Przedstawiamy pętlę eksperymentów

Spójrz na historię postępu technologicznego.

Widać, że zaawansowana technologia nie wzięła się znikąd. Ewoluował, gdy jeden postęp stał się podstawą dla drugiego.

Na przykład branża smartfonów opiera się na licznych przełomach technologicznych. Z pierwszych telefonów stacjonarnych wyłoniła się koncepcja telefonów bezprzewodowych, po której nastąpiła integracja komunikacji mobilnej z mocą obliczeniową.

Z biegiem czasu byliśmy świadkami ewolucji od osobistych asystentów cyfrowych, takich jak urządzenia BlackBerry, do pojawienia się iPhone'a, który utorował drogę branży smartfonów.

To jak pętla, w której każdy postęp tworzy nowe możliwości, które z kolei prowadzą do dalszego postępu. Pętla zrewolucjonizowała naszą technologię, ponieważ nigdy nie zostawiliśmy luźnej końcówki po postępie.

Co by było, gdybyśmy zastosowali to samo podejście do eksperymentowania z właściwościami cyfrowymi?

Eksperymenty mogą czasami podnieść współczynnik konwersji powyżej oczekiwań, a czasami spaść nawet w przypadku obiecującej hipotezy. To nieodłączna część procesu.

Ale jeśli będziesz trzymać się liniowego podejścia polegającego na zamykaniu testu po uzyskaniu wyników i przejściu do testowania czegoś nowego, rzadko przyniesie to przełom. Stracisz szansę na poprawę współczynników konwersji i przeoczysz cenne informacje na temat przyszłego sukcesu. W najlepszym przypadku spowoduje to zatrzymanie tempa wzrostu.

Dlatego nadszedł czas, aby odejść od podejścia liniowego i przyjąć podejście strategiczne z pętlą eksperymentów, aby wykorzystać prawdziwy potencjał konwersji swoich witryn i aplikacji mobilnych.

Ale czym jest pętla eksperymentów? Zagłębmy się w tę fascynującą koncepcję.

Co to jest pętla eksperymentów?

Pętla eksperymentów rozpoczyna się od zidentyfikowania problemu poprzez analizę zachowania i stworzenia rozwiązania w postaci hipotezy. Następnie przeprowadzasz eksperymenty, aby przetestować hipotezę. Albo wygrywasz, albo przegrywasz, ale przy podejściu liniowym zatrzymujesz tutaj cykl eksperymentów. Ale dzięki Pętli Eksperymentów możesz zbadać wyniki testów, aby odkryć cenne spostrzeżenia. Odkryte spostrzeżenia mogą wyprowadzić nowe hipotezy, które prowadzą do dalszych eksperymentów, tworząc ciągły cykl uczenia się i optymalizacji.

Oto wizualna ilustracja działania pętli eksperymentów:

Dzięki pętlom eksperymentów nie tylko zatrzymujesz się na wynikach, ale także zagłębiasz się, aby zrozumieć przyczyny wyników, identyfikować anomalie i odkrywać, czy poszczególni odbiorcy (lub uczestnicy eksperymentu) reagują inaczej niż inni. Staje się to podstawą dla twojej nowej hipotezy i eksperymentów.

Jest to szczególnie ważne w dzisiejszym, ciągle zmieniającym się środowisku cyfrowym, w którym zachowania użytkowników nieustannie ewoluują. Wykorzystując ciągłe uczenie się i optymalizację zapewniane przez pętle eksperymentów, możesz wyprzedzać konkurencję i stale poprawiać współczynnik konwersji.

Zrozumienie pętli eksperymentów na przykładzie

Oto hipotetyczny przykład, który wyjaśnia, jak działa pętla eksperymentów:

Rozważ stronę docelową stworzoną z myślą o generowaniu leadów. Oryginalna wersja strony zawiera opis oferty w pierwszej zakładce, a następnie przycisk wezwania do działania (CTA), który prowadzi do formularza kontaktowego.

Załóżmy, że analiza behawioralna strony docelowej ujawnia, że ​​wielu użytkowników rezygnuje z niej po pierwszym złożeniu. Prowadzi to do hipotezy o dodaniu wezwania do działania nad zakładką, aby poprawić zaangażowanie. W ten sposób tworzysz test A/B, aby porównać oryginalną wersję i odmianę z dodatkowym wezwaniem do działania nad zakładką.

