Testarea separată cu experimente Google Analytics

În tutorialul de astăzi, vom analiza una dintre cele mai recente adăugiri ale Google Analytics pentru setul său de funcții; Experimentele. Folosind acest instrument, vă vom arăta cum să difuzați diferite variante ale unei pagini pentru a determina care dintre ele este cea mai reușită în conversia vizitatorilor pe site.

preambul

Dacă ați creat vreodată un site Web, veți fi aproape sigur familiarizați cu Google Analytics. Cu un cont Google gratuit și un fragment de cod, puteți să urmăriți vizitatorii pe site-urile dvs. și să explorați datele cu o atenție uimitoare.

De la proiecte personale mici la site-uri la nivel de întreprindere, Google Analytics sa stabilit ca lider de piață din motive foarte bune; este gratuit, simplu de implementat și este potrivit pentru utilizatorul ocazional sau chiar cel mai puternic marketing.

Sunteți gata să începeți? Sa incepem!

O scurtă introducere în Testarea Split

Am analizat mai întâi testarea divizată, ca parte a procesului amănunțit al lui Ian privind conversia și marketingul online, dar să luăm o scurtă privire la testarea divizată în arena on-line.

Prin difuzarea unor versiuni diferite ale unei pagini către vizitatorii simultani, facem în mod efectiv ceea ce se referă la persoanele din cercurile de marketing sub formă de testări separate. Scopul final al acestei abordări este de a determina care dintr-un grup de pagini web (sau broșuri, anunțuri bannere, anunțuri text etc.) să transforme vizitatorii într-un mod mai eficient. În timp ce o "conversie" ar putea fi aproape orice, proprietarii de site-uri web sunt interesați de achiziții, înscrieri, înregistrări de cont sau chiar de a le permite vizitatorilor să le urmărească pe canale sociale.

Variațiile trebuie executate în același timp.

Cel mai important concept de a înțelege despre testarea split este că variațiile trebuie să fie difuzate toate în același timp. Cu alte cuvinte, nu ar fi considerat un test eficient împărțit pentru încărcarea unei pagini pe o lună, colectarea datelor și apoi încărcarea unei alte pagini pentru colectarea și compararea datelor din nou. O parte esențială a testelor divizate este să se asigure că sunt eliminați cât mai mulți factori care ar putea influența un vizitator al site-ului.

Până la destul de recent, testarea Split A / B (adică testarea între două variante) a fost abordarea standard pentru testarea conversiilor online. Ideea cu testarea split A / B este să ajungă la un câștigător și apoi să se clătească și să se repete de mai multe ori, de fiecare dată când se apropie de pagina care convertește numărul maxim de vizitatori. În timp ce este destul de eficient, Testarea Split A / B are câteva limitări critice pe care le vom discuta într-un moment.

Întrebarea este că este o cale robustă într-adevăr ajunge la cea mai bună pagină de conversie? Există o serie de probleme cu procesul descris în imaginea de mai sus:

În primul rând, dacă presupunem că fiecare test are nevoie de o săptămână pentru a se desfășura, procesul de a ajunge la o pagină câștigătoare va dura un dureros de mult timp de cinci săptămâni. Nu numai că aceasta este o lungă perioadă de timp în care site-ul dvs. se bazează pe conversii de succes, multe lucruri se pot întâmpla în cinci săptămâni pe Internet. Chiar și o schimbare în modul în care Google indexează pagina dvs. ar putea oferi un set drastic diferit de utilizatori (la fel cum am văzut și în ultima actualizare Google Penguin). Acest lucru înseamnă că, în esență, am putea compara merele cu portocalele între primul test divizat și testul final de aproape o lună și jumătate mai târziu.
În al doilea rând, deși știm că Page One depășea Pagina Two în primul test, nu putem fi siguri că Page Two nu ar depăși Page Three, deoarece nu le-am comparat una lângă alta.

