電商小學堂:廣告資源怎麼投?用 Google Analytics 做 A/B Testing 精準又免費

【為什麼我們要編譯這篇文章】對於新創公司來講,每一筆資源都很珍貴,如何用最少資源做出最大效益,去瞭解使用者習慣,其實就是靠 A/B Testing。靠 Google Analytics 就可以有效做出 A/B Testing 數據的分析解讀,這一招很好用,快學起來吧。(責任編輯:鄒昀倢)

A/B Testing 其實是一個「瞭解消費者」很重要的工具。透過分析使用者經驗(UX)以優化介面,應用範圍包括網頁、 App 介面、廣告,也可以分析新產品對使用者產生的衝擊、影響。對於資源不多的小新創來說,公司能利用 A/B Testing 進行小範圍的投放調查 ,了解使用者喜好後,再大規模改版網頁或投放廣告,而不必造成資源浪費。

 A/B testing 的概念很簡單,設計兩款或多款介面,分為實驗組跟對照組(原版網頁),兩者的差異可以是按鈕顏色、排版設計、圖案等。透過平均或隨機分流機制,使用者會分別進入兩種不同版本的網頁或介面,每位使用者在網頁內的動作都會被監控且記錄下來,幫助設計者了解哪個版本的使用轉換率(conversion)最大。

轉換率三個字,對不同行業來說意思可以差很大

針對不同的網頁類型,轉換率也代表不同的數據。對部落格而言,訂閱是一種轉換率;對電子商務網業而言,銷售、訂閱、電子報、活動廣告點擊率等都算是一種轉換率。

聽起來很簡單,反正就是設計兩款不同的網頁,把使用者分類,然後等著接收分析結果嘛。

大錯特錯。

許多 A/B Testing 的新手常常在進行測試時面臨一些窘境,例如不知道該選擇哪個工具、該如何設計測試內容,以及測試該進行多久以取得有效的資料。其中,最常見的盲點是搞錯了 A/B Testing 的目的──無論你測試的是什麼,切記這點: 轉換率優化(Conversion Rate Optimization)的目標永遠都是為公司帶來更多利益 。假設你 A 介面所帶來的訂閱率較多,但 A 介面的設計卻對銷售數字沒有幫助,那不管 A 介面的設計多成功,你都應果斷捨棄它。

Google Analytics 這個好用工具,免費!

市面上有很多轉換率優化工具,但它們通常需要額外付費,增加你的成本。Google 分析(Google Analytics)則是少數免費且好用的 A/B Testing 工具之一。以下將簡單介紹該如何使用 Google Analytics 的內容實驗(Content Experiment)功能,幫你的網頁進行 A/B Testing。

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1) 建立一個實驗主題(Experiment Objective)

在攬客(Acquisition)跟轉換率(Conversion)之間,有一個時常被使用者忽略的分類選項──行為(Behaviour)。點擊其中的實驗(Experiment)後,再點擊介面左上方的「創建實驗(Create Experiment)」。

於開啟的頁面中,依照你的產品內容與性質,替你的實驗主題命名。接著,在「實驗目標(Objective for this experiment)」欄位,選擇此 A/B Testing 的目的。你可以選擇一個現有內建的目標(銷售、廣告),或是一種使用者報表(跳出率),當然也能自行設定,更能同時設定多種報表。

2) 替你的網頁分流

設定好主題與目標後,你就能著手設定內容實驗的網頁流量百分比。這將控制有多少人會造訪哪個版本的網頁。欲加速測試的速度,你或許會想增加參與實驗的訪客數量,但若你的網頁改版實驗性較強或風險較大,將網頁流量限制至一個小的百分比會比較保險。你也能透過開啟電子郵件通知來管理並取得實驗的任何活動與變化。

在同一個視窗底下的「進階選項(Advanced Options)」中,你能透過切換「分流(Distribute traffic)」選項來決定分流的方式。該選項受 Google 預設為關閉狀態,也就是 Google 會隨機將造訪網頁的訪客分流至各個版本。如果將此選項開啟,則會把訪客平均分配到各實驗版本中。

在同一個區塊內,將最短實驗時間設定為三個星期是獲得有效數據最保險的做法。Google Analytics 同時也允許使用者自行設定實驗結束的門檻,只有達到一定的信賴區間(confidence level),該實驗才會結束並提供最終分析數據。門檻設置得越高,實驗結果也就越可靠。

3) 設置原始頁與變化頁

下一步是加入你的原始網頁與變化頁。很方便地是,Google Analytics 只需要網頁網址便能進行實驗。在這個區塊中,你可以設定一個原始對照網頁和十個變量網頁。

輸入網址完畢後,檢查右側的預覽照片以確保網頁正確,再點擊儲存按鈕。

4) 把 Script Code 加入網頁原始碼

如果你的公司有負責維護網頁的工程師,這個頁面上有一個很方便的「Send the code to webmaster」按鈕,讓你把 Google Analytics 提供的這片密密麻麻的程式碼 email 給你的工程師。

如果你必須自己捲袖處理網頁,先確認所有網頁都有安裝 Google Analytics 追蹤程式碼(tracking code),再將這片實驗程式碼(experiment code)複製,找到原始網頁的網頁碼,於「opening head tag」後貼上。

完成後,點擊「下一步(Next step)」讓 Google Analytics 確認你的網頁碼是否有正確插入。

接著你就能等著收割成果了!

一個網頁產品絕對不會是「寫完就好」的東西。因應不停變化的市場與使用者偏好,身為第一線接觸網路使用者的產品網頁,只有不斷分析數據、開發新想法、更新介面、推出新設計,一直精進、改變自己,才能讓使用者忠誠並持續對你的公司保有驚奇感。

登錄頁優化(Landing page optimization)與分流測試技術(split testing techniques)儘管精確,但也可能需使用只有 CRO 專家懂得操作的工具。然而,Google Analytics 填補了這項專業斷層,他們將一個十分簡單直觀的分流測試選項納入內容實驗(Content Experiments)中。

假設你已經有幾個新的網頁版本設計完成,也不害怕編輯你網頁的原始程式碼,你真的只需要幾分鐘的時間就能設置一個 Google Analytics 分流測試。更強大的是,你團隊裡的任何人都能在短時間內從後線研究走向前線行動。

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資料來源: INSIDE【硬塞科技字典】什麼是 A/B testing The Daily Egg Your Step-by-Step Guide to A/B Testing with Google Analytics kissmetrics How to Run an A/B Test in Google Analytics(首圖來源:futureshape, CC licensed,本文開放合作夥伴轉載。)

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