Pri prevádzke e-shopu treba robiť nespočetné množstvo rozhodnutí, ktoré môžu priamo ovplyvniť správanie zákazníkov. Dnes je už všeobecne prijímaný názor, že nie je jedno, aká produktová fotografia víta návštevníka, nakoľko výrazné je tlačidlo na vloženie do košíka, ani to, v akej forme sa oplatí komunikovať dopravu zdarma a zľavy z cien. Obchodníci sa väčšinou spoliehajú na vlastné skúsenosti alebo na riešenia odpozorované u konkurencie, pritom to, čo sa osvedčí v jednom e-shope, nemusí byť pri inom okruhu zákazníkov rovnako účinné.
A/B testovanie pomáha v tom, aby sme e-shop nemenili len na základe pocitov, ale videli aj to, ako zákazníci reagujú na jednotlivé riešenia. Môžeme vyskúšať napríklad dve rôzne verzie tej istej stránky a z výsledkov sa ukáže, ktorá funguje z pohľadu predaja lepšie. Netreba sa pritom nevyhnutne púšťať do veľkých prestavieb. Často stačí upraviť jediný prvok, aby sme lepšie pochopili správanie zákazníkov a našli, čo sa oplatí zmeniť v záujme väčšieho počtu objednávok.
Táto metóda môže byť užitočná pre e-shopy, ktoré už pravidelne prijímajú návštevníkov, ale z existujúcej návštevnosti by chceli dosiahnuť vyššie tržby. V takej situácii sa môže zdať samozrejmé minúť viac peňazí na reklamu, pritom sa oplatí najprv dôkladnejšie preskúmať fungovanie e-shopu. Možno prichádza dosť záujemcov, len príliš málo z nich sa dostane až k objednávke. Ak sa podarí zistiť, kde a prečo sa zákazníci zasekávajú, predajné výsledky sa môžu zlepšiť aj bez navýšenia reklamného rozpočtu.
Ako funguje A/B test v e-shope?
Podstatou A/B testovania je, že vyskúšame dve verzie tej istej stránky alebo funkcie, a to súčasne. Návštevníkov náhodne rozdelíme do dvoch skupín: jedna vidí pôvodnú verziu „A“, druhá upravenú verziu „B“. Tak môžeme porovnať, ktoré riešenie prináša lepšie výsledky.
Vezmime si jednoduchý príklad! Na produktovej stránke je momentálne na nákupnom tlačidle text „Do košíka“, ale zaujíma nás, či by s textom „Vložiť do košíka“ nakupovalo viac ľudí. Namiesto toho, aby sme tlačidlo prepísali pre všetkých, polovici návštevníkov ukážeme starú a druhej polovici novú verziu.
Počas testu môžeme sledovať, v ktorej skupine vloží viac ľudí produkt do košíka a koľkí sa nakoniec dostanú až k objednávke. Samozrejme, na základe niekoľkých nákupov sa ešte neoplatí vyvodzovať závery. Na posúdenie, či za rozdielom naozaj môže stáť úprava, je potrebné dostatočné množstvo dát a štatistické vyhodnotenie. Dôležité je, že A/B test nie je jednoduché porovnanie „pred a po“. Ak jeden týždeň beží pôvodná a nasledujúci nová verzia, výsledok môžu ľahko ovplyvniť medzitým zmenené reklamy, zloženie návštevníkov alebo aj výplatné dni. Práve preto sa obe verzie oplatí testovať súčasne, na náhodne vytvorených, porovnateľných skupinách návštevníkov.
Čo sa oplatí testovať ako prvé? Nie nevyhnutne farbu tlačidiel
V súvislosti s A/B testovaním sa často spomína zmena farby tlačidiel ako jednoduché, ľahko vyskúšateľné riešenie. V e-shope to však väčšinou nie je najdôležitejšia otázka. Oveľa ďalej sa dostaneme, ak sa najprv pozrieme, kde sa zákazníci zasekávajú a v ktorej fáze nákupného procesu sa ich najviac otočí späť.
