Рассмотрим случай, когда после добавления товара в корзину, покупатель отправляется дальше смотреть товары. Зачастую, для того, чтобы перейти на «оформление заказа» ему придется вернуться к «корзине», а это — лишний шаг.

Если человек готов оформить заказ, он должен смочь сделать это с любой страницы сайта

Оба варианта призывают к действию, это с точки зрения покупателя, очень хорошо, но кнопка «Купить» («Buy now» ) у неопытных пользователей и даже у некоторых опытных вызывает мысль, что после нажатия на нее начинается оформление заказа. Аналогично и с кнопкой «Заказать». По сравнению с ними, вариант «положить в корзину» подразумевает, что до оформления заказа необходимо будет совершить еще, как минимум, одно действие.

Несмотря на это, вариант «Купить» можно и даже нужно использовать, например:
1) На сайтах, на котором обычно заказывают вещь в одном экземпляре.
2) На сайтах, где покупается какой-либо электронный товар с оплатой с пользовательского счета
3) На сайтах, продающих единственный товар

Вариант «положить в корзину» подходит практически для всех случаев.

А можно посмотреть статистику использования кнопок и на сами кнопки.

P. S. Некоторые находят кнопку «купить» очень агрессивной, тем более, если она большая и красная.

И в заключение добавлю, что найти слабые места поможет Хорошая система сбора статистики и просмотр путей пользователей по сайту.

Главным недостатком таких экспериментов является необходимость иметь такое количество посетителей, при котором будет возможно определить разницу между вариантами с минимальной погрешностью. Определить это количество довольно несложно, следует только провести тест, при котором оба варианты страницы идентичны. Как только показатели по конверту приблизятся друг к другу максимально близко, а так оно и будет, можно останавливать счетчик.

Для проведения эксперимента следует решить еще две задачи. Первая, техническая — это выбрать, по какому принципу сохранять вариант страницы, показанный пользователю — по куки, по айпи или по сессии. В идеале, надо избежать показа одному и тому же пользователю разные варианты страниц. Вторая задача — это метод деления траффика. Для маленьких изменений, обычно используются ратио 50 на 50, оно позволяет получить ответ на вопрос максимально быстро. Для рискованных же экспериментов ратио выбирают как 80 к 20 или даже 90 к 10, а затем, если результат не провален, потихоньку двигают его в сторону равновесия. Для узких экспериментов можно использовать фильтрацию, например, проводить эксперимент только для траффика с поисковых систем, чтобы узнать, какой вариант страницы лучше для такого типа траффика.

О технической стороне вопроса я говорить не хочу, потому что ля проведения эксперимента можно использовать как простой PHP скрипт, который в состоянии написать любой программист, так и дорогостоящий софт, все зависит от объемов.

Несмотря на кажущуюся простоту провести A/B тестирование довольно сложно, проблемы можно разделить на две группы: неправильно проведенный эксперимент и неправильные выводы.

Типичной ошибкой является сравнение двух версий страниц, между которыми не одно, а несколько различий. В случае, если одна из них будет иметь лучшие показатели, станет невозможно сразу сказать, за счет чего они появились. Поэтому рекомендуется делать каждый тест отдельно, выбирая в результате лучший вариант страницы и внося в него очередные изменения.

А/B тест используется для ответа на конкретный вопрос. Зачастую, его проводят для того, чтобы сначала найти какую-нибудь разницу между результами вариантов страниц, а затем уже думать, как использовать полученную информацию.

Еще одной популярной ошибкой являются краткосрочные тесты, при которых один вариант страницы выстреливает по всем показателям. Очень часто выбор этого вариант — ошибка, из-за того, что через эксперимент не прошло достаточное количество траффика. Иногда вариант, который сначала выигрывает, затем оказывается хуже по показателям.

Неправильные результаты также могут дать всплески траффика и его неоднородность, например, в случае покупки рекламы на короткий период или публикации статьи о вашем сайте в каком-либо блоге, появившийся трафик может спутать показания.

Если тест проведен верно, то главное не допустить ошибок в выводах. Чаще всего встречается заблуждение, что в плохих показателях страницы виноват какой-то элемент или фраза в тексте, путем многочисленных изменений показатели сильно улучшить не получается, но причина этого обычно лежит не в самой странице, а в нерелевантном траффике. Это заблуждение, впрочем, не мешает улучшения страницы.

Мешает же повышению эффективности заблуждение в том, что маленький рост каких-либо показателей является случайным. Обычно рост продаж даже на 1-2% является следствием внесенных исправлений. В случаях, если есть подозрение, что какой-то показатель вырос случайно — рекомендую продлить период теста, если изменений не будет, значит вы все-таки увеличили эффективность страницы.

