Οι περισσότερες συμβουλές για ιστοσελίδες ακούγονται σίγουρες. Λίγες δείχνουν πώς τις στήριξαν. Όταν καταλαβαίνεις το «μετρικές A/B testing», ξεχωρίζεις ποιες συμβουλές ταιριάζουν στην επισκεψιμότητά σου και ποιες θα σπαταλούσαν έναν μήνα από τον προϋπολογισμό δοκιμών.
Σε αυτό το κεφάλαιο εξηγούμε το «μετρικές A/B testing» με απλά λόγια. Θα δεις γιατί μετράει στη βελτιστοποίηση μετατροπών, πώς το χρησιμοποιούν οι ομάδες στην πράξη και πού να πας στη συνέχεια μέσα σε αυτόν τον οδηγό. Αυτή είναι η βάση.
Τι σημαίνει «μετρικές A/B testing»;
Το «μετρικές A/B testing» είναι βασική ιδέα στη βελτιστοποίηση μετατροπών. Στην πράξη, περιγράφει πώς σκέφτεσαι όταν συγκρίνεις εκδοχές μιας σελίδας, ενός email ή μιας προσφοράς. Δεν ψάχνεις μια καθολική αλήθεια που ισχύει για κάθε κλάδο. Χτίζεις έναν επαναλαμβανόμενο τρόπο να μαθαίνεις τι δουλεύει για το κοινό σου αυτή τη στιγμή.
Οι ομάδες που καταλαβαίνουν το «μετρικές A/B testing» κάνουν λιγότερες πρόχειρες αλλαγές. Καταγράφουν τις υποθέσεις τους, τρέχουν ελεγχόμενες συγκρίσεις και προωθούν τον νικητή μόνο όταν τα δεδομένα το στηρίζουν. Αυτή η πειθαρχία μετατρέπει τις αλλαγές στην ιστοσελίδα από απόψεις σε μια βιβλιοθήκη αποδείξεων που μπορείς να ξαναχρησιμοποιήσεις το επόμενο τρίμηνο.
Γιατί μετράει το «μετρικές A/B testing» στις δοκιμές
Οι δοκιμές χωρίς πλαίσιο δίνουν θορυβώδεις νίκες και ακριβούς ψευδείς συναγερμούς. Το «μετρικές A/B testing» σου δίνει γλώσσα για υποθέσεις, ομάδες ελέγχου και αποτελέσματα. Όταν όλοι στην ομάδα μιλούν την ίδια γλώσσα, οι παραδόσεις ανάμεσα σε μάρκετινγκ, σχεδιασμό και λειτουργίες γίνονται πιο γρήγορες, γιατί συζητάτε την ερμηνεία και όχι τους ορισμούς.
Σχετικές ιδέες, όπως «KPI του A/B testing» και «μετρικές για A/B testing», εμφανίζονται σε όλη αυτή την ενότητα. Δεν χρειάζεται να τις μάθεις όλες σήμερα. Χρειάζεσαι ένα καθαρό σημείο αναφοράς, ώστε το επόμενο κεφάλαιο να μην μοιάζει με παρέκβαση.
Πώς να το χρησιμοποιήσεις σε ένα πραγματικό project
Ξεκίνα από λίγα. Διάλεξε μία σελίδα με αξιόλογη επισκεψιμότητα και ένα μετρήσιμο αποτέλεσμα. Γράψε μια απλή πρόταση που συνδέει το «μετρικές A/B testing» με την αλλαγή που θέλεις να δοκιμάσεις. Τρέξε τη δοκιμή αρκετή ώρα ώστε να έχεις αρκετό δείγμα και μετά διάβασε τα αποτελέσματα με τις συνήθειες από το Ποιο είναι το ελάχιστο μέγεθος δείγματος.
Κράτα σημειώσεις. Ο μελλοντικός εαυτός σου θα ξεχάσει γιατί έγινε μια δοκιμή. Ένα σύντομο αρχείο με υπόθεση, ρύθμιση και αποτέλεσμα αξίζει περισσότερο από έναν φάκελο με στιγμιότυπα που κανείς δεν μπορεί να εξηγήσει έξι μήνες μετά.
