Конверсия сайта. Превращаем посетителей в покупателей (стр. 38 )

Google Website Optimizer выведет альтернативный контент или подстроит оформление веб-страниц под разных людей, а затем покажет, какая из альтернатив привлекла наибольшее количество посетителей, выполнивших указанную цель. Вы можете обратиться к самому GWO через ваш веб-браузер, для этого не нужно устанавливать никакого программного обеспечения, его довольно просто настроить, и он полностью бесплатен. Он дает каждому владельцу веб-сайта возможность проверить различные подходы и за сравнительное короткое время узнать со статистической достоверностью» какой из них работает лучше, — возможность, которой просто не существовало несколько лет назад.

Как я подчеркивал в течение всей книги» сегодня у вас в руках есть инструменты, которые дают вам гораздо больше власти и скорости, о чем предыдущее поколение маркетологов могло только мечтать. Все, что вам нужно сделать, — это применить тот же методичный подход к проверке всех ваших идей, и вы можете достичь невероятных результатов. Это не пустые заявления: мы буквально удвоили оборот компаний с помощью сочетания креативного дизайна и анализа, используя GWO.

Кроме того, доступны дюжины других мощных инструментов для тестирования, у которых есть свои сильные стороны. GWO — это не единственный вариант и не лучшее решение на все случаи жизни, но у него огромная популярность. И все же это лучший способ для большинства владельцев небольших и средних сайтов начать тестирование конверсии.

Параллельное тестирование

GWO проводит все тестовые варианты параллельно, значит, разные посетители получают разные варианты в одно и то же время. Это позволяет исключить иное влияние, например, временные факторы, которые могут снижать достоверность экспериментов.

Если вы неделю занимаетесь одной страницей, а на следующей неделе переходите к другой, вы не получите надежных результатов, потому что факторы среды будут меняться от времени. Например, популярный сайт сослался на вашу страницу на второй неделе, направив новую группу посетителей, у которых есть конкретные ожидания. Эта группа может предпринять действия к конверсии, значит, игровое поле не останется постоянным и неизменным.

GWO работает, используя код JavaScript, выбирая одну страницу (или комбинацию контента) для демонстрации каждому посетителю из определенной группы, так что все варианты будут показаны приблизительно равному количеству людей.

Он также удостоверяется, что один и тот же посетитель всегда видит один и тот же контент. Например, ваш посетитель зашел на домашнюю страницу, затем посетил другую страницу и опять вернулся на домашнюю страницу, изменение домашней страницы вызовет у посетителя дезориентацию. По этой причине GWO сохраняет куки в клиенте (браузере) каждого посетителя, которые определяют этого посетителя, так что ему или ей можно показать тот же контент в следующий раз.

Как работает дробное тестирование с разбивкой на первый-второй

Тестирование с разбивкой на первый-второй (также известное как дробное тестирование) — это более простой из двух методов, доступных с GWO. С дробным тестированием вы публикуете две или более альтернативные версии веб-страницы. Посетителям предлагается одна версия в случайном порядке, и GWO измеряет, как много людей доходит до целевой страницы в течение этого посещения. Вы получаете статистику, которая показывает уровни конверсии и переходов по ссылкам на каждой странице.

Замечание

Термин «тестирование с разбивкой на первый-второй» может ввести в заблуждение. Вы не ограничены всего двумя вариантами, а можете тестировать любое количество страниц.

Рисунок 11.1 показывает типичный отчет теста с разбивкой на первый-второй. (Вы видите два реальных варианта, которые я тестировал в главе 7, рис. 7.15.) Далее я опишу ряд важных особенностей:

1. Вы можете использовать нижеследующие элементы управления для настройки теста. Я назвал тест «WDFS Contact А/В 2010-02-26».

2. На графике показаны изменения результатов с течением времени. Линии не появятся, пока у вас не будет пяти успешных конверсии для любого варианта. Они ведут себя хаотично в начале теста, когда результатов сравнительно мало, а затем переходят в параллельные линии, когда средний коэффициент конверсии устанавливается.

3. Я запускаю два варианта теста: А и В.

4. В каждом тесте есть оригинальная страница плюс два или более варианта. Здесь у меня показан только один вариант, названный «Измененный дизайн» (Redesign). Можно отключить любой вариант, установив флажок и нажав кнопку Отключить (Disable — в данный момент недоступна). Отключение варианта убирает его из теста, и посетители больше не увидят его. GWO не позволяет вам снова включить отключенный вариант. Также вы не можете отключать оригинальную страницу.

5. Здесь и оригинальная страница, и измененный дизайн включены.

