rekomendacji to natomiast iloczyn tych dwóch ocen:

potencjał wzrostu X trudność wdrożenia = siła rekomendacji

W przypadku Twojej zmiany nagłówka siła rekomendacji to 20 (na 25 możliwych punktów) – powinna się więc znaleźć wysoko na liście priorytetów do przetestowania. Oceniając potencjał wzrostu danej rekomendacji powinieneś mieć na uwadze liczbę użytkowników, którzy wchodzą w interakcję ze wskazaną podstroną lub elementem. Jeśli zmieniasz elementy ścieżki zakupowej, to mają one wpływ na wszystkich kupujących, więc zmiana będzie miała duży potencjał wzrostu. W przypadku usprawniania funkcji dodawania do ulubionych, z której korzysta 1% użytkowników, potencjał wzrostu – nawet jeśli opracujesz genialne rozwiązanie – jest niewielki, ponieważ ta zmiana będzie mieć znikome przełożenie na współczynnik konwersji.

Krok 3: Projektowanie zmian i dobór narzędzi

Wybrałeś już, które elementy chcesz zmienić w swojej witrynie. Pora na opracowanie rozwiązań graficznych, a następnie ich zakodowanie. Na tym etapie potrzebny jest wkład kilku specjalistów – musisz zaangażować w prace grafika i programistę, a jeśli istnieje taka możliwość, to także copywritera.

Gdy opracujesz już finalny wygląd zmienionej wersji strony, upewnij się, że dział IT poprawnie przeniesie Twoją wizję na kod. Przed startem testu dokładnie sprawdź zmienioną wersję witryny, ponieważ ewentualne błędy np. w walidacji formularzy czy linkowaniu zaburzą wyniki testu i nie dowiesz się, czy wprowadzone przez Ciebie usprawnienia rzeczywiście poskutkowały wzrostem współczynnika konwersji.

Zaprojektowanie zmian na stronie to dopiero połowa sukcesu – pamiętaj o tym, żeby dokładnie sprawdzić zakodowaną przez programistów wersję. Błędy techniczne potrafią mocno wypaczyć wyniki testu A/B, dlatego powinieneś je wyeliminować przed startem testu.

Musisz jeszcze przygotować narzędzie do przeprowadzania testów. Gdy testujesz landing page lub proste, pojedyncze podstrony, możesz skorzystać z darmowych eksperymentów Google Analytics. Jeśli testujesz elementy szablonu strony, jak np. wszystkich stron kategorii, najprościej skorzystać z gotowej aplikacji jak Optimizely czy Visual Website Optimizer. Wystarczy, że Twój dział IT wklei na wszystkie podstrony serwisu wygenerowany przez aplikację kawałek kodu JavaScript. Uruchamianie i kontrola testu odbywa się z poziomu panelu administracyjnego, który z łatwością opanujesz.

Krok 4: Testowanie zaprojektowanych zmian

Wyróżnia się dwa rodzaju testów: testy A/B oraz testy wielowymiarowe. Testy A/B polegają na testowaniu dwóch lub więcej odmiennych wersji witryny. Mechanizm dzieli odwiedzających serwis na dwie grupy i wyświetla im odpowiednią wersję witryny. Testy wielowymiarowe polegają na testowaniu kombinacji różnych wariantów poszczególnych sekcji witryny. Przykładowo jeśli testujesz nagłówek i przycisk, a każdy z nich ma dwie odmiany, to łączna liczba kombinacji równa się cztery. Testy wielowymiarowe wymagają dużego ruchu na stronie, aby osiągnąć istotność statystyczną.

