Узнайте, как пошагово тестировать UX сайты в материале по результатам вебинара старшего аналитика «Google Россия» Станислава Видяева.
Научитесь формулировать гипотезы
Правильно сформулированная гипотеза — главный аспект в проведении тестирования. Данные могут быть 2 групп:
- количественные (берем из Google Analytics, CRM-системы);
- качественные (берем из пользовательских опросов, экспертных статей с кейсами, исследований).
Сегодня существует много автоматических систем, которые могут отследить пользовательское поведение. Они могут быть платными и бесплатными. В Google Analytics можно проанализировать конверсию любой страницы. Тогда перед вами будет картина, какие страницы срабатывают хуже. Отчет «Карта поведения» показывает данные о том, что делает пользователь на сайте: откуда приходит, что кликает. «Вебвизор» в Яндекс.Метрике показывает тепловую карту кликов и отслеживание движения мышей пользователями.
Пример хорошей работы с гипотезами
Сайт Booking.com — пример того, как грамотно прорабатывать гипотезы. Каждый сотрудник команды сервиса бронирования может выдвигать предположения на основе существующих данных. Например, несколько лет назад была гипотеза о том, что нужно передвинуть вправо кнопку “Искать”, и тогда пользователи будут чаще пользоваться этим функционалом. И гипотеза сработала. Хотя казалось бы очевидно, что если человек ищет место для отдыха, то расположение кнопки слева или справа не будет играть решающую роль. Но нет! Такие тестирования помогают Booking.com усовершенствоваться и удовлетворять потребности пользователей по всему миру.
В компании одновременно может быть до 1000 A/B-тестирований. Но ни одно тестирование не проводится без изучения аналитики.
Выберите подходящий метод и инструмент
Тестирования бывают разных видов, но принципы у них одинаковые:
- A/B-тестирование — это сопоставление элементов одной страницы с полноценными вариантами другой.
- Многовариантное тестирование (MVT) — это сравнительный анализ оригинала с многими вариантными комбинаций дизайна одной страницы.
Для обоих методов можно применять Google Optimize. Это инструмент, который разработан для оптимизации сайтов. Даже стандартная версия может точечно тестировать каждую страницу, можно загрузить 16 комбинаций эксперимента. У вас есть возможность тестировать то, как разные варианты сайтов выполняют KPIs. Например, ваша цель — регистрации посетителей на сайте. Для этого у вас есть мотивационный призыв. Попробуйте его поменять. Или измените цвет кнопки. Посмотрите, что изменится в поведении аудитории на сайте.
Проведите тест, проанализируйте и повторите
Итак, гипотеза готова. Далее для теста вам необходимо 3 составляющих:
- Аккаунт Google Analytics.
- Трекер Universal Analytics, установленный на сайт.
- Расширение Google Optimize в Chrome.
В код сайта необходимо встроить Google Optimize и Tag Manager с необходимыми счетчиками. Рекомендуется использовать page-hiding snippet. Он при А/Б-тестировании замедляет загрузку основного контента и прячет оригинал. Это поможет избежать мерцания. Необходимо добавить и Core dataLayer для проведения тестов на основе конкретных сегментов.
После тестирования Google Optimize покажет скриншоты со статистикой и результаты, разбитые по двум методам:
- Байесовский статистический метод.
- Проверка нескольких гипотез в одном тесте.
Отличие заключается в количестве гипотез и объеме данных. Байесовский подход показывает повторы шаблонных действий и определяет, с какой вероятностью В лучше А. Вероятность стаёт выше с каждой новой конверсией. Чтобы получить точный результат, важно накопить статистически значимое количество данных.
Второй метод проверяет до трех гипотез в одном эксперименте. Одна из них может быть без достаточного количества данных, тогда две другие пройдут статистически значимый тест, и наоборот.
Больше советов по тестированию сайтов и его влиянии на результаты поиска Google можно найти здесь.
Подробный разбор с примерами и скриншотами смотрите в записи вебинара.
Источник www.thinkwithgoogle.com