Топ-10 лучших практик оптимизации коэффициента конверсии (CRO)

Топ-10 лучших практик оптимизации коэффициента конверсии (CRO)

Оптимизация коэффициента конверсии — необходимая часть создания лучших путешествий клиентов. В этом блоге делимся передовым опытом, который приобрели за свою карьеру.

Лучшие практики — это рекомендации

Если вы что-то вынесли из этой статьи, то пусть это будет следующее: в CRO не существует лучших практик. Я всегда находил это забавным, поскольку постоянно читал электронные письма и сообщения в блогах, в которых рассказывалось о лучших практиках CRO. Но что я понял из этих ресурсов, так это то, что не существует секретного рецепта или волшебной палочки, которая превратит ваш сайт в пресловутый «горшок с золотом» для конверсий, как и не существует универсальных лучших практик. Это связано с контекстом. Не все посетители на каждом сайте одинаковы, и не все они взаимодействуют с каждым сайтом одинаково. Настоящая оптимизация должна исходить из данных. Мы должны использовать данные, чтобы понять, как наши посетители используют наш сайт, и исходя из этого проводить оптимизацию. Поэтому лучшие практики в CRO больше похожи на рекомендации. Эти так называемые «лучшие практики» отлично подходят для получения быстрых побед или в качестве отправной точки для следующего эксперимента, но не забудьте протестировать их, прежде чем внедрять. Я думаю, что Крис Говард, генеральный директор и основатель компании Wider Funnel, хорошо подытожил это, сказав: «Лучшие практики имеют ограниченную ценность, пока не будут тщательно протестированы».

Мнения не имеют значения

У каждого есть свое мнение, но если оно есть, это еще не значит, что мы правы или знаем, что работает. Именно поэтому мы проводим тестирование. Эксперименты должны быть основаны на данных. Среди источников данных, таких как веб-аналитика, данные о лидах и данные опросов клиентов, есть так много информации, которая помогает нам лучше понять наших посетителей. Эти данные позволяют понять, откуда приходят посетители, куда они направляются, что делают и, самое главное, где они конвертируются, а где застревают. Эксперименты помогают нам проверить наши решения этих проблем в условиях низкого риска. Они дают нам возможность увидеть, какие из наших решений работают лучше, вместо того чтобы рисковать, внедряя то, что мы считаем лучшим решением.

Не копируйте своих конкурентов

Очень часто мы смотрим на сайты наших конкурентов, чтобы понять, как они это делают. Делают ли они это лучше нас? Делают ли они что-то, чего мы не делаем, но должны делать? Веб-дизайн очень эмоционален. Мы мгновенно понимаем, нравится нам что-то или нет. Но мы не знаем, работает это или нет. Мы хотим, чтобы наши пользователи могли выполнить задачу, с которой они пришли на наш сайт. Когда мы копируем других, мы не знаем, есть ли у них ответ, и будет ли их решение работать для наших посетителей. Очень много вопросов остается без ответа. Работает ли это у них? Как им пришла в голову эта идея? Мы не знаем, что они пытались решить, и находимся ли мы в данный момент в одном из их экспериментов. Вместо того чтобы копировать их, мы должны изучить собственные данные, чтобы выявить проблему, провести мозговой штурм идей, которые потенциально могут ее решить, а затем протестировать свои решения. Однако это не означает, что вы не можете использовать уже существующую концепцию, которая вам очень нравится и которая, по вашему мнению, решит вашу проблему. Другие сталкиваются с теми же или похожими проблемами. Нередко можно увидеть что-то другое, что, по вашему мнению, может сработать. Урок должен заключаться в том, чтобы сделать это по-своему. Убедитесь, что предлагаемое решение соответствует вашим целям, и протестируйте его, прежде чем приступать к его реализации.

