Ako ne testirate, gubite novac: Moć eksperimentisanja u online prodaji

Zamislimo da otvarate butik. Da li biste nasumično ofarbali izlog, a da ne proverite da li se to ljudima dopada? U fizičkom svetu, oslanjamo se na instinkt. U online svetu, imamo nešto mnogo moćnije – podatke. Pa, ipak, ogromna većina online prodavnica i dalje posluje na osnovu nagađanja.

Istraživanja pokazuju da manje od 0,2% svih sajtova aktivno koristi alate za testiranje¹izvor: Convert. To znači da više od 99% online prodavaca donosi odluke na osnovu ličnog osećaja. U prevodu: gube novac.

Šta je, u stvari, A/B testiranje?

A/B testiranje je jednostavan, ali moćan metod eksperimentisanja. Zamislite da imate dve verzije iste stranice, sa samo jednom razlikom:

• Verzija A (Original): Dugme za kupovinu je plave boje;
• Verzija B (Varijacija): Dugme za kupovinu je zelene boje.

Softver za A/B testiranje automatski prikazuje Verziju A polovini posetilaca, a Verziju B drugoj polovini. Nakon određenog vremena, alat vam daje jasan, statistički podržan odgovor: koja verzija je ostvarila više prodaja? To više nije pitanje mišljenja, već konkretnih podataka. Možete testirati skoro sve: naslove, fotografije, cene, popuste…

Moć malih promena

Možda mislite da promena boje dugmeta ne može napraviti veliku razliku. Podaci govore suprotno. Istraživanje sprovedeno na desetinama hiljada eksperimenata pokazuje da prosečno poboljšanje na testovima koji daju pozitivne rezultate iznosi čak 61% (izvor: Convert). To znači da jedna uspešna promena može drastično povećati vašu prodaju.

Primer iz prakse: Kompanija Codecademy je samo kroz promenu teksta na dugmetu povećala prodaju svojih godišnjih planova za 28% (izvor: Convert). Nisu menjali proizvod, samo način na koji ga predstavljaju.

Sledeći nivo: dinamičko prilagođavanje ponude

Dok je A/B testiranje sjajan početak, prava moć leži u dinamičkom targetiranju. Zašto biste svima prikazivali istu poruku, ako znate da nisu svi kupci isti? Dinamičko targetiranje znači da automatski prilagođavate ponudu različitim segmentima kupaca. 

Primer:

• Novi posetilac: Dolazi na vaš sajt prvi put. Sistem mu automatski prikazuje pop-up sa popustom od 10% na prvu kupovinu;
• Stalni kupac: Vraća se na sajt. Sistem ga prepoznaje i umesto popusta, prikazuje mu poruku: „Hvala što ste ponovo sa nama! Pogledajte nove proizvode koje smo pripremili za vas.“ 

Na ovaj način, svaki kupac dobija relevantnu poruku, što dramatično povećava šansu za kupovinu.

Kako da počnete da eksperimentišete?

Ne treba vam ogroman budžet. Dovoljna je promena načina razmišljanja.

1. Postavite hipotezu: Počnite sa rečenicom: „Verujem da će promena X dovesti do rezultata Y, zato što…“;
2. Kreirajte varijaciju: Napravite verziju stranice sa promenom (Verzija B);
3. Pokrenite test: Koristite neki od dostupnih alata da podelite saobraćaj;
4. Analizirajte rezultate: Sačekajte da test prikupi dovoljno podataka i pogledajte izveštaj;
5. Primenite pobednika: Ako je nova verzija donela više prodaja, primenite je za sve buduće posetioce.

Zaključak

U online prodaji, svaka odluka koja nije zasnovana na podacima je kockanje. Eksperimentisanje i A/B testiranje uklanjaju nagađanje iz jednačine. Oni vam daju moć da sistematski, korak po korak, poboljšavate svoje poslovanje. 

Najuspešnije svetske kompanije, poput Amazona i Netflixa, sprovode na hiljade testova godišnje. Oni ne nagađaju šta njihovi korisnici žele – oni to znaju. Vreme je da i vi počnete.

Fusnote

• 1
  izvor: Convert