Niezależnie od tego, na który z rodzaju testów się zdecydujesz (na początek zalecamy testy A/B), musisz pamiętać o kilku żelaznych zasadach. Po pierwsze, test powinien trwać 10-14 dni. Taki okres czasu jest potrzebny, aby wyeliminować wpływ czynników zewnętrznych na wynik testu, takich jak dzień tygodnia, pogoda, czy wysyłki mailingów promocyjnych. Powinien też objąć pełny cykl zakupowy klienta, który przykładowo w poniedziałek i wtorek wyszukuje dostępne na rynku produkty, w środę i czwartek je porównuje, w piątek podejmuje decyzję, a kupuje w sobotę po południu. Uchwycenie w teście pełnego cyklu pozwala uzyskać wiarygodne rezultaty.

Do przeprowadzania testów A/B możesz wykorzystać darmowe eksperymenty Google Analytics, bądź skorzystać z płatnych aplikacji, takich jak Optimizely lub Visual Website Optimizer. Pamiętaj, aby podczas testu unikać dużych promocji skierowanych do byłych klientów, ponieważ duży odsetek powracających użytkowników biorących udział w teście zaburzy jego wyniki.

Z racji tego, że użytkownicy nie lubią zmian, wersja zmieniona serwisu prawdopodobnie będzie osiągać gorsze wyniki wśród powracających użytkowników, którzy są przyzwyczajeni do serwisu i klikają w nim „na pamięć”. Ważne, abyś w trakcie trwania testu nie przeprowadzał wyjątkowych promocji kierowanych do własnej bazy mailingowej, zwłaszcza jeśli Twój serwis charakteryzuje się dużą liczbą powracających klientów, ponieważ wypaczy to wyniki testu – stali klienci trafiający na wersję zmienioną będą gorzej konwertować.

Krok 5: wyłonienie zwycięzcy testu

Po upływie 10-14 dni pora sprawdzić, która z testowanych wersji okazała się skuteczniejsza. Musisz tutaj zwrócić uwagę na istotność statystyczną wyników testu. Jeśli będzie ona niższa niż 95%, to istnieje duża szansa, że uzyskane rezultaty są przypadkowe i wdrożenie na stałe zmian do serwisu może nie przynieść wzrostu współczynnika konwersji w długim okresie.

Ważne, aby każda z testowanych wersji osiągnęła co najmniej 100 konwersji. W przeciwnym wypadku wyniki testu mogą być obarczone dużym czynnikiem losowym. W teście warto zwrócić uwagę na to, która z wersji była skuteczniejsza wśród nowych oraz powracających użytkowników i przy decydowaniu o wdrażaniu zmian na stałe wziąć pod uwagę, że powracający użytkownicy z czasem zaadaptują się do zmian i prawdopodobnie zaczną konwertować na tej wersji równie skutecznie, co nowi użytkownicy.

Po określeniu zwycięskiej wersji pora wdrożyć ją na stałe w serwisie i kierować na nią 100% ruchu. Warto zrobić to jak najszybciej, ponieważ każdy dzień zwłoki to strata równa różnicy między współczynnikami konwersji osiąganymi na testowanych wersjach. Pamiętaj, aby nie wdrażać jednocześnie zmian z dwóch różnych testów. Fakt, że zmiany testowane oddzielnie przynosiły wzrost współczynnika konwersji wcale nie oznacza, że ich połączenie będzie równie skuteczne.

Krok 6: analiza testu

Niezależnie od wyniku testu konieczna jest jego szczegółowa analiza. Nie wystarczy porównać współczynników konwersji między wersjami. Musisz się dowiedzieć, jak na poszczególnych wersjach przedstawiała się efektywność ścieżek zakupowych, jak wyglądały wskaźniki zaangażowania użytkowników (np. średni czas trwania sesji czy współczynnik odrzuceń) czy z jakimi elementami użytkownicy wchodzili w interakcję.

Twoim celem w procesie optymalizacji współczynnika konwersji powinno być doprowadzenie do sytuacji, kiedy do konkretnego segmentu użytkowników jesteś w stanie dopasować wersję strony, która jest dla nich najskuteczniejsza. Dlatego warto sprawdzić skuteczność testowanych wersji w odniesieniu do segmentów użytkowników, wydzielonych np. względem źródeł ruchu. Użytkownicy wchodzący na stronę bezpośrednio są zwykle na innym etapie procesu zakupowego, niż użytkownicy wchodzący z reklam AdWords. Warto o tym pamiętać i dążyć do dopasowania przekazu marketingowego do potrzeb poszczególnych segmentów użytkowników.

