Руководство по A/B-тестированию Shopify на 2024 год

Когда дело доходит до понимания нашей аудитории, мы, маркетологи, часто полагаемся на свои инстинкты.

Конечно, проще и удобнее просто довериться интуиции, а не проверять что-то на практике.

Но, к сожалению, догадки могут привести к напрасной трате ресурсов на изменения, которые не приносят результатов или, что еще хуже, вредят показателям конверсии в вашем магазине Shopify.

Хотя интуиция может играть роль в генерировании гипотез или стимулировании творчества, она не должна заменять методологии, основанные на данных, такие как A/B-тестирование.

С помощью A/B-тестирования вы можете получить четкие ответы на основе данных. Это поможет вам принимать более обоснованные решения и улучшить эффективность оптимизации коэффициента конверсии.

Но как работает A/B-тестирование? И как вы можете реализовать это в своем магазине Shopify? Мы здесь, чтобы помочь вам с нашим пошаговым руководством.

Попасть на борт!

Что такое A/B-тестирование?

Давайте начнем с основ: что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это метод, используемый для сравнения двух версий чего-либо (например, веб-страницы, приложения или просто нескольких элементов веб-сайта) для получения ценной информации и определения того, какая из них работает лучше.

Он включает в себя показ версии А одной группе людей и версии Б другой группе, а затем измерение их ответов, чтобы увидеть, какая версия более эффективна.

Вот как это происходит:

• Вы берете исходную версию (А) и вносите в нее небольшие изменения, например, меняете цвет кнопки или новый заголовок. Это ваша новая версия (B).
• Затем вы случайным образом представляете эти версии одинаковым группам людей. Возможно, половина из них видит версию А, а другая половина — версию Б.
• После этого вы сидите и наблюдаете за взаимодействием пользователей: какая версия получает больше кликов, подписок или покупок?
• Версия, которая работает лучше, становится победителем! Вы сохраните его и, возможно, попробуете еще одну настройку, чтобы посмотреть, сможете ли вы добиться еще большего.

С помощью A/B-тестирования вы можете получать надежные результаты, принимать решения на основе данных и добиваться значительных улучшений. Вместо того, чтобы прислушиваться к своим догадкам, вы можете позволить цифрам руководить вашими решениями.

Почему A/B-тестирование важно для магазина Shopify?

Короче говоря: A/B-тестирование поможет вам выяснить, что работает, а что нет в вашем магазине Shopify.

Тестируя разные версии конкретных элементов в своем интернет-магазине, вы сможете увидеть, что заставляет людей покупать больше.

Как только вы поймете, что находит отклик у посетителей вашего сайта, вы сможете расставить приоритеты в этих аспектах и ​​исключить то, что не способствует продажам.

Все это приводит к увеличению коэффициента конверсии.

A/B-тестирование жизненно важно для повышения коэффициента конверсии, оптимизации производительности вашего магазина Shopify и максимизации дохода за счет выявления элементов, вызывающих покупку.

Каковы проблемы A/B-тестирования?

Мы увидели неоспоримые преимущества A/B-тестирования. Однако, как и любой инструмент или методология, он имеет свой набор проблем, которые необходимо тщательно решать.

Понимание этих проблем имеет решающее значение для эффективного проведения A/B-тестирования.

1. Отнимает много времени

A/B-тестирование не является панацеей для немедленных результатов. Это требует тщательного планирования, исполнения и терпения.

От планирования эксперимента до сбора достаточного количества данных для обеспечения статистической значимости этот процесс может занять некоторое время.

Этот расширенный временной интервал может быть особенно сложным в быстро меняющихся условиях, когда решения необходимо принимать быстро.

Более того, спешка с тестированием или принятие решений на основе неполных данных могут привести к ошибочным выводам.

2. Ресурсоемкий

Для правильного проведения A/B-тестирования может потребоваться много ресурсов. Помимо прямых затрат на инструменты и технологии, существуют косвенные затраты, связанные с персоналом и временем.

Для небольших магазинов Shopify или команд с ограниченным бюджетом распределение этих ресурсов может стать серьезной проблемой.

3. Сложность

A/B-тестирование — это нечто большее, чем просто создание двух версий страницы и проверка того, какая из них работает лучше.

Для правильной интерпретации результатов требуются некоторые технические ноу-хау и четкое понимание статистических принципов.

4. Ограниченная сфера применения

Большинство инструментов A/B-тестирования предназначены для более простых решений пользовательского интерфейса. С другими вы можете протестировать A/B только конкретную целевую страницу.

