Zakaj so A/B testi uporabni, vam najlažje razložimo na vsakdanjem primeru. Ste se kdaj vprašali zakaj obiskovalci vašega spletnega mesta zapustijo stran po parih sekundah? Kaj je tisto, kar jih odvrne od brskanja večih podstrani? Morda se ne ukvarjate s poslom, ki bi ga obiskovalec iskal. Večja verjetno pa je, da je obiskovalec našel pravi posel, vendar ga je od nadaljnega brskanja odvrnil kakšen element, stavek ali barva na vaši strani. Kako preveriti takšne stvari? Z A/B testi.

Na spletu obstaja več orodij, s katerimi lahko snemate sejo posameznega oblikovalca kot je npr. SmartLook, dobite statistiko poti gibanja miške na spletni strani kot je npr. HotJar ali enostavno uporabimo Mixpanel za sledenje specifičnih dogodkov obiskovalca spletne strani. Analizo A/B testov pa lahko opravimo kar s pomočjo orodja Google Optimize.

 

 

Zakaj izvajati A/B teste ?

Prednosti pri izvajanju A/B testov je veliko, ena izmed najpomembnejših pa je ta, da lahko podpremo svoje teze z dejanskimi podatki. Proces razmišljanja lahko razbremenimo tako, da razdelimo strategijo analize na več delov ali sestavimo drevesno strukturo poteka analize strani, katero preverjamo. Ob vsaki odločitvi pa si pomagamo s podatki ter se tako odločamo bolj precizno. Z analizo A/B testov lahko zvišamo procent konverzije prodaje in znižamo stroške z oglaševanjem. Analize testov morajo sloneti na večjem naboru podatkov različnih segmentov strank. Teste pa moramo primerjati tudi z ostalimi vplivi, ki bi lahko vplivali na analizo rezultatov (prazniki, ipd.).

 

Kako začeti s A/B testi?

Prvotno je potrebno ugotoviti, kateri cilj skušamo optimizirati. Je to znižanje stopnje obiska ene strani (angl. bounce rate)? Zvišanje konverzije pri prodaji storitev? Ali enostavno zvišanje procenta klika na brezplačen preizkus?

Ko imamo idejo o cilju optimizacije je potrebno razmisliti, katero orodje nam bo najbolje pomagalo pri doseganju prej postavljenih ciljev. Na primer, če želimo preveriti zakaj ljudje ne klikajo tam, kjer bi morali, je najbolje uporabiti prej omenjeno spletno aplikacijo HotJar, ki ustvari toplotno mapo gibov miške (angl. heatmap). Za bolj podrobno analizo lahko uporabimo tudi SmartLook, ki posname celotne seje brskanja obiskovalcev. Če želimo primerjati procent konverzije različnih verzij pristajalne strani, pa lahko uporabimo Google Optimize ali Mixpanel. Google Optimize nam bo z analitiko znal najbolje pomagati.

Sedaj imamo zastavljen cilj in orodje, ki nam bo pomagalo pri optimizaciji spletne strani tako, da bomo lahko dosegli zadani cilj. Preostane samo, da v svojo zbirko podatkov dobimo podatke iz čim večjega števila obiskovalcev. Namreč, večji kot je vzorec obiskovalcev, večja je možnost, da zasledimo vzorec v podatkih in predvidimo potrebne izboljšave na naši spletni strani.

 

Priporočljivo je, da imamo v analiziranju vedno vsaj en A/B test. Nenehno izboljševanje spletne strani je zelo pomembno za izboljšanje same konverzije. Vendar moramo biti pazljivi, da ne testiramo prevelike celote ali premajhnega delčka elementov. Priporočljivo je testirati različne variacije postavitev, barv, besedila in same oblike strani. Ne smemo pa pozabiti, da moramo imeti vedno dovolj velik vzorec testnih podatkov, na katerih nato postavljamo predvidene izboljšave spletnega mesta.