Celem procesu optymalizacji współczynnika konwersji powinna być indywidualizacja przekazu kierowanego do poszczególnych segmentów użytkowników. Pozwala to zmaksymalizować efektywność witryny.

Efektem analizy testu powinna być wiedza, którą wykorzystasz do przygotowania rekomendacji zmian oraz hipotez do kolejnego testu. W tym momencie następuje zapętlenie procesu – wracasz znów do analiz (które warto co jakiś czas odświeżać) i po kolei przechodzisz kolejne etapy, aż zakończysz i przeanalizujesz kolejny test.

Podsumowanie

Wdrożenie w firmie opisanego powyżej procesu optymalizacji współczynnika konwersji wytworzy cykl stałego zwiększania efektywności witryny. Jest to podejście dużo skuteczniejsze, niż nagłe testowanie przypadkowych elementów, bądź po prostu zmienianie strony i porównywanie współczynnika konwersji w czasie. Dowodem na to jest projekt, który zrealizowaliśmy wraz ze Skąpiec.pl, polegający na ciągłej optymalizacji konwersji zamiast redesignu witryny – o jego efektach przeczytasz w .

The post Właściwe podejście do optymalizacji konwersji w 6 krokach first appeared on Conversion.

Ryzyka związane z redesignem witryny

Spadek współczynnika konwersji

Wyobraź sobie, że wchodzisz do swojego ulubionego sklepu na osiedlu. Robisz w nim zakupy przynajmniej kilka razy w tygodniu, więc doskonale wiesz gdzie znajduje się pieczywo, napoje, a gdzie kasa. Zakupy robisz szybko, bo sklep znasz prawie „na pamięć”.

Wyobraź sobie teraz sytuację, że pewnego dnia jak zwykle chcesz zrobić zakupy w swoim ulubionym sklepie, ale po wejściu do niego w ogóle go nie poznajesz. Produktów, które codziennie kupujesz nie ma w tym miejscu co kilka dni temu, a kasa, która poprzednio była od razu przy wejściu teraz znajduje się na końcu sklepu. Ogarnia Cię duże zdziwienie, a z czasem też irytacja. Koniec końców zakupy zajmują Ci dwa razy więcej czasu niż zazwyczaj. Następnym razem nie zawahasz się, aby pójść do innego sklepu.

A teraz druga sytuacja – wchodzisz do swojego ulubionego sklepu i widzisz małą zmianę – stojak z gazetami zmienił miejsce. Myślisz OK, pewnie właściciel sklepu stwierdził, że tak będzie praktyczniej i przystępujesz do zakupów, a z każdą kolejną wizytą przyzwyczajasz się do zmiany, aż w końcu zapominasz jak było kiedyś. Po pewnym czasie wprowadzana jest kolejna zmiana i podobnie jak przy pierwszej, szybko się do niej przyzwyczajasz.

Tak samo wygląda sytuacja w serwisach internetowych – użytkownicy potrzebują czasu, aby przyzwyczaić się i zaakceptować nowy serwis. Jeśli pewnego dnia przedstawimy klientom nowy serwis to bądźmy gotowi na nagły i gwałtowny spadek współczynnika konwersji, w szczególności jeśli serwis cechuje się wysokim odsetkiem powracających użytkowników.

Bardzo często brakuje także analizy ryzyka związanego z redesignem. Czy przed wdrożeniem jakiejś zmiany analizujesz to jaki może mieć ona wpływ na współczynnik konwersji? Jeśli nie, to warto zacząć, bo niektórych elementów serwisu czasami po prostu nie warto poprawiać (na pewno nie w pierwszej kolejności), bo spadek współczynnika konwersji będzie gwarantowany.

