Testy A/B – strona towaru w e-sklepie

Szacunkowy czas na przeczytanie artykułu: 11 minut.

Każdy sklep internetowy, zarówno ten który dopiero stawia swoje pierwsze kroki w e-commerce, jak i ten który funkcjonuje od wielu lat ma swoje cele, do których dąży. Aby założone cele były realizowane w jak największym stopniu, e-sklep powinien być jak najbardziej przyjazny i użyteczny. Jednak jak znaleźć rozwiązanie, które będzie optymalne dla Użytkowników? Jak sprawdzić, czy bardziej preferują oni taki wariant rozmieszczenia elementów na stronie czy też zupełnie inny? Otóż tutaj pomocne okazują się być testy A/B.

Wielu właścicieli e-biznesów, deweloperzy, czy też projektanci zastanawiają się, które rozwiązania będą najbardziej optymalne. Jednak bardzo często preferencji Użytkowników nie da się przewidzieć i tylko przeprowadzenie testów A/B pozwala na sprawdzenie tego w 100%, zdobycie wiedzy popartej konkretnymi danymi, a nie tylko domysłami. Testy A/B zyskują coraz bardziej na wartości. Do tego stopnia, że część firm nie tylko przeprowadza pojedyncze testy, ale także tworzy ich strategię. Ustalane są konkretne cele strategiczne, które łączone są z odpowiednimi testami A/B. W ten sposób niektóre firmy mają zaplanowane testy na nawet kilka lat.

Czym są testy A/B?

Testy A/B to metoda, w której porównywane są różne warianty danego sklepu internetowego, po to by znaleźć odpowiedź, który z nich jest najbardziej optymalny dla Użytkowników, i który w większym stopniu realizuje postawione mu cele. Niekiedy testy te nazywane są także testami A/B/n, ze względu na możliwość porównywania większej ilości wariantów e-sklepu. Opcja A jest tą pierwotną, w stosunku do której porównuje się pozostałe. Natomiast opcje od B do n są tymi testowanymi. Wspomniane warianty od B do n mogą różnić się pomiędzy sobą tylko jednym elementem (na przykład lokalizacją zdjęć na stronie) lub większą ich ilością. Zdarza się, że testowane warianty od B do n są całkowicie odmienne od wariantu A.

Podczas przeprowadzania testów A/B wszystkie warianty badane są w tym samym czasie, po to by wykluczyć wpływ innych czynników z zewnątrz. Dzięki testom A/B jesteśmy w stanie stwierdzić, czy wprowadzenie określonych zmian na stronie przyczyni się do wzrostu konwersji i przychodów, czy też lepiej w tym aspekcie sprawdza się aktualnie funkcjonujący e-sklep.

Czym są testy A/B - Best.NET

Co można porównywać w testach A/B? Otóż można porównywać wiele elementów, na przykład: różne teksty (zarówno treści, jak i ich kolorystykę, rozmieszczenie, itd.), różne kolory na stronie, rozmiary i komunikaty Call to Action, różne rozmieszczenie elementów na stronie, ukrywanie informacji lub ich wyświetlanie, mniejsze/większe eksponowanie poszczególnych elementów na stronie (na przykład: filtrowania, sortowania, ceny, wysyłki) oraz wiele innych elementów. Tak naprawdę można przetestować praktycznie każdy element na stronie.

Warto przeprowadzać testy A/B

Zdecydowanie tak! Dlaczego? Stosunkowo niewielkimi nakładami czasu oraz środków pieniężnych można otrzymać coś bardzo ważnego – wiedzę! A dokładnie wiedzę na temat tego, czy wykorzystujemy możliwości strony w jak największym stopniu, czy dany e-sklep jest w stanie wygenerować większą konwersję oraz przychody, a także na temat preferencji naszych Klientów. Wprowadzając kilka drobnych zmian na stronie można w jeszcze większym stopniu realizować założone cele.

Jednak czy zawsze warto je przeprowadzać? Z pewnością warto, gdy nie wiemy czegoś na pewno, a jedynie podejrzewamy. Na przykład gdy domyślamy się, że dany element na stronie jest pozytywnie odbierany przez Użytkowników i wydaje nam się, że korzystnie wpływa na konwersję, jednak nie mamy żadnych danych, które to potwierdzą. Wtedy też warto przeprowadzić testy A/B, by uzyskać pewność, czy wspomniany element faktycznie działa na naszą korzyść.

Czytaj również: Czym jest Progresive Web App?

Koszt przeprowadzenia testów A/B jest różny, w zależności od stopnia zaawansowania, ilości testowanych elementów. W przeliczeniu na roboczogodziny może się to wahać od kilkunastu do nawet kilkudziesięciu godzin. Może się wydawać, że to dużo. Jednak patrząc na korzyści, jakie otrzymamy w zamian – dane, które pozwolą nam w jeszcze większym stopniu zoptymalizować stronę lub sklep internetowy, a także zwiększyć konwersję – zdecydowanie nie jest to wygórowana cena. Tak naprawdę stosunkowo niewielkim kosztem otrzymujemy bardzo wartościową wiedzę!