O alternativă mai bună la această metodă este de a compara toate variațiile de pagină una față de cealaltă și, în același timp, după cum se arată aici:

În acest exemplu, putem fi siguri (dincolo de orice îndoială) că Page Four este într-adevăr pagina cea mai performantă, deoarece toate paginile sunt testate unul împotriva celuilalt în aceeași perioadă de timp, cu (putem presupune).

Ceea ce vom face astăzi este să folosim Experimentele Google Analytics pentru a rula trei variații de pagini una lângă cealaltă, în loc de mai multe iterații ale celor două variații standard în testarea split A / B tradițională. Deși folosesc trei variante, în prezent puteți să difuzați șase variații de pagină într-un singur "experiment".

Scenariul

În proiectul de astăzi, am fost însărcinați cu creșterea numărului de înregistrări de cont de succes pentru o companie fictivă. Ei au observat că o sumă semnificativă de vizitatori la site ajunge la pagina de înscriere a contului, dar scapă înainte de a trimite efectiv formularul.

Iată o captură de ecran (redimensionată pentru tutorial) a paginii curente de înscriere sau puteți vedea pagina online.

Notă: acest tutorial nu se va uita la designul paginii și la variațiile ei. Dacă sunteți interesat să căutați codul, puteți descărca toate fișierele din secțiunea resurse din acest tutorial.

De asemenea, din motive de simplitate și de coerență, aceste pagini sunt oase destul de goale și nu includ niciun script de server pentru a colecta datele formularului și nu sunt exemple de forme de producție de lucru.

În acest stadiu, putem doar specula că este motivul pentru care ar putea să apară, dar un loc bun pentru a începe este abordarea lungimii formularului. În prezent, pagina de înscriere cere utilizatorului să efectueze paisprezece acțiuni separate pentru a crea un cont.

Presupunând că utilizatorul își poate întoarce și adăuga detaliile personale (de exemplu, țara și moneda preferată) după ce contul a fost creat, o variație de pagină logică pentru a servi vizitatorii site-ului este un formular tăiat care necesită mai puține acțiuni.

Având în vedere acest plan de atac, iată cea de-a doua variantă a paginii pe care o vom folosi în experimentul nostru:

Vizualizați pagina online.

Pentru ultima versiune a paginii, să redimensionăm din nou formularul, astfel încât să includem doar necesitățile absolut necesare pentru a crea un cont, și anume numele de utilizator, câmpurile de parolă, adresa de e-mail și confirmarea termenilor și condițiilor.

Iată o imagine a variantei a treia pagină:

Vizualizați pagina online.

În cele din urmă, avem o pagină de confirmare care va fi afișată vizitatorului după finalizarea cu succes a formularului.

Vizualizați pagina online.

Acum, că avem cele trei variante de pagină, să setăm elementele necesare în Google Analytics și să le testați unul lângă celălalt.

Pasul 1: Creați un cont Google Analytics

Sunt sigur că mulți dintre dvs. vor cunoaște deja Google Analytics, dar din motive de exhaustivitate, vom trece prin fiecare pas necesar pentru a permite analiza pe site, pentru a defini un obiectiv și pentru a activa experimentul în sine.

Continuați cu Google Analytics și conectați-vă cu Contul Google (sau configurați un cont nou). Presupunând că nu ați adăugat deja un cont de analiză în profilul dvs., vi se va afișa următorul ecran. Faceți clic pe butonul "Înscrieți-vă" pentru a începe.

Pe pagina următoare, completați câmpurile de formular care se referă la proiectul dvs.:

Pasul 2: Adăugați fragmentul Google Analytics

Capacitatea de urmărire a Google Analytics este alimentată de un fragment JavaScript și, în pagina următoare, veți primi codul și instrucțiunile necesare pentru a le adăuga pe site-ul dvs. Trebuie doar să copiați codul în clipboard și să îl lipiți pe fiecare pagină pe care doriți să o urmăriți cu Google Analytics.

Pe site, textul de ajutor sugerează că adăugați acest fragment imediat înainte de închidere , care va asigura că o afișare de pagină este înregistrată chiar dacă întreaga pagină nu este încărcată înainte ca utilizatorul să se mute. Cu toate acestea, este de obicei considerată cea mai bună practică de a adăuga scripturile dvs. în partea de jos a unei pagini html, înainte de închidere etichetă.