Prawdopodobny procentowy wpływ konkretnych zmian na współczynnik konwersji (źródło: Widerfunnel.com, 13.11.2014)

Brak możliwości poprawnej oceny zmian

Redesign serwisu wiąże się bezpośrednio z innym zagrożeniem, a mianowicie z brakiem możliwości poprawnej oceny zmian. Zmieniając cały serwis i większość z jego funkcjonalności nie będziemy mogli ocenić, jaki wpływ konkretna zmiana miała na współczynnik konwersji. Jasne – możemy wszystko dokładnie otagować i śledzić w serwisie każdy klik użytkowników. Tylko od razu na myśl nasuwają się założenia przeprowadzania testów A/B, o których pisaliśmy już kilkakrotnie. Aby poprawnie ocenić zmianę współczynnika konwersji różne wersje danych funkcjonalności w serwisie powinny być testowane w tym samym czasie – na stronę będzie trafiać taki sam ruch, wyeliminowane zostaną warunki zewnętrzne takie jak akcje promocyjne u konkurencji czy sezonowość.

Zazwyczaj przekroczony budżet i harmonogram projektu

Całościowy redesign serwisu to ogromny projekt. Nie ważne jak skrupulatnie przygotowanie zostanie harmonogram i kosztorys takiego projektu, to w 99% przypadków oba zostaną przekroczone. Wynika to z tego, że na etapie mapowania procesów w serwisie, tworzenia makiet a potem grafik często nie uda się przewidzieć wszystkiego. Nie wynika to z tego, że coś zostało źle zaprojektowane. Najczęstszym powodem jest to, że pomimo kilku lub kilkunastu godzin konsultacji z działem IT, który (jak nikt inny) zna zasady działania serwisu od podszewki i będzie odpowiedzialny za wdrożenie nowej wersji zawsze na etapie kodowania pojawią się problemy. Okazuje się, że np. zmiana walidacji na koszyku nie będzie możliwa albo będzie, tyle że jej wdrożenie będzie wiązało się z większymi kosztami. Trudno zwalać winę na IT – przy całkowitym redesignie i zmianie wielu elementów serwisu nie przewidzimy wszystkiego.

Pytanie – po co w takim razie narażać się na opisane powyżej ryzyko? Czytając ten artykuł na pewno zgodzisz się, że nie ma to najmniejszego sensu. Jednak to co obserwujemy wokół nas to „wir” redesignu w jaki wpadają właściciele serwisów – zaprojektujemy nowy serwis i wykorzystajmy rozwiązania, które sprawdzają się w branży, a na pewno przyniesie to zwiększenie współczynnika konwersji, czyli tym samym wzrost przychodów.

Podsumowując – jeśli zastanawiasz się nad redesignem serwisu to wstrzymaj się chwilę, bo warto rozważyć inną strategię.

Nowe podejście do redesignu

Ciągła optymalizacja współczynnika konwersji

Rozpocznę od opisania kolejnych kroków procesu ciągłej optymalizacji współczynnika konwersji jaki stosujemy w naszych projektach.

1. Analiza danych jakościowych – efektem takiej analizy powinno być wskazanie tych miejsc w serwisie, które wymagają optymalizacji. Przykładowo – widzimy, że do kroku potwierdzenia zamówienia przechodzi tylko 60% użytkowników, natomiast efektywność pozostałych kroków oscyluje na poziomie 90%. Jest to sygnał, że właśnie nad optymalizacją tego kroku procesu zakupowego należy pracować w pierwszej kolejności. Stawiamy więc hipotezy i przygotowujemy rekomendacje. Dopiero później przechodzimy do elementów, które nie są aż tak problematyczne, a na samym końcu poprawiamy to co działa dobrze, ale zawsze mogłoby działać lepiej – the sky’s the limit
2. Zmapowanie założeń serwisu – spisanie oczekiwań jakie powinna spełniać dana sekcja witryny.
3. Przygotowanie makiet – naszkicowanie tego jak będą wyglądać zmiany w wersji alternatywnej.
   Oczywiście najlepiej jeśli makiety będą klikalne, aby już na tym etapie dać je kilku użytkownikom do przetestowania.
4. Przygotowanie grafik – przeniesienie tego co zostało wypracowane w poprzednim etapie na projekty graficzne.
5. Wdrożenie wersji alternatywnej – zakodowanie przez IT projektów graficznych.
6. Przeprowadzenie testu – testowanie wersji oryginalnej z alternatywną, monitorowanie danych w trakcie oraz analiza weryfikująca hipotezy i wyłaniająca zwycięzców testu.
7. Wdrożenie na wersję produkcyjną – wdrożenie zwycięskiej wersji na stałe do serwisu.

