Você está Utilizando o botão Direito do comércio eletrônico Testes A/B de KPI?

0
34
Are You Using the Right Ecommerce A/B Testing KPI?
Are You Using the Right Ecommerce A/B Testing KPI?

Você está Utilizando o botão Direito do comércio eletrônico Testes A/B de KPI?

18 de maio de 2018

Conversão De Testes

Share Tweet Share +10 Ações

image of woman looking at a performance reviewNos últimos anos o e-commerce e outras organizações têm investido mais recursos para executar testes A/B em seus sites. O Teste A/B plataformas, como Optimizely, tornaram mais fácil para os profissionais de marketing digital para tentar sua mão em executar testes A/B, e essas plataformas permitir que as equipes convenientemente faixa de transação e receitas como metas. Se este for o caso, para a sua organização, é importante garantir que os seus tomar a melhor decisão tomada com base os resultados do seu teste.

Abaixo vamos identificar 3 indicadores de desempenho que são comumente usados no comércio eletrônico de teste A/B (por exemplo, otimização de conversão) e discuta por que a Receita Por Visitante (RPV) é o melhor de KPI para confiar o comércio eletrônico de testes, e o mais importante, para a tomada de decisões de negócios.

O Teste A/B KPI: Taxa de Transação

icon representing transaction rate

Para o comércio eletrônico e outras empresas, onde as transações são envolvidos faz sentido para a faixa de taxa de transação quando da realização de testes A/B em seu site. Calcular a taxa de transação é simples:

Total Das Operações / Total De Visitantes Únicos = Taxa De Transação

É razoável acreditar que um teste que melhora a taxa de transação deve ser bom para a linha de fundo dos negócios. Na verdade, ele faz o seu pagos esforços de marketing (e.g. PPC, Pago Social), de custo mais eficaz porque o aumento da taxa de transação significa que você está convertendo mais de seus visitantes atuais. Em teoria, pelo aumento da taxa de transação que seu negócio deve ser a obtenção de mais receita de cada dólar gasto em pago esforços de marketing.

Como A Taxa De Transação Pode Ser Enganosa

No entanto, este não é sempre o caso. Por exemplo, digamos que uma empresa de comércio eletrônico decide executar um teste em sua linha de produtos. Especificamente, eles querem usar uma faixa que se chama o “mais popular”.

image representing a/b testing the most popular item

Após a execução de Um teste a/B, a empresa descobre que a variação com êxito um aumento global da taxa de transação em 10%.

a/b testing transaction rate kpi calculations

Com base nestes resultados, parece que a implementação da variação de design é a melhor decisão de negócios. No entanto, a taxa de transação não contar a história toda:

a/b testing AOV kpi calculations

Que a taxa de transação de KPI não revelam, foi que, apesar de mais de visitantes foram conversão, resultando em aumento de transações), o “mais popular” rótulo levou alguns visitantes para escolher um dos preços mais baixos de produtos (us$25 e us $50 itens) em vez de alta de preço do produto (r$100). Este, por sua vez , levou à variação com um menor AOV ($42.05 vs $47.50). Neste caso, a diminuição do AOV acabou por ter um impacto adverso significativo sobre o faturamento.

Se a empresa implementa o “ganhar” design baseado exclusivamente na taxa de transação de desempenho, em última análise, eles seriam perda de receita, não é a melhor decisão de negócios.

O Teste A/B KPI: Valor Médio

icon representing aov

Dado o último exemplo, é fácil ver como o Valor Médio (AOV) desempenha um papel importante em afetar uma empresa de comércio eletrônico a linha de fundo. Como resultado, as equipes podem escolher usar o AOV como o principal KPI com a crença de que se pode ver uma melhoria em AOV, então, isto vai levar a melhor decisão de negócios. O cálculo AOV é simples:

A Receita Total / Total de Transações = AOV

Como O Valor Médio Pode Ser Enganosa

Por exemplo, digamos que o comércio eletrônico de negócios quer para executar outro teste em seu site, centrando-se especificamente sobre o impacto do fornecimento gratuito de transporte para os clientes. Em vez de fornecer frete grátis em todas as encomendas que a empresa deseja definir um passar o limite. O teste de hipótese é a de que o passar do limiar irá incentivar os visitantes a comprar com preços mais elevados item para se qualificar para o transporte livre.

image representing website with free shipping on orders over $50

A empresa executa Um teste a/B e tem os seguintes resultados para o AOV:

chart representing results of running an a/b test for aov

Com base no teste de hipótese, isso seria considerado uma vitória teste porque o transporte livre oferta fez aumentar o valor médio de 12%. No entanto, e à taxa de transação, isto não fornece a imagem completa:

mago-298″ src=”http://paydayloanslcd.com/wp-content/uploads/2018/05/table-representing-how-using-aov-as-main-kpi-affects-transaction-rate.png” alt=”tabela representando como o uso de aov como principais kpi afeta a taxa de transação” largura=”617″ height=”209″ />

O que o teste A/B resultados mostram é que, mesmo que o “frete Grátis acima de $75, o levou a uma maior AOV, que também causou uma diminuição na taxa de transação. Uma razão para isso poderia ser porque havia frustrado os clientes que queria frete grátis, mas não quer gastar o dinheiro extra para se qualificar. Como resultado, em vez de escolher uma menor preço item (onde teriam que pagar para envio) eles optaram por não comprar. Assim, para este teste, a taxa de transação teve um impacto muito maior do que AOV, o que causou uma diminuição no final da empresa, a receita.

O risco mais significativo para acompanhamento de apenas um KPI é que a sua equipe pode ser cegos para o que realmente está acontecendo com o desempenho.
Clique & Tweet!

Até agora discutimos dois popular KPIs que são usados geralmente para comércio eletrônico de testes A/B. Já vimos os potenciais problemas que podem ocorrer quando você se concentrar em apenas uma dessas métricas. O risco mais significativo para acompanhamento de apenas um desses KPIs é que a sua equipe pode ser cegos para o que realmente está acontecendo com o desempenho. Que deixa a equipe vulnerável a tomada de decisões de negócios que realmente irá prejudicar a linha de fundo, em vez de melhorá-lo.

O Teste A/B KPI: Receita Por Visitante

icon representing rpv

O que o anterior, o teste A/B KPI exemplos de destaque é a necessidade de um KPI que representa a taxa de transação e AOV, uma vez que ambos desempenham um papel importante na determinação da receita.

graph demonstrating revenue is impacted by both transactions and aov

Receita por visitante é o KPI. É um composto métrica que mede o valor da receita gerada cada vez que um usuário visita seu site. Como as outras duas métricas, é simples de calcular:

AOV x Taxa de Transação = RPV

Pela contabilidade para tanto AOV e taxa de transação, RPV remove o potencial de pontos cegos e oferece a sua equipe com uma imagem melhor desempenho geral. Usando os exemplos anteriores, é aqui que os resultados do teste teria olhado como se RPV foi o principal KPI:

O Teste A/B #1 (O Mais Popular Etiquetas)

a/b test results if rpv was main kpi

O Teste A/B #2 (Frete Grátis Acima De $75)

a/b testing results if rpv was main kpi on orders with free shipping

Em ambos os casos, a RPV teria relatados com precisão de que a alteração teve um impacto negativo na linha de fundo, receitas, garantir que a empresa faria o direito de decisão de negócios não implementar a variação de projetos. Essencialmente, a RPV é o KPI que oferece confiabilidade para o seu comércio eletrônico resultados do teste, algo que a taxa de transação ou AOV, sozinha, não pode oferecer.

Usando RPV Além de Testes A/B

icon representing how to use rpv beyond conversion optimization

Além de usar RPV para o teste A/B propósitos, também vale a pena utilizar para monitorar a performance de vendas.

Especificamente, se o RPV é tendência para baixo, isso pode ser o resultado de um aumento de usuários não qualificados para o site (por exemplo, sua equipe lançou uma nova campanha social) ou potenciais problemas de site (por exemplo, problemas com a página de pagamento), o que afeta negativamente a sua taxa de transação.

Como alternativa, os visitantes do site podem ser de conversão no mesmo ritmo, mas está a gastar dinheiro em valor inferior itens (e.g. maior preço do produto está fora de estoque), o que afeta negativamente a sua AOV.

Monitoramento de RPV fornece-lhe com outra forma de diagnosticar possíveis problemas com a experiência do usuário do site, e permite-lhe tomar medidas significativas.

Compreender A/B Teste De Desempenho

Se você está a realização de testes A/B em seu comércio eletrônico ou outra transação com o site (e.g. SaaS), é imperativo compreender como testar o desempenho está sendo medido, a fim de determinar se o direito de negócios para a tomada de decisões.

Se você achar que sua equipe não está, neste momento de rastreamento receita por visitante e estão interessados em mudar para melhor ecommerce KPI, peça-lhes referência a este post de blog que descreve como utilizar o Google Analytics para nível de usuário dados de receita. O post também introduz o livre Receita Por Visitante (RPV) Confiança Calculadora, que calcula a significância estatística para RPV de dados. Ele também fornece uma maneira para garantir que a/B/n resultados do teste que você está vendo está a ter um significativo e duradouro impacto em sua organização.

Obrigado pela leitura! Eu adoraria ouvir seus pensamentos sobre este post, bem como a Receita Por Visitante (RPV) calculadora nós criado. Se você tiver quaisquer perguntas, por favor poste nos comentários.

Posts Relacionados:

 

imagem18-05-2018-17-05-41

Roopa Carpinteiro é Explosão Sênior de Conversão de Estrategista. Ela tem muitos anos de experiência de condução de otimização de taxa de conversão estratégia, teste, implementação e análise de resultados para a geração de leads e clientes de comércio eletrônico. Seu objetivo é utilizar os dados orientado a testes para otimizar UX para os visitantes do site, enquanto impactando a linha de fundo métricas para seus clientes. Roopa Carpenter escreveu 4 posts sobre Web Analytics do Blog.


 

DEIXE UMA RESPOSTA

Please enter your comment!
Please enter your name here

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.