Όταν θέλεις να προχωρήσεις βαθύτερα, διάβασε στη συνέχεια το Μελέτες περίπτωσης SEO split testing και το Ποιο είναι το ελάχιστο μέγεθος δείγματος. Επεκτείνουν όσα έμαθες εδώ χωρίς να επαναλαμβάνουν ολόκληρη την εισαγωγή.
Συχνές ερωτήσεις
Πώς συνδέεται το «μετρικές A/B testing» με πραγματικές δοκιμές στη σελίδα μου;
Το «μετρικές A/B testing» είναι το εννοιολογικό επίπεδο που στηρίζει κάθε ζωντανό πείραμα που τρέχεις. Όταν η ιδέα γίνει σαφής, συνδύασέ την με την πρακτική ρύθμιση στο Μελέτες περίπτωσης SEO split testing και τα βασικά της μέτρησης στο Ποιο είναι το ελάχιστο μέγεθος δείγματος. Ο δημιουργός ιστοσελίδων του WEMASY σου επιτρέπει να δημοσιεύεις εκδοχές σελίδων χωρίς ξεχωριστό περιβάλλον δοκιμών.
Χρειάζομαι μεγάλη ομάδα για να εφαρμόσω το «μετρικές A/B testing»;
Ένας μοναχικός ιδρυτής μπορεί να εφαρμόσει το «μετρικές A/B testing» σε μια μικρή ιστοσελίδα με μέτρια επισκεψιμότητα. Χρειάζεσαι καθαρούς στόχους, ειλικρινή καταγραφή και υπομονή για το μέγεθος δείγματος. Οι ομάδες κλιμακώνουν τις ίδιες συνήθειες με περισσότερες δοκιμές ανά τρίμηνο, όχι με διαφορετικές βάσεις.
Τι να διαβάσεις στη συνέχεια ως αρχάριος μετά το «μετρικές A/B testing»;
Μείνε πρώτα μέσα σε αυτή την ενότητα. Το Μελέτες περίπτωσης SEO split testing και το Ποιο είναι το ελάχιστο μέγεθος δείγματος χτίζουν πάνω σε όσα έμαθες εδώ, χωρίς να επαναλαμβάνουν ολόκληρο τον ορισμό.
Μπορεί το «μετρικές A/B testing» να βοηθήσει αν το ποσοστό μετατροπής μου είναι ήδη καλό;
Ακόμα και η καλή απόδοση αφήνει περιθώριο μάθησης. Οι αγορές αλλάζουν, το ποσοστό του mobile μεγαλώνει και οι προσφορές παλιώνουν. Το «μετρικές A/B testing» σε εμποδίζει να υποθέσεις ότι ο χθεσινός νικητής ταιριάζει ακόμα στους σημερινούς επισκέπτες.
Ποιο είναι το μεγαλύτερο λάθος που κάνουν οι άνθρωποι με το «μετρικές A/B testing»;
Να θεωρούν μία καλή εβδομάδα απόδειξη. Συνδύασε την έννοια με πειθαρχημένη διάρκεια δοκιμών και τις συνήθειες ανάλυσης από το πώς να διαβάσεις τα αποτελέσματα ενός A/B test πριν εφαρμόσεις αλλαγές σε όλη την ιστοσελίδα.
Πώς ταιριάζει το WEMASY στη μάθηση για το «μετρικές A/B testing»;
Το WEMASY είναι ένα σύστημα όλα σε ένα για να φτιάχνεις σελίδες, να παρακολουθείς τη συμπεριφορά και να βελτιώνεις την ευρεσιμότητα. Όταν καταλαβαίνεις το «μετρικές A/B testing», μπορείς να χρησιμοποιήσεις τον δημιουργός ιστοσελίδων για να ετοιμάσεις σελίδες έτοιμες για δοκιμές και να κρατάς τους νικητές ζωντανούς χωρίς εύθραυστο μπάλωμα από plugins.