A/B-testid ja Google Analytics Experiments

Kas sa tead, milline on kõige parem kampaanialeht? Mina ei tea! Vanakooliinimestel langetati see otsus selle järgi, mis juhatuse esimehele meeldis. Täna on olemas vahendid, mis aitavad mõistlikumalt otsuseid langetada. (See eeldab küll seda, et juhatuse esimees suudab oma ego hetkeks nagisse panne).

A/B-testid aitavad sul optimeerida veebilehe elemente, et need rohkem tehinguid tooksid (inglise keeles conversion rate optimization). Näiteks kas sa tead, mida kirjutada tellimise nupule? Kas „Telli kohe!“ või „Telli siit!“? Erinevus selliste pisimuudatuste puhul võib olla väga suur. Testimine võimaldab sul külastajatele vaheldumisi üht ja teist versiooni näidata ja statistiliselt parima versioon välja valida.

Behaviour alajaotuses on peidus üks erakordselt kasulik tööriist. Selle nimi on Experiments ja see võimaldab Google Analyticsi vahenditega A/B-teste läbi viia.

Google Analytics aitab sul otsustada, millal on eksperiment piisavalt kaua töötanud, et selle andmeid võiks piisavalt usaldada. A/B-testimise kasutamisel, tuleb arvestada, et statistiliselt arvestatava tulemuse saamiseks on tihti vaja kümneid kui mitte sadu tehinguid ja seega väiksemate veebide puhul täpse tulemuseni ei jõutagi.

See ei tähenda, et väike keskkond ei võiks eksperimenteerida, aga võib juhtuda, et lõpptulemuse puhul on vaja ka oletada. Et eksperimenteerin ja oletan ikkagi?

Eksperimentide seadistamine on protsess, mille saad samm sammult Google Analyticsis läbi käia. Esimese sammuna, enne Google Analyticsi kallale asumist, on sul vaja luua A leht ja B variatsioon, mida sa omavahel võrdlema hakkad. Pärast seda mine Analyticsi Behaviuor sektsiooni ja vali Experiments. Seal alusta esimese eksperimendi loomisega.

Pane paika üldised seaded ja vali parameetrid, mida sa testima hakkad.

Nüüd saad sisestada erinevate lehevariatsioonide veebiaadressid.

Ainus keerukam koht võib olla eksperimendi koodi lisamine veebilehele, mille puhul võib veebimeistri abi vaja minna. Siin annab Analytics sulle võimaluse koodi ise sisestada või selle meilitsi veebimeistrile saata.

Kui plaanid koodi ise lisada, siis pane see originaal ehk A-lehe päisesse tagi järgi. Kui kood on lisatud vajuta Next ja Google Analytics kontrollib, kas kõik toimib. Sellega on A/B-test käivitatud ja jääb vaid tulemusi oodata. Eksperimendi toimimise ajal saad jälgida statistikat, kuidas erinevad versioonid toimivad.

Google Analytics ütleb sulle, millal on piisavalt andmeid, et eksperimendi tulemusi statistiliselt pädevaks lugeda.

Kuidas ja millega eksperimenteerida?

Eksperimenteerimiseks kõlbavad kõik lehe elemendid, aga oluline on tähele panna, et korraga katsetatakse vaid ühe elemendi muutmist. Näiteks kui testida, mis töötab paremini, kas pealkiri „soodsaim hind“ või „odavaim hind“, siis ei ole mõtet samal ajal ka erinevat pildimaterjali kasutada. Et nupud ühesugused, ainult tekst on erinev? Tehes A ja B versioonile mitu muudatust, jääb teadmata, milline neist tingis erinevused kasutaja käitumises.

Kui soovid korraga testida mitut erinevat elementi, siis pead looma variatsioonid kõikide kombinatsioonidega. Pealkiri A ja pealkiri B, pilt A, pilt B ja pilt C nõuab kuue erineva kombinatsiooni loomist:

Pealkiri A / pilt A

Pealkiri A / pilt B

Pealkiri A / pilt C

Pealkiri B / pilt A

Pealkiri B / pilt B

Pealkiri B / pilt C

Nii mitme variatsiooni loomine võib tekitada olukorra, kus statistiliselt piisava andmete hulga kogumiseks läheb väga palju aega. Samuti kui 6 kuud testi jaoks andmeid koguda, kas andmeid koguda või testida 6 kuud? siis ei pruugi tulemused olla vettpidavad, sest inimeste käitumine suvel ja talvel võib olla väga erinev.

Toon välja olulisemad elemendid, mis mõjutavad kasutaja käitumist ja võivad omada märkimisväärset mõju tehingu sooritamise protsendile:

Pealkirjade suurus ja sisu

Üleskutse ehk call-to-Action

Hind

Väärtuse kirjeldamine

Tekstide pikkused

Pildimaterjali kasutamine

Nuppude tekst ja värv

See nimekiri ei ole kaugeltki lõplik, aga alustuseks piisav. Testida võib näiteks ka veebilehel või meediakanalites kasutatavate bännerite kujundust ja tekste.

Aastaid tagasi, oma kõige esimeses A/B testis otsustasin katsetada bännerite efektiivsust ja mõõta nende klikkimise protsenti. Tegin 3 lihtsat bännerit ehk tavalise A/B testimise asemel kasutasin kolme variatsiooni. Lisatud bänneritest kaks on võrdsete tulemustega klikkide protsendi osas. Üks neist on aga teistest 3,3 korda parema click through ratega (CTR).

A

B

C

Pean ütlema, et kui testinud ei oleks, poleks välja mõelnud, milline neist parimaks osutub. See kogemus tegi minust veendunud testimise fänni. Kirjuta kommentaari, millist sina neist võitvaks bänneriks pead ja miks sa nii arvad?

Google Optimize

Analytics Experiments on hea vahend, millega katsetada. Kui sa tahad sügavamalt testimisse sukelduda, siis on selle jaoks palju erinevaid vahendeid. Üheks nendest on Google Optimize, mille leiad siit.

Testimine on kasulik selleks, et otsustel oleks reaalsusele põhinev alus, mitte kõige tähtsama ametinimetusega inimese arvamus.

Google Analytics koolitus

Google Analytics meistriklassis saad teada, kuidas veebianalüütika aitab Sul paremaid tulemusi saavutada ja müüki kasvatada. Koolituse käigus anname Sulle ülevaate, kuidas selgitada välja, millised kanalid toovad ettevõttele kasu ja millised vaid näiliselt toimivad. Fookuses on tehingute ja raha mõõtmine. Vaatame, kuidas andmetest olulist infot leida. Vaata lähemalt…

______________
Pilt: 1953_beakers