Testy A\/B to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie optymalizacji konwersji. Ale tylko wtedy, gdy s\u0105 poprawnie zaprojektowane i interpretowane. W praktyce widz\u0119, \u017ce wiele firm \u2013 nawet tych z zespo\u0142ami data-driven \u2013 pope\u0142nia kardynalne b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re prowadz\u0105 do fa\u0142szywych wniosk\u00f3w i b\u0142\u0119dnych decyzji biznesowych. W tym artykule opisuj\u0119 trzy najcz\u0119stsze pu\u0142apki, kt\u00f3re sam wielokrotnie obserwowa\u0142em w projektach e-commerce.<\/p>\n
Cz\u0119sto klienci przychodz\u0105 z pomys\u0142em: \u201ePrzetestujmy nowy uk\u0142ad strony produktu, zmie\u0144my kolory przycisk\u00f3w, dodajmy sekcj\u0119 opinii i zmodyfikujmy formularz zam\u00f3wienia \u2013 wszystko w jednym te\u015bcie\u201d. To klasyczny b\u0142\u0105d \u2013 test A\/B mo\u017ce da\u0107 odpowied\u017a tylko na jedno pytanie. Gdy zmienisz wiele element\u00f3w naraz, nie wiesz, kt\u00f3ra konkretnie zmiana wp\u0142yn\u0119\u0142a na wynik (lub czy efekt jest synergi\u0105).<\/p>\n
Przyk\u0142ad: Sklep z odzie\u017c\u0105 przetestowa\u0142 now\u0105 stron\u0119 g\u0142\u00f3wn\u0105 z innym hero image, zmienionym uk\u0142adem kategorii i nowym przyciskiem CTA. Wynik: wzrost konwersji o 15%. Super? Nie do ko\u0144ca. Okaza\u0142o si\u0119, \u017ce to zmiana hero image da\u0142a ca\u0142y wzrost \u2013 pozosta\u0142e elementy by\u0142y neutralne lub nawet negatywne. Gdyby testowali je osobno, wiedzieliby, co dzia\u0142a. Zamiast tego stracili czas na wdro\u017cenie wszystkich zmian, z kt\u00f3rych cz\u0119\u015b\u0107 mog\u0142a by\u0107 zb\u0119dna.<\/p>\n
Zasada: testuj jedn\u0105 zmienn\u0105 na raz. Je\u015bli chcesz przetestowa\u0107 wiele zmian, r\u00f3b to sekwencyjnie lub zastosuj testy multivariantowe \u2013 ale te wymagaj\u0105 znacznie wi\u0119kszego ruchu.<\/p>\n
To chyba najcz\u0119stszy b\u0142\u0105d patrz\u0105c na bran\u017c\u0119. Menad\u017cer widzi po dw\u00f3ch dniach, \u017ce wariant B ma o 10% wy\u017csz\u0105 konwersj\u0119 i podejmuje decyzj\u0119 o wdro\u017ceniu. Tymczasem jest to klasyczny przypadek \u201ep-hackingu\u201d \u2013 wczesne spojrzenie na wyniki i przerwanie testu, gdy s\u0105 korzystne. Statystycznie im wcze\u015bniej spojrzysz, tym wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce wynik jest przypadkowy.<\/p>\n
Znam przypadek sklepu z elektronik\u0105, kt\u00f3ry po 3 dniach testu (ruch dzienny ~2000 odwiedzin) uzna\u0142, \u017ce nowy przycisk \u201eKup teraz\u201d jest lepszy i wdro\u017cy\u0142 go na sta\u0142e. Po miesi\u0105cu konwersja spad\u0142a o 5% w por\u00f3wnaniu do poprzedniego okresu. Dlaczego? Test nie osi\u0105gn\u0105\u0142 istotno\u015bci statystycznej \u2013 pr\u00f3ba by\u0142a za ma\u0142a, a efekt okaza\u0142 si\u0119 fluktuacj\u0105.<\/p>\n
Jak tego unikn\u0105\u0107? Ustal z g\u00f3ry minimaln\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by (np. korzystaj\u0105c z kalkulatora online), okre\u015bl czas trwania testu (minimum 1-2 tygodnie, by obj\u0105\u0107 r\u00f3\u017cne dni tygodnia) i nie podgl\u0105daj wynik\u00f3w w trakcie. U\u017cywaj narz\u0119dzi, kt\u00f3re automatycznie informuj\u0105 o osi\u0105gni\u0119ciu istotno\u015bci, np. Google Optimize, Optimizely lub VWO.<\/p>\n