În timp ce ambele abordări vor funcționa bine, în această situație dorim să ne asigurăm că paginile noastre de înscriere se încarcă complet înainte de declanșarea scriptului Google Analytics.

Pentru acest proiect, am adăugat acest script la cele trei pagini de înscriere (signup1.html, signup2.html și signup3.html) și la pagina de confirmare.html, după cum urmează:

Odată ce ați adăugat codul, încărcați paginile pe un server web prin FTP. De asemenea, este important să rețineți că Google Analytics durează adesea între 24 și 48 de ore pentru a începe să colecteze date, astfel încât să fiți răbdător în primele câteva zile înainte de a vedea datele dvs. de vizitator.

Pasul 3: Creați un obiectiv

Înainte de a configura și de a permite experimentul în sine, trebuie să creați un obiectiv pentru măsurare.

Google Analytics poate fi configurat să creeze și să monitorizeze obiective foarte sofisticate, inclusiv canale de destinație multi-canal și urmărirea comerțului electronic. În exemplul de astăzi, păstrăm o simplă definirea unei conversii de succes (adică obiectivul nostru) ca /confirmation.html destinație a adresei URL. Cu alte cuvinte, dorim să urmărim fiecare instanță a unui utilizator care completează oricare dintre cele trei variante de formular, dând clic pe butonul "Trimiteți" și ajungând la pagina "Vă mulțumim pentru înregistrarea cu noi".

Din meniul principal stânga din interfața Google Analytics, selectați elementul "Prezentare generală" din rubrica "Conversii":

Dacă acesta este primul obiectiv pe care l-ați configurat, ar trebui să vă duceți automat la pagina "Creați un nou obiectiv". Dacă nu, faceți clic pe elementul din meniul "Admin" din partea dreaptă sus a ecranului și asigurați-vă că vizionați fila "Obiective".

Dă un nou nume nou scop, selectează tipul de destinație ca destinație a adresei URL și introduce calea, în acest caz, /confirmation.html.

Dacă obiectivul dvs. are o valoare reală în dolari asociată acestuia (de exemplu, un membru plătit unui site), puteți adăuga această sumă la câmpul text "Valoare obiectiv". Nu vom folosi astăzi o pâlnie de gol, așa că ne putem salva noul gol.

Pasul 4: Accesați funcția Experimente

Cu scopul stabilit, putem începe acum un experiment pentru a determina care dintre paginile noastre vor avea cele mai bune performanțe în ceea ce privește înregistrarea cu succes a contului.

În secțiunea "Conținut" din meniul principal stânga, selectați "Experimente".

Notă: la fel ca în cazul multor produse Google, funcția Experimente este livrată ca parte a unei lansări în etape. Dacă în prezent nu aveți acces la Experimente, va trebui să aveți răbdare și să așteptați actualizarea contului dvs. Google cu această funcție.

Pentru a începe, adăugați adresa URL a paginii pe care dorim să o testați, în acest caz, signup1.html. Aceasta nu este o adresă URL live - este doar folosită în scopurile tutorialului.

Pasul 5: Creați un experiment

După ce ați accesat caracteristica Experimente, vi se prezintă un expert de creare a experimentelor în patru pași.

Începeți prin a confirma pagina de control (adică /signup1.html) și apoi adăugați adresele URL pentru fiecare dintre variantele de pagină. Asigurați-vă că dați fiecărei variante un nume descriptiv și nu doar o generică "variație una / variație două / variație trei" titlu - va face analiza experimentului mult mai ușor în etapele ulterioare.

Pe pagina următoare a expertului de înregistrare a experimentelor, vom face referire la obiectivul pe care l-am creat în Pasul al treilea ca metric măsurabil.

În acest experiment, dorim să oferim variații de pagină la 100% din vizitatori. Dacă ați efectuat modificări profunde la un sit stabilit, puteți alege să limitați numărul vizitatorilor care participă la experiment pentru a minimiza impactul potențial.

