Testy A/B w opisach produktów.

Jak wiadomo niewielka zmiana jednego elementu opisu produktu może znacząco wpłynąć na wzrost konwersji. Efekt wprowadzenia teoretycznie „fajnego” pomysłu, może okazać się także klapą…

Na szczęście na rynku jest coraz więcej dostępnych narzędzi pomagających optymalizować konwersję. Pozwalają nam one sprawdzić, czy zmiana będzie mieć rzeczywiście pozytywny efekt, a nawet jeśli to… czy to się po prostu opłaca. O jednym z nich opowie Igor Czajkowski, reprezentujący platformę Marketizator.

Wiele e-sklepów w kwestii zbierania danych analitycznych pozostaje na etapie samego Google Analytics. Czy takie podejście w większości biznesów jest wystarczające, czy jednak coś można przez to stracić?

Jeśli chodzi o dane ilościowe to uważam że GA jest absolutnie wystarczającym narzędziem dla 99% sklepów. Problem jaki dostrzegam to w większości przypadków sklepy nie wykorzystują możliwości jakie to narzędzie daje, a najbardziej karygodne błędy to brak implementacji modułu e-commerce, śledzenia wyszukiwarki i brak zdefiniowanych celów a szczególnie lejka sprzedażowego. Poza tym sklepy bardzo rzadko śledzą zdarzenia, a to ogranicza możliwości analizy co wpływa na konwersje. Kolejna sprawa to fakt, że GA daje nam tylko dane ilościowe, a ciągle nie wiadomo dlaczego użytkownicy zachowują się tak, a nie inaczej. Wobec tego potrzebujemy danych jakościowych i odpowiednich narzędzi do zbierania takich danych jak np. ankiety, heatmapy, clicktracking, scrolltracking, eyetracking, badania z użytkownikami. Moim zdaniem niezbędne minimum to ankiety.

Obecnie w erze Big Data problemem nie jest brak danych, tylko raczej łączenie ich z różnych źródeł, wybór tych właściwych i przełożenie tego na skuteczne działania marketingowe. Na jednym z Waszych przykładów wdrożenia widziałem, że klientowi z Krakowa (w którym aktualnie padał śnieg) przeglądającemu opis produktu, potrafiliście wyświetlić baner nie tylko ze specjalnym kodem rabatowym, ale przede wszystkim z obrazkiem w tle przedstawiającym… Sukiennice zasypane śniegiem. Czy narzędzia typu Marketizator potrafią już dzisiaj łączyć wiedzę o kliencie zebraną z różnych źródeł? (GA, Facebook, historia zakupów).

Marketizator sam zbiera ogromną ilość danych na temat odwiedzających i ich zachowania w witrynie, a więc dzięki temu możemy dokładnie segmentować po zachowaniu, źródle pochodzenia, poprzednich transakcjach, czy odpowiedzi na pytanie w ankiecie. W tym zakresie integracja z GA nie jest potrzebna, ale oczywiście ona istnieje ale w kierunku wysyłania wszystkich danych do GA na temat zdarzeń zmienionych w Marketizatorze. Z integracją z social media jest jeden zasadniczy problem – w zasadzie nie ma możliwości wyciągnięcia danych z Facebooka na temat odwiedzających witrynę sklepu. To co możemy śledzić to kliknięcie w przycisk „lubię to” w witrynie sklepu i podpiąć pod to cel definiowany i śledzony w Marketizatorze. Mamy też integrację z SalesManago i możemy poprzez API pobierać parametry i tagi z tej aplikacji np. mówiące o poziomie rabatowym jaki ma dany użytkownik w sklepie, czy jego „lead scoringu”. Jeśli chodzi o historię zakupów to jest ona zbierana przez Marketizatora, ale oczywiście od momentu wdrożenia tego narzędzia do witryny. Mamy też możliwość pobierania danych z platformy do monitorowania cen konkurentów danego sklepu internetowego i dzięki temu odpowiednie wykorzystanie tych informacji na stronach sklepu w czasie gdy użytkownik ogląda wybrany produkt. Trwają prace nad kolejnymi integracjami, które dadzą jeszcze więcej możliwości łączenia danych z różnych źródeł.

Jakie muszę spełnić wymagania techniczne aby móc uruchomić testy A/B, ankiety, personalizację?

Wystarczy na każdej stronie witryny, na początku sekcji head umieścić javascript – tzw. kod śledzący, który można pobrać po zalogowaniu się do panelu klienta Marketizator.

Za pomocą Waszego narzędzia można łatwo przeprowadzać testy A/B na karcie produktów, porównując np. wyniki dwóch wariantów kolorystycznych przycisku z koszykiem zakupowym. Jakie inne elementy strony produktowe są poddawane najczęściej testom?

Po pierwsze za pomocą Marketizatora można zmienić dowolny element na dowolnej stronie sklepu. Jeśli chodzi o strony szczegółowe produktu to najczęściej testuje się położenie i wygląd przycisku „dodaj do koszyka”, umiejscowienie i wygląd informacji o kosztach wysyłki i dostępności produktu; rozmiary zdjęć; umiejscowienie rekomendacji do cross i upsellingu.

W sklepach internetowych mamy zazwyczaj całą listę poszczególnych elementów do przetestowania i optymalizacji. Od czego zacząć, aby nie przesadzić w żadną stronę i nie wysnuć zbyt wcześnie pochopnych wniosków? Jakie są dobre praktyki w testach A/B, które rekomendujesz?

