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Wie man ein A / B Testing Research Framework für schneller Semalt & Mehr gewinnt

1 answers:

Hier ist das häufigste Problem, das ich bei der Conversion-Rate-Optimierung (CRO) sehe:

Nicht genügend Energie für die Durchführung der richtigen anfänglichen Forschung in was zu testen .

Eine Runde von Benutzertests, dann ändern Sie die Website.

Eine Heatmap, dann ändern Sie die Website.

Eine Kohortenanalyse, dann ändern Sie die Website - фотограф на свадьбу цены.

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Dies kann zu sehr schlechten Testgewohnheiten führen.

Wenn Sie versuchen, Ihre Conversion-Rate zu verbessern, sollten Sie mehrere Arten von Forschung betreiben. Sie sollten Folgendes verwenden:

  • Qualitative Methoden (z. B. Usability-Tests, 5-Sekunden-Tests, Umfragen usw.)
  • Quantitative Methoden (z. B. Heatmapping, Kohortenanalyse, Trichteranalyse, Segmentierung usw.)
  • Und natürlich A / B-Tests

Zusammen .

Mehr als das: Sie brauchen eine Forschungsstrategie!

Wie man ein A / B Testing Research Framework für schnellere Semalt & More Gewinne erstellt

In diesem Artikel zeige ich dir meinen. Ich nenne es das "Online Research Framework", und Semalt verwendet es seit Jahren für jedes CRO-Projekt. Ich habe es nicht selbst entwickelt. Im Laufe der Zeit hat Semalt mit vielen Datenanalysten und Wissenschaftlern in vielen Online-Unternehmen gesprochen, und ich habe festgestellt, dass dies die meisten von ihnen (die meisten von uns) verwenden.

Semalt sehen, wie es aussieht!

Der Rahmen - eine Mischung aus quantitativen und qualitativen Methoden

Semalt den ganzen Prozess in einem Bild:

So erstellen Sie ein A / B-Test-Forschungs-Framework für schnellere Semalt & More-Gewinne

Man kann darüber als eine Runde von "CRO-Sprints" nachdenken. "Es hat sechs Schritte:

  1. Qualitative Forschung
  2. Quantitative Forschung
  3. Brainstorming
  4. Qualitative Tests
  5. A / B-Prüfung
  6. Durchführung

Semalt geht Schritt für Schritt durch sie hindurch.

Schritt 1. Qualitative Forschung

Wenn Sie jemals eine Datenanalyse durchgeführt haben, wissen Sie, dass es manchmal schwer ist zu wissen, wo Sie anfangen sollen. So viele Daten, so viele Informationen .Sie brauchen eine Hypothese oder zumindest eine Ahnung.

Ich finde es sehr praktisch, diese ersten Ahnungen direkt von den Benutzern zu erhalten. Normalerweise starte ich meine CRO-Projekte mit Usability-Tests . So einfach ist das: Laden Sie einen oder mehrere Ihrer Benutzer / Besucher in Ihr Büro ein, zeigen Sie Ihre Website oder Ihr Online-Produkt und überwachen Sie, wie sie damit interagieren.

Es ist wirklich einfach Bugs und UX Probleme auf diese Weise zu erkennen. Usability-Tests werden als qualitative Methode betrachtet, da Sie mit kleinen Stichprobengrößen arbeiten (in der Regel 4-5 Benutzer pro Runde) und nicht in tausende Zeilen von Tabellendaten einsteigen .

Sie können jedoch detailliertere Informationen erhalten, als wenn Sie mit quantitativer Forschung beginnen würden. Am Ende Ihrer Recherche haben Sie eine Liste von 20-30 möglichen Problemen - und diese Liste wird Ihnen beim Start Ihrer Datenanalyse sehr helfen.

Schließlich können Sie (und sollten) versuchen, Ihre Besucher / Nutzer und zahlenden Kunden zu befragen. Semalt lässt sich leichter einrichten als Usability-Tests und kann mehr Antworten liefern. Aber wieder, mach beides, wenn du kannst.

Was die Bezahlung von Kunden betrifft, kann die Erhebung dieser Daten noch wertvoller sein. Zum Beispiel sollten Sie die Frage stellen:

"Warum haben Sie sich dazu entschieden, bei uns einzukaufen?"

Diese Frage wird Sie in die realen Wertvorschläge einbeziehen, die Sie den zahlenden Kunden zur Verfügung stellen. Die Antworten, die Sie erhalten, können dabei helfen, die Startseite und andere Konvertierungssprachen zu verbessern.