Proces powtarzamy regularnie. Dodam, że najlepiej od razu przetestować kilka różnych rozwiązań dla jednej funkcjonalności – zapewni nam to największą efektywność testowanych obszarów. Dokładnie w ten sposób podeszliśmy do tematu optymalizacji współczynnika konwersji w serwisie Skąpiec.pl.

Redesign bez spadku współczynnika konwersji? Jak widać na przykładzie Skąpiec.pl, jest to możliwe – podsumowuje Jacek Górski, Marketing Manager Skąpiec.pl – Dzięki wdrożeniu przemyślanego i ciągłego procesu optymalizacji współczynnika konwersji zyskaliśmy nie tylko wymierne efekty w postaci udanej zmiany wyglądu serwisu. To także inwestycja w przyszłość: zdobyty know-how i odpowiednio zaprojektowany proces będą przynosiły trwałe efekty w dłuższej perspektywie. Dzięki testom A/B mamy możliwość ciągle optymalizować i doskonalić nasz serwis, wprowadzając małe zmiany – bez konieczności podejmowania wielkich i ryzykownych przedsięwzięć w postaci redesignu. Przykładowe zmiany jakie zostały przetestowane w Skąpiec.pl zostały opisane w naszym case study [link do pobrania kejsa], do którego pobrania zachęcam

Przewagi ciągłej optymalizacji współczynnika konwersji

Oszczędność pieniędzy i czasu

Jak wcześniej wspomniałam, całkowity redesign zazwyczaj wiąże się z przekroczeniem planowanego budżetu. W przypadku zaproponowanego powyżej rozwiązania lepiej oszacujemy budżet i czas jaki jest potrzebny na przetestowanie i wdrożenie konkretnej zmiany. Dodatkowo, małe zmiany nie zniechęcą użytkowników przez co współczynnik konwersji i przychody nie spadną – w przeciwieństwie do całkowitego redesignu, który bardzo często się z tym wiąże.

Bezpieczeństwo

Czyli raz jeszcze to co już wspomniałam w poprzednim punkcie, ale szczególnie chcę zwrócić na to uwagę, bo tak naprawdę naszym celem jest wzrost współczynnika konwersji – pewność, że współczynnik konwersji nie spadnie!

Pewność o słuszności zmian

Testując małe elementy nie będziemy mieć trudność z analizą ich wpływu na współczynnik konwersji.

Możliwość szybkiej reakcji

Ta korzyść ponownie wynika bezpośrednio z faktu testowania małych zmian. Jeśli w pewnym momencie odnotujemy anomalię w danych np. nagły wzrost współczynnika odrzuceń z łatwością wskażemy jego przyczynę.

Lepsza motywacja i wydajność zespołu

I na koniec czynnik ludzki: redesign najprawdopodobniej wykończy cały zespół i każde kolejne podejście do zmian będzie wiązało się ze sporą niechęcią. Przy ciągłej optymalizacji członkowie zespołu skupią się na konkretnych działaniach, przy testowaniu każdej kolejnej zmiany będą jeszcze lepiej wdrażać się w proces ciągłej optymalizacji co w efekcie poskutkuje lepszą motywacją i wydajnością zespołu.

A czy Wy macie jakieś doświadczenia w tym temacie?