Это может ограничить диапазон экспериментов, которые вы можете проводить, и информацию, которую вы можете собрать.

Несмотря на эти проблемы, A/B-тестирование по-прежнему может быть невероятно ценным для улучшения вашего веб-сайта или приложения.

Вам просто нужно помнить о потенциальных подводных камнях и использовать правильные инструменты, которые помогут вам преодолеть эти проблемы.

Как легко проводить A/B-тесты?

К счастью, существуют решения, которые можно использовать, чтобы сделать A/B-тестирование более простым, менее ресурсоемким и более гибким.

Давайте посмотрим, что они из себя представляют.

1. Запуск A/B-тестов с использованием динамического контента.

Динамический контент — это контент веб-сайта, который меняется в зависимости от данных, поведения пользователей, предпочтений и других факторов.

Доступны многочисленные инструменты, которые позволяют проводить A/B-тестирование с динамическим контентом для магазинов Shopify. OptiMonk — один из таких вариантов, доступ к которому вы можете получить через Shopify App Store.

Используя OptiMonk, вы можете создать новую кампанию с динамическим контентом.

С помощью удобного редактора «укажи и щелкни» вы можете легко выбрать заголовок, который хотите протестировать A/B на своей целевой странице, и просто переписать его.

Чтобы узнать, какой заголовок работает лучше (оригинальный или новый), вам нужно начать эксперимент.

Вот как это настроить:

Для контрольной группы не следует добавлять кампании. Ваш оригинальный заголовок увидят 50% посетителей.

В группу А вам нужно добавить только что созданную кампанию (заголовок, который вы только что изменили). Это будет видно остальным 50% трафика веб-сайта.

Это решение довольно простое и несложное в реализации. Однако есть один недостаток: вам придется настраивать каждый A/B-тест вручную.

Кроме того, вам придется отслеживать результаты поведения клиентов, а затем использовать их для принятия решений.

Если вы планируете проводить множество различных тестов, процесс ручной настройки может занять много времени, что сделает это решение менее оптимальным.

Хотите продолжить и вам нужна помощь с настройкой ручного сплит-тестирования? Посмотрите здесь .

2. Автоматизируйте A/B-тесты с помощью ИИ.

Другая альтернатива — оптимизировать весь процесс, используя искусственный интеллект с помощью такого решения, как Интеллектуальный инструмент A/B-тестирования OptiMonk .

При таком подходе вы выбираете элемент, который хотите протестировать, на своей целевой странице, и инструмент автоматически создаст для вас несколько версий, устраняя необходимость ручного вмешательства.

Кроме того, вы можете протестировать несколько элементов: будь то заголовок, описания, кнопки призыва к действию или любой другой важный компонент, вы можете легко выбрать их одним щелчком мыши.

Просто запустите A/B-тест, а все остальное сделает наш ИИ!

Он автоматически останавливает версии, которые не работают должным образом, и беспрепятственно запускает новые A/B-тесты.

3. Легко провести A/B-тестирование страниц продукта.

Еще одна серьезная проблема для владельцев интернет-магазинов, связанная с A/B-тестированием, — это внедрение изменений на сотнях или тысячах страниц продуктов и оценка общего воздействия с помощью A/B-тестирования.

Smart Product Page Optimizer предлагает отличное решение этой проблемы.

Вы просто определяете различные элементы, которые хотите включить в страницы своих продуктов (описания, списки преимуществ, отзывы или любые другие функции по вашему выбору).

Затем ИИ автоматически сгенерирует контент для всех страниц вашего продукта — независимо от того, сколько у вас страниц продукта — и проведет на них A/B-тесты!

Что стоит провести A/B-тестирование? С 4 реальными примерами Shopify

Готовы узнать, как другие владельцы магазинов Shopify внедрили A/B-тестирование в своих магазинах?

Давайте погрузимся и узнаем!

1. A/B-тестирование заголовка на вашей главной странице.

Наш первый пример взят из магазина Shopify Bukvybag, который боролся с низкими показателями конверсии на своей домашней странице.

Чтобы решить эту проблему, они экспериментировали с различными ценностными предложениями в качестве заголовков.

Этот метод помог им принимать более обоснованные решения, используя данные, и увеличить конверсию на главной странице.

Фактически, они добились увеличения количества заказов на 45% благодаря проведению A/B-тестов.

