E-Commerce und Data Testing Tactics - Dummies

Beim Wachstum verwenden Sie Testmethoden, um Ihr Webdesign und Messaging so zu optimieren, dass es mit den Zielgruppen, auf die es ausgerichtet ist, optimal funktioniert. Obwohl Test- und Webanalysemethoden beide die Leistung optimieren sollen, geht das Testen um eine Ebene tiefer als die Webanalyse. Sie verwenden Webanalysen, um eine allgemeine Vorstellung von den Interessen Ihrer Kanal-Zielgruppen zu erhalten und wie sich Ihre Marketing-Bemühungen im Laufe der Zeit auszahlen.

Nachdem Sie diese Informationen erhalten haben, können Sie tiefer in die Variationen von Live-Besuchern einsteigen, um empirische Beweise dafür zu erhalten, welche Designs und Nachrichten Ihre Besucher tatsächlich bevorzugen.

Mithilfe von Testtaktiken können Sie Ihr Website-Design oder Ihr Marken-Messaging optimieren, um die Conversions in allen Ebenen des Trichters zu steigern. Das Testen ist auch nützlich, wenn Sie Ihre Zielseiten für Benutzeraktivierungen und Umsatzkonvertierungen optimieren.

Häufige Arten von Wachstumstests prüfen

Wenn Sie Datenerhebungen verwenden, um das Wachstum für E-Commerce-Unternehmen zu erhöhen, werden Sie wahrscheinlich die folgenden drei Testtaktiken ausführen: A / B Split-Tests, multivariate Tests und Mausklick-Heatmap-Analysen.

Ein A / B-Split-Test ist eine Optimierungstaktik, mit der Sie Variationen Ihrer Website oder Markenbotschaften zwischen Gruppen von Live-Zielgruppen aufteilen können, um Antworten zu bewerten und zu entscheiden, welche der beiden Varianten am besten funktioniert… A / B-Split-Tests sind die einfachste Testmethode, die Sie für Website- oder Messagingoptimierung verwenden können.

Multivariate Tests ähneln in vielerlei Hinsicht der multivariaten Regressionsanalyse, die ich in Kapitel 5 bespreche. Wie multivariate Regressionsanalysen können Sie mit multivariaten Tests Beziehungen, Korrelationen und Ursachen aufdecken. zwischen Variablen und Ergebnissen. Bei multivariaten Tests testen Sie mehrere Umrechnungsfaktoren gleichzeitig über einen längeren Zeitraum, um herauszufinden, welche Faktoren für erhöhte Conversions verantwortlich sind. Multivariate Tests sind komplizierter als A / B-Split-Tests, bieten aber in der Regel schnellere und leistungsfähigere Ergebnisse.

Zuletzt können Sie Mausklick auf Heatmap-Analysen verwenden, um zu sehen, wie Besucher auf Ihre Design- und Messaging-Optionen reagieren. Bei dieser Art von Tests verwenden Sie die Mausklick-Heatmap, um optimale Website-Design- und Messaging-Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass Sie alles in Ihrer Macht Stehende tun, damit Ihre Besucher konzentriert und konvertiert bleiben.

Zielseiten sollen Besuchern wenig bis gar keine Optionen bieten, außer zum Konvertieren oder zum Verlassen der Seite.Da ein Besucher so wenige Möglichkeiten hat, was er auf einer Landing Page machen kann, müssen Sie nicht unbedingt multivariate Tests oder Website-Mausklick-Heatmaps verwenden. Einfache A / B-Split-Tests genügen.

Data-Scientists, die im Wachstums-Hacking arbeiten, sollten mit den folgenden Testanwendungen vertraut sein (und Erkenntnisse darüber ableiten können):

Webtrends: Bietet eine Konvertierungsoptimierungsfunktion, die Funktionen für A / B-Split-Tests enthält. und multivariate Tests.
Optimizely: Ein beliebtes Produkt unter den Hackern. Sie können Optimizely unter anderem für mehrseitige Funnel-Tests, A / B-Split-Tests und multivariate Tests verwenden.
Visuelles Website-Optimierungstool: Ein hervorragendes Tool für A / B-Split-Tests und multivariate Tests.

