A/B tesztelés: útmutató webshopok számára

Oszd meg
Boxy
2023. 06. 16.
E-kereskedelem
Tartalomjegyzék
<strong>A/B tesztelés: útmutató webshopok számára</strong>

A/B tesztelés: mit jelent, mire való? Mi a különbség a kis és a nagy A/B tesztelés között? Mit érdemes így vizsgálni egy webshopban?

A/B tesztelés: útmutató webshopok számára

Az A/B tesztelés egy összehasonlító vizsgálat, amivel feltárhatóak és javíthatóak a weboldal hiányosságai vagy növelhető hatékonyságuk. A módszer egyszerű, ezért népszerű. Nagy előnye, hogy szubjektív érzéseink helyett valós felhasználók véleményére támaszkodhatunk. Górcső alá vesszük az A/B tesztelést.

Mit jelent az A/B tesztelés?

Két eltérő variáns tudatos összehasonlítását A/B tesztelésnek hívjuk. Az A/B tesztelés fontos kritériuma, hogy az kontrollált keretek között, ugyanakkor élesben, a fogyasztók bevonásával, de tudtuk nélkül történik.

Az A/B tesztelés célja, hogy megállapítsuk a két összehasonlított változat közül melyik szolgálja jobban az előre rögzített célt.

Például ha azt szeretnénk megtudni, hogy hírlevelünkben hol hatékonyabb elhelyezni egy CTA gombot, a levél alján vagy tetején, akkor elkészítjük mindkét változatot, majd azt ugyanannyi embernek kiküldjük. A hírlevél változatokat valós feliratkozóink kapják, akik nem tudják, hogy létezik másik változat is. A tesztelés végén összehasonlítjuk a két eltérő hírlevél átkattintási arányát és a sikeresebb változatot fogjuk ezután használni.

Mikor javasolt A/B tesztelést végezni?

A/B tesztelés sok elem esetében elképzelhető. A tesztelés során döntően egy már meglévő A verzió (vagy kontroll elem) és egy új B verzió (vagy kihívó elem) kerül összehasonlításra.

Minden olyan elem tesztelhető így, aminek hatása lehet a weboldal hatékonyságára, konverziós adatainkra.

Ha a weboldalunk egy elemén változtatni szeretnénk, érdemes előre megvizsgálni egy A/B teszteléssel annak várható fogadtatását, így megtudhatjuk, hogy az elérheti-e célját.

Az A/B tesztelés jellemző terepei a marketing kampányok elemei, a nyitóoldalak (landing page) tartalmi és esztétikai elemei, a nyomtatványok, űrlapok és kérdőívek vagy a webáruházak termékmegjelenítései.

A/B tesztelhetjük, hogy melyik kép fusson a hirdetésnél, mi legyen a főcím (headline) a nyitóoldalon vagy az milyen betűtípussal legyen írva, milyen adatokat kérjünk el egy nyereményjátékhoz vagy értékelhető visszajelzéshez, esetleg melyik termékleírás sikeresebb adott termék értékesítéséhez.

A/B tesztelést tehát valaminek az elindításakor vagy futó tartalmakon való változtatások alkalmával érdemes készíteni. A teszteléssel megvizsgálhatjuk, hogy a célközönségünknek melyik változat tetszik jobban. Az A/B tesztelés alkalmas arra is, ha eredményeink elmaradnak a várttól, akkor ennek okát megtaláljuk és kijavítsuk.

Mi a különbség a kis és a nagy A/B tesztelés között?

A kis és nagy A/B tesztelés technikai lefuttatásában nincs különbség, de tartalmában igen. A nagy A/B tesztelés során két teljesen eltérő verziót hasonlítunk össze, míg a kis A/B tesztelés során csak egy elemen változtatunk.

Nagy A/B tesztelés lehet, ha egy nyitóoldal elrendezésén (layout) és grafikáján változtatunk, míg kis A/B tesztelés, ha az oldalon megváltoztatjuk a hírlevélre való feliratkozás helyét, de minden mást változatlanul hagyunk.

Nagy A/B tesztelés új felületek vagy kampányok tervezésénél gyakori, míg a kis A/B tesztelés a meglévő, működő rendszerek tökéletesítésére törekszik. A nagy A/B teszt esetében egy általános eredményt kapunk, míg a kis A/B teszt egy-egy konkrét elem működésének megértését szolgálja.