Ak si napríklad veľa ľudí prezerá produkty, ale do košíka sa dostane len máločo, môže sa oplatiť experimentovať s produktovými fotografiami, popismi alebo so zobrazením ponúk. Iná je situácia, keď si návštevníci síce naplnia košík, ale objednávku už nedokončia. Vtedy treba skôr hľadať odpoveď na to, čo ich zadržiava; možno sú náklady na dopravu príliš vysoké, nenachádzajú zaužívaný spôsob platby, alebo sa objednávka jednoducho skladá z priveľa krokov.
Štatistiky návštevnosti a predaja v Sellviu, údaje o hodnote košíka a analytické integrácie môžu pomôcť zistiť, kde sa oplatí začať skúmať. Tak nemeníme e-shop naslepo, ale najprv sa venujeme problémom, na ktoré upozorňujú aj dostupné dáta.
Na produktovej stránke môže o nákupe rozhodnúť aj jediná informácia
Keď si niekto prezerá kartu produktu, s veľkou pravdepodobnosťou má už počiatočné zorientovanie za sebou. Vie, čo približne hľadá, ale o nákupe ešte nemusí byť rozhodnutý. Vtedy môže veľa znamenať aj to, s akými obrázkami sa stretne, ako ľahko nájde údaje, ktoré sú pre neho dôležité, a či dostane odpoveď na otázky, pre ktoré je ešte neistý. A/B testovaním sa dajú skúmať práve tieto zdanlivo drobné, no často rozhodujúce rozdiely.
Vezmime si napríklad produktové fotografie; v e-shope s oblečením môže veľa pomôcť, ak zákazník vidí vybraný kus oblečenia aj na modelke, pri technických produktoch však často dávajú viac použiteľných informácií detailné zábery zblízka. Ani pri popisoch produktov nemusí fungovať lepšie dlhší text. Možno obsahuje všetky potrebné údaje, len je v ňom ťažké nájsť podstatu. V inej verzii sa môžu dostať dopredu najdôležitejšie vlastnosti a praktické výhody. Či to naozaj prinesie viac nákupov, to sa už oplatí rozhodnúť testovaním.
S možnosťami správy produktov a úprav obsahu v Sellviu sa jednotlivé verzie dajú pripraviť pomerne jednoducho, pričom môžu pomôcť aj nástroje na tvorbu obsahu založené na AI. Treba však povedať, že vytvorenie dvoch rôznych produktových stránok ešte neznamená A/B test; treba sa postarať aj o to, aby verzie videli vhodne oddelené, porovnateľné skupiny návštevníkov.
Často závisí od celkom všedných informácií, či zákazník nakoniec odošle objednávku; kedy mu produkt dorazí, je na sklade, aká záruka sa naň vzťahuje a čo sa stane, ak predsa len nesplní očakávania? Na tieto otázky sa oplatí dať dobre viditeľnú odpoveď už na produktovej stránke. Ľahko sa môže stať, že premyslenejšie umiestnenie informácií o doprave, skladovej dostupnosti alebo záruke zlepší konverziu viac než úplne prepracovaná produktová stránka.
Stránky kategórií: nájdu zákazníci ľahko to, čo hľadajú?
Často na to zabúdame, ale v e-shope ponúkajúcom stovky či tisíce produktov môže mať kvalita navigácie výrazný vplyv aj na predaj; návštevníci často prichádzajú bez konkrétnej predstavy, preto na nájdenie vhodného produktu potrebujú vyhľadávanie, filtrovanie a porovnávanie. Oplatí sa testovať predvolené poradie produktov, veď nie je jedno, či sa do popredia dostanú populárne produkty, novinky alebo rebríček predajnosti. Podobne dôležitou otázkou je, ktoré možnosti filtrovania sa majú zobraziť okamžite a ktoré je vhodné umiestniť do rozbaľovacieho menu.