To rozległy temat. Rekomenduję podejście następujące: badania eksperckie i jakościowe  hipotezy  testy  weryfikacja testów. Badania eksperckie to najprostsza forma wysnucia hipotez. Ekspert od użyteczności przegląda taką stronę i bazując na własnej wiedzy i doświadczeniu wysnuwa hipotezy dotyczące zmian. Badania jakościowe to minimum heatmapy, dzięki którym będziemy mogli zobaczyć co klikają użytkownicy. Poza tym wskazane są badania z użytkownikami – chociaż z 10 osobami. One niejednokrotnie dają świetne wnioski na temat priorytetów co należy przetestować w pierwszej kolejności. No i na koniec same testy muszą być przeprowadzone zgodnie ze sztuką, a więc tak aby osiągnąć 95% ufności statystycznej i nie kończyć testu w czasie krótszym niż jeden cykl sprzedażowy (zwykle to tydzień w e-commerce).

Czy Twoim zdaniem, jesteśmy już na takim etapie rozwoju technologii, że możemy naszym klientom prezentować mocno spersonalizowane treści opisów produktów, nie tylko jeśli chodzi o jeden czy dwa elementy, ale praktycznie całość komunikatu. Mam tu na myśli taką sytuację, kiedy system rozpoznaje takie podstawowe dane jak płeć/wiek klienta i niemalże „na żywo” dobiera główne CTA, zna upodobania kolorystyczne i naszą historię zakupów.

Musimy takie dane jak płeć i wiek skądś dostać by na tej podstawie zrobić segmentację, a potem personalizację do danych segmentów. Jeśli takie dane są zbierane przez sklep czy daną firmę jak np. w przypadku firm ubezpieczeniowych to możemy nawet wykonać specjalną integrację i takie dane pobierać z zewnętrznych systemów poprzez API. Ale do personalizacji możemy wykorzystywać dużo więcej parametrów w tym jak dana osoba zachowuje się na naszej stronie lub co robiła, czy kupowała podczas poprzednich wizyt. Technicznie możemy zmieniać przekaz na każdej stronie przy użyciu Marketizatora. Oczywiście kwestią do rozważenia jest ilość pracy jaką trzeba włożyć w tworzenie setek czy tysięcy personalizacji i opłacalność tego.

Konkretny przypadek: jako właściciel sklepu internetowego z bazą 1000 produktów, postanowiłem zainwestować w stworzenie od podstaw 100 opisów, ale najpierw chciałbym przeprowadzić testy A/B, które by potwierdziły na ile ta inwestycja byłaby opłacalna. Docelowo chciałbym rozbudować całą bazę produktów, ale najpierw muszę znać wyniki z tej próby. Jak wygląda współpraca z taką firmą jak Wasza krok po kroku?

W takim przypadku dla każdego produktu trzeba zrobić osobny test A/B, czyli w sumie 100 testów A/B. Istotne jest to czy ruch na każdej z tych stron jest wystarczający do tego by uzyskać wynik o odpowiedniej ufności statystyczne, no i minimalna próbka powinna wynosić 100 konwersji dla danego produktu. To pokazuje, że takie testy A/B opisów konkretnych produktów sprawdzą się tylko przy przy produktach które interesują klientów, czyli są wystarczająco często wyświetlane – tysiące razy w trakcie trwania testu. Musiałbym uzyskać dostęp do konta GA i przykładowych url stron produktów by móc ocenić, czy testy A/B mają w tym przypadku sens.

Dlaczego obecnie tak niewiele sklepów internetowych w Polsce, korzysta z takich narzędzi do personalizacji treści marketingowej jak Marketizator? Co jest główną przyczyną, koszty wdrożenia, poziom skomplikowania czy też po prostu zwyczajnie brak świadomości i nastawienia na optymalizację?

Ponieważ 13 lat byłem właścicielem sklepu internetowego to znam pewnie większość powodów 😉 . Są trzy główne. Po pierwsze brak świadomości, że coś takiego można w ogóle robić w tak prosty sposób. Po drugie brak pomysłów jak można z takich narzędzi korzystać, jak przekuć to na dodatkowy przychód. Trzeci powód to inne priorytety, a więc zawsze jest coś innego ważniejszego do zrobienia niż optymalizacja sklepu internetowego.

Czy mógłbyś zaprezentować kilka spektakularnym wyników testów czy też personalizacji, w których niewielka zmiana na stronie produktu albo listingu, przyniosła znaczną optymalizację wyników?

Oto przykład związany z optymalizacją strony produktowej:

Więcej naszych case studies opisaliśmy tutaj: http://www.marketizator.pl/realne-przyklady

Masz wieloletnie doświadczenie związane z branża e-commerce i pewnie też nie małe jako e-konsument. Z perspektywy tego drugiego, bardziej przeraża Cię liczba danych związana z Tobą, która w coraz większym jest analizowana i wykorzystywana czy wręcz przeciwnie, uważasz że dzięki temu e-biznesy mogą lepiej zaoferować to, czego rzeczywiście potrzebujesz?

Jako e-klient nie mam problemów z tym jakie dane zbiera sklep na mój temat bo mam świadomość co jest zbierane. Ale wiem też że gros internautów takiej świadomości nie ma. Jeśli sklep umie te dane wykorzystać jako np. rekomendacje behawioralne to dla mnie jako użytkownika tylko korzyść bo skraca to czasami moja drogę do znalezienia produktów.