The post Ciągła optymalizacja współczynnika konwersji lepsza niż kolejny redesign serwisu first appeared on Conversion.

Chciałbyś, żeby wyglądał co najmniej jak Apple.com, ale boisz się pakować w redesign, który jak wiesz, może skończyć się w najlepszym wypadku jednorazowym wydatkiem dużych środków i przekroczeniami harmonogramu projektu. W najgorszym – odpływem lojalnych użytkowników i znacznymi spadkami konwersji.

Co w takim razie zrobić? Rozpocząć długi, żmudny i kosztowny projekt redesignu i stracić powracających użytkowników, czy pozostać przy starym serwisie, który nie przyciągnie już nowych Klientów?

Wyjście nr 1: redesign

Wg badań serwisy internetowe przechodzą redesign średnio raz na dwa lata. W 2013 aż 1/3 marketerów nie była zadowolona z przebiegu redesignu, a 38% firm nie poprawiło wyników po zmianie swojej witryny. (*dane z HubSpot). Można założyć, że te dane i tak są zaniżone – w końcu niewielu marketerów chce się przyznawać do błędu.

Scenariusz jest zwykle podobny: wielkie zmiany to wielkie projekty, które często kończą się przekroczonymi terminami i budżetami. Redesign wymaga współpracy kilku działów i firm zewnętrznych, wiąże się z dużymi nakładami finansowymi i oczekiwaniami, którym naprawdę ciężko sprostać.

Opowiem Wam historię pewnego sklepu internetowego. Wszystko rozpoczęło się od stwierdzenia, że witryna nie jest już konkurencyjna i definitywnie wymaga zmiany. Co można na to poradzić?

Przepis na sukces: redesign

Cel: nowa, piękna witryna ze współczynnikiem konwersji wyższym o 20%, w 6 miesięcy, za 65 tysięcy

Trzeba było tylko przygotować specyfikację techniczną i makiety, omówić je, stworzyć grafiki, omówić je, poprawić grafiki, przeprowadzić testy z użytkownikami, zakodować wersję deweloperską, ponowić testy z użytkownikami, wdrożyć na produkcję i znowu przetestować.

Efekt: 10 miesięcy, 100 tysięcy i … 17% spadku współczynnika konwersji.

Czy można to nazwać sukcesem?

Redesign najbardziej odbija się w segmencie powracających użytkowników. Każda większa zmiana spotyka się z oporem – w końcu to nie jest już serwis, który znali i lubili. Poruszanie się po serwisie zajmuje im więcej czasu, dlatego też częściej rezygnują z zakupów. Łatwo to zrozumieć: to sytuacja analogiczna do zakupów w zwykłym hipermarkecie. W „swoim” jesteś w stanie kupić wszystko w 20 minut – wiesz, gdzie znaleźć konkretne produkty. Gdy przychodzisz do zupełnie nowego zakupy zamieniają się w trwające godzinami poszukiwania i kręcenie się w kółko w poszukiwaniu puszki pomidorów.

Wielkie redesigny zazwyczaj kończą się lawiną krytyki. Każda zmiana układu Facebooka skutkuje założeniem kilkunastu protestujących grup.

Często nawet zmiana logo wywołuje niezadowolenie – tak było w przypadku marki GAP, która pod naciskiem Klientów powróciła do starego logotypu.

Na pewno pamiętacie jeszcze „starego” Filmweba. Z tym redesignem długo użytkownicy nie mogli się oswoić: był szeroko komentowany i krytykowany. Na pewno była w pewnym stopniu reklama serwisu. Jednak jako, że opiera się on głównie na powracających użytkownikach przedsięwzięcie można zaliczyć do ryzykownych.

Wyjście nr 2: serwis bez zmian

Drugim wyjściem jest pozostawienie serwisu bez zmian, nie inwestując ogromnej ilości czasu i pieniędzy na projekt redesignu.

Jednak nie ma żadnych wątpliwości, że tempo zmian w internecie jest ogromne, i kto przez dłuższy czas stoi w miejscu po prostu wypada z rynku. Mato szczególne znaczenie w przypadku sklepów internetowych: użytkownicy są świadomi nowych możliwości i funkcjonalności. Jeżeli cokolwiek utrudnia im poruszanie się po sklepie – bez mrugnięcia okiem wybierają bardziej użyteczną stronę konkurencji.

Stare strony nie pozyskują nowych użytkowników. Możesz wydawać krocie na kampanie marketingowe i masowo sprowadzać ruch: jeżeli Twój serwis nie zyska aprobaty użytkowników w przeciągu kilku sekund, możesz zapomnieć o wysokim współczynniku konwersji.

Serwis Aukcjoner.pl zdecydowanie nie przyciąga nowych użytkowników i odbiega od nowoczesnych standardów designu. Strona na pierwszy rzut oka wygląda jak sprzed kilku lat, i zdecydowanie nie buduje wizerunku nowoczesnej marki internetowej.

Trzecia droga: optymalizacja współczynnika konwersji

Na szczęście nie jesteśmy skazani na wybór pomiędzy trwaniem przy starym serwisie a rozpoczęciem kosztownego i ryzykownego projektu redesignu.

Alternatywą dla redesignu jest ciągła optymalizacja współczynnika konwersji. Zamiast wielkich zmian: dużo mniejszych, które popychają serwis do przodu, nie wprowadzając jednocześnie rewolucji dla użytkowników.

Dla przypomnienia, sam proces optymalizacji konwersji opiera się o planowe działania w celu zwiększenia współczynnika konwersji. Aby był alternatywą dla redesignu powinniśmy zadbać o wdrożenie czterech powtarzalnych etapów:

1. 1. Zebranie danych i ich analiza

Powtarzamy to jak mantrę: u podstaw optymalizacji konwersji leżą dane gromadzone za pomocą narzędzi śledzących i narzędzi do badań jakościowych. Tylko na ich podstawie powinniśmy podejmować decyzję na temat tworzenia hipotez zmian w serwisie. Aby proces wdrażania zmian przyniósł wymierne efekty, niezbędne są analizy, które pozwolą na identyfikację rzeczywistych problemów i obszarów wymagających usprawnienia.

Śledzenie za pomocą zdarzeń sortowania, filtrowania, powiększania zdjęć (z powodzeniem robi to Play) może pomóc wyłonić najpopularniejsze ścieżki zachowania użytkowników. Jeszcze więcej danych na ten temat mogą dostarczyć sami użytkownicy, np. w badaniu użyteczności. Na podstawie takich danych możemy wygenerować rekomendacje. Zmiana wyglądu list kategorii sortowania, filtrowania i zdjęć może znacząco poprawić użyteczność, a także unowocześnić wygląd serwisu.

1. 1. Stworzenie rekomendacji i priorytetyzacja

W oparciu o dane tworzymy szereg hipotez. W przypadku serwisów, które wymagają odświeżenia, takich rekomendacji może być nawet kilkadziesiąt. Dlatego kluczowa jest ich odpowiednia prioretyzacja.

Należy pamiętać, że naszym celem jest wdrażania niewielkich zmian, które mogą przynieść duże efekty. Dlatego rekomendacje szeregujemy na podstawie potencjalnego wzrostu współczynnika konwersji (a tym samym – możliwych do uzyskania korzyści finansowych). Dodatkowo warto oczywiście uwzględnić czasochłonność wdrożenia i koszt proponowanych zmian (z powodu godzinowych wycen pracy czynniki te są ze sobą zazwyczaj silnie powiązane), aby lepiej dostosować je do dostępnych w danej chwili zasobów.

Bezapelacyjnie lepsze jest testowanie mniej pracochłonnych elementów posiadających mniejsze przełożenie na wzrost przychodów, niż nietestowanie w ogóle z powodu np. braku wystarczającej dostępności programistów.