Funkcie Sellvia na správu kategórií, produktových variantov a filtrov podporujú vytvorenie prehľadného produktového katalógu, zatiaľ čo prispôsobiteľné dizajnové riešenia pomáhajú prispôsobiť vzhľad potrebám zákazníkov.
Nezabúdajme, mimoriadne dôležité je preveriť použiteľnosť na mobile, veď stránka kategórie, ktorá na stolnom počítači funguje dobre, sa na telefóne môže ľahko stať preplnenou, preto sa na A/B testovanie môže hodiť aj jednoduchosť navigácie, dostupnosť filtrov a informačný obsah produktových kariet.
Podmienky dopravy a pokladňa – kde sa nákupný zámer ľahko stratí
Už viackrát sme sa odvolávali na súhrn výskumov opustenia košíka od Baymard Institute, podľa ktorého sa takmer 70 percent online košíkov neskončilo transakciou. Údaj postavený na výsledkoch 50 výskumov dobre ukazuje, aký veľký význam má nákupný proces. Hoci sa mnohí len informujú alebo porovnávajú ceny, nečakané náklady na dopravu, chýbajúce platobné metódy a komplikovaný proces v pokladni dokážu zákazníkov skutočne odradiť.
Oplatí sa vyskúšať, či sa k objednávke dostane viac zákazníkov, ak už na produktovej stránke vidia, koľko stojí doprava alebo kedy môžu čakať balík. Vhodné je otestovať aj to, či sa miera nákupov zlepší, keď je viac na očiach možnosť prevzatia v balíkomate alebo platba kartou.
Sellvio sa dá prepojiť s viacerými platobnými a prepravnými službami a Sellvio Pay a Sellvio Express uľahčujú aj ich správu, takže obchodníci majú väčší manévrovací priestor v tom, aké možnosti platby a prevzatia ponúknu svojim zákazníkom.
Do procesu v pokladni sa však neoplatí zasahovať nepremyslene, nevydarený test môže ľahko spôsobiť výpadok objednávok. Lepšie je najprv sa pozrieť, či záleží na tom, kde a v akej forme sa zobrazujú informácie súvisiace s dopravou a platbou. Na samotný platobný proces je vhodné siahnuť len vtedy, keď sme úpravy vopred dôkladne preverili.
Akcie a kupóny: nevyhráva nevyhnutne väčšia zľava
Dobre trafená akcia dokáže výrazne zdvihnúť obrat e-shopu, ale zo samotného počtu objednávok sa ešte nedozvieme, nakoľko sa zľava oplatila. Ľahko sa napríklad môže stať, že všeobecná 10-percentná zľava privedie viac zákazníkov než kupón na 3 000 forintov, ktorý sa dá uplatniť len nad určitou hodnotou košíka. Pre obchodníka však môže byť lepším obchodom to druhé, ak zákazníci vďaka nemu vložia do košíka viac produktov.
V správcovi kupónov Sellvia sa dá nastaviť viac druhov zliav. Môžeme dať percentuálnu zľavu alebo pevnú sumu, určiť minimálnu hodnotu košíka, ale použitie kupónov môžeme obmedziť aj na jednotlivé produkty, kategórie či výrobcov. Okrem toho sa akcie dajú časovať a nákup možno podporiť aj množstevnými zľavami, takže pri každej promócii netreba používať to isté riešenie, ale dá sa vyskúšať, ktoré prinesie najlepší výsledok.
A/B testom sa dá pozrieť aj to, na ktorú akciovú ponuku zákazníci reagujú lepšie. Môže sa oplatiť porovnať napríklad rôzne hranice dopravy zdarma, kupóny alebo zľavy. Pri vyhodnocovaní výsledkov však nestačí sledovať, koľko objednávok prišlo alebo koľko tržieb pritieklo, do úvahy treba vziať aj náklady na zľavy a zisk, ktorý na objednávkach zostane. Ľahko sa môže stať, že s akciou prinášajúcou najväčší obrat nakoniec zarobíme menej. Dobre naplánovaný A/B test dokáže poukázať práve na takéto rozdiely.
