Izvucite najbolje rezultate iz svog sajta ili proizvoda uz pomoć A/B testiranja

Nastavljamo sa #Startit101 serijalom, u kome pišemo o ključnim konceptima koji su manje poznati van okvira startap zajednice. U narednom periodu, fokus tekstova biće na detaljnom objašnjavanju termina koji su postali neizbežni u startap svetu.

Takođe, kratke definicije i objašnjenja čestih termina možete pronaći i u našoj Bazi Termina koja će vremenom biti sve veća.

Najsveobuhvatnije objašnjenje A/B testiranja je da ono služi za upoređivanje dve verzije nekog elementa (verzija A i verzija B) po jedinici koja definiše uspeh.

A/B testiranje ima široku primenu, a kako bismo što boje objasnili pojam koristićemo primere koji su većini čitalaca bliski. Dakle, možemo primeniti ovaj test kako bismo uporedili dizajn web stranice koja je trenutno aktuelna (verzija A) sa novim dizajnom (verzija B), koristeći jedan pokazatelj kao što su npr. broj preuzimanja, broj registracija,  broj kupovina…

Parametar za koji se odlučuimo, a neka to u ovom slučaju bude broj klikova na dugme za preuzimanje nazvaćemo konverzija. Kako bismo mogli da poredimo konverzije na dve verzije strane koristimo takozvani conversion rate koji se izražava kao odnos broja ljudi koji su posetili stranicu u odnosu na broj ljudi koji su kliknuli na dugme za preuzimanje, odnosno procenat ljudi koji su kliknuli na dugme za preuzimanje.

Kada utvrdimo koja verzija ima veći conversion rate možemo sa znatno većom sigurnošću da tvrdimo koja je bolja nego samo gledajući u dizajn koji ne mora svima da bude podjednako dobar.

Sa nama je o važnosti i dobroj praksi kada je u pitanju A/B testiranje govorio Vladimir Beštić, koji iza sebe ima nekoliko godina iskustva rada u koji je ono upravo i ukljčeno.

Uzmimo za primer da vam je cilj za naredni mesec da duplirate zaradu vašeg online biznisa. Vaš sajt mesečno posećuje 10000 ljudi a 100 kupi proizvod (1% konverzija). Šta mislite, da li je lakše sledećeg meseca dovesti dodatnih 10000 ljudi ili povećati konverziju sa 1% na 2%?

Iako oba slučaja imaju isti ishod (dupliranje profita), opcija povećanja konverzije je mnogo realnija i upravo vam A/B testiranje može pomoći u tome.

Neophodno je stalno koristiti ovu metodu, ali je bitno da se to radi na pravi način. Mora se voditi računa o tome koliko ljudi učestvuje u testu, koliko je poboljšanje konverzije i koliko test traje kako bi bio statistički korektan. Bitno je da znate da ćete imati dosta neuspelih testova i da je to normalno. Ukoliko niste nekad “fail-ovali”, niste dovoljno testirali.

Vladmir je preporučio Startitovcima i korišćenje ovog kalkulatora za proveru pouzdanosti testa. Dok, ovaj, malo komplikovaniji kalkulator može pokazati širu sliku o tome koliko je ljudi potrebno uključiti u test za određeno poboljšanje konverzije.

Razlika u procentima poboljšanja konverzije zavisi i od ukupne vrednosti vašeg tržišta i biznisa. Tako, npr. poboljšanje konverzije sa 1% na 1,5% za veliku kompaniju može da bude i razlika u 100.000€ profita, dok za nekog malog blogera može biti mnogo manje značajna i vidljiva.

Volim da koristim analogiju s automobilima kako bih približio ovo: “Pomeranje volana za 10 stepeni udesno ne daje iste rezultate kad vozite 120km/h i kad se isparkiravate.

Za kraj nam preostaje da preporučimo neke korisne alate koji mogu biti od pomoći pri A/B testiranju:

Visual Website Optimizer

Content Experiment Interface unutar Google Analyticsa

Optimizely