Dit is pagina drie van een handboek over Growth Hacking. Begin hier .

Bestemmingspagina A / B-testen

Op deze pagina leert u hoe u de conversieratio van al uw pagina's rigoureus kunt verbeteren.

A / B 's zijn pagina-experimenten die de verandering in conversieratio (bijv. Aanmeldingen, aankopen) tussen paginavarianten testen. U zou bijvoorbeeld kunnen proberen de voordelen die u pitchen, te veranderen. Of u kunt al uw afbeeldingen vervangen. Of je kunt je pagina in twee delen knippen.

A / B-testen is van cruciaal belang

Het kan me niet schelen hoeveel werk je op je pagina hebt gestopt, ik garandeer je dat de eerste iteratie niet zo performant is als een die meerdere goed ontworpen A / B-tests heeft ondergaan.

A / B's zijn geen prettige dingen; ze zijn de enige manier om een ​​pagina in de loop van de tijd methodisch te verbeteren.

Eerlijk gezegd zijn ze magisch. Als u een goed A / B-testregime heeft, werkt het gedeeltelijk op de automatische piloot om uw conversie aanzienlijk te verbeteren terwijl u slaapt. Dit is de laagste-wrijving, laagste-kostenmanier om uw resultaat te verhogen.

Op deze pagina ziet u hoe u A / B-tests kunt ontwerpen, beoordelen en herhalen.

Hoe A / B-testen werkt

Dit is de A / B-testcyclus:

• Beslissen wat te veranderen.
• Gebruik een geautomatiseerde A / B-testtool om de wijziging visueel te implementeren.
• Voer de wijziging lang genoeg uit om een ​​statistisch significant aantal bezoekers te krijgen.
• Met de A / B-testtool wordt de blootstelling aan de twee paginavarianten verdeeld tussen bezoekers die in dezelfde periode aankomen. (Het test de variatie niet achter elkaar.)
• Nadat voldoende gegevens zijn verzameld, rapporteert het A / B-testprogramma of de conversiepagina aanzienlijk is gewijzigd ten opzichte van de besturingspagina. Als dat zo is, is het aan jou om de wijzigingen in de winnende variant te coderen of te ontwerpen naar de originele pagina.
• Herhaal dit tot je zonder business bent of bent aangekomen.

Er zijn drie populaire A / B-testtools: Optimizely , VWO en Google Optimize . De laatste is gratis, volledig uitgerust en geïntegreerd in Google Analytics. Ik raad het aan.

Sourcing A / B-ideeën

U kunt op verschillende plaatsen A / B-testideeën verzamelen:

• Support- en verkooppersoneel - De mensen die het meeste contact hebben met uw klanten, hebben een goed idee van wat bezoekers willen zien. Op welke vragen reageren ze regelmatig?
• Gebruikersonderzoeken - Of vraag gebruikers rechtstreeks. Houd in gedachten dat ze misschien niet weten wat ze willen, en ze zijn misschien slecht in het verwoorden ervan. Lees tussen de regels wanneer dat nodig is.
• Beste advertenties : uw best presterende advertenties bevatten mogelijkkopieën en afbeeldingen die op uw pagina kunnen worden geïmplementeerd. In feite moet u ook advertenties weergeven met als expliciete bedoeling uw meest verleidelijke paginafoto te vinden. (Ik ga dieper in op advertenties op een aankomende pagina .)
• Eerdere A / B-successen en mislukkingen - Ik zal binnenkort bespreken hoe u uw A / B-successen en -mislukkingen kunt melden. U moet ze regelmatig opnieuw bezoeken voor lessen die nieuwe tests kunnen informeren.
• Sites van concurrenten - Identificeer succesvolle concurrenten in uw ruimte en verdien hun pagina's ter inspiratie.

Als u enquêtes uitvoert om gebruikers beter te begrijpen voordat A / B-tests worden uitgevoerd, moet u ze onderzoeken zodat ze het meest worden geïnvesteerd in uw bedrijf . Dit is het moment waarop ze waarschijnlijk reageren.

Nadat ze bij u hebben gekocht, kunt u bijvoorbeeld drie beknopte vragen op de post-checkout-pagina presenteren die snel kunnen worden beantwoord via vervolgkeuzemenu's.