Oto wizualna reprezentacja oryginału i odmiany strony docelowej:

Załóżmy, że test kończy się tym, że odmiana przewyższa oryginał pod względem współczynnika konwersji (czyli liczby kliknięć wezwania do działania). Tutaj tradycyjne podejście kończy test. Ale w pętli eksperymentów spróbujemy przeanalizować wyniki, aby sformułować więcej hipotez i otworzyć wiele możliwości ulepszeń.

Załóżmy, że ograniczamy się do hipotezy, która wymaga przetestowania przycisku CTA. Następnie druga runda będzie polegać na wymyśleniu wielu wariantów tekstu wezwania do działania i koloru wezwania do działania, aby zoptymalizować przycisk. Tutaj, aby znaleźć najlepszą odmianę, możemy przeprowadzić test wielowymiarowy, aby porównać oryginalną wersję i wiele odmian z różnymi kombinacjami.

Pod koniec testu może nastąpić wzrost konwersji, co nie byłoby możliwe przy tradycyjnym podejściu. A jeśli testowi nie uda się uzyskać wzrostu współczynnika konwersji, doprowadzi to do spostrzeżeń, które mogą pomóc dowiedzieć się więcej o użytkownikach.

Podobnie możemy sprawdzić wyniki, aby dowiedzieć się, czy dany segment odbiorców bardziej zaangażował się w przycisk niż inne (i czy mają wspólne cechy) – w takim przypadku może to prowadzić do hipotezy dotyczącej kampanii personalizacyjnej obejmującej personalizację nagłówków lub podtytuł przed wezwaniem do działania zgodnie z zachowaniem, cechami demograficznymi lub geograficznymi segmentu.

W ten sposób pętla eksperymentów otwiera możliwość doskonalenia, co nie jest możliwe przy podejściu silosowym i liniowym.

Ale w jaki sposób możesz przeprowadzić pomyślne wykonanie Pętli Eksperymentów?

Pętla eksperymentowania składa się z trzech kroków, a każdy z nich omówimy w następnej sekcji.

Trzy kroki w pętli eksperymentów

Poniżej przedstawiono trzy kluczowe kroki w pętli eksperymentów mające na celu poprawę konwersji.

Krok 1: Zidentyfikuj problemy

Pętla eksperymentów rozpoczyna się od zidentyfikowania istniejącego problemu w doświadczeniu użytkownika. Najpierw przeprowadzasz analizę ilościową, która obejmuje analizę kluczowych wskaźników, takich jak współczynnik konwersji, współczynnik odrzuceń i wyświetlenia stron, aby zidentyfikować strony o niskiej skuteczności na ścieżce użytkownika.

Po wyzerowaniu słabych linków możesz przeprowadzić analizę jakościową, aby zrozumieć punkty bólu. Możesz sprawdzić nagrania sesji i mapy cieplne, aby poznać wydajność każdego elementu, który wpływa na współczynnik konwersji.

Po zidentyfikowaniu problemu związanego z elementami może to pomóc w sformułowaniu hipotezy.

Krok 2: Zbuduj hipotezę na podstawie spostrzeżeń

Po zidentyfikowaniu elementów, które negatywnie wpływają na konwersję, możesz zacząć zagłębiać się w dane wglądu, aby je zrozumieć.

Na przykład, po wszystkich analizach ilościowych i jakościowych zidentyfikowałeś pozycję obrazu banera jako przyczynę wysokiego współczynnika odrzuceń bloga. Następnie możesz zbudować hipotezę dotyczącą pozycji tego obrazu, która oferuje rozwiązanie dla wysokiego współczynnika odrzuceń.

Podczas formułowania hipotezy należy określić kluczowy wskaźnik wydajności (KPI), który ma być mierzony, oczekiwany wzrost oraz element do przetestowania.

Następnie przejdź do przodu, aby uruchomić eksperyment.

Krok 3: Przeprowadź eksperymenty

Na podstawie hipotezy wybierasz spośród testów, takich jak test A/B, test wielowymiarowy, podział adresu URL i test wielostronicowy. Uruchamiasz go, aż test osiągnie istotność statystyczną.

Test może skutkować zmianą współczynnika konwersji, a spostrzeżenia dotyczące zachowania użytkowników wobec nowego doświadczenia mogą otworzyć drzwi do zidentyfikowania obszarów do drugiego cyklu eksperymentów.