Przeprowadzając test A/B należy pamiętać, że aby był on ważny pod kątem matematycznym i statystycznym, musimy dysponować odpowiednią ilością danych. Na każdą testowaną opcję powinno przypadać ok. 90 000 sesji w ciągu miesiąca. Dlatego też e-sklepy z mniejszym ruchem powinny ograniczać testy A/B do jednej lub dwóch wersji testowych. Natomiast te większe mogą sobie pozwolić na testowanie większej ilości opcji. Tym, o czym warto także pamiętać jest to, by testy A/B przeprowadzać nie dłużej niż przez miesiąc. W okresie dłuższym niż 1 miesiąc, zmianie może ulec wiele czynników: warunki na rynku, ceny, sezonowość, zachowanie Użytkowników, zmienia się także sama branża. Wtedy też wyniki otrzymane w testach mogą być niemiarodajne. Badania powinny obejmować pełne tygodnie. Bowiem dane czynniki mogą zmieniać się w zależności od dnia tygodnia. Przykładowo, w poniedziałek Użytkownicy są mniej skłonni do dokonywania zakupów. Natomiast chętniej robią je pod koniec tygodnia.

Trudnością, która pojawia się przy testach A/B jest także fakt, by Użytkownikowi któremu została wyświetlona już jedna wersja, w momencie kiedy innego dnia wejdzie na tę samą stronę, ponownie została wyświetlona ta sama wersja (tylko wtedy otrzymane wyniki będą miarodajne).

Samo przeprowadzenie testów A/B jest ważne. Jednak równie istotna jest odpowiednia analiza ich wyników. Bowiem może się okazać, że dla wszystkich urządzeń wprowadzona zmiana będzie odnotowywała wzrosty, ale już dla jednego urządzenia (które jest kluczowe w danym e-sklepie) odnotowywane są spadki. Analiza wyników przeprowadzonych badań powinna obowiązkowo obejmować wszystkie aspekty.

Stopień zaawansowania testów A/B

W zależności od zapotrzebowania testy A/B mogą być proste lub bardziej zaawansowane. Pierwszy rodzaj testów można przeprowadzić na przykład przy użyciu Google Optimize. Poprzez te narzędzie w kilku krokach można ‘wyklikać’ test A/B, który ma zostać zrealizowany. Wtedy też w teście tym wersja oryginalna porównywana jest z wersją, która jest sprawdzana. Wersja do porównania może być jedna lub więcej, a to która będzie pokazana danemu Użytkownikowi dobierane jest w sposób losowy. Narzędzie Google Optimize udostępnia zaawansowane raporty, na podstawie których możemy wyciągnąć wnioski, która z badanych wersji najlepiej konwertuje. W oparciu o te wyniki możemy się dowiedzieć, czy zmiana wprowadzona na stronie jest faktycznie dobra, czy też nie. Jednak tak jak zostało to już wspomniane powyżej, narzędzie to pozwala na przeprowadzenie jedynie prostych testów. Co można przetestować przy użyciu tego narzędzia? Na przykład: kolory na stronie, nazwy obiektów, treści lub grafiki.

Google Optimize pozwala na uzyskanie wartościowej wiedzy, ale posiada też pewne minusy. Mianowicie, po ustawieniu testów i włączeniu testowanej strony najpierw ładuje się oryginalna wersja, a dopiero po chwili wersja, która jest testowana. Zmiana ta nie trwa długo (około sekundy), jednak czujne oko Użytkownika jest w stanie to zauważyć. Zwłaszcza jeżeli testowana zmiana zlokalizowana jest w górnej części strony.

Czytaj również: Analiza przedwdrożeniowa w e-commerce

Samo narzędzie Google Optimize jest proste w użyciu. W kilku kliknięciach, poprzez intuicyjny interfejs, można ustawić test A/B. Jednak poprzez te rozwiązanie można edytować i testować jedynie styl i HTML. Natomiast nie ma możliwości przetestowania elementów, w których zmieniają się dane. Dodatkowo te proste testy A/B można realizować wyłącznie na jednej stronie. Jeżeli chcielibyśmy przetestować dany element na każdej stronie towaru w e-sklepie, potrzebne są już bardziej zaawansowane testy.

Bardziej zaawansowane testy A/B znajdują zastosowanie w sytuacji, gdy testowane jest na przykład wyświetlanie na stronie towaru w sklepie internetowym ceny lub innego parametru. Bowiem te wartości są już pobierane bezpośrednio z backend’u e-sklepu.

Przeprowadzone testy A/B

Testy A/B zostały przeprowadzone na stronie towaru w e-sklepie jednego z naszych Klientów.  Przeprowadzając je wzięliśmy pod uwagę rekomendacje od Google na temat user experience sklepów internetowych. Elementami, które zostały poddane badaniu były zdjęcia oraz video, a także cena która została umieszczona w dwóch miejscach na karcie produktu. Właśnie ta zmiana okazała się być kluczowa. Celem, który chcieliśmy poprzez te zmiany osiągnąć było sprawdzenie, który z badanych wariantów jest najbardziej optymalny, który najlepiej konwertuje i generuje największe przychody.