6. Столбец «Est. conv. rate» показывает текущий приблизительный коэффициент конверсии. Первое значение (1,13%) — это текущий результат (он равен отношению 11/790 из итогового столбца). Второе число (± 0,5%) показывает вычисленный предел погрешности коэффициента конверсии. Это означает, что итоговый коэффициент конверсии оригинальной страницы мог быть от 0,63% до 1,63%, исходя из данных, собранных на сегодняшний день, тогда как измененный дизайн может теоретически оказаться между 1,51 и 2,91%. Поскольку наблюдается небольшое перекрытие этих диапазонов, тест не выглядит достоверным. Линейки графически показывают сравнительный потенциальный диапазон результатов двух вариантов. Диапазон измененного дизайна выше, чем оригинального, но наблюдается небольшое совпадение. По этой причине линейка будет отображена желтым (это означает, что результат статистически недостоверен). Зеленая линейка показала бы достоверную комбинацию, и красная означала бы провал.

7. Следующий столбец, «Chance to Beat Orig.», показывает статистическую вероятность того, что любой вариант покажет лучшие результаты, чем оригинальная страница. Потому что кандидатов всего два, здесь мой измененный дизайн имеет 96% шанс стать победителем в тесте (что дало мне достаточно уверенности завершить тест). Важно отметить, что это число не показывает вероятность того, что это лучший вариант, — только вероятность того, что он лучше, чем оригинал. Число в столбце «Observed Improvement» показывает текущую реальную разницу в коэффициенте конверсии по сравнению с оригиналом. Здесь улучшение в 97,4% показывает, что мой измененный дизайн достиг почти вдвое большей конверсии, чем оригинальный. Последний столбец показывает реальное число конверсии и число отображений, то есть сколько раз каждый вариант был продемонстрирован посетителям.

Рис 11.1. Отчет, демонстрирующий результаты теста с разбивкой на первый-второй

Создание тестов с разбивкой на первый-второй

Настроить тест с разбивкой на первый-второй в GWO просто (см. рис. 11.2) (Google предлагает неплохую подсказку в рамках самого инструмента www. /analytics/siteopt/):

■ Дайте тесту звучащее название.

■ Выберите оригинальную тестируемую страницу.

■ Выберите по меньшей мере одну альтернативную страницу для тестирования вместе с оригинальной.

■ Определите свою целевую страницу — страницу, которая, когда посетитель оказывается на ней после посещения оригинальной или альтернативной страницы, определяет успех. Это может быть следующая ступень, например «Связаться с нами» или «Добавлено в корзину» (в этом случае вы проверяете уровень переходов по ссылкам от одной ступени к другой), или вы можете выбрать окончательную целевую страницу, например «Спасибо, что связались с нами» или «Подтверждение вашего заказа».

Рис. 11.2. Простая форма для создания теста с разбивкой на первый-второй в GWO

Как работает многомерное тестирование

Многомерное тестирование более сложное и мощное, чем тестирование с разбивкой на первый-второй. Успех не сводится к результатам отдельных компонентов, а определяется тем, как дизайн и элементы контента работают вместе. Наши тесты неоднократно доказали, что суть в этом.

Если у вас есть идеи улучшения ряда элементов на странице, вы можете провести тест с разбивкой, сравнив оригинальную версию с той, в которую внедрены все ваши изменения. Хотя вы получите некий результат, этот тест не скажет вам, какие изменения оказали влияние. Половина изменений может сделать положительный вклад, тогда как другая половина — отрицательный. Тест с разбивкой не скажет вам, какие изменения были полезны и какие — вредны, и в этом случае в игру вступает многомерное тестирование.

В многомерном тесте индивидуальные изменения представляются в случайном порядке, создавая множество возможных комбинаций. Если бы у вас было три альтернативных заголовка, два альтернативных подходящих изображения и три призыва к действию, многомерный тест дал бы вам 18 различных комбинаций (3*3=18). Вы могли бы достичь такого же результата, создав 18 различных вариантов с тестом с разбивкой на первый-второй, но это потребовало бы гораздо больше работы.

Результат покажет вам, как все индивидуальные компоненты влияют на общий уровень успеха, но это менее значимо, чем вы можете себе представить. Настоящая ценность многомерного тестирования в том, что оно сравнивает, как все сочетания работают в гармонии. Этот тест часто дает результат, отличный от тех, что вы ожидали увидеть, посмотрев на результаты отдельных разделов страницы.

В GWO многомерные эксперименты дают вам вторую вкладку, которая показывает среднюю статистику для всех разделов страницы. Рисунок 11.3 показывает обе вкладки для одного из наших многомерных тестов.

Заметьте, что в номинации «Комбинации» (Combination) лидирующая комбинация 22 показывает улучшение по сравнению с оригиналом в 83,0% (она является комбинацией всех оригинальных компонентов). Комбинация 22 включает в себя 2 раздела из оригинальной страницы и три варианта изменений. Однако когда вы посмотрите на средний результат отдельных разделов страницы в номинации «Разделы страницы», вы заметите:

■ «Голубой, приближенный» (Blue, closer) вариант ссылки-изображения дает улучшение всего на 0,51%.

■ Описание продукта «без рамки» (no border) работает на 0,87% хуже, чем оригинальное.