2. A/B-тестирование страниц вашего продукта

Следующим в списке идет Hannah & Генри, еще один магазин Shopify.

Страницы с подробными сведениями о продуктах привлекают значительную часть трафика веб-сайта электронной коммерции, но Ханна и Генри изо всех сил пытались повысить конверсию на этих страницах.

Они создали несколько вариантов и запустили автоматические A/B-тесты на страницах своих продуктов, тестируя визуальные элементы, чтобы выяснить, какая версия лучше всего находит отклик у посетителей их веб-сайта. Все это они сделали с помощью Smart Product Page Optimizer.

Посетите их страницу вариантов управления:

Версия Б включала слоган и описание продукта:

В версии C добавлен обзор, слоган и описание продукта:

А в версии D был обзор со слоганом:

Хотите узнать результаты теста? Ханна и Генри добились впечатляющего увеличения доходов на 45% .

3. A/B-тестирование добавления новых сообщений с динамическим контентом.

Далее давайте поговорим о Goldelucks, австралийской компании по производству десертов.

Этот магазин Shopify реализовал выделенный элемент на страницах своих товаров с использованием динамического контента. Эта часть была призвана предоставить посетителям дополнительную информацию, чтобы упростить путь покупателя.

Они провели сплит-тесты с людьми, посещающими их сайт, и проводили их в течение как минимум двух недель.

Результаты тестирования были впечатляющими: они увидели увеличение дохода на 66,2%, что демонстрирует, как размещение сообщений в правильных местах может действительно окупиться и улучшить качество обслуживания клиентов.

Нажмите здесь, чтобы узнать больше о том, как Goldelucks оптимизировали страницы своих продуктов.

4. Дизайн всплывающего окна A/B-теста

Наконец, давайте посмотрим на результаты сплит-тестирования Obvi. Они провели A/B-тестирование добавления таймера обратного отсчета во всплывающее окно со скидкой.

Обви сделал две версии всплывающего окна: в одной был таймер, а в другой — нет. Они провели множество тестов для обоих вариантов, используя размер выборки своей целевой аудитории.

Версия с таймером привлекла больше людей к покупке, а коэффициент конверсии увеличился на 7,97%.

Какой здесь урок?

Создание чувства срочности может привести к тому, что больше людей будут совершать покупки. Кроме того, это доказывает, что такая простая вещь, как добавление таймера обратного отсчета во всплывающее окно, может повысить продажи!

Часто задаваемые вопросы

Что может тестировать IA/B на Shopify?

Вы можете A/B протестировать различные элементы в своем магазине Shopify, включая заголовки, описания продуктов, кнопки призыва к действию, изображения, макеты, стратегии ценообразования и процессы оформления заказа.

Как мне провести A/B-тестирование на Shopify?

Для проведения A/B-тестирования в Shopify вы можете использовать встроенные функции Shopify Plus или интегрировать сторонние инструменты A/B-тестирования, такие как OptiMonk, которые доступны в Shopify App Store. Эти инструменты обычно позволяют создавать несколько версий веб-страницы или элемента, определять параметры тестирования и анализировать результаты.

Каковы лучшие практики A/B-тестирования на Shopify?

Некоторые передовые методы включают четкое определение ваших целей, тестирование по одному элементу за раз, обеспечение статистически значимого размера выборки, проведение тестов в течение достаточной продолжительности и точный анализ результатов.

Какие показатели мне следует измерять при A/B-тестировании на Shopify?

Метрики, которые вы захотите измерить при A/B-тестировании (вы можете настроить отслеживание целей в Google Analytics или другом аналитическом инструменте), могут различаться в зависимости от ваших конкретных целей, но общие метрики включают коэффициент конверсии, показатель кликабельности, показатель отказов. , средняя стоимость заказа и доход на одного посетителя.

Подведение итогов

Хотя A/B-тестирование, возможно, не является любимым занятием каждого маркетолога, оно остается одним из наиболее эффективных способов принятия решений на основе данных.

В этом подробном руководстве нашей целью было продемонстрировать различные методы проведения A/B-тестов в вашем магазине Shopify.

Мы надеемся, что вы получили ценную информацию об A/B-тестировании Shopify и о том, как оно может помочь вам добиться успеха на вашем пути.

Если вы хотите оптимизировать свои усилия по A/B-тестированию, OptiMonk вам поможет. Готовы начать? Создайте бесплатную учетную запись сегодня .

Поделись этим

Написано

ВАМ ТАКЖЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