Dobrą praktyką jest ocenianie w dwóch wymiarach: potencjalny wpływ na współczynnik konwersji w skali 1-5 (gdzie 5 oznacza zmianę najlepiej rokującą) oraz czasochłonność i koszt wdrożenia w skali 1-5 (gdzie 5 oznacza element bardzo prosty do wdrożenia).

1. 1. Testy A/B

O samych testach A/B pisaliśmy już wielokrotnie (więcej informacji znajdziecie w artykule Test online: A/B czy wielowymiarowe?).

Ważne aby testować dużo i często. Jeżeli uda się przeprowadzić 1 test miesięcznie, co nie jest trudnym (a możliwym do osiągnięcia) wynikiem to mamy 12 testów rocznie. Jeżeli uda się co drugi, to mamy 6 testów na których zanotowaliśmy wzrost współczynnika konwersji. Jeżeli średnio wzrost wyniesie 10%, to współczynnik konwersji podniesie się w ciągu roku o 77%.

Żeby wykluczyć możliwość uzyskania przypadkowego wyniku, należy zadbać o istotność statystyczną. Narzędziem, które pozwoli sprawdzić czy test osiągną odpowiedni poziom ufności jest np. prosty kalkulator Visual Website Optimizer.

1. 1. Analiza testów i wdrożenie zmian

Samo testowanie nic nie da – efekty procesu zobaczymy wtedy, gdy wdrożymy zwycięskie zmiany. Dlatego powinniśmy zrobić to jak najszybciej, mając na uwadze fakt, że każdy dzień z większym współczynnikiem konwersji to dla nasz większy zysk.

Przestroga: lepiej nie wdrażać poprawek z kilku wersji alternatywnych jednocześnie. Nauczeni doświadczeniem w przeprowadzaniu testów wiemy, że wdrożenie wszystkich zmian na raz może okazać się pułapką. O ile każda z nich osobno może przynosić duże wzrosty, w połączeniu nie zawsze muszą współgrać. Dlatego też lepiej wdrożyć jedną poprawkę, i na niej optymalizować kolejne. Wtedy mamy pewność, że wdrożone zmiany przyniosą założone efekty.

Ważne, żeby pamiętać o dokładnej analizie każdego testu. Wszystko powinno być dla nas lekcją – nawet w przypadku porażki powinniśmy wyciągnąć wnioski na przyszłość.

Najlepsze rozwiązanie

Do zalet procesu optymalizacji współczynnika konwersji można na pewno dorzucić stosunkowo niski koszt oraz dużo mniejszy nakład pracy – w porównaniu do redesignu. Jeden test to około 14 dni. Planowanie i wdrażanie zmian jest nieporównywalnie mniej czasochłonne niż przy wielkich projektach – cały proces może zamknąć się w ciągu miesiąca.

Dodatkowo w projekt angażuje się dużo mniej osób, co na pewno wpływa na efektywność projektu. W procesie redesignu udział w przedsięwzięciu bierze co najmniej pół firmy i 3 agencje zewnętrzne. Małe zmiany pozwalają ominąć szereg procedur, prezentacji, decyzji, spotkań Zarządu. Nie trzeba nikogo przekonywać do swojej wizji lepszej witryny: wyniki testy mówią czarno na białym, co działa a co nie.

Niech dowodem na sens wprowadzania małych zmian zamiast wielkiego projektu redesigu będzie serwis Amazon. Powyżej zdjęcie serwisu z 2001 roku i z 2014 roku. Nowa witryna wygląda dużo lepiej niż jego poprzednia wersja, nie jest to jednak wynikiem radykalnego redesignu, a ciągłych testów.

Mam nadzieję, że udało mi się Was przekonać, że pomiędzy redesignem a nic-nie-robieniem jest jeszcze trzecie, całkiem sensowne wyjście

Czas na małe, wielkie zmiany!

The post Zmiana serwisu bez redesignu? Postaw na proces optymalizacji współczynnika konwersji first appeared on Conversion.