Als u nog niet over deze gegevens beschikt, kunt u beginnen door te vragen: wat denk ik dat onze ideale klanten het liefst op onze pagina willen zien? Test vervolgens elke belangrijke variatie.

A / B-testen en de groeitrechter

Voordat ik inga op wat ik moet testen, moeten we eerst begrijpen waarvoor we testen .

Overweeg dit: als u een A / B-variant ontdekt, motiveert u mensen om 10x meer op een knop te klikken, maar dit gedrag leidt niet tot grotere aanmeldingen of meer van enige andere zinvolle conversiegebeurtenis, dan is uw variatie niet echt beter dan het origineel .

Het enige dat gedaan is, is gebruikers afleiden.

Denk er dus aan om de totaliteit van de groeitrechter te beschouwen bij het beoordelen van de resultaten van een A / B-test. Hoe meer een A / B-variant van invloed is op omzet of verwijzingen versus bijvoorbeeld betrokkenheid, hoe beter het uiteindelijk is.

Dat gezegd hebbende, terwijl het doel van A / B-testen is om de end-of-funnel-conversie te vergroten, wat u vaakst aan het testen bent, zijn feitelijk vroege stappen in de trechter.

Daar zijn twee redenen voor:

• Voorbeeldgrootte : eerdere stappen in de trechter ontvangen meer verkeer. (Meer mensen bekijken uw bestemmingspagina dan elke dag uw app gebruiken.)
  
  Dit is belangrijk omdat we voldoende verkeer nodig hebben om A / B-tests uit te voeren. Anders nemen onze tests weken in beslag en zullen we nooit onze achterstand in testideeën doorstaan.
• Implementatie - Het wijzigen van de kopie of afbeeldingen op uw bestemmingspagina vereist veel minder werk dan het wijzigen van de code die uw product van stroom voorziet.
  
  Veranderingen in uw product, terwijl u verder in de trechter zit en waarschijnlijk direct effect hebt op de omzet, moeten meer worden berekend in de implementatie. Deze wijzigingen kunnen fouten introduceren, bestaande gebruikers verwarren en de ontwikkeling van functies belemmeren.

Daarom is deze pagina gericht op het testen van A / B- bestemmingspagina 's . Bovendien zou het testen van uw product op A / B een uitgebreide discussie over productontwikkeling, UI en UX met zich meebrengen. Dat valt buiten het bestek van dit handboek.

Wat te A / B-test op uw bestemmingspagina

Voor elke pagina test u wat ik een micro- of een macrovariatie noem .

Micro-variaties zijn aanpassingen aan de kopie, creatieve en paginastructuur. Macrovariaties zijn belangrijke herstructureringen of herschrijvingen van uw pagina.

Micro variaties

Hier zijn ideeën voor micro-variatie om u op weg te helpen:

• Kopiëren - Koptekst, subkop, hoofditems van functies, functieparagrafen.
• Imagery - Headerafbeelding, inhoudsafbeeldingen, achtergrondafbeeldingen.
• Ontwerp van CTA - CTA-knop, plaatsing, kopie.
• Sociaal bewijs - Probeer verschillende bedrijfslogo's of verschillende vormen van bewijs.
• Formulieren - aantal velden, veldindeling en veldkopie.
• Bestelling - De volgorde van uw paginasecties.
• Ontwerp - spatiëring, kleur en lettertypestijl.
• Kortingen - Introduceer tijdgevoelige kortingen.

Micro-variaties beïnvloeden soms aanzienlijk de conversie. Maar meestal doen ze dat niet.

Het veranderen van de kleur van een knop, of het twee keer zo groot maken, brengt je meestal alleen tot nu toe.

Er zijn echter twee opmerkelijke uitzonderingen - wanneer micros een grote impact kunnen hebben:

• Wanneer u uw kop- of subkop kopie volledig herschrijft. (Ik behandel deze pagina-elementen op de vorige pagina .)
  