Wielu marketer\u00f3w zak\u0142ada, \u017ce efekt testu jest taki sam dla wszystkich u\u017cytkownik\u00f3w. To b\u0142\u0105d. Nowi u\u017cytkownicy zachowuj\u0105 si\u0119 inaczej ni\u017c powracaj\u0105cy, u\u017cytkownicy mobilni inaczej ni\u017c desktopowi, a klienci z r\u00f3\u017cnych kana\u0142\u00f3w (np. organic vs p\u0142atny) mog\u0105 reagowa\u0107 odmiennie na zmiany.<\/p>\n
Przyk\u0142ad: Sklep z kosmetykami przetestowa\u0142 zmian\u0119 uk\u0142adu filtr\u00f3w na stronie kategorii. Og\u00f3lny wynik by\u0142 neutralny \u2013 konwersja nie zmieni\u0142a si\u0119. Jednak po segmentacji wed\u0142ug urz\u0105dzenia okaza\u0142o si\u0119, \u017ce na mobile konwersja spad\u0142a o 8%, a na desktopie wzros\u0142a o 5%. Gdyby nie podzielili wynik\u00f3w, uznaliby test za nierozstrzygaj\u0105cy, podczas tak naprawd\u0119 powinni wdro\u017cy\u0107 zmian\u0119 tylko na desktopie lub poprawi\u0107 wariant mobilny.<\/p>\n
Zawsze przed rozpocz\u0119ciem testu zdefiniuj, jakie segmenty chcesz analizowa\u0107 \u2013 nowi vs powracaj\u0105cy, urz\u0105dzenie, lokalizacja, \u017ar\u00f3d\u0142o ruchu. Dzi\u0119ki temu wyci\u0105gniesz wnioski, kt\u00f3re realnie poprawi\u0105 UX i sprzeda\u017c dla konkretnych grup.<\/p>\n
Testy A\/B to nie magia \u2013 to rzetelna metoda naukowa. Je\u015bli pope\u0142nisz kt\u00f3re\u015b z powy\u017cszych b\u0142\u0119d\u00f3w, wyniki mog\u0105 by\u0107 myl\u0105ce, a Ty podejmiesz b\u0142\u0119dne decyzje kosztuj\u0105ce sprzeda\u017c i czas. Pami\u0119taj: jeden dobrze zaprojektowany test jest wart wi\u0119cej ni\u017c dziesi\u0119\u0107 przeprowadzonych na szybko. W JurskiTech pomagamy firmom projektowa\u0107 i interpretowa\u0107 testy tak, by realnie poprawia\u0142y konwersj\u0119 bez statystycznych pu\u0142apek. Je\u015bli czujesz, \u017ce Twoje testy nie daj\u0105 pewno\u015bci \u2013 skontaktuj si\u0119 z nami, przeanalizujemy Tw\u00f3j setup i poprawimy proces.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Testy A\/B w e-commerce: 3 b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re fa\u0142szuj\u0105 wyniki Testy A\/B to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie optymalizacji konwersji. Ale tylko wtedy, gdy s\u0105 poprawnie zaprojektowane i interpretowane. W praktyce widz\u0119, \u017ce wiele firm \u2013 nawet tych z zespo\u0142ami data-driven \u2013 pope\u0142nia kardynalne b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re prowadz\u0105 do fa\u0142szywych wniosk\u00f3w i b\u0142\u0119dnych decyzji biznesowych. W tym artykule opisuj\u0119 trzy<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[10,576,125,124],"class_list":["post-1826","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-warto-wiedziec","tag-ai-w-e-commerce","tag-bledy-w-testowaniu","tag-optymalizacja-konwersji","tag-testy-a-b"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1826","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1826"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1826\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1826"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1826"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1826"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}