Na potrzeby przeprowadzenia testów A/B w obu testowanych wersjach wprowadziliśmy zmiany w działaniach zdjęć oraz video, a dokładniej w sposobie ich wyświetlania. Zależało nam na tym, by w jednym module wyświetlać zdjęcia i video. Połączenie tych dwóch bibliotek tak by sprawnie to działało nie było łatwe, ale ostatecznie się udało (video wyświetlane jest jako osobna miniatura). W kontekście zdjęć zmieniliśmy także orientację slidera z pionowej na poziomą. Wcześniejsza orientacja znacznie utrudniała przewijanie strony na urządzeniach mobilnych. 

Strona towaru na urządzeniach mobilnych - TEST A/B - Best.NET

Drugą zmianą, która została wprowadzona w sklepie była zmiana kolejności wyświetlania elementów na karcie produktu, i to właśnie ta zmiana była kluczowa. Na potrzeby testów ustaliliśmy Wariant 1 oraz Wariant 2 z nowym rozmieszczeniem tychże elementów oraz wykorzystaliśmy aktualną wersję ich rozmieszczenia. Ułożenie elementów w każdej z opcji było następujące:

Ułożenie elementów na kartach produktowych - TEST A/B

Reasumując, jeden z ustalonych wariantów różnił się od wariantu bazowego sposobem wyświetlania zdjęć. Drugi natomiast sposobem wyświetlania zdjęć oraz kolejnością rozmieszczenia danych elementów na karcie produktowej.

Podczas przeprowadzania testów A/B dane warianty rozmieszczenia elementów na stronie towaru były wyświetlane Użytkownikom w sposób losowy. Wprowadzenie tego typu rozwiązania nie było łatwe. Bowiem jeżeli Użytkownik wyświetlał już daną stronę, przy kolejnej wizycie w sklepie należy mu wyświetlić dokładnie tę samą wersję strony. W innym przypadku wyniki przeprowadzonego przez nas testu A/B nie byłyby wiarygodne. Do tego dochodziły inne aspekty realizowanych testów, m.in. jednoczesne obsługiwanie różnych bibliotek do wyświetlania zdjęć i filmów oraz raportowanie. Udało nam się połączyć wszystkie te aspekty i zrealizować zamierzony cel.

Przeprowadzanie testów A/B w sklepie internetowym może i jest procesem czasochłonnym (również i w naszym przypadku tak było), jednak są one z pewnością bardzo pomocne. Dzięki nim możemy uzyskać wiele ważnych wskazówek na temat tego, co się sprawdza i co korzystnie wpływa na konwersję oraz przychody, a przede wszystkim na temat tego, co preferuje grono Klientów danego e-sklepu. Wyniki, które otrzymaliśmy z przeprowadzonych testów A/B okazały się dla nas bardzo wartościowe.

Opis wyników

W celu zmierzenia osiągniętych w testach A/B efektów zostały przygotowane trzy raporty Google Analytics. Pierwszy raport obejmował swym zakresem cały sklep. Drugi był raportem dla sesji rozpoczynających się od strony towaru. Trzeci natomiast – raportem dla sesji rozpoczynających się od strony kategorii. W Google Analytics stworzyliśmy także segmenty umożliwiające szczegółowe badanie zachowania Użytkowników w sklepie. Dodatkowo został również stworzony raport w Google Data Studio, który prezentował bieżące wyniki w sposób czytelny i przejrzysty dla biznesu. 

Wyżej opisane testy A/B były przygotowywane w oparciu o sugestie Google dotyczące rozmieszczenia elementów na stronie towaru na urządzeniach mobilnych. My jednak przeanalizowaliśmy wyniki w kontekście wszystkich urządzeń. 

Ogólne wyniki:
Najlepszy Wariant rozmieszczenia elementów na stronie towaru osiągnął takie oto wyniki:

  • W kontekście całego sklepu:
    • konwersja +13,4% 
    • przychody +10,3%
Test A/B - wyniki w e-sklepie - Best.NET

Tak więc jak widać po powyższych danych, najlepszy Wariant wygenerował konwersję o ponad 13% wyższą i przychody o ponad 10% większe od tych, które wygenerowała aktualna wersja.

Szczegółowe wyniki przeprowadzonych testów A/B wyglądają następująco:

Wyniki testu A/B w e-sklepie - Best.NET

Testy A/B źródłem cennych informacji

Po realizacji wyżej opisanych testów A/B możemy stwierdzić jedno – zdecydowanie warto było je przeprowadzić. Stosunkowo niewielkimi nakładami czasu oraz środków pieniężnych uzyskaliśmy coś bardzo ważnego – wiedzę! A dokładnie wiedzę na temat tego, co zmienić w sklepie internetowym, by w jeszcze większym stopniu realizował on założone cele.

Jeżeli masz pytania odnośnie Twojego e-sklepu lub testów A/B, które mogłyby być przeprowadzone w Twoim e-biznesie – zapraszamy do kontaktu z nami. Chętnie odpowiemy na Twoje pytania!

Skontaktuj się z nami i poproś o testy A/B

 

Avatar
Anna Szulczewska

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *