• Влияние трафика.
• Размер тестируемой выборки.
Показатель утечки в воронке
Это довольно значимый индикатор того, где вам нужно cконцентрировать свои усилия прежде всего. Создав карты путешествий (см. главу 4), вы можете увидеть, где происходит самая большая утечка посетителей из воронки. Теоретически наибольшее положительное влияние должно возникать в областях с наибольшей утечкой после того, как вы измените ситуацию в них к лучшему. Помните, однако, что эта связь не всегда прямолинейна (к нашему большому сожалению).
К примеру, у большинства интернет-магазинов самая большая утечка будет возникать на странице с деталями продукта (PDP). Значит ли это, что именно с этой страницей связаны самые большие возможности? Или же просто цифры отражают вполне обычное поведение: посетитель просто собирает информацию перед покупкой. Такую ситуацию нужно рассматривать в контексте других данных. Если, к примеру, тестирование юзабилити показало вам, что в этой точке путешествия многие потенциальные покупатели оказываются в замешательстве, то вес этой проблемы вполне оправданно повышается.
Серьезность проблем с юзабилити
В главе 4 мы объяснили, как ранжировать каждую проблему юзабилити с точки зрения ее серьезности. К примеру, высокая степень серьезности заставляет вас откладывать в сторону все остальные дела. Очевидно, это уместно и для приоритизации.
Количественные индикаторы
Эти индикаторы помогают вам решить, какие идеи заслуживают более серьезного внимания. Существует ряд количественных показателей, которые вы можете использовать, и вот некоторые из самых полезных.
Доля отказов / доля выходов
Доля отказов (Bounce Rate) и доля выходов (Exit Rate) – это показатели GA, демонстрирующие, как часто посетители, зашедшие на определенную страницу, уходят с сайта. Отказом считается ситуация, когда посетитель заходит на страницу, однако затем тут же уходит с нее, не совершая никаких действий. Выходом – когда посетитель уходит после того, как он увидел не менее одной страницы сайта (не считая той, с которой он уходит). Помните, что в какой-то момент с сайта уходят все посетители, так что исключите пограничные значения и сравните коэффициенты для разных страниц со средним значением.
Ценность страницы
Показатель ценности страницы в GA позволяет измерить финансовую ценность последней страницы, которую посетил пользователь перед заключением сделки. Как выглядят значения для изучаемой нами страницы или шаблона в сравнении со средним значением? Если значение для страницы ниже среднего, это может свидетельствовать о том, что с ней связаны интересные возможности. При расчете среднего исключите значения, слишком сильно выбивающиеся из общей закономерности, с помощью параметров встроенной фильтрации GA.
Частота возникновения наблюдений
Если какая-то проблема стала явно заметной в ходе тестирования юзабилити, насколько часто она возникала и какую долю участников исследования затрагивала?
Расстояние до момента конверсии
Чем дальше то или иное событие от точки, в которой происходит конверсия ваших посетителей, тем меньше его прямое влияние на эту конверсию. К примеру, кнопка «Добавить в корзину» на странице с деталями продукта (PDP) находится дальше от покупки, чем кнопка «Перейти к оформлению заказа» на странице корзины. Эффект микроконверсии, связанной с кнопкой «Добавить в корзину», может быть настолько незначительным, что в совокупных цифрах он просто пропадет. По мере того как вы движетесь выше по воронке, вам скорее придется отслеживать элементы микроконверсии, например количество кликов на элемент, а не показатели макроконверсии, такие как коэффициент конверсии при покупке или доход на посетителя (RPV). Главная проблема такого подхода состоит в том, что ваш банк, к сожалению, не разрешит положить на ваш счет клики на кнопки; вы можете разместить на нем лишь реальную денежную выручку.
Если вы рассказываете банку о RPV, вам нужно четко показать связь между вашими тестами и извлечением финансового дохода. Придумайте, как продемонстрировать вклад в доход любого тестируемого вами шаблона страницы. Давайте возьмем в качестве примера стартовую страницу сайта. Воспользуйтесь GA, чтобы создать расширенный сегмент для просмотров этой страницы (см. главу 4). Затем сравните этот сегмент с заданным по умолчанию сегментом All Sessions в отчете Ecommerce Overview. Это покажет вам, сколько людей, посмотревших домашнюю страницу, внесли свой вклад в ваш доход в заданный период, как это сделано в табл. 7.2.
Влияние трафика
Какая доля посетителей увидит область сайта, о которой вы ведете речь? Продолжительность времени, в течение которого вы должны проводить тест, зависит от того, сколько людей зайдут на страницу, где он проводится, то есть от объема трафика. Чем дальше по воронке вы продвигаетесь, тем меньше объем трафика. Почти все ваши клиенты видят стартовую страницу, некоторые из них увидят страницу категории, а еще меньше доберутся до страницы с деталями продукта (PDP). Следовательно, во время теста на PDP размер выборки будет меньше, чем при тестировании на стартовой странице.
Кроме того, имеет значение и то, в каком месте на странице вы предполагаете изменения. Понять, насколько далеко по странице проходят ваши посетители, вам помогут карты прокрутки. Предположим, вы хотите оценить элемент в нижней половине шаблона страницы. GA подсказывает вам, что на страницу заходит 50 000 посетителей в месяц. Звучит неплохо!
Однако на основании данных карт прокрутки вы знаете, что лишь 20 % этих посетителей пролистывают страницы достаточно далеко, чтобы увидеть эту часть. Соответственно, доступная вам для этого эксперимента выборка внезапно сокращается с 50 000 до 10 000 посетителей!
Размер тестируемой выборки
Природа некоторых экспериментов такова, что они нацелены лишь на некоторую часть страниц или часть выборки посетителей.
Давайте продолжим с нашим примером сценария для PDP. Предположим, что в ходе своего теста вы хотите показывать большую и мигающую надпись «Сэкономьте!» рядом с продуктом, продаваемым со скидкой. До тех пор пока такой надписи нет около каждого продукта, доступная вам выборка будет уменьшаться, поскольку надпись будет видна только на отдельных PDP.
А теперь представьте, что вы оцениваете какое-то свойство, которое доступно лишь зарегистрированным пользователям, например создание списка желаний. В этом случае вам не нужно думать о том, какая доля вашей тестовой выборки состоит из зарегистрировавшихся пользователей или тех, кто только собирается зарегистрироваться. Если человек не зарегистрирован, вы просто не сможете вовлечь его в эксперимент.
