Как использование A/B тестирования увеличивает конверсии и продажи на маркетплейсах

Обновлено:

Время на прочтение3 мин.

Рассмотрим A/B тестирование на маркетплейсах – метод, который стал ключевым инструментом в арсенале маркетологов для оптимизации продаж.

Как A/B тестирование увеличивает продажи на маркетплейсах

Маркетплейсы стали неотъемлемой частью стратегии продаж для предпринимателей по всему миру. Но с большими возможностями приходят и большие вызовы, особенно когда речь идет о стоящей перед каждым продавцом задаче – увеличении конверсии в рамках жесткой конкуренции.

Основы A/B тестирования

A/B тестирование, также известное как сплит-тестирование, – это процесс, при котором две или более версии карточки товара (или любого другого маркетингового актива) сравниваются по эффективности с целью выяснить, какая из них лучше работает, то есть приводит к большему количеству конверсий.

Этот метод позволяет предпринимателям и маркетологам принимать обоснованные решения на основе данных, а не гипотез.

Планирование A/B теста на маркетплейсе

Для повышения конверсии на маркетплейсах можно тестировать практически любой элемент страницы продукта. Например:

  • Название товаров: Тестирование различных формулировок названий может помочь определить, какие ключевые слова и фразы наиболее привлекают внимание покупателей. Например, сравнение названия, акцентирующего на основной характеристике товара, против названия, подчеркивающего его преимущество или ценность для покупателя, может показать, что лучше стимулирует переходы на карточку товара.
  • Описания товаров: Сравнивая краткие и лаконичные описания с более подробными и информативными, можно выявить, какой стиль описания лучше соответствует ожиданиям вашей целевой аудитории и способствует принятию решения о покупке.
  • Изображения товаров: Тестируя разные типы изображений (например, фотография применения товара против стандартного изображения продукта), можно определить, какие визуальные подходы наиболее эффективны в привлечении внимания и увеличении конверсии.
  • Рекламные предложения: Тестируя различные виды предложений, такие как скидки, бонусы, можно выявить, какие из них лучше всего стимулируют конверсию. Например, сравнение эффективности скидки в 10% против предложения "купи один, получи второй со скидкой" может показать, что более эффективно увеличивает объем продаж.
  • Формулировки призыва к действию (CTA): Тестирование разных формулировок и дизайна CTA на карточке товара может выявить, какие варианты наиболее эффективно побуждают покупателей к действию.
Контроль просмотров карточек товара на маркетплейсах

Анализ и интерпретация результатов A/B тестирования

После завершения A/B тестирования, наступает главный этап анализа и интерпретации собранных данных.

Этот этап помогает не только понять, какая версия была более успешной, но и почему, предоставляя ценные инсайты для дальнейшего улучшения стратегии продаж.

Рекомендации по анализу данных A/B тестирования

  • Соберите и систематизируйте данные: Убедитесь, что все результаты теста точно зафиксированы и легко доступны для анализа.
  • Оцените статистическую значимость: Используйте статистические методы для определения, являются ли различия между версиями A и B случайными или достаточно значимыми, чтобы сделать обоснованные выводы.
  • Анализируйте ключевые показатели эффективности (KPIs): Сосредоточьтесь на заранее определенных KPIs, таких как конверсия, средний чек, объем продаж, и оцените, как изменения влияют на каждый из них.
  • Делайте обоснованные выводы: Основываясь на данных, сделайте выводы о том, какие изменения наиболее эффективно способствуют увеличению конверсии и почему.
Контроль добавления товаров в корзину

Статистическая значимость является ключевым элементом при интерпретации результатов A/B тестирования.

Она позволяет оценить, насколько можно доверять полученным результатам при принятии решений о внесении изменений в стратегию продаж. Важно понимать, что даже небольшие улучшения в конверсии могут оказать значительное влияние на общую прибыльность, особенно при большом объеме продаж.

В статистике величину переменной называют статистически значимой, если мала вероятность случайного возникновения этой или ещё более крайних величин.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Статистическая_значимость

Внедрение изменений на основе результатов теста

После того как анализ показал, какие изменения являются более эффективными, пришло время внедрить эти изменения в вашу стратегию продаж на маркетплейсах.

  • Масштабируйте изменения: Примените успешные изменения не только к тестируемым элементам, но и к подобным элементам на других карточках товара или в других маркетинговых материалах.
  • Мониторинг и адаптация: После внедрения изменений продолжайте мониторинг ключевых показателей продаж на маркетплейсах для оценки долгосрочного влияния на продвижение ваших карточек товара, их конверсию и при необходимости проводите дополнительные корректировки.
  • Документируйте процесс и результаты: Записывайте все этапы процесса A/B тестирования и его результаты в разрезе каждого маркетплейса раздельно для будущего использования и обучения команды.
Контроль конверсий из просмотра в корзину

Применяя A/B тестирование для оптимизации карточек товаров и маркетинговых сообщений, предприниматели и маркетологи не только увеличивают конверсию, но и глубже понимают свою аудиторию, что позволяет создавать более целенаправленные и эффективные продажи на маркетплейсах.

Трудности при проведении A/B тестирования

A/B тестирование — мощный инструмент в арсенале маркетолога, но как и любой маркетинговый инструмент, он имеет свои проблемы и сложности. Понимание этих препятствий и разработка стратегий для их преодоления могут значительно увеличить эффективность ваших тестов и обеспечить более точные результаты.

Недостаточный объем трафика

Один из наиболее распространенных вызовов при A/B тестировании — это недостаточный объем трафика на вашей карточке товара, что затрудняет получение статистически значимых результатов.

Решение: Если трафик недостаточен, рассмотрите возможность увеличения продолжительности теста. Это позволит собрать больше данных и повысить надежность результатов.

Контроль просмотров карточек товаров

Влияние внешних факторов

Сезонность, текущие маркетинговые кампании и другие внешние факторы могут искажать результаты A/B тестирования, делая трудным определение причин изменений в конверсии.

Решение: Планируйте тесты так, чтобы минимизировать влияние внешних факторов. Например, избегайте проведения тестов в периоды высокой сезонности или во время крупных рекламных кампаний. Также полезно проводить контрольные тесты для сравнения результатов до и после маркетинговых акций.

Выбор неправильных метрик

Выбор нерелевантных или второстепенных метрик для оценки результатов A/B тестирования может привести к неправильным выводам и решениям.

Решение: Перед началом тестирования четко определите цели вашего теста и соответствующие им ключевые показатели эффективности (KPIs). Это поможет сосредоточиться на измерении тех аспектов, которые действительно важны для успеха вашего бизнеса.

Контроль отмененных заказов

Статистическая значимость

Достижение статистической значимости — ключевой элемент успешного A/B тестирования, но его часто игнорируют или неправильно интерпретируют.

Решение: Используйте статистические инструменты, чтобы правильно оценить значимость ваших результатов. Убедитесь, что у вас достаточно данных для достижения статистической значимости, прежде чем делать какие-либо выводы.

Подведем итоги

С правильным подходом A/B тестирование станет ценным инструментом для оптимизации вашей стратегии продаж на маркетплейсах и увеличения конверсии, позволяющий предпринимателям и маркетологам принимать свои решения на данных, а не гипотезах.

Чтобы упростить процесс отслеживания ключевых показателей продаж, мы разработали наш сервис аналитики и анализа на маркетплейсах. Этот инструмент предназначен для помощи владельцам бизнеса, руководителям, менеджерам и маркетологам в быстром и наглядном получении всех необходимых данных о продажах с различных платформ в одном месте.

Всем новым пользователям сервиса доступен бесплатный полнофункциональный пробный период на 14 дней.