Mi az A/B tesztelés folyamata?

Az eddigiek alapján az A/B tesztelés egy aránylag egyszerű folyamat, ahol két eltérő variáns hatékonyságát hasonlítjuk össze. Ahhoz azonban, hogy az eredmény értékelhető legyen és az ne vezessen minket tévútra, be kell tartanunk néhány szabályt.

A következőkben végigvesszük az A/B tesztelés gyakorlatát és bemutatjuk a buktatókat és a módszer korlátait is:

Megkeresni a hibát a rendszerben

Miként feljebb említettük, az A/B tesztelés akkor válik szükségessé, ha konverziós adataink elmaradnak a várttól. Ha kevés a látogatónk, akkor a hirdetéseink szorulnak felülvizsgálatra, ha elég látogatónk van, de ők gyorsan tovább is állnak, akkor a nyitóoldal nem elég meggyőző, ha túl sok a megszakított vásárlásunk, akkor vagy fizetési lehetőségeinkkel, azok leírásával vagy a navigációval lehet a gond.

Mielőtt tesztelésbe kezdünk, elemezni kell a meglévő állapotot, amin javítani szeretnénk.

Kijelölni a konverziós célt

Ha már tudjuk, hogy min szeretnénk javítani, akkor meg kell fogalmazni, hogy mi lenne az elvárt állapot és azt mivel mérnénk. A konverziós cél ebben az esetben az a mérőszám, aminek A verzióban elért eredményeit fogjuk összevetni a B verzió eredményeivel.

Természetesen a tesztelésnél több adatot is figyelünk, de a módszer alapvetően két tényező összevetésére alkalmas egy eldöntendő kérdés esetén.

Mikor iratkoznak fel többen a hírlevélre, ha megadhatják a telefonszámukat vagy akkor ha nem? Mikor kattintanak többen a hirdetésre, ha a felirat a képen szerepel vagy azon kívül? Mikor töltenek több időt az oldalon a látogatók, ha zöld vagy ha kék a háttér színe? Többen vásárolnak akkor, ha a gomb mérete nagyobb?

A konkrét kérdésre keressük a választ, hiszen az szolgálja a meghatározott célt, ami az előző pontban feltárt hiba kijavítására irányul. Lehet, hogy a zöld háttér növeli a hírlevélre való feliratkozási kedvet is, de ez az információ másodlagos, hiszen a konverziós cél a látogatási idő növelése volt.

Felállítani a fontossági sorrendet

Egy A/B tesztelés során jellemzően egy tényezőt változtatunk és annak konverziós célunkra gyakorolt hatását vizsgáljuk. Ha több elemről is feltételezzük, hogy változtatása hozzásegíthet minket a célunk eléréséhez, akkor sorrendet kell felállítanunk és a fontosabbal kezdeni a tesztelést. Ha pedig több, mint egy célunk van, akkor azok között kell priorizálnunk és előbb csak a fontosabb konverziós célt elérnünk. Inkább több tesztet futtassunk egymás után, mint túl sok dolgot próbáljunk egy tesztelésbe sűríteni.

Ha például azt gondoljuk, hogy a látogatási idő hosszát befolyásolja a háttér színe és a betűtípus, döntsük el, hogy melyik lehet fontosabb. Ha a háttér színe, akkor előbb indítsunk arról egy A/B tesztelést, majd a győztes színnel és eltérő betűtípusokkal egy másodikat. Az a teszt, ahol egyik színhez az egyik betűtípust a másik színhez a másodikat rendeljük hozzá nem ad értékelhető eredményt, mert nem tudjuk, hogy végeredményben mi okozta a változást: a betűtípus vagy a szín?

Mi a helyzet akkor a nagy A/B tesztekkel, ahol két teljesen eltérő megjelenítést hasonlítunk össze? Ezek akkor jellemzőek, ha tiszta lappal indulunk és nincs egy már működő verziónk, amit változtatnánk. Általános, hogy a nagy A/B tesztet számtalan kicsi követ, hogy a végén valóban kialakuljon az a hatékony változat, amit hosszabb távon alkalmazunk.

Elkészíteni a variációkat

Csak akkor fogjunk bele a variációk tényleges elkészítésébe, ha a fenti elméleti pontokon már döntésre jutottunk. Hozzuk létre az A (kontroll) és a B (kihívó) változatot, bár az esetek többségében ez csak a B megalkotását jelenti, hiszen az A az aktuálisan élő verziója az adott elemnek.

