Оптимизация коэффициента конверсии — цель каждого разработчика или оператора веб-проекта. Первоклассный контент и продукты, а также постоянно растущий трафик, как правило, являются многообещающими признаками для новых магазинов и компаний. Как бы хорошо это ни звучало, но это бесполезно, если не приводит к транзакциям, кликам или приобретениям из заполненных форм. Хотя на количество посетителей можно влиять с помощью совершенно разных мер (маркетинг в социальных сетях, SEO, SEA, построение ссылок и т.д.), количество конверсий в основном зависит от двух факторов: насколько пользователь доверяет магазину или сайту и удобство веб-проекта, которое также называют юзабилити.
Чтобы постоянно улучшать последние, многомерное тестирование становится все более популярным среди разработчиков и маркетологов. Этот передовой метод тестирования, который является еще более сложным, чем часто проводимое A/B-тестирование, позволяет обнаружить слабые места среди проверяемых элементов. Затем их можно устранить, чтобы облегчить пользователю доступ к контенту. Если посетителям понравится их опыт, они проведут больше времени в магазине или на сайте и с большей вероятностью совершат желаемое действие (конверсию).
Что такое многомерное тестирование
В интернет-маркетинге многомерное тестирование — это метод тестирования для повышения удобства веб-проектов. Для этого необходимо изменить несколько элементов и представить их пользователям в разных вариантах. Цель состоит в том, чтобы найти комбинации, которые будут иметь наибольший успех. Для этого сначала необходимо установить гипотезу для каждого отдельного элемента теста, которая затем либо подтверждается, либо опровергается результатами тестирования. В принципе, многомерные тесты — это несколько A/B-тестов, которые проводятся одновременно, поскольку A/B-тест включает только одну переменную. Помимо онлайн-сектора, многомерные тесты также проводятся при исследовании потребителей и рынка, а также при контроле качества в промышленности.
Как работают различные методы анализа
Следующий пример иллюстрирует подход к многомерному тестированию: веб-страница определенного продукта должна быть оптимизирована, поскольку описание и используемое изображение были выбраны в качестве решающих критериев тестирования. Цель процедуры анализа — определить, влияют ли и в какой степени два различных описания продукта A и B (а также различные изображения продукта 1 и 2) на коэффициент конверсии. Для этого изображения и описания объединяются в следующие комбинации:
- Описание A, изображение 1
- Описание А, изображение 2
- Описание B, изображение 1
- Описание B, изображение 2
Этот простой пример показывает, что существует максимум четыре различных комбинации — количество возможных комбинаций увеличивается с каждой дополнительной переменной. Четыре различных варианта теперь представлены потенциальным клиентам, которые заходят на сайт магазина. Весь трафик равномерно распределяется между четырьмя вариантами. Конверсии (завершенные транзакции) анализируются в течение обзорного периода с помощью инструмента анализа, такого как Webtrends Optimize. Это делается для того, чтобы после завершения многомерного теста можно было рассчитать коэффициент конверсии для всех четырех вариантов. Чем больше объем трафика и чем дольше период наблюдения, тем значительнее результаты.
Плюсы и минусы многомерного тестирования
По сравнению с юзабилити-тестами (которые проводятся на этапе разработки проекта), многомерные тесты имеют то преимущество, что в них может участвовать гораздо большее количество участников, поскольку эти тесты проводятся уже после запуска сайта, приложения или магазина. Эти методы известны как количественные методы исследования. Хотя многомерное тестирование кажется чрезвычайно сложным, на самом деле оно довольно простое, если использовать правильные инструменты. Различные тестовые страницы быстро настраиваются и внедряются с помощью фрагмента кода JavaScript в веб-проекте. Результаты отображаются в режиме реального времени в четко оформленных таблицах, так что легко понять, какие комбинации обещают наибольший успех.
В отличие от A/B-тестирования, многомерное тестирование не ограничивается двумя версиями; на самом деле никаких ограничений нет. Это облегчает проверку нескольких различных элементов, а также позволяет маркетологу получить исчерпывающую информацию о том, как различные компоненты взаимодействуют друг с другом. Многомерные тесты не только показывают, какие комбинации положительно или отрицательно влияют на коэффициент конверсии в отдельных случаях; они также дают конкретную, статистически подтвержденную картину того, какие компоненты и каким образом способствуют общему успеху веб-проекта. Знания, полученные в ходе многомерного тестирования, также могут сыграть важную роль в разработке будущих проектов.
Для получения максимально точных результатов многомерного тестирования обязателен высокий трафик, поскольку трафик разделяется и распределяется как минимум на четыре тестовых примера. Дополнительная проблема с этим методом тестирования возникает, когда одна или несколько тестируемых переменных не влияют на цель конверсии — особенно когда дело доходит до интерпретации результатов. В этом случае многомерное тестирование может быстро оказаться неправильным выбором, поскольку в итоге оно излишне усложняет процесс оценки. В этом случае было бы достаточно простого A/B-теста.
Как найти наиболее подходящий метод тестирования
Лучший способ тестирования удобства использования вашего веб-проекта зависит от ряда различных факторов, при этом наибольшую роль играет объем трафика. Если ваш веб-проект запущен совсем недавно, и у вас еще нет большого количества посетителей, многомерное тестирование не даст вам надежных результатов об успешности каждого варианта. В этом случае рекомендуется проверить функциональность отдельных переменных в последовательных A/B-тестах. С другой стороны, если ваш веб-сайт имеет высокую посещаемость, многомерное тестирование будет лучшим вариантом, поскольку вы сэкономите время и усилия.
Необходимым условием для обоих методов является формулирование четких гипотез и количественных показателей результатов для тестируемых элементов. В противном случае результаты тестирования будет сложно интерпретировать. В отличие от анализа удобства использования в процессе разработки, во время тестирования в реальном времени следует ожидать временного ухудшения коэффициента конверсии. Таким образом, когда речь идет о тестировании новых идей или вариантов, многомерные тесты не являются ни эффективными, ни адекватными, а A/B-тестирование зачастую слишком ограничено. Предварительные эксперименты в меньшем масштабе и с четко сформулированными вопросами являются гораздо более эффективным и менее рискованным решением.
Если ваш веб-проект имеет достаточный трафик и вы решили провести многомерное тестирование, не стоит рассматривать это как карт-бланш на создание как можно большего количества переменных или версий. Для достижения оптимального результата рекомендуется действовать как можно более стратегически, чтобы только основные соперники конкурировали друг с другом, предварительно выбрав, кто из них кто. В целях безопасности можно даже проверить результат теста с помощью последующего A/B-теста. Однако следует помнить, что использование одного из этих методов тестирования не гарантирует увеличения коэффициента конверсии, а лишь дает вам идеи о том, что может его повысить.