  Headerteksten zijn de eerste haakjes in uw berichtenuitwisseling. Als je bezoekers hebt geraakt met waardeloze rekwisieten, zal het oplossen van dit een enorme impact hebben.
• Wanneer u content in de buurt van de vouw opnieuw ordent. Wat bezoekers boven-vouwen zien (voordat ze scrollen) bepaalt in belangrijke mate of ze blijven scrollen of stuiteren.
  
  Het is gemakkelijk om ten onrechte te identificeren welke paginasecties het meest aanlokkelijk zijn voor bezoekers. Dus ga niet op instinct. Test bijvoorbeeld het verplaatsen van uw Social Proof-gedeelte verderop op de pagina en verwissel functie 1 met functie 2. Nu hebt u held en functie 2 boven de vouw.

Macrovariaties

Macrovariaties beïnvloeden ondertussen de conversie aanzienlijk. Ze vereisen echter veel aandacht en inspanning: je dwingt jezelf terug te keren naar de tekentafel om een ​​geheel nieuwe pagina te maken - nieuw ontwerp, nieuwe waarde rekwisieten, nieuw exemplaar.

Het is moeilijk om de focus en teamsamenwerking op te roepen die nodig is om dit in alle ernst te doen.

Dat is waarom ze zelden worden gedaan.

Maar macrovariaties zijn een noodzaak . Je moet het bos door de bomen zien .

Omdat het grootste obstakel voor het ontwerpen van macrowijzigingen eenvoudigweg is dat ze zich hieraan committeren, smeek ik u een A / B-testschema te maken en hieraan strikt te houden: maak een terugkerende kalendergebeurtenis aan voor - hooguit elke 3 maanden. Op die dag besteed je een paar uur aan het brainstormen van een macro voor een cruciale pagina of productstroom.

Dit zijn de twee belangrijkste bronnen van macro-ideeën:

• Inspiratie van de homepages van concurrenten - Vind concurrenten die lijken te groeien en die doordachte, goed-copywritten pagina's hebben. Vervolgens bootst u hun tactieken na.
  
  Tip: steel geen andere creatieve middelen van anderen wanneer u dit doet
• Schakel de persona waarnaar je verzendt om - Maak je rekwisieten en algehele kopie op maat voor bijvoorbeeld moeders in plaats van tienerjongens. Misschien mis je je hoogste conversie of meest waardevolle publiek verkeerd.

Hoeveel A / B-tests moet u uitvoeren?

Elke A / B-test - of A / B- experiment - test een hoofddoel: het vergroten van de bestemmingspagina om paginaweergaven aan te melden, het vergroten van het invullen van het inschrijvingsformulier, enz.

Om te voorkomen dat testresultaten worden verstoord, raad ik aan om één experiment tegelijk uit te voeren.

Binnen dat experiment kun je echter verschillende varianten hebben . Elke variant krijgt dezelfde hoeveelheid geproportioneerd verkeer en test een andere benadering om uw experiment succesvol af te ronden.

Een variant kan bijvoorbeeld testen of de volgorde van de elementen van een pagina wordt gewijzigd. Een ander kan testen of de pagina half zo lang is.

Hoe prioriteit te geven aan A / B-tests

Elke A / B-test heeft alternatieve kosten; je hebt alleen zoveel bezoekers die je kunt testen in een bepaalde periode. Dus stel tests verstandig op de eerste plaats - ren ze niet af.

Voor het methodisch prioriteren van tests, overweeg vijf factoren:

• Vertrouwen
  
  Hoe zeker ben je dat de test zal slagen? U kunt het zelfvertrouwen vergroten door gebruikers beter te begrijpen: onderzoek ze, controleer gedrag op locatie en bestudeer eerdere A / B's.
• Gevolgen
  
  Is de kans groot dat de conversie aanzienlijk zal verbeteren als de tests slagen ? Hoe minder geoptimaliseerd uw bestemmingspagina is om mee te beginnen of hoe meer macro uw test is, hoe groter de potentiële impact.
• Implementatie
  
  Hoe eenvoudig is het om te implementeren? Zou de implementatie ervan middelen uitputten of technische complexiteit introduceren? Als dit het geval is, voert u eerst uw andere tests met hogere betrouwbaarheid en hogere impact uit die gemakkelijker te implementeren zijn. Gebruik vervolgens de kennis van hen om tests met hoge implementatiekosten beter uit te voeren.
  