Ellenőrizzük, hogy mindkét verzió technikailag működőképes-e, nincs-e bennük hiba.

Begyűjteni az adatokat

Az adatokat akkor tudjuk értékelhetően begyűjteni, ha az alábbi szabályokat betartjuk.

Minden tesztet meghatározott ideig vagy meghatározott látogató szám eléréséig folytassunk.

Túl kevés adat félrevezető lehet.

Nem minden tesztnek van egyértelmű eredménye, csak azért ne futtassunk egy A/B tesztet tovább, mert nem látjuk eldőlni a versenyt a verziók között.

Az ugyanolyan célú teszteket egy időben futtassuk és a verziókat ugyanannyi véletlenszerűen kiválasztott látogatónak mutassuk be. Tehát az a jó, ha az első látogató az A verziót látja, a második a B verziót, majd a harmadik, újra az A-t, az ugyanakkor félrevezető lehet, ha az első 500 látogató az A verziót látja, majd a második 500 látogató a B-t.

A megfelelő eszközök használata

Az A/B tesztelés lebonyolítására többfajta eszköz is rendelkezésre áll. A Google Optimize összeköthető az Analytics-szel, ami megkönnyíti az adatok begyűjtését és értékelését is. Kisebb cégeknek érdekes lehet még a Crazy Egg, vagy a Freshmarketer, de léteznek WordPress plug-in-ek is A/B teszteléshez, mint például a Split Hero, az AB Press Optimizer vagy a Simple Page Tester.

Az A/B tesztelés lényegében nem változtat oldalunk keresőoptimalizálásán, ezért a Google nem büntet. Ez ugyanakkor csak akkor igaz, ha valóban tesztekről és nem folyamatos duplikációkról van szó.

Lehetséges SEO célú A/B tesztelést is végrehajtani, ami azt vetíti előre, hogy melyik változtatás lehet sikeresebb a keresőoptimalizálás szempontjából. Itt azonban már biztosan érdemes profikhoz fordulnunk.

Kielemezni az adatokat

Az adatok kielemzésénél két dologra kell nagyon figyelnünk. Az egyik, hogy a kapott eredmény szignifikáns-e. A szignifikanciát sok program eleve jelzi, de a túl kevés látogató, a túl rövid ideig futó teszt, vagy az eltérésekben mutatkozó picike különbség azt jelentheti, hogy nem érdemes a kapott eredményekre támaszkodnunk a weboldal átalakításához. Az elemzésnél se feledkezzünk meg arról, hogy a célmutatókra koncentráljunk és ne az elsődleges kérdés szempontjából kevésbé fontos információkra.

Az A/B tesztelés egy könnyen kivitelezhető és értelmezhető módszer, de csodára nem képes. Egy-egy hiba kijavítására igen, de hosszabb távon nem azért fognak többen vásárolni nálunk, mert a fizetés gomb méretét vagy színét megváltoztatjuk. Ne értékeljük túl szerepét.

Az A/B tesztelés alternatívája lehet a felhasználói teszt, ahol nagyon hasonló problémák feltárására és javítására nyílik lehetőség. Ekkor jóval kevesebb számú felhasználó alaposabb véleményét kérjük ki a weboldal funkcióiról.

Kevésbé lesz szignifikáns az eredmény annak tekintetében, hogy milyen színű legyen a háttér, de az olyan problémák feltárásában, hogy mennyire van jó helyen a keresősáv vagy megtalálható-e a kártyás fizetés beállítása az oldalon célravezetőbb lehet.

Miket érdemes az A/B teszteléssel megvizsgálni egy webshop esetében?

Webáruházak számtalan eleme tesztelhető így. Leggyakrabban a vizuális megjelenés elemei, színei, formái kerülnek tesztelésre. A termékek konkrét megjelenítésével kapcsolatos kérdések is tisztázhatóak A/B teszteléssel: milyen kiemelés hatékony, hogyan kell megjeleníteni az ajánlatokat, milyen leírás, kép vagy videó hozza a legtöbb konverziót.

Jellemző célterülete a tesztelésnek a navigáció, a különféle gombok megjelenítései, a használt űrlapok formája és tartalma. Gyakran kerülnek tesztelésre a kosár és pénztár funkciók is. A különböző eszközökön való reszponzív megjelenés részleteinek hatékonysága is ellenőrizhető a módszerrel.