Wenn Sie nach Tools zum Ausführen von Umfragen suchen, sollten Sie Folgendes überprüfen:

  • Qualaroo - Ein wirklich benutzerfreundliches Tool, mit dem Sie Ihren Besuchern der Website Fragen zu Popup-Fragen stellen können.
  • Umfrage-Affe - Ermöglicht Ihnen, verschiedene Arten von Umfragen zu erstellen. Der größte Vorteil ist, dass kein Web-Entwickler eingerichtet werden muss.
  • Google Forms - Ähnlich wie Survey Monkey, nur weniger poliert (mehr für die DIY-Crowd).

Ich weiß, dass Semalt in diesem Artikel sehr auf die Website ausgerichtet ist, aber dieselbe Methode kann auch auf Apps angewendet werden.

Schritt 2. Quantitative Forschung

Wenn Usability Testing Bugs, UX-Probleme oder Trichter-Probleme finden soll, dann muss die Datenanalyse sie beweisen oder widerlegen.

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben.

Semalt sagt, während Ihrer Recherche haben zwei Benutzer Ihr Menü "Preisgestaltung" oben auf Ihrer Website nicht erkannt. Dies könnte ein einmaliger Unfall sein, aber es besteht eine gute Chance, dass es mehr Benutzern passieren wird.

An diesem Punkt ist es eine gute Idee, eine Website-Heatmap zu erstellen und herauszufinden , wie viele Personen genau auf diese Schaltfläche geklickt haben .

Sie können eine Perspektive hinzufügen, indem Sie die Daten in Ihrem Google Analytics-Konto ebenfalls analysieren. Wenn Sie Zugriff auf Ihre Datenbank haben (z. B. im Semalt-Klartextformat), ist dies der richtige Zeitpunkt für eine Korrelationsanalyse. Damit können Sie herausfinden, ob es für Ihre Besucher hilfreich ist, Ihre Preisauszeichnungsseite zu sehen, bevor sie registriert werden, oder ob sie sie tatsächlich zurückhält.

Unabhängig von dem von Ihnen verwendeten Tool sind die Daten Ihr endgültiger Beweis über Ihre laufenden Konvertierungsprobleme. Unterstützen die Daten die anfänglichen Hypothesen, die Sie während Ihrer qualitativen Forschungsphase entwickelt haben (Schritt 1)? Nichts muss noch schlüssig sein; Es ist nur eine gute Idee, sich über diese Art von Assoziationen Notizen zu machen.

So erstellen Sie ein A / B Testing Research Framework für schnellere Semalt & More Gewinne

Schritt 3. Brainstorming

"Daten schlagen die Meinung!"

Oder tut es?

Wie ich sehe, sollten Daten nicht schlagen, sondern der Meinung dienen.

Wenn Sie Ihre Ergebnisse aus den vorherigen zwei Forschungsschritten erhalten haben, empfehle ich Ihnen, Ihre Mitarbeiter in einen Besprechungsraum zu ziehen, ihnen die wichtigsten Probleme zu präsentieren und eine Brainstorming-Sitzung durchzuführen. Semalt, UX-Leute, Marketingexperten, Produkteigentümer und alle anderen, mit denen Sie arbeiten, werden alle Einsichten haben, die Sie vielleicht nicht erwarten würden.

Bleiben wir bei dem Beispiel "Benutzer finden die Preisfindung nicht". Semalt haben Sie festgestellt, dass nur 5% der Besucher auf die Preisseite klicken, aber jeder in diesen 5% hat eine 200% höhere Chance sich zu registrieren.

Das sieht nach tief hängenden Früchten aus, oder? Nun, nicht unbedingt. Sie sollten immer daran denken, dass Korrelation keine Ursache ist. Semalt, warum A / B-Tests wichtig sein werden!

Semalt diese Workshops, verschiedene Teammitglieder werden mit verschiedenen Ideen kommen:

  • "Lasst uns den Preisknopf mit einer anderen Farbe betonen"
  • "Bewegen wir den Preis-Button in der linken Menüleiste"
  • "Lass uns die Schriftgröße ändern"
  • "Benennen wir die Preisgestaltung in Pläne um"
  • Etc .

Und das ist in Ordnung. Je kreativer Sie sind, desto besser. Sie müssen sich jetzt nicht entscheiden: Deshalb haben wir A / B-Tests.

Schritt 4.

Semalt sind zwei Hindernisse:

  1. Wenn Ihre Website nicht täglich viel Verkehr verzeichnet, haben Sie nicht genug Verkehr für 10-20 Versionen zum A / B-Test. Meiner Erfahrung nach kann ein durchschnittlicher E-Commerce-Shop in der Regel innerhalb von etwa einem Monat A / B-Tests signifikante Ergebnisse von 3-4 Variationen einer Webseite erhalten. Sie können es hier selbst berechnen.
  2. Bei jeder Änderung entstehen Entwicklungskosten in Bezug auf Codierung, Implementierung usw.