  Of, als u prioriteit wilt geven aan een high-implementatie A / B, bepaal dan een minimale haalbare implementatie die ongeveer 20% van de tijd kost om 50% of meer van het conversiepotentieel te bewijzen. Als dit lukt, kunt u de tijd nemen om het volledig uit te voeren.
• Uniciteit
  
  Is uw nieuwe test slechts een variatie op een vorige die de conversie niet heeft verbeterd? (Verandert u bijvoorbeeld de kleur van een knop verderop in de pagina nadat een vorige kleuraanpassing op een knop hoger op de pagina is mislukt?)
  
  Houd rekening met wat eerdere tests u hebben geleerd.
• Merkconsistentie Houd hier
  
  rekening mee. Als bijvoorbeeld het toevoegen van agressief verkoopkopieën de conversie verhoogt ... maar je bent een begrafeniscentrum dat het normaal gereserveerd en smaakvol afspeelt ... misschien is het uitschakelen van het merk geen zinvolle afweging voor een hogere conversie.
  
  Zoals we op de vorige pagina hebben besproken, helpt merkconsistentie niet alleen om gebruikerspercepties te vormen (die u vervolgens in uw voordeel kunt gebruiken voor toekomstige upselling!), Maar soms moet u meer geven om trots te zijn op het merk dat u bouwt dan alleen het vergroten van uw bedrijfsresultaten .

A / B-tests instellen

Bij het maken van A / B-tests in uw hulpmiddel naar keuze (nogmaals, ik raad Google Optimize aan ), wilt u de volgende twee implementatiegegevens in gedachten houden.

Instellingen: parallel versus sequentieel

Voer altijd A / B-tests parallel uit, wat betekent dat uw originele pagina en de bijbehorende variant tegelijkertijd worden uitgevoerd. (A / B-tools zullen bezoekers willekeurig toewijzen aan de een of de ander.)

Als u achtereenvolgende varianten uitvoert, wordt er niet gecontroleerd voor de verkeersbronnen van bezoekers en de tijd of dag van de week. Dit maakt uw resultaten zinloos.

Overweeg hoe verkeersbronnen enorm variëren in de kwaliteit van bezoekers die ze verzenden. En hoe mensen zich in het weekend aanmelden voor B2B-services in een mindere hoeveelheid.

Setup: verwijzingsbeperkingen

Als een bezoeker uw blog begint te lezen voordat hij uw startpagina bezoekt en zich vervolgens aanmeldt, kunnen ze meer weten over uw markt of product dan iemand die rechtstreeks van Google naar de startpagina is gekomen.

Als gevolg hiervan kunnen ze heel anders reageren op de kopie op uw startpagina.

Daarom, als u gemeenschappelijke navigatiepaden op uw site hebt waarvan u vermoedt dat ze de conversie aanzienlijk beïnvloeden, installeert u A / B's alleen als de gebruiker afkomstig is van een specifieke verwijzer (bijv. Een productpagina) of helemaal niet (dus rechtstreeks naar uw site is gekomen). site).

Als u weet waar ze vandaan komen, kunt u uw exemplaar aanpassen.

Evenzo, als u terugkerende verkeersbronnen van derden hebt, zoals een brancheblog die u vaak behandelt, overweeg dan om A / B-tests in te stellen die uitsluitend voor deze bronnen worden geactiveerd, als u weet hoe zij zich van gewone bezoekers onderscheiden.

Met uw A / B-testtool kunt u eenvoudig deze targetingbeperkingen instellen.

A / B-testresultaten beoordelen

U weet nu wat en hoe u moet testen, maar hoe beoordeelt u uw testresultaten?

Je moet drie dingen uitkijken:

• Het bereiken van voldoende steekproefomvang.
• Einde-van-trechter prestaties.
• Redenen waarom uw test is geslaagd of mislukt.

Grootte van het monster

De principes van statistieken dicteren dat we een voldoende grote steekproef nodig hebben om zelfverzekerd een toename in conversie te meten:

• Om een ​​20% toename in conversie statistisch te valideren, hebben we minstens 100 bezoekers nodig.
• Om een ​​toename van 6,3% te valideren, hebben we minstens 1.000 bezoekers nodig.
• Om een ​​verhoging van 2% te valideren, hebben we minstens 10.000 bezoekers nodig.