CRO — это гораздо больше, чем просто A/B-тестирование

CRO часто путают с A/B-тестированием. Но CRO — это гораздо больше, чем просто A/B-тестирование, это систематический процесс или структура, состоящая из количественного и качественного анализа, в то время как A/B-тестирование — это всего лишь одна из тактик, которая помогает нам подтвердить наши гипотезы. Хотя A/B-тесты могут сказать нам, какая версия нашего эксперимента показала лучшие результаты, они не объясняют, почему именно эта версия победила. Объяснение «почему» — вот где процесс CRO действительно сияет. Количественный и качественный анализ помогает нам понять, как и почему наши пользователи взаимодействуют с нашим сайтом. Поняв это, мы можем начать добираться до корня наших проблем с конверсией и тестировать наши решения этих проблем.

CRO — это процесс

CRO — это систематический процесс/рамка, состоящая из количественного и качественного анализа. Он позволяет нам использовать различные источники данных, чтобы ответить на вопрос «почему», когда мы смотрим на поведение пользователей. Существует несколько разновидностей процесса/рамки CRO, но в основе своей они очень похожи. Все они используют комбинацию количественных и качественных данных, чтобы понять, как посетители взаимодействуют с вашим сайтом. От веб-аналитики до тепловых карт и отзывов пользователей, собранных с помощью тестирования, анкетирования и опросов — удивительно, как много данных, которые могут помочь нам понять, что происходит на наших сайтах. И на этом все не заканчивается. Все эти данные помогают нам сформировать гипотезу, на основе которой мы создаем наш эксперимент. Понимание, которое мы получаем от результатов наших экспериментов, становится новыми гипотезами, и этот процесс начинается заново.

Каждый эксперимент нуждается в гипотезе

Без гипотезы у вас нет четкого определения того, что вы проверяете. У вас также нет возможности узнать, было ли ваше испытание успешным или нет. Гипотеза помогает нам четко определить проблему, предложить решение, которое, по нашему мнению, решит эту проблему, а также определить ключевую метрику, по которой можно судить об успехе или неуспехе. Убедитесь, что у каждого теста есть гипотеза. Мы так и делаем. Мы просто формулируем ее следующим образом: Выполнив [x] на [y странице] для [z пользователей], мы увеличим [ключевую метрику], потому что [почему]. Таким образом, нам становится ясно, что мы тестируем, и не возникает вопросов о том, что мы считаем метриками успеха.

Цели должны быть четко определены

Цели идут рука об руку с гипотезой. Они не только измеряют успех и неудачу эксперимента, но и позволяют определить ключевые выводы и идеи, которые мы извлекаем из наших экспериментов, для будущих тестов. Цели должны быть четко определены, чтобы не возникало вопросов о том, что мы измеряем. Кроме того, цели должны быть непосредственно связаны с экспериментом. Например, если вы оптимизируете целевую страницу с формой, вашей целью, скорее всего, будет увеличение количества отправлений формы, а не что-то еще на пути посетителя. Бывает и так, что у вас есть несколько целей, которые вы хотели бы отслеживать. Это нормально, но помните: У каждого теста должна быть только одна основная цель. Главная цель определит, будет ли ваш эксперимент успешным или нет. Все остальные цели будут вторичными. Я часто ставлю вторичные цели, потому что хочу убедиться, что мой эксперимент не оказал негативного влияния, которого я не ожидал. Примером вторичной метрики, которую я отслеживаю при оптимизации форм, является качество отправки формы. Хотя увеличение количества отправленных форм — это всегда здорово, мы хотим убедиться, что они качественные.