Любой полученный вывод должен основываться на цифрах. Всегда можно сказать о росте продаж, о росте подписок на рассылку или об увеличении количества звонков, но измерить доверие к сайту или другой абстрактный показатель и его изменение в результате теста невозможно.

Кроме того не стоит строить выводов о поведении пользователей на сайте, потому что тест затрагивает только расположение элементов. Можно делать предположения о том, почему пользователи начинают вести себя по-другому, но их состоятельность все равно надо будет доказать потом.

И в заключение, хочу отметить еще один момент. Когда сайт только начинает существовать или показатели сайта неудовлетворительны, то трудно понять, с чего именно начинать изменения в структуре страницы. В таком случае лучшим способом является создание несколько кардинально отличающихся друг от друга макетов, лучший из них следует сделать своим основным полигоном для изменений. Стоит отметить, что именно кардинальные изменения могут внести перелом в плохие показатели страницы.

Кстати, недавно ОЗОН был пойман на тестировании A/B подписей к дополнительным товарам на странице

По заверениям специалиста Авинаша Каушика (Avinash Kaushik) нормальным считается bounce rate между 20 и 50 процентами, чем ниже — тем лучше. С другой стороны, опустить этот показатель ниже 20 процентов крайне сложно, а для некоторых типов сайтов и траффика — вообще невозможно, об этом чуть ниже.

Главное отличие Bounce rate от Exit rate в том, что второй показатель — менее правдивый относительно качества страниц. Так, например, страница завершения заказа может стать одной из самых худших по показателю exit rate. Аналогичная ситуация будет и со статьей, которая окажется последней на сайте. Вообще, самые посещаемые страницы обычно оказываются лидерами по количеству пользователей, покинувших с них сайт.

На его фоне bounce rate выигрывает за счет того, что становится понятно, что пользователь пришедший на страницу либо сразу нашел всё, что искал, либо наоборот чего-то не нашел. Если проанализировать траффик на страницах с максимальным показателем отказов, то можно найти причины такого поведения пользователей и исправить их, посмотрев на страницу с позиции пользователя и подумав, в чем еще он может быть заинтересован после посещения данной страницы, после чего призвать его к действию. Например, на сайте недвижимости показываются похожие квартиры, а на сайте работы — похожие вакансии. Более подробно о улучшении страницы я напишу позже.

Далеко не всегда высокий показатель bounce rate — это повод для паники, все зависит от траффика, который идет на сайт. Для юмористических сайтов с приколами свойствено большое количество отказов, пользователь обычно смотрит только одну страницу, которую им скинули друзья и уходит с сайта, это особенность вирусного маркетинга. Такой же примерно показатель имеют социальные сети, пользователи которых редко посещают больше одной страницы.

Похожая ситуация и с продуктовыми поисковиками, такими как shopping.com для США траффика или Яндекс.Маркет для России. Если вы находитесь в середине поиска и не выигрываете у других по цене, то вряд ли пользователь посетит больше, чем одну страницу продукта. Если же у вас низкая цена или нет значимых конкурентов, то большое количество отказов — это повод задуматься.

Высокий bounce rate свойственен еще и страницам, которые часто запрашивают повторные посетители. То есть, человек, нашедший какой-либо товар на сайте может посетить страницу этого товара еще два-три раза до того, как совершит покупку. Тоже самое относится и к хозяйкам, посещающими страницы рецептов. Кстати, если вы своим подписчикам отправите письмо с ссылкой на новую статью на своем сайте, то она тоже соберет большое количество отказов, потому что постоянным пользователям больше нечего читать на сайте.

Траффик с поисковых систем не всегда является качественным. Например, пользователи которые ищут какой-либо факт, статью или реферат редко задерживаются на сайте. Еще один сегмент некачественного поискового траффика — это пользователи, попавшие на сайт по нерелевантному запросу (например, по запросу «весы» можно найти не только магазин весов, но и гороскопы) или по ошибке (например, пользователь из Петербурга по запросу «японские рестораны» вряд ли задержится на сайте, посвященном Московским ресторанам).

В случаях, когда траффик идет с сайтов по такой же теме и с поисковых систем по релевантным запросам, но показатель отказов все еще высок, требуется исправить страницу О том, как это правильно сделать, я напишу позднее.

Кстати, ходят слухи, что самый используемый поисковик Google использует показатель bounce rate в ранжировании сайтов.

Я постараюсь начать с простых вещей, даже скорее банальных. Предупреждаю сразу, что далеко не всегда мои мысли будут закончены и иметь выводы, некоторые посты будут крайне коротки и поучительны, другие же будут длинными и неоднозначными. Получается, что учебником этот набор постов не назвать, но я к этому и не стремлюсь.

Поехали =)