Als u dus niet veel verkeer heeft, kunt u het zich alleen veroorloven macro-variaties uit te voeren, omdat ze het potentieel hebben om 10-20% + verbeteringen aan te brengen.

Anders wacht u altijd tot de micro-tests zijn voltooid!

Omgekeerd, als je heel veel verkeer hebt, gefeliciteerd, je marketing-assistent. U kunt het zich veroorloven om een ​​aantal kopieer- en creatieve micro-optimalisaties uit te voeren om uw pagina's volledig te optimaliseren.

In het onderstaande voorbeeld hebben we een experiment voor een klant uitgevoerd (met Google Optimize):

Zoals je kunt zien, had onze pagina 1.724 views gedurende de testperiode. Er was een verbetering van 30% (29/22) in onze testvariatie ten opzichte van onze baseline (normale pagina).

Als uit het experiment slechts een toename van het aantal conversies met 2% naar voren kwam, zouden we hebben geconcludeerd dat de steekproefomvang te klein was om het als levensvatbaar te beschouwen. En dat het veel te lang zou duren om 10.000 bezoekers te bereiken om zo een kleine toename in conversies te rechtvaardigen. We zouden de stekker hebben getrokken.

Gelukkig was dat niet het geval met dit experiment. Als we naar de bovenstaande grafiek kijken, hadden we slechts 100 bezoekers nodig om een ​​toename van 20% in conversies te valideren.

Een teken van succes

Nog een opmerking over het bovenstaande screenshot van Google Optimize: let bij het beoordelen van uw experiment op de kolom Waarschijnlijkheid als beste .

Als de kans van uw variant groter is dan 70% en voldoende sessies heeft zoals hierboven beschreven, moet uw A / B-test worden overwogen voor implementatie op uw site.

Einde-van-trechter prestaties

Het verhogen van de conversie van aanmeldingen is leuk, maar het verhogen van het totale aantal betalende gebruikers is het belangrijkste.

Met andere woorden, uw bestemmingspagina kan heel goed zijn in het uitnodigen van mensen om zich aan te melden - maar slecht in het uitnodigen van echte klanten om zich aan te melden.

Elk van uw testvariaties kan een andere reeks verwachtingen in de gebruiker opnemen en beïnvloedt hun gedrag later in de trechter.

Beoordeel dus welke wijziging van de bestemmingspagina daadwerkelijk resulteerde in de conversie van het einde van de trechter . Uw analysetool, zoals Google Analytics, houdt automatisch de eerste bestemmingspagina's van gebruikers bij. (Naadloos nu Google Optimize hierin is ingesloten.) Het is dus eenvoudig om full-funnel-conversiegebeurtenissen te associëren met hun respectieve A / B-tests.

Redenen voor succes of falen

Zodra u de paginavariatie voor uw inkomstenstijging heeft gevonden, probeert u vast te stellen waarom deze werkte. "Probeer" is het sleutelwoord: er is geen onfeilbare rubriek om de menselijke psychologie te begrijpen.

Overweeg hoe het verhogen van de opbrengst eigenlijk slechts één voordeel is van een succesvolle A / B-test. De andere verhoogt uw efficiëntie bij het bedenken van betere toekomstige tests.

Dit is van cruciaal belang, want er zijn slechts zoveel tests die u in een bepaalde periode kunt uitvoeren. Je bent overgeleverd aan de hoeveelheid verkeer die je hebt.

Dus, aan het einde van elke A / B-test, brainstorm met uw teamgenoten om een ​​goede inschatting te maken van wat er goed en fout ging.

Overweeg dan toekomstige tests uit te voeren die specifiek zijn ontworpen om deze schattingen te verifiëren .

De volgende pagina legt uit hoe gebruikers aan boord kunnen worden, zodat ze verslaafd raken aan uw app .

Interessant in het opbouwen van spieren? Bekijk mijn reeds vrijgegeven Muscle Guide .

Julians gidsen