Čo sa oplatí merať? Konverzný pomer ešte nepovie všetko
Pri A/B testoch najčastejšie sledujeme konverzný pomer. Ten ukazuje, koľkí z návštevníkov sa dostanú k želanej akcii. V prípade e-shopu sa za konverziu zvyčajne považuje nákup, ale rovnako môžeme skúmať aj to, koľkí vložia produkt do košíka, začnú platbu alebo vykonajú inú, pre nás dôležitú operáciu.
Pozrime sa na jednoduchý príklad! Ak z 10 000 návštevníkov vznikne 200 objednávok, hovoríme o 2-percentnom konverznom pomere. Predpokladajme, že po úprave z rovnakého počtu návštevníkov nakúpi už 220 ľudí. To znamená konverziu 2,2 percenta, čiže 10-percentné relatívne zlepšenie. Na prvý pohľad to vyzerá povzbudivo, ale z toho ešte nemožno s istotou vyhlásiť, že zmena sa naozaj osvedčila, pri takejto vzorke totiž podobnú odchýlku môže spôsobiť aj náhoda. Práve preto je dôležité preskúmať výsledky aj zo štatistického hľadiska.
Okrem konverzného pomeru sa oplatí sledovať aj ďalšie čísla. Veľa prezradí napríklad priemerná hodnota košíka, tržba na jedného návštevníka, a ak sú k dispozícii vhodné dáta, aj zisk dosiahnutý na objednávkach. Je totiž zbytočné, že po úprave nakupuje viac ľudí, ak medzitým míňajú menej a e-shop je na tom celkovo horšie.
Dobrým východiskom pre meranie môže byť Google Analytics 4, ktorého e-commerce udalosťami sa dajú sledovať aj jednotlivé kroky nákupného procesu. Udalosť view_item zaznamenáva zobrazenia produktov, add_to_cart vloženia do košíka, begin_checkout začatie procesu v pokladni a purchase nákupy. Samozrejme, to všetko dáva spoľahlivý obraz len vtedy, keď je v poriadku aj nastavenie a kontrola udalostí; len z toho, že sa merací kód Analytics dostal do e-shopu, ešte nie je isté, že vidíme všetky potrebné dáta.
Koľko návštevníkov treba na to, aby bol A/B test spoľahlivý?
Jedným z úskalí A/B testovania je, že výsledok by sme chceli vidieť príliš skoro. Po niekoľkých dňoch sa jedna verzia môže zdať lepšou, ale tým ešte zďaleka nie je isté, že by aj dlhodobo priniesla viac nákupov. Platí to najmä vtedy, keď hovoríme len o niekoľkých desiatkach objednávok a snažíme sa preukázať pomerne malý rozdiel.
Pozrime sa na príklad. Majme e-shop, kde zo sto návštevníkov objednajú v priemere dvaja, čiže konverzný pomer je 2 percentá. Predpokladajme, že zmenou by sme ho chceli zvýšiť na 2,2 percenta. Rozdiel sa na prvý pohľad nezdá veľký, zo štatistického hľadiska však práve preto treba veľa dát. Pri klasickom obojstrannom teste, počítajúc s 5-percentnou hladinou významnosti a 80-percentnou štatistickou silou, je potrebných približne 80-tisíc návštevníkov na verziu. Celkovo teda treba zhruba 160-tisíc návštev na to, aby sme takýto rozdiel dokázali preukázať s primeranou spoľahlivosťou. V prípade menšieho e-shopu to môže znamenať aj niekoľkomesačné testovanie.
Oplatí sa preto zvážiť, čo vôbec testujeme. Ak je návštevníkov málo, nemá veľký zmysel skúmať každú drobnú úpravu samostatným A/B testom. Účelnejšie je sústrediť sa na zmeny, ktoré môžu priniesť naozaj citeľné zlepšenie. A na nájdenie najdôležitejších problémov nie je nevyhnutne potrebný štatistický test: veľa sa dá zistiť aj zo spätnej väzby zákazníkov alebo z testu použiteľnosti.
