A/B tesztelés webshopban: így mérd, melyik változat jobb

Az A/B tesztelés két változat véletlenszerű összehasonlítása ugyanazon célmutató alapján. Egy webshopban például a látogatók egyik része az eredeti termékoldalt, a másik egy módosított változatot lát; ezután összeveted, melyik csoportban nagyobb a kosárba helyezések aránya. Akkor kapsz használható választ, ha előre rögzíted, mit változtatsz, mit mérsz és mikor zárod le a tesztet.

Mi az A/B tesztelés, és mire használható?

Az A/B teszt jelentése: egy meglévő megoldás és egy módosított változat összevetése, miközben a közönséget véletlenszerűen két csoportra osztod. Az A változat lehet a jelenlegi termékoldal, a B pedig ugyanaz az oldal egy másik gombszöveggel. Mindkét csoportnál ugyanazt méred, például a kosárba helyezést.

A módszer a webshop konverzióoptimalizálás egyik eszköze. Segít eldönteni, érdemes-e végleg bevezetni egy módosítást, ahelyett hogy ízlés vagy néhány vásárlói visszajelzés alapján választanál. Termékoldalon, kategóriaoldalon, hírlevélben és más marketingtartalomban is alkalmazható, ha a két változat eredményét össze tudod kötni a megfelelő csoporttal.

Az eredmény mindig a vizsgált közönségre, időszakra és célmutatóra vonatkozik. Ha egy tesztben több a kattintás, abból önmagában még nem következik, hogy több rendelés is érkezik. Ezért már a kezdés előtt nevezd meg, melyik vásárlói lépést szeretnéd javítani.

Hogyan működik az A/B tesztelés lépésről lépésre?

Egy A/B teszt egy kérdésből, két változatból, véletlenszerű csoportosításból és előre kiválasztott mérőszámból áll. Képzeld el, hogy sokan megnyitnak egy termékoldalt, de kevesen teszik kosárba a terméket. A kérdésed az, hogy az egyértelműbb szállítási információ segít-e a döntésben.

1. Rögzítsd a kiinduló helyzetet: melyik oldalról és melyik időszakról vannak adataid?
2. Írd le a teszthipotézist: ha a szállítási információ közelebb kerül a vásárlási gombhoz, nőhet a kosárba helyezések aránya.
3. Készíts két változatot, amelyek csak ebben a vizsgált elemben térnek el.
4. Oszd szét véletlenszerűen a megfelelő látogatókat, és tartsd ugyanannál a változatnál a visszatérőket.
5. Mérd ugyanazzal a beállítással mindkét csoport kosárba helyezéseit, majd a lezárás után értékeld az eltérést.

Ez a folyamat megmutatja, mihez köthető a változás. Ha egyszerre új fotót, árat és gombszöveget vezetsz be, az eredmény csak a teljes csomagról szól; az egyes elemek hatását külön már nem tudod kiolvasni.

Mit érdemes A/B tesztelni egy webshopban?

Elsőként olyan elemet érdemes A/B tesztelni, amely sok releváns látogatót érint, és egy jól mérhető következő lépéshez kapcsolódik. Egy forgalmas termékoldalon például a szállítási tájékoztatás helye, egy kategóriaoldalon a szűrők sorrendje, hírlevélben a tárgysor lehet vizsgálható. Mindegyikhez külön célmutató tartozik.

Az A/B teszt példa mindig egyetlen konkrét döntésről szól. Ha a célod a konverziós arány növelése, válassz a vásárláshoz közeli lépést is mérésre: egy kategóriaoldali kattintás hasznos jel, de a rendelések száma segít ellenőrizni, hogy a több kattintás értékes volt-e.

Hogyan válassz teszthipotézist és mérőszámot?

A jó teszthipotézis megnevezi a módosítást, az érintett közönséget és a várt, mérhető viselkedést. Például: „Ha a népszerű kulacs termékoldalán a szállítási feltételek a vásárlási gomb mellett látszanak, a látogatók nagyobb arányban teszik kosárba a terméket.” Ez egyetlen változtatást és egy elsődleges célmutatót jelöl ki.

Az arány nevezőjét is tisztázd. A kosárba helyezési arány lehet a kosárba helyező látogatók száma osztva a tesztelt oldalt megtekintő látogatók számával. Ugyanazt a definíciót használd mindkét változatnál, és ellenőrizd, hogy a mérés mindkettőn működik-e.

A kattintás, a rendelés és a bevétel eltérő kérdésekre felel. Egy hírlevéltárgysornál a megnyitási arány kézenfekvő elsődleges mérőszám, míg egy termékajánló tartalmánál a termékoldalra átkattintás pontosabban követheti a változtatás célját. Másodlagosan figyelheted a rendeléseket is, ám a döntési szabályt előre rögzítsd.

Mennyi ideig fusson egy A/B teszt, és mikor értékelhető az eredmény?

Az A/B teszt időtartamát a várható látogatószám, a kiinduló konverziós arány és a kimutatni kívánt különbség alapján érdemes megtervezni. Minden webshopra érvényes nap- vagy látogatószám nincs. Ritkábban látogatott termékoldalon több idő kellhet, mint egy forgalmas kategóriaoldalon, és a ritka célok, például a vásárlások, több megfigyelést igényelhetnek, mint a kattintások.

