Аналитика

Кейс: A/B-тест посадочной страницы ВЕКА Украина

A/B-тестирование – один из самых популярных способов проверки гипотез по увеличению эффективности отдельно взятой страницы сайта. В Google Analytics встроен бесплатный инструмент «Эксперименты», который позволяет проводить A/B-тесты, что делает данный вид маркетинговых исследований еще и доступным с точки зрения бюджета.

Суть A/B-тестов (англ. A/B testing, Split testing) для веб-сайтов заключается в том, что создается две или более версии страницы, отличающиеся друг от друга видоизмененными элементами – заголовки, иллюстрации, текст с призывом к действию, цвет кнопки или разное количество полей в форме заявки. Поток посетителей распределяется между разными версиями страницы, каждый пользователь видит только одну из них. По результатам эксперимента определяется, какая версия страницы показала самую высокую эффективность, например – коэффициент конверсии.

AB-ex

Осенью 2014 года специалисты UaMaster в рамках рекламной кампании ВЕКА Украина (ТМ VEKA) провели A/B-тест посадочной страницы. Предлагаем вашему вниманию обобщенные результаты этого эксперимента.

На посадочной странице http://okna.veka.ua/ мы отслеживали несколько целевых действий посетителей, одно из которых — переход на интерактивную карту со списком дилеров и их контактами. Для эксперимента мы выбрали блок «Найдите производителей окон VEKA в вашем регионе» с кнопкой перехода на карту.

Специалисты по юзабилити шутят: «Если вы хотите увеличить кликабельность по кнопке, инвертируйте ее цвет, а размер сделайте в два раза больше». Как известно, в каждой шутке есть доля шутки, а всё остальное правда. Поэтому мы решили проверить, привлечет ли красный фон вокруг кнопки больше внимания, чем синий.

Морфеус протянул руку и раскрыл кулак. На ладони лежали две таблетки — голубая и красная.
— Выберешь голубую, — сказал Морфеус, — И история закончится прямо здесь. Ты проснешься и будешь верить в то, во что хочешь верить. Выберешь красную…

Исходный вариант «Синий» («А»)            «Красный» вариант («В»)

Читайте також:  Медийная реклама и видео: ведущие рекламодатели ноября 2018

 AB_ex

Эксперимент проводился только на главной странице промо-сайта http://okna.veka.ua/. Для запуска сплит-теста мы создали второй вариант страницы с красным фоном кнопки (/index-2.html).

Цели отслеживания в Google Analytics для кнопки на исходной версии уже были установлены. Для получения более детальной статистики мы поставили два новых id на кнопку с красным фоном (where-buy-top-main-red) и на оригинал (where-buy-top-main).

Через Google Tag Manager настроили два новых тега с идентификатором Analytics посадочной, создали два новых правила по двум id с прослушиванием кликов (gtm.click), провели отладку тегов; обновили цели в Analytics.

A/B-тестирование проводилось при помощи стандартного функционала Google Analytics «Эксперименты». Длительность эксперимента – чуть более двух месяцев.

Общий результат A/B-тестов показал незначительное преимущество страницы «В» — с красным фоном под кнопкой – победа с разницей в 8%.

Также мы провели анализ эффективности по разным сегментам (пол, возраст, география, время суток, дни недели, технические параметры устройств и пр). В большинстве отчетов не было найдено существенных отклонений коэффициента конверсии. А вот данные по половозрастной структуре оказались интересными и полезными.

Результат отклонения конверсий по сегментам:

ABveka

Выводы

По результатам эксперимента красный фон тестового блока (вариант «В») показал в целом результат на 8% выше, чем исходный вариант «А». При этом в трех сегментах победу одержал исходный вариант.

Если в следующей рекламной кампании настроить таргетинг по полу и возрасту с указанием варианта посадочной страницы, которая показала лучший результат, общая эффективность рекламной кампании повысится на 10,3%. Корректировка стоимости клика с учетом пола и возраста позволит снизить стоимость целевого действия на 20%.

В планах на следующую рекламную кампанию – тестирование разных цветовых решений в рекламных материалах. У нас появилась гипотеза, что синий и красный цвета в баннерах для разных половозрастных групп могут показать существенную разницу в кликабельности. За счет этого можно еще больше повысить эффективность рекламной кампании.

Читайте також:  7 інструментів для А/В тестування

Рекомендации

При проведении A/B-тестов важно обращать внимание не только на средние показатели и общий результат. Нужно детально изучать статистику по различным сегментам и находить значимые отклонения, которые вы можете использовать для повышения эффективности посадочной страницы и рекламной кампании.

Команда проекта:

ВЕКА Украина

  • Роман Конончук, специалист по рекламе и маркетингу

UaMaster Украина

  • Сергей Науменко, аккаунт-менеджер
  • Андрей Муравлев, проджект-менеджер

Автор — Андрей Муравлев

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter. Дякуємо!



Статті по цій темі:
Попередня стаття

Использование регулярных выражений в Google Analytics

Наступна стаття

UaMaster People: Денис Адаменко