На этой странице
- Перестаньте угадывать о посадке — начните тестировать
- Что стоит тестировать
- Метрики, которые важны
- Проблема лага возвратов
- Проектирование валидного теста
- Сегментируйте результаты
- Следите за компромиссами конверсия-возврат
- Создайте ритм тестирования
- Распространённые ошибки в тестировании размеров
- Место YourSizer
- Источники
- Часто задаваемые вопросы
Перестаньте угадывать о посадке — начните тестировать
Большинство брендов меняют контент о размерах так же, как и всё остальное — по интуиции, а потом предполагают, что это помогло. Но изменения посадки уникально измеримы и уникально стоят измерения, потому что влияют и на конверсию, и на возвраты. A/B-тест превращает «мы думаем, новое руководство лучше» в «новое руководство снизило возвраты из-за посадки на X% и подняло конверсию на Y%».
Что стоит тестировать
Наиболее ценные эксперименты с размерами включают:
- Руководство по размерам vs рекомендация размера — рекомендация лучше статической таблицы?
- Размещение — помощь с размером у выбора размера vs во вкладке.
- Контент о посадке — добавление роста модели, заметок о посадке, сигналов «маломерит».
- Изображения — фотографии с упором на посадку на нескольких телах.
- UX рекомендации — как инструмент представлен и как показывается его вывод.
Начните с изменений, наиболее вероятно сдвигающих число — обычно размещение и вопрос таблица-vs-рекомендация.
Метрики, которые важны
Тесты размеров отличаются от типичных CRO-тестов, потому что заголовочная метрика — конверсия — рассказывает лишь половину истории. Отслеживайте по каждому варианту:
- Коэффициент конверсии и добавление в корзину.
- Процент возвратов из-за посадки — критическая вторая метрика.
- Частота «закупок с запасом» — несколько размеров в одном заказе.
- Чистая выручка после возвратов — метрика, которая связывает всё воедино.
Оптимизация только конверсии — вот как бренды случайно ухудшают возвраты.
Проблема лага возвратов
Вот что делает тесты размеров сложнее тестов цвета кнопки: возвраты отстают от продажи на дни или недели. Тест, выглядящий победой конверсии на третий день, может показать более высокие возвраты к четвёртой неделе. Вы должны проводить эксперименты с размерами достаточно долго, чтобы окно возврата закрылось, иначе будете делать выводы из неполных данных. Это самая распространённая ошибка в тестировании размеров.
Проектирование валидного теста
Разумный дизайн эксперимента по-прежнему применим:
- Одна переменная за раз там, где возможно.
- Достаточный размер выборки — эффекты посадки могут быть тоньше UX-эффектов.
- Чистое разделение — рандомизированное и последовательное, без заражения между вариантами.
- Предварительно зарегистрированные критерии успеха — решите, что означает «победа», до начала.
Сегментируйте результаты
Изменение размеров редко влияет одинаково на все товары. Сегментируйте результаты по категории и даже по SKU — рекомендация может резко помочь сложным по посадке категориям, таким как платья и джинсы, почти ничего не делая для базовых вещей.
Следите за компромиссами конверсия-возврат
Самый важный паттерн — компромисс: вариант, поднимающий конверсию, одновременно поднимая возвраты, или наоборот. Иногда устранение неопределённости посадки слегка снижает конверсию, резко снижая возвраты — явная чистая победа, которую взгляд только на конверсию отверг бы. Всегда судите о тестах размеров по чистой выручке после возвратов.
Создайте ритм тестирования
Относитесь к размерам как к постоянной поверхности оптимизации, а не к разовому исправлению. Ведите бэклог гипотез о посадке, проводите тесты постоянно, внедряйте победителей и повторно тестируйте по мере эволюции каталога и аудитории.
Распространённые ошибки в тестировании размеров
- Завершение слишком рано. Главная ошибка — объявить тест завершённым по данным конверсии до закрытия окна возврата.
- Оценка только по конверсии. Вариант, поднимающий добавление в корзину и поднимающий возвраты, может выглядеть победой и быть провалом.
- Недостаточно мощный тест. Эффекты посадки могут быть тоньше UX-эффектов.
- Заражённые выборки. Если один покупатель видит оба варианта.
- Сегментация после факта. Нарезание результатов, пока не найдёте «значимую» подгруппу.
Место YourSizer
YourSizer создан для измерения — разверните его как вариант теста, отслеживайте возвраты из-за посадки и чистую выручку против контроля, и позвольте данным доказать влияние. Смотрите для брендов, аналитику или тарифы.
Источники
Часто задаваемые вопросы
Как мне A/B-тестировать изменение размеров?
Проведите чистое рандомизированное разделение с одной переменной за раз и предварительно зарегистрированными критериями успеха, затем отслеживайте не только конверсию, но и процент возвратов из-за посадки и чистую выручку. Проводите тест достаточно долго для закрытия окна возврата.
Почему я не могу судить о тесте размеров только по конверсии?
Потому что изменение может поднять конверсию, поднимая возвраты, делая его чистым провалом. Или слегка снизить конверсию, резко снижая возвраты, делая его чистой победой. Размеры влияют на обе стороны транзакции.
Как долго должен длиться A/B-тест размеров?
Достаточно долго, чтобы окно возврата закрылось — дни или недели после покупки. Завершение теста, как только данные конверсии выглядят хорошо, — распространённая ошибка.