Tervezéskor határozd meg a minimálisan fontos eltérést: mekkora javulás indokolna tényleges módosítást? Ezután egy mintanagyság-kalkulátorral becsülhető, hány látogatóra vagy eseményre van szükség a választott feltételek mellett. A számoláshoz a saját, korábbi adataidat használd, mert egy másik bolt konverziós aránya félrevezető kiindulópont.

Lezáráskor vizsgáld meg a minta nagyságát, a mérés épségét és a statisztikai szignifikanciát is. A szignifikancia egy statisztikai értékelési szempont: segít mérlegelni, mennyire fér össze a megfigyelt eltérés a véletlen ingadozással. Önmagában nem mondja meg, hogy az eltérés üzletileg fontos-e.

Mely hibák tehetik félrevezetővé az A/B teszt eredményét?

A leggyakoribb hiba, hogy a teszt közben változik a kérdés, a mérés vagy az, hogy kik kerülnek az egyes csoportokba. Ilyenkor a végén nehéz eldönteni, mi okozta a különbséget. Négy helyzetre különösen figyelj:

• Túl korai lezárás: egy kezdeti kiugrás után még megfordulhat az eredmény. A befejezést előre meghatározott feltételhez kösd.
• Egyszerre több módosítás: ha a kép és a szöveg is változik, az egyes elemek hatása összemosódik.
• Hibás csoportosítás: a visszatérő látogató mindkét verziót látja, vagy a változatok eltérő forgalmi forrásból kapnak látogatókat.
• Eltérő mérés: az egyik oldalon másképp működik az eseménykövetés, így a kimutatott különbség technikai hiba is lehet.

Kampány, készlethiány vagy árváltozás szintén befolyásolhatja a döntést. Jegyezd fel, ha ilyesmi történt a vizsgálat alatt, és szükség esetén futtasd újra a tesztet. A sok külön mérőszám közül utólag kiválasztott legkedvezőbb eredmény helyett az előre kijelölt elsődleges mutató alapján dönts.

Hogyan használható az A/B tesztelés hírleveleknél és marketingtartalmaknál?

Az A/B teszt hírlevélben egyetlen elemet, például két tárgysort vagy két ajánlóbevezetőt vet össze véletlenszerűen kialakított címzetti csoportokon. A tárgysorhoz megnyitást, az ajánló szövegéhez inkább átkattintást válassz elsődleges célként. A megnyitási adat értelmezésénél számolj azzal, hogy a levelezőalkalmazások működése befolyásolhatja a mérést.

Webshopvezetőként a változatok előállítása is idő. A Content Ninja termékadatokból hírlevelet, blogcikket és közösségi posztot készít. Egy hírleveles próbához először válassz egy meglévő termékajánlót a kapcsolt UNAS- vagy Shoprenter-bolt adataiból; utána készíts két tárgysorváltozatot, ellenőrizd a termékadatokat és a linkeket, majd a kiküldőeszközben oszd véletlenszerűen a címzetteket két csoportra. A tárgysor legyen az egyetlen tesztelt különbség, és ugyanazt a mérési beállítást alkalmazd mindkét küldésnél.

A szövegek elkészítése és a teszt lebonyolítása külön feladat. A Content Ninja a tartalom előkészítésében és a hírlevélküldési munkafolyamatban segíthet; a véletlenszerű szétosztás és az eredményértékelés beállítását a használt küldőeszközben ellenőrizd. Marketingcélú levélhez a címzettek megfelelő hozzájárulása is szükséges; erre az NMHH elektronikus hirdetésekről szóló tájékoztatása is felhívja a figyelmet.

Hogyan kezdd el az első A/B tesztedet?

Az első A/B teszt készítése egy jól látogatott oldal vagy rendszeresen küldött hírlevél kiválasztásával kezdődik. Olyan felületet keress, ahol van elég korábbi adatod a tervezéshez, és ahol pontosan mérhető a következő vásárlói lépés. Egy kisebb, világos kérdésből könnyebb tanulni, mint egy teljes oldal átalakításából.

1. Válaszd ki a felületet és a javítani kívánt vásárlói lépést.
2. Írj le egyetlen teszthipotézist: melyik elem változik, és mit vársz tőle?
3. Nevezd meg az elsődleges mérőszámot és annak számítását.
4. Ellenőrizd a kiinduló adatot, az eseménykövetést és a csoportok véletlenszerű kiosztását.
5. Készítsd el a B változatot úgy, hogy csak a kiválasztott elem térjen el.
6. Tervezd meg a szükséges mintát, a lezárás feltételét és a döntési szabályt.
7. A végén vizsgáld meg az eredményt és az üzleti jelentőségét; írd le, milyen döntést hoztál.

Ha a különbség bizonytalan, a tanulság akkor is értékes: lehet, hogy a módosítás túl kicsi, vagy az adott oldalon más akadály befolyásolja a vásárlókat. A következő teszt kérdését ebből az észrevételből fogalmazd meg.

Első lépésként válassz ki egy nagy forgalmú oldalt vagy rendszeresen küldött hírlevelet, majd fogalmazz meg hozzá egyetlen mérhető teszthipotézist. Ha a webshopos tartalmak elkészítését és terjesztését egy helyen szeretnéd kezelni, nézd meg, hogyan illeszthető ehhez a munkafolyamathoz a Content Ninja.