Ako môžeme robiť A/B test v e-shope Sellvio?
Sellvio ponúka viacero možností, ktoré sa oplatí využiť, ak chceme zlepšiť konverzný pomer e-shopu. Môžeme upraviť vzhľad, prepracovať obsah produktových stránok, vyskúšať rôzne kupóny či promócie a z predajných štatistík získame obraz o výsledku zmien. To všetko predstavuje dobré východisko na prípravu A/B testov.
Na meranie správania návštevníkov sa so systémom Sellvio dá prepojiť Google Analytics aj Google Tag Manager. So správnymi nastaveniami tak môžeme sledovať aj to, ako zákazníci e-shop používajú, s ktorými prvkami interagujú a kde nákup prerušia. Pomoc s nastavením merania udalostí v GA4 a GTM nájdeme aj v databáze znalostí Sellvia. Ak chceme správanie návštevníkov spoznať ešte podrobnejšie, môžeme použiť aj nástroje ako Hotjar, Smartlook alebo Inspectlet. Z nich sa napríklad môže ukázať, na ktorej stránke zákazníci zneistejú alebo aké problémy s použiteľnosťou im sťažujú objednávku. Treba si však dať pozor, že meranie správania návštevníkov a realizácia A/B testu nie je to isté. Z toho, že Google Analytics zbiera dáta, ešte automaticky nerozdelí návštevníkov do dvoch skupín a nezobrazí im príslušnú verziu. Na to je potrebný samostatný nástroj na správu experimentov alebo vlastný vývoj, ktorý zabezpečí náhodné prideľovanie verzií, identifikáciu testovacích skupín aj štatistické vyhodnotenie výsledkov.
Sellvio môže v tomto uľahčiť predovšetkým prípravu a realizáciu zmien. Keďže obsah produktov, dizajn a množstvo predajných nastavení sa spravuje na jednom mieste, môže byť jednoduchšie pripraviť riešenia, ktoré chceme testovať. A keď sa na základe výsledkov meraní ukáže, ktorá verzia funguje lepšie, jej zavedenie si nemusí vyžadovať vážnejšiu vývojársku prácu.
A/B testovanie nie je jednorazová úloha, ale proces učenia
Z A/B testu sa môžeme veľa naučiť aj vtedy, keď nová verzia nakoniec nepodáva lepší výkon ako predchádzajúca. Ba čo viac, užitočným výsledkom môže byť aj zistenie, že sľubne vyzerajúca úprava by v skutočnosti predaj zhoršila. Tak môžeme nápad zavrhnúť ešte predtým, než by sme na jeho zavedenie vynaložili vážnejší čas alebo peniaze, a medzitým čoraz lepšie spoznávame zvyky vlastných zákazníkov. To je dôležité aj preto, lebo čo sa osvedčilo v inom e-shope, u nás vôbec nemusí fungovať rovnako.
Funkcie správy obsahu, analytické integrácie a biznisové reporty Sellvia môžu pomôcť v tom, aby sme o vylepšeniach nerozhodovali výlučne na základe pocitov. Cieľom samozrejme nie je neustále niečo v e-shope meniť. Oveľa viac stojí za to pochopiť, vďaka ktorým úpravám bude nákup jednoduchší a ktoré prinesú skutočne merateľné zlepšenie predaja.
Úspech dobre fungujúceho e-shopu totiž nemusí spočívať v mimoriadnom vzhľade ani v efektných riešeniach. Prinajmenšom rovnako záleží na tom, ako dobre rozumieme potrebám svojich zákazníkov a čo urobíme s tým, čo sa z ich správania dozvieme. Ak vylepšenia staviame na týchto skúsenostiach, fungovanie e-shopu môžeme urobiť úspešnejším aj z dlhodobého hľadiska.