Testen von Akquisitionen

Akquisitions-Tests geben Feedback darüber, wie gut Ihre Inhalte mit potenziellen Nutzern in Ihren verschiedenen Kanälen funktionieren. Mithilfe von Erfassungstests können Sie die Leistung Ihrer Nachricht in jedem Kanal vergleichen und so Ihre Messaging-Leistung pro Kanal optimieren. Wenn Sie die Leistung der veröffentlichten Bilder Ihrer Marke optimieren möchten, können Sie mithilfe von Erfassungstests auch die Bildleistung auf Ihren Kanälen vergleichen. Wenn Sie Ihre Akquisitionen durch vermehrte Nutzerempfehlungen erhöhen möchten, verwenden Sie Tests, um die Übermittlung der Empfehlungen für die Empfehlungskanäle zu optimieren. Akquisitions-Tests können Ihnen helfen, die spezifischen Präferenzen potenzieller Nutzer auf einer Kanal-für-Kanal-Basis zu verstehen. Sie können A / B-Split-Tests verwenden, um Ihre Erfassungen auf folgende Arten zu verbessern:

Optimierung von Social Messaging: Nachdem Sie mithilfe von Social Analytics die allgemeinen Interessen und Vorlieben von Nutzern in jedem Ihrer sozialen Kanäle abgeleitet haben, können Sie Optimieren Sie anschließend Ihre Markenbotschaften über diese Kanäle, indem Sie A / B-Split-Tests verwenden, um Ihre Schlagzeilen und die Nachrichtenübermittlung in sozialen Medien innerhalb eines Kanals zu vergleichen.
Markenimage- und Messagingoptimierung: Vergleichen und optimieren Sie die jeweilige Leistung von Bildern entlang Ihrer sozialen Kanäle.
Optimiertes Empfehlungs-Messaging: Testen Sie die Effektivität Ihres E-Mail-Messaging beim Konvertieren neuer Nutzer-Empfehlungen.

Testen von Aktivierungen

Aktivierungsprüfungen geben Feedback darüber, wie gut Ihre Website und ihr Inhalt bei der Umwandlung erworbener Benutzer in aktive Benutzer sind. Die Ergebnisse von Aktivierungstests können Ihnen dabei helfen, Ihre Website und Zielseiten für maximale Anmeldungen und Abonnements zu optimieren. So verwenden Sie Testmethoden, um das Wachstum der Benutzeraktivierung zu optimieren:

Website-Conversion-Optimierung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Website für Benutzeraktivierungs-Conversions optimiert ist. Sie können A / B-Split-Tests, multivariate Tests oder eine Heatmap-Datenvisualisierung mit Mausklick verwenden, um Ihr Website-Design zu optimieren.
Landing Pages: Wenn Ihre Zielseite einen einfachen Call-to-Action hat, der Gäste dazu auffordert, Ihre E-Mail-Liste zu abonnieren, können Sie A / B-Split-Tests zur einfachen Designoptimierung dieser Seite und des Call-to- Aktionsnachrichten.

Testen auf Retentionen

Retentions-Tests geben Ihnen Feedback darüber, wie gut Ihre Blogeinträge und E-Mail-Schlagzeilen in Ihrer Gruppe aktivierter Nutzer funktionieren. Wenn Sie Ihre Schlagzeilen optimieren möchten, sodass aktive Nutzer weiterhin aktiv mit Ihrer Marke interagieren möchten, testen Sie die Leistung Ihrer Nutzerbindungstaktiken. So können Sie Testmethoden verwenden, um das Wachstum der Nutzerbindung zu optimieren:

Headline-Optimierung: Verwenden Sie A / B-Split-Tests, um die Schlagzeilen Ihrer Blogposts und E-Mail-Marketingnachrichten zu optimieren. Testen Sie verschiedene Headline-Sorten innerhalb Ihrer verschiedenen Kanäle und verwenden Sie dann die Sorten, die am besten abschneiden. E-Mail-Öffnungsraten und RSS-View-Raten sind ideale Metriken, um die Performance jeder Headline-Variation zu verfolgen.
Conversion-Rate-Optimierung: Verwenden Sie A / B-Split-Tests für die Nachrichten in Ihren E-Mails, um zu entscheiden, mit welcher Messaging-Variante Ihre aktivierten Nutzer effektiver mit Ihrer Marke interagieren. Je effektiver Ihr E-Mail-Nachrichtenaustausch ist, um aktivierte Benutzer zu einer gewünschten Aktion zu veranlassen, desto größer sind Ihre Benutzerbindungsraten.

Testen des Umsatzwachstums

Bei der Umsatztests wird die Leistung von gewinnbringenden Zielseiten, E-Commerce-Seiten und Markenbotschaften gemessen. Revenue-Testmethoden können Ihnen helfen, Ihre Landing- und E-Commerce-Seiten für Umsatzkonvertierungen zu optimieren. So können Sie Testmethoden zur Optimierung des Umsatzwachstums verwenden:

Website-Conversion-Optimierung: Sie können A / B-Split-Tests, multivariate Tests oder eine Heatmap-Datenvisualisierung mit Mausklick verwenden, um Ihre Verkaufsseite zu optimieren. Warenkorbdesign für umsatzgenerierende Conversions.
Zielseitenoptimierung: Wenn Sie eine Zielseite mit einem einfachen Call-to-Action haben, die Ihre Kunden zum Kauf auffordert, können Sie A / B-Split-Tests für die Designoptimierung verwenden.