W ten sposób pętla eksperymentów będzie stale wytyczać ścieżkę poprawy konwersji.

Pętla eksperymentów i lejek sprzedażowy

Uruchamianie pętli eksperymentów na każdym etapie ścieżki może znacznie poprawić współczynnik konwersji i zapewnić strategiczne ramy do testowania hipotez zamiast przypadkowego podejścia.

Aby zwiększyć współczynnik konwersji tego samego elementu, możesz uruchomić pętlę eksperymentów, jak widać na przykładzie testów A/B do testów wielowymiarowych.

Alternatywnie możesz przeanalizować spostrzeżenia z testu, który poprawił metrykę, aby zobaczyć, jak wpłynęło to na inne metryki, co może prowadzić do drugiego cyklu testu.

Weźmy na przykład etap świadomości. Celem na tym etapie jest przyciągnięcie użytkowników i wprowadzenie ich do produktów lub usług na platformie cyfrowej.

Załóżmy, że przeprowadzasz test A/B reklam w wyszukiwarce, aby przyciągnąć więcej użytkowników do witryny, i monitorujesz dane, takie jak liczba odwiedzających.

Załóżmy, że test doprowadził do poprawy ruchu. Teraz możesz przejść do analizy innych wskaźników, takich jak procentowa głębokość przewijania i współczynnik odrzuceń dla strony docelowej, oraz zidentyfikować obszary wymagające poprawy. Aby wskazać konkretne obszary, z których użytkownicy opuszczają, możesz użyć narzędzi, takich jak mapy przewijania, mapy cieplne i nagrania sesji. Analiza może prowadzić do stworzenia hipotez dla drugiej części eksperymentu. Może to obejmować zwiększenie zaangażowania użytkowników poprzez przetestowanie elementu wizualnego lub chwytliwego nagłówka.

Podobnie, uruchomienie Pętli Eksperymentów na innych etapach lejka może zoptymalizować mikropodróż, którą odbywa klient na każdym etapie lejka. Co więcej, pętla eksperymentów może prowadzić do tworzenia hipotez z jednego etapu lejka do drugiego, co skutkuje płynnym doświadczeniem, które jest trudne do osiągnięcia przy podejściu silosowym.

Jak Frictionless Commerce wykorzystuje pętle eksperymentów do pisania tekstów konwersji

Frictionless Commerce, agencja cyfrowa, od ponad dziesięciu lat polega na VWO w przeprowadzaniu testów A/B na nowych ścieżkach zakupowych. Stworzyli system, w którym budują nowe eksperymenty w oparciu o wcześniejsze doświadczenia. Poprzez iteracyjne eksperymenty zidentyfikowali dziewięć psychologicznych czynników wpływających na decyzje kupujących po raz pierwszy.

Ostatnio współpracowali z klientem z branży szamponów w kostkach, gdzie stworzyli kopię strony docelowej, która zawierała wszystkie dziewięć sterowników. Po przeprowadzeniu testu przez pięć tygodni odnotowali wzrost współczynnika konwersji o 5,97%, co przełożyło się na 2778 nowych zamówień.

To tylko pokazuje, jak pętle eksperymentów mogą dostarczyć cennych informacji i przenieść wrażenia użytkownika na wyższy poziom.

Możesz dowiedzieć się więcej o procesie eksperymentowania Frictionless Commerce w ich studium przypadku.

Wniosek

Korzystanie z ciągłego uczenia się i optymalizacji zapewnianych przez pętle eksperymentów ma kluczowe znaczenie dla firm, które chcą wyprzedzić konkurencję i poprawić współczynniki konwersji.

Aby naprawdę odnieść sukces w swojej cyfrowej usłudze, nadszedł czas, aby przełamać liniowy schemat i zastosować pętlę eksperymentów. Wykorzystując strategiczne ramy do testowania hipotez zamiast przypadkowego podejścia, firmy mogą stale optymalizować i ulepszać swoją ofertę cyfrową.

Możesz tworzyć pętle eksperymentów za pomocą VWO, wiodącej na świecie platformy do eksperymentów. VWO oferuje bezpłatne testy do 5000 śledzonych użytkowników miesięcznie. Odwiedź naszą stronę z planami i cenami, aby uzyskać więcej informacji.