E-handel og datatesting - dummies

I vekst bruker du testmetoder for å optimalisere webdesign og meldinger slik at den utfører sitt absolutt beste med målgruppene som den er målrettet mot. Selv om test- og webanalysemetoder begge er ment å optimalisere ytelsen, går testingen ett lag dypere enn webanalysen. Du bruker webanalyse for å få en generell ide om interessene til kanalgruppene dine og hvor godt markedsføringsarbeidet ditt lønner seg over tid.

Etter at du har denne informasjonen, kan du gå inn i dypere for å teste variasjoner på levende besøkende for å få empirisk bevis på hvilke design og meldinger dine besøkende faktisk foretrekker.

Testtaktikk kan hjelpe deg med å optimalisere nettstedet ditt eller merkevaremeldinger for økte konverteringer i alle lag i trakten. Testing er også nyttig når du optimaliserer destinasjonssidene dine for brukeraktivering og inntektskonvertering.

Sjekk ut vanlige typer testing i vekst

Når du bruker datainnsikt for å øke veksten for e-handelsvirksomhet, vil du trolig gå inn i de tre følgende testtaktikkene: A / B delt testing, multivariate testing, og museklikk varmekartanalyse.

En A / B deltesting er en optimaliseringstaktikk du kan bruke til å dele variasjoner på nettstedet ditt eller merkevaremeldingen mellom sett med levende målgrupper for å måle svar og bestemme hvilken av de to variasjonene som er best. A / B delt testing er den enkleste testmetoden du kan bruke til optimalisering av nettsider eller meldinger.

Multivariate testing er på mange måter lik den multivariate regresjonsanalysen som jeg diskuterer i kapittel 5. Som multivariat regresjonsanalyse, kan multivariate testing hjelpe deg med å avdekke relasjoner, korrelasjoner og årsakssammenheng mellom variabler og utfall. I tilfelle multivariat testing tester du flere konverteringsfaktorer samtidig over en lengre periode for å avdekke hvilke faktorer som er ansvarlige for økte konverteringer. Multivariate testing er mer komplisert enn A / B delt testing, men gir vanligvis raskere og mer kraftige resultater.

Til slutt kan du bruke museklikkvarmekartanalyser for å se hvordan besøkende svarer på design og meldingsvalg. I denne typen test bruker du museklikkvarmekartet for å hjelpe deg med å optimalisere webdesign og meldingsvalg for å sikre at du gjør alt du kan for å holde dine besøkende fokusert og konvertert.

Landingssider er ment å tilby besøkende liten eller ingen alternativer, unntatt å konvertere eller for å gå ut av siden.Fordi en besøkende har så få muligheter på hva han kan gjøre på en destinasjonsside, trenger du egentlig ikke å bruke multivariate testing eller nettsider med museklikk på varmekart. Enkle A / B splittprøver er tilstrekkelig.

Datavitenskapere som arbeider med veksthacking, bør være kjent med (og vite hvordan man får grunnlag av) følgende testprogrammer:

• Webtrends: Tilbyr en konverteringsoptimaliseringsfunksjon som inkluderer funksjonalitet for A / B-deltesting og multivariate testing.
• Optimistisk: Et populært produkt blant vekst-hacking-fellesskapet. Du kan bruke Optimizely for flertalltesttesting, A / B-deltesting, og multivariate testing, blant annet.
• Visual Website Optimizer: Et utmerket verktøy for A / B delt testing og multivariate testing.