Отслеживание целей

Также важно подтвердить отслеживание вашего эксперимента до его запуска. Последнее, чего вы хотите, это чтобы ваш эксперимент закончился, а потом вы обнаружили, что у вас не было правильного отслеживания, чтобы подтвердить, сработал ваш эксперимент или нет. Это кажется очень простым, но недавно я сам столкнулся с этой проблемой. Что я имею в виду под отслеживанием? Отслеживание — это фактическое измерение вашей цели, например, заполнение формы, нажатие на кнопку, переход по ссылке, посещение страницы и т.д. Это может быть как на уровне страницы, так и на уровне сайта. Это может быть как на уровне страницы, так и на уровне события. Хорошей новостью является то, что цели определяются прямо в инструменте тестирования. Все, что вам нужно сделать, это определить событие нажатия кнопки, перехода по ссылке, назначения страницы и т.д. прямо из вашего эксперимента. В других случаях инструменты тестирования интегрируются непосредственно с вашим аналитическим инструментом, поэтому вы можете просто выбрать заранее определенные цели. Независимо от того, как вы связываете свои цели, не забудьте проверить качество эксперимента, чтобы убедиться, что цель отслеживается соответствующим образом. Если это не так, вам придется воссоздать эксперимент и начать его заново.

Не останавливайте, не редактируйте и не перезапускайте эксперимент

Что происходит, когда вы проводите тест и видите, что необходимо внести изменения? Большинство платформ позволяют вам остановиться, внести изменения, а затем снова запустить эксперимент. Однако эксперты не рекомендуют этого делать. На самом деле, такие действия могут поставить под угрозу данные. Независимо от того, будет ли это изменение большим или маленьким, оно может повлиять на поведение пользователя, что может поставить под угрозу целостность данных. Вместо этого эксперты рекомендуют прекратить текущий эксперимент. Затем сделайте копию эксперимента, внесите необходимые изменения и начните новую кампанию.

Наберитесь терпения и дайте эксперименту идти своим чередом

Как только эксперимент начался, легко увлечься ожиданием результата и постоянно проверять, как проходит тест. Не пугайтесь того, что на одной неделе ваш тест выигрывает, а на следующей — нет. Правда в том, что вначале эксперименты могут быть весьма нестабильными. Просто будьте терпеливы. Пусть ваш тест проводится до тех пор, пока он не достигнет статистической значимости 95-99%. Размер выборки играет важную роль в значимости вашего эксперимента. За годы работы я научился остерегаться низких размеров выборки. Размер выборки должен быть достаточно большим для дальнейшего подтверждения результатов. Я полагаюсь на 200-300 конверсий на вариацию, в то время как другие эксперты предлагают 1 000 конверсий на вариацию.

Бонусный совет: Оптимизируйте! Оптимизируйте! Оптимизируйте!

Одной версии эксперимента недостаточно. Учитесь на своих результатах. Полученные знания становятся будущими экспериментами. Продолжайте повторять свою гипотезу и проводить повторные испытания. Существует бесконечное множество возможностей для тестирования. Только остерегайтесь противоречивых экспериментов, чтобы не засорять данные. В заключение, вот 10 лучших практик CRO в двух словах:

  • Лучшие практики — это скорее рекомендации.
  • Мнения не имеют значения. Пусть данные приведут вас к следующему эксперименту.
  • Не копируйте своих конкурентов. Вы не знаете, что они пытаются решить, и работает ли их решение для них.
  • Оптимизация — это больше, чем просто A/B-тестирование. Поймите своих пользователей и то, как они взаимодействуют с вашим сайтом.
  • Следуйте систематическому, итерационному процессу, который учитывает как качественные, так и количественные данные.
  • Не начинайте эксперимент без гипотезы.
  • Четко определите цель вашего эксперимента.
  • Отслеживание критически важно для получения результатов. Никогда не редактируйте эксперимент в движении. Остановитесь, скопируйте, отредактируйте, а затем начните новый эксперимент.
  • Проводите эксперимент до тех пор, пока он не достигнет статистической значимости.
  • Пусть ваши выводы превратятся в следующую гипотезу.
  • И, конечно же, оптимизируйте, оптимизируйте, оптимизируйте!
Полное руководство по защите от скликивания вашей рекламы (72 стр.)
This is default text for notification bar

Конкуренты скликивают рекламу?

Подключите защиту и посмотрите, сколько ботов кликают на вашу контекстную рекламу Яндекс.Директ и оцените потери вашего бюджета! Если не понравится - мы вернем вам деньги.