Lås upp betydligt högre intäkter genom att köra interaktiva A/B-tester på e-handelssidor med hög trafik och använda riktmärken för att vägleda optimering och personalisering. Lär dig hur du kan kombinera dessa experiment med Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek, som låter dig identifiera sidor med goda möjligheter och omvandla vinnande varianter till långsiktig personalisering, som i sin tur driver hållbar tillväxt.
Grunden med A/B-testning är att jämföra två olika användarupplevelser för att fatta självsäkra och datadrivna beslut. Vare sig du optimerar landningssidor eller produktinformationssidor erbjuder A/B-testning företag de insikter som behövs för att inte bara gissa vad kunderna vill ha. Team kan istället göra val som faktiskt passar sina kunder och som arbetar för viktiga affärsmål.
I kombination med Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek blir A/B-testning en kraftfull drivkraft i alla personaliseringsstrategier. De kan hjälpa till att testa på smartare sätt, erbjuda snabbare insikter och frigöra betydande intäktspotential.
A/B-testning med iterativa utmärkelser (såsom Kostnadsfri frakt,Bästsäljare, Snart slutsåld) för kategorier, produktinformationssidor, kundvagnar och andra sidor med hög trafik, kan generera betydande intäkter då det är möjligt att systematiskt förbättra konverteringsgraden och skapa långsiktig personalisering. Genom att använda Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek är det möjligt att validera statistik från tester, vilket hjälper till att prioritera de sidor som ska testas först och omvandla vinnande varianter till personaliserade upplevelser som sedan kan skala tillväxten.
Frigör intäktstillväxt: Inverkan från ändringar i iterativ A/B-testning
A/B-testning är en kraftfull teknik för att optimera olika aspekter av e-handelsplatsen. Att anpassa systemet efter varje iteration av ett A/B-test kan resultera i miljontals i ökade intäkter för organisationen. Överväg att implementera följande förbättringar i A/B-tester, med fokus på utmärkelser och respektive placering på webbsidorna:
Utmärkelser per kategori jämfört med PDP-sidor
Ett meningsfullt A/B-experiment är att testa om tillagda utmärkelser (såsom Bästsäljare, Nyhet, Begränsat lager) avsevärt påverkar användares engagemang och konverteringar på kategorisidor eller på produktinformationssidor (PDP).
En hypotes för skillnaden i dessa tester kan t.ex. vara att utmärkelser på kategorisidor kan uppmuntra användare till att utforska medan PDP-utmärkelser kan påverka köpbeslut.
Flera typer av utmärkelser
Testa olika typer av utmärkelser samtidigt:
- Mest populära: Utmärk de populäraste produkterna för att öka deras önskvärdhet.
- Kostnadsfri frakt: Betona kostnadsfri frakt för att göra erbjudandet mer attraktivt för kunderna.
- Snart slutsåld: Skapa brådska för snabba inköpsbeslut.
- Kostnadsfri leverans nästa arbetsdag: Utmärk snabb leverans för att uppmuntra till snabba köp.
- Redo för leverans: Garantera tillgänglighet för potentiella köpare.
Den här tekniken låter dig se vilken kombination av utmärkelser som erbjuder avsevärda resultat eller identifiera vilken enskild utmärkelse som har störst effekt på betalningar eller beställningar.
Vilken utmärkelse du vill testa först beror på hur flexibel webbplatsen eller appen är. En organisation kan till exempel ha vissa begränsningar gällande att implementera utmärkelser såsom Snart slutsåld då deras lager inte synkroniseras med webbplatser/appen i god tid, vilket kan användas för att informera besökare.
Du kan tolka resultaten för att informera framtida experiment eller personaliseringar genom att förstå vad testet ökar. En ökning på cirka 2–3 % är rekommenderat för att säkerställa att testet verkligen är värdefullt. Om du inte ser någon sådan ökning kan du upprepa det ursprungliga testet genom att byta ut den ursprungliga utmärkelsen mot en ny.
Placeringen av utmärkelser för rabatterade priser
Placering av testutmärkelser på både kategorisidor och PDP-sidor:
- Kategorisidor: Visa utmärkelser bredvid produktposter eller inom produktkort.
- PDP-sidor: Visa utmärkelser nära produktpriset eller knappen Lägg till i kundvagnen.
Den här tekniken låter dig mäta effekten på konverteringsgraden och användarbeteendet för att se vilken sida som driver önskat resultat.
Framgången beror helt och hållet på det som organisationen anser vara nyckeltal. Vissa kanske vill se en högre klickfrekvens från kategorier till PDP-sidor medan andra vill se fler varor placerade i kundvagnen eller en högre övergripande konvertering. Oavsett organisationens nyckeltal för framgång, är nyckeltal som riktmärken det bästa sättet för en organisation att växa och utveckla sina strategier för optimering och personalisering.