Testing for acquisitions

Oppkjøpstesting gir tilbakemelding på hvor godt innholdet ditt utfører med potensielle brukere i dine forskjellige kanaler. Du kan bruke oppkjøpstesting for å bidra til å sammenligne budskapets ytelse i hver kanal, slik at du kan optimalisere meldingene dine per kanal. Hvis du vil optimalisere ytelsen til merkevarens publiserte bilder, kan du bruke oppkjøpstesting for å sammenligne bildeytelsen på tvers av kanalene dine også. Til slutt, hvis du vil øke oppkjøpene dine ved å øke brukerhenvisninger, bruker du testing for å optimalisere henvisningsmeldingene dine for henvisningskanaler. Oppkjøps testing kan hjelpe deg å begynne å forstå de spesifikke preferansene til potensielle brukere på kanal for kanal. Du kan bruke A / B-deltesting for å forbedre oppkjøpene dine på følgende måter:

• Optimering av sosiale meldinger: Når du bruker sosialanalyse for å utlede de generelle interessene og preferansene til brukerne i hver av dine sosiale kanaler, kan du Deretter optimaliserer du merkevaremeldingen dine langs disse kanalene ved å bruke A / B-deltesting for å sammenligne overskriftene dine og sosiale medier i hver kanal.
• Optimalisering av merkevare og meldingstjenester: Sammenlign og optimaliser de respektive forestillingene til bilder langs hver av dine sosiale kanaler.
• Optimalisert meldingsmelding: Test effektiviteten av e-postmeldingene dine ved å konvertere nye brukerhenvisninger.

Testing for activations

Aktiveringstest gir tilbakemelding på hvor godt nettstedet ditt og dets innhold utfører når man konverterer overtagne brukere til aktive brukere. Resultatene av aktiveringstesting kan hjelpe deg med å optimalisere nettstedet ditt og destinasjonssider for maksimale påmeldinger og abonnementer. Slik bruker du testmetoder for å optimalisere brukeraktivering:

• Optimering av webområdekonvertering: Kontroller at nettstedet ditt er optimalisert for konverteringer av brukeraktivering. Du kan bruke A / B delt testing, multivariate testing, eller en museklikk varmekart data visualisering for å hjelpe deg med å optimalisere nettstedet ditt design.
• Landingssider: Hvis destinasjonssiden din har et enkelt anrop til handling som ber deg om å abonnere på e-postlisten din, kan du bruke A / B-deltesting for enkel designoptimalisering av denne siden og call-to- handlingsmeldinger.

Testing for retentions

Retentions testing gir tilbakemelding på hvor godt blogginnlegg og e-postoverskrifter utfører blant dine aktive brukere. Hvis du ønsker å optimalisere overskriftene dine, slik at aktive brukere vil fortsette aktive forpliktelser med merkevaren din, må du teste ytelsen til brukerens oppbevaringstaktikk. Slik bruker du testmetoder for å optimalisere brukerventilvæksten:

• Overskriftsoptimalisering: Bruk A / B-deltesting for å optimalisere overskriftene til blogginnleggene dine og e-postmarkedsføringsmeldingene. Test forskjellige overskriftsvarianter innenfor dine forskjellige kanaler, og bruk deretter de varianter som utfører det beste. E-post åpne priser og RSS visningspriser er ideelle beregninger for å spore resultatene for hver overskriftsvariant.
• Konverteringsrateoptimalisering: Bruk A / B-deltesting på meldingene i e-postene dine for å avgjøre hvilket meldingssort mer effektivt får de aktiverte brukerne til å engasjere seg med merkevaren din. Jo mer effektiv e-postmeldingen din er ved å få aktiverte brukere til å foreta en ønsket handling, desto større er brukerens oppbevaringshastighet.

Testing for inntektsvekst

Inntektstesting vurderer ytelsen til inntektsgenererende destinasjonssider, e-handelssider og merkevaremeldinger. Inntektsforsøksmetoder kan hjelpe deg med å optimalisere landings- og e-handelssidene dine for salgskonverteringer. Her kan du bruke testmetoder for å optimalisere inntektsveksten:

• Optimalisering av nettstedskonvertering: Du kan bruke A / B-deltesting, multivariate testing eller en museklikk-varselkortsdatavisualisering for å optimalisere salgssiden din og handlekurvdesign for inntektsgenererende konverteringer.
• Optimalisering av destinasjonssiden: Hvis du har en destinasjonsside med en enkel oppfordring som ber deg om å kjøpe et kjøp, kan du bruke A / B-deltesting for designoptimalisering.