Testy A/B i Wielowymiarowe

|
|
Kategorie: Analityka Internetowa

Częstym błędem przy optymalizacji witryn jest przekonanie, że użytkownicy internetu mają takie same odczucia, potrzeby i kierują się takimi samymi wyborami, jak my. W praktyce jednak postrzeganie witryn internetowych przez większość pracowników branży internetowej jest zupełnie inne niż przez przeciętnego użytkownika.

Jedną z najlepszych sposobów „wejścia w skórę” naszych użytkowników i poprawy współczynnika konwersji na naszej witrynie jest zastosowanie testów A/B lub wielowymiarowych. Testy A/B są  najtańsze ze wszystkich rodzajów testów użyteczności. Przeprowadzenie tego typu testów  nie wymaga zakupu czy wynajmu specjalistycznego sprzętu. Chcąc przeprowadzić tego rodzaju badanie musimy jedynie zaopatrzyć się w dowolną platformę testową umożliwiającą przeprowadzanie testów A/B. Istnieje na rynku wiele tego rodzaju aplikacji. Szeroko rozpowszechnionym systemem do przeprowadzania takich testów jest bezpłatne narzędzie Google Website Optimizer.

Testy A/B

Testy A/B polegają na tym, że testujemy różne warianty tej samej witryny. Test ma na celu uzyskanie odpowiedzi, która wersja jest skuteczniejsza (przynosi więcej konwersji). Niekiedy testy A/B stają się w praktyce testami A/B/C. Na etapie przygotowania do testu musimy stworzyć dwie alternatywne wersje strony. Dotychczasowa witryna pełni funkcję kontrolną, natomiast dwie alternatywne wersje są poddawane testowi. Jeśli przykładowo mamy kilka pomysłów na skonstruowanie formularza kontaktowego, powinniśmy przetestować wszystkie wersje. Po skonfigurowaniu testu, użytkownikom naszej witryny będą wyświetlać się trzy wersje formularza.

Platformy testowe przeważnie dają możliwość ustawienia częstotliwości emisji poszczególnych wersji. Na przykład dotychczasową wersję obejrzy 60 % użytkowników, natomiast wersje testowe odpowiednio 20 % i 20 % odbiorców. Jedną z największych wad testów A/B są ograniczenia dotyczące elementów testowanych wersji witryn. Możemy testować jedynie pojedyncze i duże elementy. Jeżeli chcielibyśmy przetestować bardziej skomplikowane konfiguracje witryny musimy wtedy wyjść poza testy A/B i skorzystać z testów wielu zmiennych (wielowymiarowych).

Testowanie różnych wersji strony za pomocą testów A/B


Testy Wielu Zmiennych (Wielowymiarowe)

Testy A/B wymagały skonstruowania dwóch, lub więcej wersji danej strony internetowej. W przypadku testów wielu zmiennych mamy do czynienia z testowaniem różnych elementów w obrębie jednej strony. Testy wielowymiarowe polegają na wytyczeniu określonych fragmentów zwanych też modułami i testowaniu różnych ich konfiguracji na witrynie. W takim przypadku witryna jest tylko jedna, natomiast podmieniane są poszczególne jej elementy i użytkownik widzi stronę internetową w różnych konfiguracjach. Stosowanie testów wielu zmiennych nie wymaga zaawansowanych umiejętności programistycznych. Wystarczy jedynie zapiąć fragmenty kodu JavaScript w obrębie testowanych elementów.

Zarówno testy A/B jak i testy wielowymiarowe mogą być przeprowadzone już na istniejących witrynach. Testów tego rodzaju nie możemy wykonywać na etapie projektowania serwisu. Omawiane testy powinniśmy przeprowadzać na witrynach, gdzie jest możliwość zdefiniowania konwersji. Bardzo ważne jest, by poszczególne wersje strony testować w tym samym czasie. Dużym błędem byłoby, gdybyśmy testowali np. przez tydzień jeden wariant strony, a następnie w kolejnym tygodniu drugi jej wariant. Istotne jest także, by nie wyciągać zbyt pochopnych wniosków. Musimy pamiętać, że dane powinny być istotne statystycznie.

Większość narzędzi automatycznie informuje nas, czy uzyskane dane są reprezentatywne. Jeśli jednak nasza platforma testowa nie zapewnia nam tej funkcji, możemy skorzystać z wielu kalkulatorów istotności statystycznej. Jeden z nich znajduje się w tym miejscu. Dobrym pomysłem jest także wykonywanie testu jedynie dla nowych użytkowników. Gorąco zachęcamy do wykonywania testów A/B, ponieważ stanowią one punkt wyjścia w procesie optymalizacji współczynnika konwersji. Dzięki tego rodzaju testom możemy niewielkimi nakładami pracy znacznie poprawić współczynnik konwersji testowanych witryn.

GA V11

Komentarze do artykułu: Testy A/B i Wielowymiarowe