Placeringen av utmärkelser för kostnadsfri frakt
Testa var du bör visa utmärkelser för kostnadsfri frakt:
- Kundvagnen: Visa användare vilka produkter som är relaterade till dem i kundvagnen och erbjud kostnadsfri frakt för att driva ytterligare tillägg i kundvagnen under betalningsprocessen.
- PDP-sidor: Uppmuntra konverteringar genom att placera utmärkelser nära produktpriser.
- Kategorisidor: Utmärk alternativ för kostnadsfri frakt.
Den här tekniken låter dig utvärdera vilken placering av utmärkelser som genererar flest konverteringar.
Du kan t.ex. lägga till utmärkelsen Kostnadsfri frakt för artiklar som kostar 50 USD eller mer. Om det här visas på en PDP-sida påverkar det troligtvis kundens beteende genom att göra det mer sannolikt att denne slutför ett köp. Utmärkelser med kostnadsfri frakt kan även skilja sig åt när det gäller segment eller produktkategorier.
Använda Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek för att identifiera möjligheter för personalisering
Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek säkerställer att din aktivitet har den mängd besökare som behövs för att du ska kunna nå dina mål. När du kör en manuell A/B-testaktivitet, till skillnad från automatisk tilldelning, kan du med Target-kalkylatorn för urvalsstorlek fastställa den provstorlek som krävs för ett lyckat test. Eftersom ett manuellt A/B-test är ett traditionellt test ger Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek en ungefärlig uppskattning av den provstorlek som behövs.
När du vet vad du vill testa, såsom utmärkelser, kan du använda kalkylatorn för urvalsstorlek för att identifiera var du kan testa effektivt på en webbplats eller i en app.
Så använder du Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek
- Gå till Adobe Target-kalkylatorn för urvalsstorlek.
- Ange konfidensnivån till 95 %. Om samma undersökning upprepas flera gånger, med samma metod, ska cirka 95 av 100 av dessa ge ett faktiskt sant resultat.
- Ange statistisk giltighet till 80 %. Det här innebär att om effekten är verklig och minst lika stor som du bryr dig om, har testet en chans på cirka 8 av 10 att hitta den.
- Ange rätt antal erbjudanden, inklusive kontroller. Vanligtvis är det här inställt till 2.
- När du har identifierat sidor med hög trafik och konverteringsgrader ska du ta sidans antal unika besökare och dividera det med antalet dagar i datumintervallet (dvs. om datumintervallet omfattar de senaste 30 dagarna, dividerar du antalet unika besökare med 30). Du ska ange resultatets värdet under Totalt antal besökare per dag.
- Identifiera baslinjevärdet för konverteringsgraden genom att ta antalet lyckade slutförda formulär per sida och dividera det med antalet unika besökare på sidan (dvs. antal slutförda formulär/antal unika besökare).
- När du har angett alla datavärden ska du kontrollera hur många veckor det kommer att ta att slutföra testet. Fokusera på att identifiera sidor med värden där testet tar högst 20 veckor att slutföra.
Omvandla kalkylatorns utdata till en färdplan för testning och personalisering
När du har skapat en tabell som liknar ovanstående kan du identifiera sidor med den högsta konverteringsgraden för att identifiera specifika sidor som erbjuder möjligheter till personalisering. Om en sida till exempel visar en konverteringsgrad för slutförda formulär bör du använda den här sidan för att köra ett A/B-test. Dessutom kan du fortsätta att identifiera möjligheter till personalisering på specifika sidor genom att övervaka förändringar i konverteringsgraden.
Börja med de sidor som har högst trafik för att identifiera och prioritera vilka sidor som ska testas först. Sidorna med högst trafik säkerställer att testet har ett stort urval som räcker för att du ska känna dig säker på resultatet, så att du inte väntar under ett antal oroande veckor för att komma till en slutsats. Om du har en bra testidé för en specifik sida, som inte är en av de mest besökta, skulle jag ändå uppmana dig att prova på!
Sedan vill du koppla experiment med utmärkelser till dessa sidor. Du kan till exempel bestämma dig för att placera utmärkelser med Kostnadsfri frakt på hemsidan för att locka besökare att stanna kvar på webbplatsen och bläddra igenom de artiklar som har kostnadsfri frakt.
Slutligen vill du säkerställa att de A/B-tester som vinner utvecklas till en långvarig personalisering. Om du till exempel ser att utmärkelser med Kostnadsfri frakt fortsätter att driva beställningar och intäkter, vecka efter vecka, och har nått en ökning på 2–3 % med en fullständig urvalsstorlek, vill du säkerställa att testet fortsätter att köras på lång sikt.
Föra samman resultaten
För att gå över allt igen, använd kalkylatorn för urvalsstorlek för att hitta sidor med hög potential. Sedan ska du använda iterativa tester med utmärkelser för att låsa upp intäkter. Till sist kan du använda den här kunskapen för att skapa personalisering och iterera efter behov. Om du itererar baserat på resultaten skapas en kontinuerlig tillväxt för organisationen som driver optimering och personalisering i stor skala.