În a treia pagină, vi se va da un alt bloc de cod care va fi adăugat la pagina de control (în acest caz /signup1.html). Adăugați acest cod în partea de sus a paginii de control, imediat după deschidere etichetă. Rețineți că pentru acest script - spre deosebire de codul de urmărire - dorim cu siguranță acest cod chiar în partea de sus a paginii, deoarece astfel variațiile de pagină vor fi difuzate vizitatorilor.

Codul final al paginii de control (adică /signup1.html) va arăta astfel:

        Formularul de înscriere 1

Încărcați noua pagină de control cu scriptul de experimente pe serverul dvs..

În cea de-a patra etapă, puteți verifica dacă totul funcționează așa cum ar trebui să fie și că Google Analytics înregistrează toate paginile și este pregătit să înceapă experimentul.

Pasul 6: Testarea experimentului

Buna treaba! Ați creat primul experiment Google Analytics și sunteți cu un pas mai aproape de îmbunătățirea ratei de conversie.

Deoarece este nevoie de 24-48 de ore pentru ca panoul Experimente să înceapă să afișeze date, hai să ne asigurăm că experimentul nostru servește într-adevăr unor variații de pagină diferite.

Deschideți browserul dvs. și navigați la pagina de control (adică /signup1.html). Dacă experimentul funcționează corect, veți fi redirecționat automat la una dintre cele trei variații de pagină. Bara de adrese va afișa variația cu un ID atașat, indicând faptul că experimentul a difuzat o variantă în browserul dvs..

În spatele scenei, Google Analytics a adăugat un modul cookie în sesiunea browserului dvs. care "amintește" ce variație de pagină ați fost difuzată. Veți observa că dacă actualizați pagina sau reveniți mai târziu la pagină, veți fi întotdeauna afișat variația inițială a paginii - o parte esențială a asigurării faptului că vă oferiți vizitatorilor o experiență consistentă a utilizatorului.

Puteți șterge cookie-urile, site-ul și plugin-ul browserului pentru a fi difuzate în altă variantă a paginii.

Pasul 7: Analiza datelor din experiment

Odată creat, experimentul se execută pur și simplu, colectând date până când Google Analytics poate determina un câștig clar. Durata de timp pe care experimentul dvs. va trebui să o execute depinde de o serie de factori, inclusiv de vizitatorii globali și de cât de îndeaproape sunt variantele.

Să aruncăm o privire la acest experiment în timp ce este în desfășurare și să alegem câteva puncte care merită discutate.

Datele grafice implicite descriu rata de conversie a fiecărei variații de pagină față de timpul în care a fost difuzat experimentul, care este probabil cea mai importantă valoare care trebuie luată în considerare în scopurile noastre de astăzi. Selecția drop-down vă permite de asemenea să compilați datele referitoare la o serie de alte valori, inclusiv utilizarea site-ului, numărul de goluri reușite și o selecție de valori standard Google Analytics, cum ar fi paginile per vizită, rata de respingere, procentajul de vizite noi și așa mai departe.
În partea dreaptă a paginii, se rezumă experimentul în desfășurare, care măsoară vizitele globale la paginile experimentului, durata de timp care a trecut și starea experimentului - în acest caz, Google Analytics nu a stabilit un câștig clar.
Un aspect interesant este faptul că Google Analytics nu distribuie neapărat paginile one-for-one. În timp ce la începutul experimentului ați putea aștepta o sumă comparativă de vizite pentru fiecare variație de pagină. În timp ce experimentul avansează și una sau mai multe dintre pagini încep să depășească performanțele celorlalte, Google Analytics va începe să favorizeze paginile cu performanțe mai bune. În acest caz, cea de-a treia variantă (formularul scurt) a fost distribuită la aproximativ 36% dintre vizitatorii site-ului, comparativ cu forma lungă (variația unu) fiind afișată la aproximativ 31% dintre vizitatori.
În tabelul de date către partea de jos a paginii, Google Analytics compară rata de conversie a fiecărei variante cu controlul și calculează probabilitatea ca variația să depășească performanța inițială. Deci, în acest exemplu, în timp ce nu avem un câștigător clar, am putea fi deja siguri că ambele variante ar fi alternative mai bune la formularul lung, cu o șansă mai bună de 93% de a le transforma mai repede pe vizitatori.

