[成功的 A/B 实验] 我们提高了 AOV,收入增加了 84%

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pappu9265
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[成功的 A/B 实验] 我们提高了 AOV,收入增加了 84%

Post by pappu9265 »

在分析和评估客户的网站时,我们发现类别页面(称为产品列表)上对产品进行排序的默认方式是按价格(从低到高)。这种做法在一些网站上比您想象的更常见。也许这个决定背后的原因是向用户展示更便宜的产品,并传达该网站提供低价的印象。

类别页面上的产品按产品列表中的价格(从最低到最高)排序类别页面上的产品按产品列表中的价格(从最低到最高)排序
按产品列表中的价格(从最低到最高)排序
然而,各种用户体验(UX) 研究 (https://baymard.com/blog/default-sort-type) 表明,使用此默认顺序可能会导致一些重大问题。

其中之一是它会让用户认为他们属于错误的类别。因为?如果某个类别中显示的第一个产品不能充分代表该类别,则用户可能会认为它们位于错误的位置,从而增加了他们离开页面的可能性。

通常,一类中成本最低的物品往往是主要产品的某些 塞内加尔电话号码库 配件或补充物品。例如,在LED灯具部分,也很容易找到安装配件:环、端子等,其成本比该部分最突出的产品更低。首先展示这些项目很容易导致混乱。

LED 照明商店的屏幕截图,举例说明了按价格排序时首先显示的产品类型:最便宜的优先LED 照明商店的屏幕截图,举例说明了按价格排序时首先显示的产品类型:最便宜的优先
LED 照明商店的屏幕截图,举例说明了按价格排序时首先显示的产品类型:最便宜的优先
这种类型的分类可能导致的另一个事件是,它通常会在开始时创建非常相似的产品集(按价格分类时,同一产品的变体通常看起来非常接近),这会阻止用户网站提供的各种产品和类别的精确视图。

根据Baymard上面提到的分析,最合适的做法是向用户展示一种“按相关性”的分类。在我们的案例中,我们选择研究这如何影响我们客户的电子商务绩效。

测试
为此,我们提出了一个非常简单的测试:向部分流量显示默认产品分类为“按相关性”的变体。

拆分测试:我们向一小部分流量展示一个变体,向另一部分展示另一个变体拆分测试:我们向一小部分流量展示一个变体,向另一部分展示另一个变体
拆分测试:我们向一小部分流量展示一个变体,向另一部分展示另一个变体
我们使用 A/B 测试工具 VWO 开始测试,并在桌面和移动设备上运行。这次,我们选择了对比测试。为此,我们客户的开发团队准备了一个变体,其中类别页面上的默认分类是按相关性进行的。变体 URL 包含一个参数,允许我们在 VWO 中配置测试。我们将 50% 的流量引导至原始版本(默认按价格从低到高排序),将另外 50% 的流量引导至按相关性分类的变体。

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研究结果
经过几周的运营,我们收集了足够的数据,以便根据具体信息做出决定。尽管结果最初让我们感到惊讶。

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A/B 测试结果A/B 测试结果
我们发现购买量占总用户的比例并没有受到我们提出的改变的青睐(事实上它下降了 3.4%)。然而,收入显着增加:84%。

因为?

AOV (平均购买量)几乎翻了一番(增长 92%),从 576.14 欧元增至 1,106.12 欧元(这是一个平均购买量较高的行业)。

仔细一看,一切都说得通了。按版本相关性排序显示产品更适合每个类别的用户期望,而不是优先考虑更便宜的产品。这通过减少总购买量的比例而稍微惩罚了销售,但通过增加平均购买量,收入增加了。

教学
正如我们在这个成功故事的开头所指出的,这个实验带来了两个主要教训:

不抛弃想法的重要性(无论它们看起来多么简单)。有时,在进行测试之前,无法充分估计变更可能产生的影响。
您不能总是通过转化的增加来评估实验的成功。这是一个需要考虑的关键指标,但它不应该总是我们决策的决定因素。在这种情况下,如果平均购买量翻倍并产生如此显着的收入改善,那么转化率略有下降,这对公司来说是积极的。因此,我们永远不会忽视对我们的行为如何影响企业利益有更全面的认识的重要性。
提高网站转化率,优化主要业务指标是可行的。然而,必须遵循一种方法并制定一个行动计划,让我们清楚我们的前进方向。
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