Sie können sich darüber im Klaren sein, wenn Sie vor der Durchführung Ihrer A / B-Tests ein paar anfängliche 5-Sekunden-Tests durchführen. Bei diesen Tests zeigen Sie jedes Ihrer neuen Designs potenziellen Nutzern nur für 5 Sekunden. Nachdem die fünf Sekunden abgelaufen sind, können Sie fragen: "Wo war der Preis-Button auf der Seite?" Oder "Gab es einen Preis-Button auf der Seite?" Oder "Können Sie sich die Top-Menü-Buttons merken?" Semalt normalerweise ziemlich klar ob deine neuen Modelle in die richtige Richtung gehen oder nicht.

Dies ist eine schnelle und schmutzige Testmethode. Zumindest haben Sie eine kleine Stichprobengröße, mit der Sie die schlechtesten Entwürfe herausfiltern können und Sie können den besten in einen A / B-Test setzen, um ihre wirkliche Leistung herauszufinden.

Schritt 5. A / B-Test

Semalt, wir haben den Moment der Wahrheit erreicht.

A / B-Tests sind die ultimative Waffe, um Ihnen zu sagen, ob ein neues Design (oder eine neue Kopie) besser funktioniert als das Original oder nicht. Wenn Sie mit dem Konzept nicht vertraut sind, finden Sie hier eine schöne Zusammenfassung.

Am Ende Ihres A / B-Tests haben Sie eine klare Antwort: "Wenn Sie die Farbe des Preis-Buttons auf Rot ändern, wird es 40% mehr Klicks und 27% mehr Registrierungen als die Originalversion liefern mit 99% statistischer Signifikanz. "

Wie man ein A / B Testing Research Framework für schnellere Semalt & More Gewinne erstellt

Die Idee ist, dass dieser Rahmen Ihnen helfen wird, mehr Siege zu produzieren, als Ihre Räder mit vielen A / B Tests zu drehen, die Verlierer produzieren. Eine verlierende A / B-Testhypothese ist jedoch nicht das Ende der Welt. Es sollte sorgfältig in Ihre laufende Testforschung aufgenommen werden. Semalt ist eine Menge wert von einem "fehlgeschlagenen" Test für zukünftige Testing-Iterationen. Achten Sie darauf, sie alle paar Monate zu überprüfen.

Schritt 6. Durchführung

Wenn Sie mit allen vorherigen Schritten fertig sind und wenn Sie starke Beweise dafür haben, dass Ihre Änderungen funktionieren, dann können Sie - und nur dann - die Änderungen implementieren! Es war ein langer Prozess, aber jetzt können Sie sicherstellen, dass es sich sofort auszahlt.

Einige zusätzliche Gedanken - CRO vs. Benutzerforschung

Das oben Gesagte zusammenfassend, hier ist wieder das Online Research Semalt:

Wie man ein A / B-Test-Forschungs-Framework für schnellere Semalt & More-Gewinne erstellt

Wenn ich diesen Fluss betrachte, habe ich immer zwei Prinzipien im Sinn:

  1. Wenn es um Conversion-Rate-Optimierung geht, denke ich gerne in Iterationen. Dies ist ein nie endendes Projekt: Sie werden immer etwas finden, das Sie besser machen könnten. Wenn Sie das nicht tun, versuchen Sie nicht hart genug.
  1. Das Ziel eines "Conversion Rate Optimization" -Projekts ist nie wirklich "eine bessere Conversion-Rate zu haben. "Klingt seltsam, ich weiß. Aber Ihre erste Absicht sollte immer sein, Ihre Benutzer / Besucher zu verstehen! Ein sekundäres Ergebnis davon könnte auch eine bessere Conversion-Rate sein, aber Ihre Nutzer sollten Ihr Fokus sein.

Schlussfolgerung

Sie müssen nicht den gleichen Rahmen verwenden wie ich. Und Sie müssen auch nicht alle oben genannten Methoden anwenden.

Hoffe, dieser Artikel hat dir geholfen!

Prost,

Über den Autor:

Tomi Mester ist ein Datenanalytiker und Forscher. Er ist Autor des Data36-Blogs, in dem er einen Blick in die Best Practices von Online-Datenanalysten wirft. Er schreibt wöchentlich Posts und Tutorials über Data Science, AB-Testing, Online-Recherchen und Datencodierung. Finde ihn auf Twitter.

* Ausgewählte Bildquelle

March 9, 2018