Pasul 8: Sosire la un câștigător

După cum sa menționat, timpul necesar pentru a ajunge la un câștigător va depinde de performanța variațiilor paginii în raport cu pagina de control. Indiferent dacă durează trei zile sau trei săptămâni pentru a ajunge la o concluzie, puteți avea încredere, fără îndoială, că câștigătorul experimentului va fi într-adevăr cel mai bun performant în ceea ce privește obiectivul măsurat.

După opt zile de date și 1240 de vizite, Google Analytics a ajuns la câștigătorul clar (ați ghicit-o), pagina noastră de formulară scurtă.

Pasul 9: Avem un câștigător, ce acum?

Acum, după ce sa încheiat experimentul nostru, trebuie să luăm măsuri. Deoarece forma scurtă a fost atât de bună, cu o rată de conversie de aproximativ 91,5%, cel mai evident lucru de făcut este înlocuirea paginii de control (adică formularul lung) cu variația câștigătoare.

De aici, va trebui să efectuăm analize suplimentare și să luăm o decizie importantă. În timp ce ne-am stabilit scopul nostru ca vizite la pagina de confirmare, nu este al nostru real poartă. Măsura reală a succesului este, desigur, oamenii care folosesc serviciul (indiferent de serviciul în realitate). Presupunând că sunt necesare toate informațiile suplimentare (țara, moneda preferată etc.), ar fi necesară o analiză suplimentară pentru a se asigura că solicitanții înregistrați de succes într-adevăr completează aceste informații odată ce contul lor este stabilit (un exercițiu pentru altul experiment).

În cele din urmă, decizia următoare este să investiți sau nu timpul necesar creării unor variații suplimentare pentru formularul nostru, pentru a încerca să îmbunătățim în continuare rata de conversie de 91,5%. De exemplu, o variantă diferită de design sau de copiere poate crește rata de conversie. Într-adevăr, experimentele ar putea continua să fie efectuate până la atingerea unei rate de conversie de 100%. Cu aceasta a spus, ceea ce trebuie să luăm în considerare este rata scăderii randamentelor. Va fi un moment în care timpul și efortul necesar pentru a îmbunătăți rata de conversie nu oferă o rentabilitate adecvată a investiției, iar timpul nostru ar fi mai bine testat și optimizat pentru alte pagini ale site-ului nostru.

Concluzie

În acest tutorial, doar am zgâriat suprafața experimentelor din Google Analytics și am putea continua să discutăm complexitatea datelor disponibile la infinit. Cu aceasta, în doar câțiva pași simpli, am stabilit un program mult mai eficient decât testarea clasică A / B și am ajuns la un rezultat incongrutabil care depășește cu mult pagina de control.

În timp ce am creat un experiment care servește pagini complet diferite în ceea ce privește conținutul, aceeași abordare poate fi luată pentru a testa mai multe elemente de pagină subtile. De exemplu, un buton diferit colorat, un aspect ușor diferit sau o modificare minoră a copiei poate avea ca rezultat rate de conversie semnificativ îmbunătățite - toate acestea putând fi testate utilizând această metodă de testare divizată.

Este important ca această abordare a testelor noastre să ia în considerare proiectul eficient. În calitate de designeri care lucrează cu părțile interesate de clienți (și adesea iau decizii de către comitetul temut), este ușor să pierzi din vedere pădurea pentru copaci și să luați deciziile de proiectare bazându-se mai degrabă pe ipoteze decât pe date dure. Stabilirea unui program de testare împărțit este cel mai sigur mod de îmbunătățire a conversiilor dvs., indiferent de scopul dvs..

Cum veți utiliza Google Experiments? Lăsați un comentariu mai jos - ne-ar plăcea să vă auzim gândurile!

Web design